Visual Factracer

マテリアルハンドリング

トレーサビリティを担保するシステムと、人による手作業の融合であるマテリアルハンドリング。

人手の要素も多岐に渡りますので、事象の発生元へのリーチを映像で探索するシーンも散発されます。

その事象の原因を記録映像からいち早くリサーチしボトルネックの検証が必要です。

 

その必要課題を革新的に改善するVisual Factracerの画像検索機能は、現場の作業効率と業務改善に大きく寄与します。

事例1　食品宅配

自動搬送デジタルピッキングシステムとデーター連携

商品がストックしてある固定棚の表示器の点灯指示に従い、商品をピックアップ。
ピックアップした商品を自動搬送されている複数の通函の中から表示器が点灯している通函に投入する作業を撮影。
商品ストック固定棚の表示器を点灯させる指示データーと連携して、対象ピッキング作業映像を瞬時に検索再生可能にしました。

こんな場面で活用

  • 商品は、出荷数量ストックされているので、作業完了後に商品残や不足があった場合、その商品名をキーワードにして検索、作業映像を確認。映像で確認する事で、商品過不足の可能性がある通函を全て開封して確認する必要がなくなり、効率よくミス出荷を防ぐ事が可能に。
  • 責任者の方が、ピッキングミスや投入ミスが発生した時の映像を確認して、作業者へミス映像を見せながら指導及び作業者の配置転換等を実施する事で、作業品質と効率を高めている。

 

事例2　医薬品の物流センター

物流センター内における様々な機器とデーター連携

入荷から出荷までを大部分自動で行う物流センター。ロボットも多数採用し、省人化しながら大幅な効率化が図られている。

検品・容器変換・ピッキング・オートラベラ・パッキング・積付などあらゆる工程のデータと連携して対象映像を瞬時に検索再生可能にしました。

こんな場面で活用

誤出荷や理論在庫と実在庫の不一致要因の特定に、各工程共通のオーダー番号をキーワードにして検索し作業映像を確認。 　　

入荷から出荷までの各工程のどの工程で問題が発生したかを特定し、迅速に対策を打てるようになりました。 　　

また、実際に起きている問題はヒューマンエラーなのか、機器のエラーなのかを検証する事にも活用されています。

事例3　アパレルのEC物流センター

定位置ピッキングシステムとデーター連携

定位置ピッキングシステムは、商品在庫コンテナとオーダー集品コンテナを作業者の手元に自動搬送し、作業者は表示器の指示に従い 供給された商品在庫コンテナから必要な数量をピッキングしてオーダー集品コンテナに投入するシステム。

オーダーデーターと連携して、出荷指示番号や商品名、JAN(EAN)等をキーワードに対象映像瞬時に検索再生可能にしました。

こんな場面で活用

BtoCの為、顧客からの問い合わせに対してすばやく対応する必要がありますが、確認したい作業場面を瞬時に検索再生可能な事で実態を把握してすばやく対応する事が可能になりました。

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