活動量計とAIで倉庫内作業の内容と作業時間を把握、改善施策立案に貢献

倉庫でのピッキング作業は、作業員の繰り返し業務が少なく移動経路・距離が不規則であるため、作業工数の実態把握に限界があった。リストバンド型の活動量計を装着し、組み込まれている3軸の加速度センサーを使って変動パターンや組み合わせパターンを分析することで、「台車移動」「歩行」「手作業」「静止」などの状態を推定できる仕組みになっている。

作業管理者は、目標値となる標準工数と、活動量計で取得した実績データと比較することにより、作業内容をブロック単位やエリア、列単位、また個々の作業員ごとなど、標準工数と実績工数とのギャップを把握し、改善施策につなげることが可能だ。既に商品の保管配置の最適化や現場の教育に役立てられており、今後はさらに推定区分を細分化するなど精緻化を図っていく予定だ。

<図:作業員がリストバンド型活動量計を装着するだけで作業内容を自動記録。スムーズなギャップ分析と改善施策の立案につなげる。>
※1 東芝デジタルソリューションズ株式会社
※2 東芝ロジスティクス株式会社倉庫での実証実験に基づく

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