01
3Dで観測
ヤード・バース・場内通路・ピッキングエリアを3D計測。
No items found.
トラック待機・バース回転・庫内動線を見える化、同じ人員でスループットを伸ばす。
EC需要拡大とドライバー不足で、物流センターは「同じ人員・同じ施設で処理量を増やす」ことを求められています。HULIXはバース・場内動線・ピッキングエリアをLiDARで3D計測し、滞留・待機・ムダ動線をAIで診断。スループットと荷役品質を同時に改善します。
主な担当部門
活用できる判断
このソリューションでできること
物流センターでは、トラック待機・バース回転・庫内通路混雑・ピッキング動線・出荷検品など、複数のボトルネックが処理能力を制約しています。WMSのデータだけでは「何時にどこで何が起きたか」までは分からず、改善余地が見えないまま、応援投入や残業で対応する状態が続いています。
HULIXは、トラックヤード・バース・場内通路・ピッキングエリアをLiDARで3D計測。トラック・フォークリフト・台車・人を区別して追跡し、待機時間・回転率・滞留・ムダ動線をAIで自動分析。同じ人員でスループットを増やすための施策（バース割当・動線変更・配置最適化）の効果をKPIで検証できる基盤を提供します。
02
ボトルネック診断
待機・回転・動線・滞留をAIで自動分析、改善余地を特定。
03
スループット改善
施策効果をKPIで検証し、同じ人員で処理量増を実現。
CHALLENGES
現場の課題
1. トラック待機ペナルティと運賃高騰
- トラック待機時間が長く、運送会社からのペナルティ請求が増えている。
- 2024年問題（ドライバー時間規制）で、待機解消が運賃交渉力に直結する。
- バース割当の最適化が、感覚と慣習に依存している。
2. 庫内動線とピッキング効率の改善余地が見えない
- ピッキング動線・通路混雑・検品エリア滞留で、処理能力が頭打ち。
- WMSデータだけでは「どこで・なぜ詰まるか」までは分からない。
- レイアウト変更や配置最適化の効果が定量化できない。
3. 安全リスクと労務管理
- フォークリフトと作業員の交錯による接触リスクが減らない。
- 残業・応援投入が常態化し、労務コストが膨らんでいる。
- 季節変動・繁忙期対応の判断が、過去経験に頼りがち。
HULIX SOLUTION
HULIXの提供内容
1. ヤード・場内を3D計測
- LiDARでトラックヤード・バース・場内通路・ピッキングエリアを3D点群化。
- トラック・フォーク・台車・人を区別して追跡し、待機・回転・動線を可視化。
- 映像を取得せずプライバシー配慮型で、現場・労組合の理解を得やすい。
2. スループット改善のAI診断
- トラック待機時間・バース回転率・通路滞留・ピッキング動線をKPI化。
- 「どのバースが」「どの時間帯に」「なぜ待機が伸びるか」を切り分け。
- 季節変動・繁忙期の処理能力上限とボトルネックを事前把握。
3. 安全と労務の同時改善
- フォーク×人の危険近接を自動検知し、安全管理を強化。
- 同じ人員での処理量増を実現し、残業・応援投入を低減。
- 2024年問題対応として、待機解消の取り組みを定量データで運送会社と共有。
活用シーン
トラック待機・バース回転の改善
- 課題：トラック待機が長く、ペナルティと運賃高騰が経営を圧迫。
- 打ち手：バース利用と待機をLiDARで計測し、割当と入庫順序を最適化。
- 取得KPI：待機時間／バース回転率／時間帯別ピーク。
- 期待効果：待機ペナルティ削減／運送会社との関係強化／2024年問題対応。
庫内動線・ピッキング効率改善
- 課題：通路混雑・ピッキング動線のムダで処理能力が頭打ち。
- 打ち手：場内動線を3Dで分析し、レイアウト・棚配置の改善余地を特定。
- 取得KPI：通路滞留／作業者移動時間／ピッキング動線距離。
- 期待効果：同じ人員での処理量増／残業時間削減／作業者疲労低減。
安全管理（フォーク×人）
- 課題：フォークリフト・作業員交錯による接触ヒヤリと重大事故リスク。
- 打ち手：交錯エリアを常時計測し、危険近接を自動検知してアラート。
- 取得KPI：近接件数／装置別／作業者別／時間帯別。
- 期待効果：重大事故防止／労災コスト削減／安全文化の数値化。
提供するデータ・レポート
処理能力
- トラック待機時間／バース回転率
- ピッキング動線／作業者移動時間
- 通路滞留・出荷検品滞留
安全
- フォーク×人危険近接件数
- 立入禁止エリア侵入
- ヒヤリイベント全件ログ
運用評価
- 季節変動・繁忙期パターン
- レイアウト変更前後比較
- 2024年問題対応データ
導入の進め方
01
ヤードと場内を3D観測
LiDARでトラックヤード・バース・場内通路・ピッキングエリアを3D計測し、トラック・フォーク・台車・人を区別して追跡。
02
ボトルネックを診断
トラック待機・バース回転・通路滞留・ピッキング動線・フォーク×人危険近接をAIで自動診断。
03
スループット改善へ接続
バース割当・動線変更・配置最適化の効果をKPIで検証し、同じ人員でスループットを伸ばす。
同じ人員でスループットを伸ばす道を、データで見つけませんか。
対象施設の規模・主要課題（待機解消・庫内効率・安全）をお聞かせください。HULIXがPoCスコープとKPI設計をご提案します。2024年問題対応のご相談も歓迎です。
