積付アルゴリズム開発
積付アルゴリズム開発では、積付自動計算システム（バンニングマスター）をはじめ、最適箱計算エンジンや箱詰め計算エンジンなど、積付け最適化による物流改善を提案しています。
- 提案内容
- 最適箱計算エンジン（梱包ダンボールのサイズ適正化）
商品出荷時の実績（サイズ情報）からコスト低減となる梱包ダンボールのサイズ（縦・横・高さ）をシミュレーションする分析ソフトです。
最適箱提案エンジンは、製品出荷時の実績情報（サイズ情報）から、適切な梱包用ダンボール箱のサイズを計算する分析ソフトです。
宅配料金は、3辺の合計サイズにより大きく変わります。
3辺の合計サイズを最小限にしたダンボール箱を選択することで、大幅に配送コストを低減することができます。
| 分析前 |  |
分析後 |
 |
 |
事例紹介
■ 通信販売事業者様 分析事例
最適箱提案エンジンを利用することで、分析前に比べ 運賃料金の削減率13.2%と
大きくコスト低減が可能になるという分析結果となりました。
大きくコスト低減が可能になるという分析結果となりました。
機能 - 最適化結果確認
実際に使用したダンボール箱（元箱）を利用した場合と
最適箱提案エンジンの計算結果により導き出されたダンボール箱を利用した場合を比較し
削減額の評価を分かりやすく表示します。
最適箱提案エンジンの計算結果により導き出されたダンボール箱を利用した場合を比較し
削減額の評価を分かりやすく表示します。
関連製品箱詰め計算エンジン（梱包作業の効率化と運賃コストの低減）
出荷商品の外寸情報と段ボール箱の内寸情報をもとに、最小の段ボールを梱包時に選定するシステムです。
大き目を選びがちな箱の選定作業を改善。適正な箱選択で、最小の段ボールでの出荷により運賃の低減を可能にします。
大き目を選びがちな箱の選定作業を改善。適正な箱選択で、最小の段ボールでの出荷により運賃の低減を可能にします。
物流作業現場には、商品を梱包する為に、多くの種類の段ボール箱があります。
複数の商品を梱包する際、どのダンボール箱が適切なのかを正確に判断することは、大変困難な作業です。
また、宅配伝票をデータ連携にて印字している場合、梱包サイズ情報は宅配伝票出力前に情報として持っておく必要があります。
1つの商品の出荷であれば、どのダンボール箱で梱包し、正確なサイズ情報を宅配業者のシステムへ受け渡すことができます。
しかし、複数商品の梱包となると、宅配業者との宅配サイズのデータ受け渡しは非常に難しいものになります。
一般的に、宅配業者へサイズ情報を受け渡して印字することができれば、宅配ドライバーにおけるサイズ計測の作業時間が短縮される為、出荷１件あたり20円/件の値引きが可能です。
更に、人の勘で複数商品を梱包する場合、間違いなく梱包できるダンボールが選択される為、一回り大きな段ボール箱が選択され、配送料金も高くなってしまいます。
1サイズあがるだけで100円/件近い配送料金が加算される為、出荷量の多い物流現場では、物流コストが格段に違います。
その他物流システム開発MORE
バンニングマスター
【パレットマスター】パレットへの積載計算
自動計測装置との連携
