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物流現場の最適化DX
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物流現場の最適化DX

発売日 : 2022年10月21日
ISBN : 9784910286129
全文検索 : 近日対応
自動化すれば問題は解決する —— そのような魔法は存在しない
これからの物流に求められるのは、ロボティクス化の「適量」「適性」配置だ
そのために、DXを理解する「人」の重要性が高まっている
現場と荷主の透明性の高いデータ活用が、これからの物流倉庫の中心となる!


急増するECサービスでますます過大な負荷がかかる物流の現場。
構造的な課題に向きあわなければ、疲弊するいっぽうでなにも解決はしません!
業界を知り尽くした著者が、メリット・デメリットを解説し、失敗しない物流の自動化を紹介します!


物流現場は「たいへんだ!」「なんとかしなくては!」とわかってはいても、なかなか重い腰をあげようとはしないのが現実です。しかし、いつまでも経験と頑張りだけでは、業界全体の持続性は保てないでしょう。
だからこそ、「いまこそ物流にDXを!」と叫ばれているのですが、「経費がかかる」「むずかしそうだ」「大手企業が導入するものでウチには関係ない」とあきらめてしまうことが多いはずです。
物流DXは、決して難解なものではありません。専門知識がなければ使いこなせない時代ではないのです。導入にはメリットもあればデメリットがあることも知り、最適な選択をすることこそが重要なのです。

目次
第1章 物流が「たいへん」なのはなぜなのか
第2章 御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
第3章 活用事例・効果を知る
第4章 物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
第5章 失敗しない物流自動化の進め方
第6章 ユーザー事例
第7章 物流領域の近未来

目次

はじめに
第1章 物流が「たいへん」なのはなぜなのか
物流が担う「波動吸収」
ECサービスでのリードタイムの厳しさ
「to B物流」と「to C物流」のちがい
投資のむずかしさ
職人芸頼りの現状維持でよいのか
物流DXが、課題を解決してくれるのか
第2章 御社ではデータを本当に活用できている、といえますか?
そもそもデータとはなんなのか? データを使うとはどういうことか?
物流現場でデータ活用が必要になる理由
認識と実数字のちがい
出荷キャパシティとコスト構造
工程改善、自動化プロジェクトにも必要な「データ」
第3章 活用事例・効果を知る
活用ツールの選択肢は増えていて、助かってる
  • ❶ エクセル、スプレッドシートの利用
  • ❷ 専用のクラウドシステムの活用
  • ❸ 設置型の詳細分析ツールの活用
良くも悪くも「標準化」やりやすく、ムリしない運用のすすめ
荷主と現場が共有することで物流効率が改善される
即時データの取得で日々の対応精度があがる
  • ❶ 原因の調査がおこないやすくなる
  • ❷ 細分化された情報把握が可能になる
  • ❸ 問題への対処がはやくなる
数字を金額に落としこんだ現場理解の重要性
自動化機器を利用している現場でのデータ活用
第4章 物流自動化の最前線ではなにがおこっているのか
そもそも自動化するとはどういうことか
「なにを」「どの程度」自動化するか
本当にすべての現場で自動化は必要なのか
日本の物流現場と自動化の相性
「うちの現場は特殊」の背景
問われはじめている組み合わせる力
現場にフィットしそうかあたりをつける
自動化の効果は人が減るだけなのか
自動化のセカンド・ウェーブ
自動化のサード・ウェーブ
第5章 失敗しない物流自動化の進め方
「うちも自動化を進めなさい」「まず視察を」という言葉が飛び交っていると要注意
自動化で実現したいことってなに? 目的を明確にする
自社の実現目的をしっかりとみすえる
とにもかくにも、まずは現状把握から
じつは自動化推進にはセオリーがあった
ターゲットは仕分け工程の自動化
チャレンジが期待されるジャンル
社内合意がとれたらプロジェクトはこう進める
要件定義・仕様検討フェーズ
詳細設計フェーズ
マテハン製造・手配・設置工事フェーズ
テスト・トレーニングフェーズ
保守・メンテナンス計画も忘れずに
第6章 ユーザー事例
大手3PL A社の事例
大手食品卸業 B社の事例
中堅部品卸売業 C社の事例
大手3PL事業社 D社の事例
大手通販事業者 E社の事例
第7章 物流領域の近未来
販売と物流の共同作業化が進む
ツール活用は多くの現場で実践可能な戦略
かかわる人員に求められるスキルの変化
おわりに
謝辞

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