デモの使い方
倉庫の出荷頻度データからAIが在庫配置を最適化し、ピッキング動線の改善効果をシミュレーションできるデモです。
動線分析
レイアウト最適化
物流DX
操作手順
- 画面右上の「AI最適化を実行」ボタンをクリック
- 倉庫フロアマップで再配置後のシミュレーションを確認
- 「リアルタイムKPI」「改善効果分析」「AIインサイト」で移動距離削減効果を確認
活用シーン
- 倉庫内の在庫レイアウト見直しによる作業効率化
- 新規倉庫立ち上げ時のロケーション設計支援
- 季節変動に合わせた配置変更のシミュレーション
デモの使い方
出荷頻度データと動線をAIが解析し、倉庫内の在庫配置を自動最適化します。ピッキング作業の移動距離を最小化し、業務効率を最大化するシミュレーションを体験できます。
動線分析
レイアウト最適化
物流DX
操作手順
- 画面右上の「AI最適化を実行」ボタンをクリック。
- AIが現在（Before）の配置と移動距離を解析し、最適な配置（After）を提案。
- シミュレーション画面で再配置後の動きと、改善効果グラフ（移動距離削減率など）を確認。
活用シーン
- 倉庫内の在庫レイアウト見直しによる作業効率化
- 新規倉庫立ち上げ時のロケーション設計支援
- 季節変動に合わせた配置変更のシミュレーション
倉庫フロアマップ
通常棚
高頻度
作業員
PICKING_BOT_01: ACTIVE
SPEED: 1.5m/s
LOAD: 12kg
最適化ログ
システム初期化完了。シミュレーション待機中...
リアルタイムKPI
総移動距離
0 m
平均ピッキング時間
0 s
稼働効率
-- %
完了オーダー数
0
改善効果分析
最適化前後での移動距離比較
AIインサイト
現状の配置はランダムです。出荷頻度の高い商品（Aランク）が倉庫奥に散在しており、移動ロスが発生しています。「AI最適化」を実行して再配置を行ってください。
自社倉庫のデータでシミュレーションしませんか？