マテハン機器最適化

Datumixが解決する課題
  • ・マテハン機器を導入したが、期待した業務効率が得られていない
  • ・業務効率を改善したいが、どこから手を付ければ良いかわからない
  • ・物流量や商品数の増加によって既存機器の効率が低下

 

Datumixのソリューション
  • ・マテハン機器の動作ログや動画からボトルネックを分析
  • ・AIにより、ボトルネックを解消する最適な動作ロジック・台数を提案

 

Datumixのソリューションによるメリット
  • ・倉庫内での機器の運行管理の手間の省略化
  • ・入出庫の効率化によるスループットの向上
  • ・AIによる機器の配置や動作の決定により、機器の移動時間や稼働時間の削減
  • ・消費電力の削減
  • 価格ボトルネック分析プラン:600万円~
    ボトルネック分析 + AIモデル構築プラン:900万円〜
  • 期間ボトルネック分析プラン:2ヶ月~
    ボトルネック分析 + AIモデル構築プラン:3ヶ月〜
  • 費用対効果出庫速度 20% UP

STEP

マテハン機器の最適化手順

  1. STEP1
    データ収集
  2. STEP2
    3Dモデリング・
    ボトルネック分析
  3. STEP3
    報告書の提出
  4. STEP4
    AIモデルの導入による学習
  5. STEP5
    性能評価・
    アップデート運用

STEP1

データ収集

既存システムのデータを収集させていただくことで、目指すゴールの明確化を行います。スコープを明確に定義することで、トライアルを越えることが出来るか、という実現性や事業性、予算感を吟味します。

STEP2

3Dモデリング・
ボトルネック分析

収集したデータを参考に、精巧な3Dモデルデータを作成します。作成した3Dモデルに既存のシステムを実装し、3Dモデルの動作確認を行います。また、各マテハン機器における動作やロジックにおけるボトルネックを分析いたします。

STEP3

報告書の提出

ボトルネック分析によって得られた情報を報告書にまとめ、提出いたします。

STEP4

AIモデルの導入
による学習

作成した3DモデルにAIを組み込むことにより、ラインを停止させることなく、無制限に最適なルートを探索し、学習を繰り返します。

STEP5

実導入

3Dモデル上でのトライアルをクリアすると、実導入用のシステム開発を開始します。ここでは、前項までに得た効果ある学習内容を実環境に落とし込むためのシステムを構築し、かつ運用に備えた一連のシステムを設計します。

STEP6

性能評価・
アップデート運用

実導入後も、AIの性能評価を行うほか、AI精度の維持や、更なるシステム効果上昇のために、実導入後も定期的な再検証が必要となります。新たな技術が毎日生まれる中、当社が保守運用の一括管理をすることで、新たな観点・技術からのアプローチが可能となります。

対象設備・倉庫

 
 

最先端のAIを導入して物流に革新を。