現場の課題を想定した導入・改善ガイドです。特定企業の導入実績や、効果を保証するものではありません。
まず押さえたいこと
- AIの棚配置提案は、なぜ移すのかと、移す負担に見合うかを説明できる形で現場へ渡します。
- AIが推奨したからという理由で頻繁に配置を変えると、作業者の習熟を失います。改善効果に加え変更回数を制約にします。
どのような現場の課題か
毎週多くの移設案が出ると、現場は移動作業に追われます。過去の注文に最適でも、これからの販促や保管制約に合わない場合があります。
業務とシステムの設計ポイント
提案には期待する歩行削減、補充への影響、移設工数を添えます。保管不可条件は先に除外し、採用・不採用の理由を記録して再提案の品質を改善します。
導入前に揃えるデータ
| 整理する観点 | 必要な情報 |
|---|---|
| 識別・前提条件 | 注文履歴・商品特性・棚条件 |
| 処理・照合 | 販促予定・移設工数 |
| 追跡・判断 | 提案理由・採否・移設後実績 |
小さく試すための検証方法
移設対象を限定し、比較期間の物量とSKU構成を揃えます。現行ルールとAI案を同じデータで比較し、違いの理由を確認します。
運用で失敗を防ぐには
AIが推奨したからという理由で頻繁に配置を変えると、作業者の習熟を失います。改善効果に加え変更回数を制約にします。
効果を何で測るか
移設後の総作業時間、提案採用率、不要な再移設、補充負荷を測ります。
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