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データ分析で物流倉庫の生産性を最大化する
Nexa Warehouse-Optimizer

物流倉庫のデータを可視化し、作業工程・人員配置を最適化。
倉庫業務の効率化、生産性向上、自動化を支援するサービスです。

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物流におけるデータ分析とは？
出荷数量・作業工数・人員配置・設備稼働などのデータを活用し、
”全体の生産性を可視化・最適化”する取り組みです。

データ分析で解決できる課題

課題1

人員配置が最適化できていない

出荷物量と作業能力から最適な人員配置を自動算出。シフト作成や人員配置計画の工数を削減し、現場の属人性を防ぎます。

課題2

作業生産性が可視化されていない

物流KPIをデータで可視化し、工程別・作業員別の生産性を定量的に把握。勘や経験に頼らないデータドリブンな現場改善を実現します。

課題3

出荷量の予測ができず遅延リスクが高い

再現性のある作業体制をつくることで出荷量をコントロールし、トラック待機時間の削減や全体の最適化につなげます。

出荷完了時刻シミュレーター

今日の出荷、締切に間に合いますか？

過去の実績と今日の物量・人員から、出荷完了時刻を簡単にシミュレーションできます。

1

まず、過去の実績を入力してください

入力した実績から、1人・1時間あたりの処理能力を算出します。

以降の入力もすべて同じ単位でお願いします。

投入人時 160 人時 ／ あなたの人時生産性： 62.5 ピース/人時
2

今日の出荷条件を入力

シミュレーターへの入力値は、シミュレーション中はブラウザ上でのみ処理され、サーバーへの送信・保存は行いません。
無料診断へ進む場合は、入力した一部の値をフォームに引き継ぎます。

ニュースとリソース

ニュース

リリースや最新情報をお知らせします。
（Nexawareのニュースページに飛びます）

事例・ナレッジ

Nexa Warehouse-Optimizerの導入事例やコラムをご紹介します。

無料診断

シフトシミュレーションで
倉庫の人員配置を無料診断します。

主な機能

Function01

シフトシミュレーション
（人員配置最適化）

出荷数に応じた必要作業員の人数・対応工程・シフトを自動作成

  • 目標出荷数に応じた最小必要作業員数を自動見積もり
  • 最大出荷効率を達成する最適シフトをシミュレーション
  • 人とロボットの連携最適化により、倉庫の省人化に貢献
詳しく見る

Function02

予実管理・作業完了予測

作業進捗のリアルタイム可視化と作業完了時刻の予測。トラック長時間待機・出荷遅延のリスクを事前に防止

  • 方面、カットタイムごとに完了時間を予測し、遅延リスクを把握
  • トラックの集荷時間を事前調整し、荷待ち時間を削減
  • ドライバーの労働時間削減にも寄与（2024年問題対応）
詳しく見る

Function03

KPI可視化

工程・作業員毎のスループットをデータで可視化。設備稼働のムリ・ムダ・ムラを分析し、出荷能力最大化に向けた課題を抽出

  • 人時生産性（処理ケース数 ÷ 投入人時）を設備及び作業員別に時系列で可視化
  • 各工程のライン数に応じた出荷能力をシミュレーション
  • 投資対効果の定量分析・改善サイクルの向上に寄与

    KPI：「Key Performance Indicator」の略、重要達成度指標

詳しく見る

よくある質問

A: Nexa Warehouse-Optimizerとは、倉庫内の出荷数量・作業工数・人員配置・設備稼働状況などのデータを収集・可視化し、倉庫全体の生産性を最適化するクラウドサービスです。
導入により、勘や経験に頼った属人的な運営から脱却し、シフト自動作成・リアルタイムKPI把握・出荷完了予測などをデータドリブンで実現できます。過去、実証実験で出荷量が従来比1.4倍になった実績があります。

A: 既存の倉庫システム基盤の改修は最低限で済み、個別の追加開発は不要※です。Nexa Warehouse-Optimizerが提供するDWH（Data Warehouse：データウェアハウス）を経由することで、WMS・WES・WCSや、マテハン・ロボットなどの関連システムのデータを集約します。

必要によって連携ソリューションをご提案いたします。

A: 目標の出荷数に応じて、必要最小限の作業員数と最適シフトをシステムが自動算出します。人による作業とロボット・マテハンの連携も最適化することで、省人化と生産性向上を同時に実現します。 シフト担当者の属人化・計画工数を削減し、誰でも同じ水準の計画が立てられる物流標準化にも貢献します。

A: 代表的な物流KPIとして人時生産性（処理ケース数÷投入人時）を工程別・作業員別・時系列でダッシュボード化します。その他にもAGVの稼働状況、ソーターの生産性など、マテハンも含めた生産性も順次考慮していく予定です。

A: 方面・カットタイムごとに作業完了時刻をリアルタイムで予測し、遅延リスクを事前に把握できます。これにより、トラックの集荷時間を事前調整してトラック荷待ち時間を削減。ドライバーの労働時間削減にも寄与し、物流2024年問題（時間外労働規制）への対応にも有効な手段として活用できます。

A： はい、大きな意味があります。ロボット導入だけでは「自動化できない工程の非効率」「運用次第でロボット性能が変動」「技術トラブルの未然防止が難しい」「上層部への効果報告が困難」などの課題が残ります。データ分析を組み合わせることで、ロボットの性能を最大限引き出す運用の最適化・トラブルの予兆検知・ロボット導入後の効果を定量的にレポートすることが可能になります。

A: EntryプランとPremiumプランの2種類をご用意しています。

　Entryプラン：低コスト・スモールスタート向け。データ保存期間1週間／更新頻度30分

　Premiumプラン：リアルタイム・中長期分析向け。　データ保存期間1年間／更新頻度5分
詳細な料金はお問い合わせください。お試し利用も受け付けています。

A: KDDI株式会社様の物流センターへの導入実績があります。2023年度の実証実験では、データ分析後の出荷量が従来比1.4倍を達成。2024年8月より商用利用を開始し、KPI可視化・シフト最適化・省人化に活用されています。