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データを基に作業員を教育

 このほかにも、商品の保管配置を最適化したことで、4つの作業内容のうち「歩行」や「台車移動」といった移動時間を大幅に削減した成果も生まれている。

 こうした改善策を見つけ出せたのは、日本ティブコソフトウェアのBIツール「TIBCO Spotfire」を新たに導入し、様々な切り口で分析できるようにしたことが大きい。その1つとして、倉庫内のエリアマップのうえにデータを重ね合わせて表示する「ヒートマップ」で分析する方法がある。

 例えば出荷頻度のヒートマップを参照すると、頻度が低い商品を保管したロケーションほど青く、逆に頻度が高いほど赤く表示される。このヒートマップを眺めながら現場で作業しているイメージを描くと、移動時間を短縮できる可能性に気付ける。出荷頻度が高い商品を、作業員がピッキングしやすい通路側に寄せて、出荷頻度が低い商品を倉庫の奥に寄せ、作業効率を改善した。

 活動量計では作業員ごとにデータを収集できる。今後は、個人差の傾向を分析して現場の教育やトレーニングに活用していく計画だ。例えば、初心者は「静止」している時間が長くなる傾向にあることが分かったという。倉庫内のレイアウトや商品の知識が、ベテランに比べてまだ不十分だからだ。

 標準作業工数の2倍も時間がかかってしまう作業員もいる。こうした作業員のスピードを高めるには、標準作業工数のスピードを体感してもらい、自分が遅いということを実感してもらえると効果的だ。トレーニング時にも活動量計を装着してもらい、作業時間を測定しながら指導していく施策を検討している。

移動時間を短縮するために実施した改善策
移動時間を短縮するために実施した改善策
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