在庫管理、ヒューマンエラー、トレーサビリティ、荷待ち時間…
あらゆる物流課題を解決した、プロセス製造業に最適なプラットフォームとは
- スマートファクトリー
背景
基礎化学品を製造するK社の工場では、スタッフの高齢化や後進が育たないことなどを理由とした人手不足の深刻化、そして物流2024問題に向けた物流効率化の対応が急務であった。そこで物流部では工数がかかっていた在庫管理や入出荷業務など物流業務を効率化しようと動き出したが、いくつかの課題に直面した。
人手不足が深刻化する中、目視確認と二次元コードに頼った在庫管理の業務負荷が高くて…
これまでK社の現品管理は、目視確認および二次元コード等の二次元タグに頼っていました。まずスタッフ自らが二次元コードを発行して貼り付ける必要があり、それをハンディターミナルなどの現場用デバイスで読み取ります。人手不足が深刻化する中、在庫管理の業務負荷は高く、非常に時間がかかっていました。
物流部のY氏は当時の様子をこう振り返ります。
「人が手作業で管理しているので、どうしてもヒューマンエラーは避けられません。誤発送が発生すると、その対応にも労力を割いていました。また、製品ごとにさまざまな荷姿で取り扱っているため、その変化に対応した管理は難しく、非常に気を遣うものでした」
またこれまでは出荷時のみに現品管理を行っていたため、不良が発生した際に原因と影響範囲がわからないという課題がありました。Y氏ら物流部のメンバーは、工程ごとの現品物流を“見える化”することで、ボトルネックを見つけてリードタイムを短縮できるのではないかと考えたのです。
「しかし、サプライチェーン全体が複雑化する中でトレーサビリティを導入するのが難しいと言われていました。さらに、出荷体制が整わないことで物流業者を待たせてしまうこともたびたび発生していたのです。物流の2024年問題対応として荷待ち時間を削減するためにも、物流オペレーションの改善は急がなければなりません」（Y氏）
あらゆる課題が見えていますが、具体的な改善案はなかなか出ません。過剰に在庫を抱えてしまっている状態で、Y氏は何から手を付ければよいものか、頭を悩ませました。
課題のポイント
- 目視確認と二次元コードに頼った在庫管理の業務負荷が高く、非常に時間がかかっていた
- ヒューマンエラー発生時には、その対応にも労力を割いていた
- トレーサビリティが不十分で、不良が発生した際に原因と影響範囲がわからなかった
- 出荷体制が整わないことで物流業者を待たせてしまうことがあった