出荷精度向上・業務効率化・データ活用による物流最適化

導入前の課題

①月間出荷量は6,000件だったが、増加に対応できる体制がなかった。

物流需要の増加により出荷件数が予測件数を上回るようになり、
出荷量が増加した場合の、出荷の遅延や作業負荷の増大といった問題が発生していた。

②入出庫作業が人依存で、ノウハウを持たないパートや新人スタッフがすぐに対応できなかった。

入出庫業務は属人化していた。そのため、パートや新人スタッフが作業内容をすぐに対応することができず、ミスや作業の遅れが発生しやすい状況だった。

③月間6,000件の出荷に対して4～5件の出荷ミスが発生していた。

不十分な確認作業や人的ミスがあり、毎月4～5件の出荷ミスが継続的に発生していた。

④在庫管理はエクセルを用いたアナログ管理で、数え間違いや時間のロスが発生していた。

在庫情報はエクセルなど手作業によって管理していたため、数え間違いや記録漏れなどの人的ミスが発生しやすく、在庫確認や棚卸に多くの時間を要していた。

⑤棚卸しの頻度が多く、業務負担が大きかった。

在庫の正確性を保つために棚卸しを頻繁に実施していたが、そのたびに多くの人員と時間を要し、他の業務に支障をきたすこともあった。

⑥出荷作業にかかる時間が長く、作業効率が低かった。

出荷作業には多くの手作業や確認工程が含まれており、1件あたりの処理に時間がかかっていた。特に繁忙期には作業が滞りやすく、全体の効率が低下していた。

⑦複数の通販サイトを運営しており、受注データの個別処理やラベル作成に時間がかかっていた。

各通販サイトごとに受注データが届くため、受注データの確認や手動での出荷ラベル作成など、業務に時間がかかっていた。

⑧どの注文がいつ発送されたかをデータで追うことができず、詳細な購買データの分析が困難だった。

発送情報がシステム上で一元管理されておらず、注文ごとに情報を把握するのが難しい状況だった。

導入効果

①月間出荷量が6,000件から1万件に増加し、正確な出荷対応が可能になった。

WMSを導入したことで出荷プロセスが自動化・効率化され、月間出荷量が6000件を上回る1万件の出荷にも正確に対応できるようになった。また、作業ミスの削減や処理スピードの向上により、安定した出荷体制が実現した。

②ノウハウのないパートや新人スタッフでも作業ができる環境になり、人依存から脱却できた。

ノウハウを持たないパートや新人スタッフでも迅速に作業をこなせるようになった。これにより、結果として、業務の属人化を解消し、作業の安定性と柔軟性が向上した。

③出荷件数が1.6倍に増えたにもかかわらず、出荷ミスは月1～2件に減少し、ミス率が1/10以下に改善した。

出荷件数が1.6倍に増加した上に、ミスは月1～2件にまで減少した。これにより、ミス率は1/10以下に改善され、正確性が大幅に向上した。

④在庫管理の精度が向上し、ほとんどズレがなくなった。

正確な在庫の管理が可能となり、在庫数のズレが大幅に減少し、棚卸しとの誤差もほとんど発生しなくなった。正確な在庫把握により、欠品や過剰在庫などのリスクも軽減された。

⑤棚卸しの頻度が半期に一度、または通期で一度に減少した。

在庫管理の精度向上により、棚卸しの回数削減に繋がった。現在では、半期に一度、あるいは通期で一度の実施で十分な精度を維持できるようになり、作業負担とコスト削減が実現した。

⑥1件の出荷作業時間が大幅に短縮され、1日400～500件の出荷を5名で対応できるようになり、作業効率が約2倍になった。

出荷作業の効率化により、1件あたりの処理時間が短縮され、以前より少ない人員で多くの出荷に対応できるようになった。また、従来に比べて作業効率が約2倍に向上した。

⑦複数の通販サイトのデータをクラウドトーマスに集約し、一括処理することで受注データの加工やラベル作成の時間を削減できた。

クラウドトーマスの導入により、各通販サイトの受注データを一元管理できるようになった。これにより、以前課題だったデータの個別加工やラベル作成作業を一括で処理できるようになり、作業時間を大幅に短縮することができた。

⑧「いつ引き当てを行い、いつ出荷を行うのか」をデータで追跡できるようになり、購買データの分析精度が向上した。

各注文に対して引き当て日時や出荷日時を正確に追跡できるようになった。これにより、リードタイムや出荷傾向などの購買データを詳細に分析できるようになり、精度が上がった。