物流拠点の平日の朝
物流拠点の朝を実行し、トラックがドックを待つのか、受付窓口を待つのかを見ます。
ログインせずStudioで開き、保存済みの結果を確認して2D・3Dで編集できます。自分のAIをつなぐにはログインしてください。プロジェクトファイルは無料で利用できます。実行条件はアカウントで確認してください。現在の空間を置き換える前に確認が表示されます。
朝のピークには何か所のドックが必要か。本当のボトルネックはドックか、運転手の受付か。
- 想定する利用者
- 物流事業者、3PL拠点の管理者、倉庫の開発担当者
- 価値の生み方
- ドックの扉、バース予約システム、フォークリフトの増台を決める前に、同じトラックでドックの数、受付の人員、フォークリフトの台数を比較します。待ちが短くなるだけでは、節約になるとは言えません。実際の到着パターン、荷降ろし時間、人件費に照らして評価してください。
- 現場のデータを用意する
- 時間ごとのトラックの到着、荷の種類別の受付と荷降ろしの時間、フォークリフトの台数とシフト、稼働するドック、ピッキングと梱包の注文量。待ちを信頼できるようにするには、到着時刻と荷降ろしの所要時間の実測が必要です。
確認できるモデル
物流拠点の平日の朝9:00〜10:00を、ヤードが埋まった9:10から観測します。入荷トラックは毎時10台、9:15〜9:45は毎時22台到着し、それぞれ空いている待機ベイに入り、運転手が事務所の窓口（スタッフ2人、2.5〜7分）で受付をし、開いているドック（10のうちopenDocks）を待ち、8台のフォークリフトの1台で荷降ろしされます（10〜25分）。フォークリフトは、受け入れた毎時30パレットをラックに棚入れします。6人のピッカーが毎時90件の注文を8台の梱包台向けのトートに詰め（空いている台を優先）、運搬担当が5分ごとに梱包済みのロールケージを出荷へ運び、ロフトの4人のピッカーが毎時120件の小口注文をスパイラルでソーターへ降ろします。トラックはベイとドックごとに1つの円として経路を決めます。運転手は歩きません。故障、シフト交代、ヤードの交通、費用は扱いません。数値は仮定であり、実測ではありません。
1つだけ変える
ドックの扉を8か所ではなく6か所または10か所開けます。受付窓口に3人目を置きます。フォークリフトを6台に減らします。ピークを毎時30台のトラックに上げます。
結果を読む
受付窓口の待ち行列、ドックを待つヤードのトラック、ウォームアップ後のドックとフォークリフトの稼働率、10:00時点の仕掛かり。トラックはベイごとに1つの円として経路を決めます。ヤードの交通、運転手の歩行、故障、費用はモデル化していません。
開始時の入力を見る
- 毎時のトラック数（ピーク外）
- 10
- 毎時のトラック数、9:15〜9:45
- 22
- 開いている入荷ドック
- 8
- フォークリフト
- 8
- 受付窓口のスタッフ
- 2
- 毎時の棚入れパレット数
- 30
- ピッカー（倉庫A）
- 6
- 毎時の注文数（倉庫A）
- 90
- ロールケージの運搬担当
- 2
- ロフトのピッカー
- 4
- ロフトの毎時の注文数
- 120
エージェントの数、経路、資源の定義も、プロジェクトのJSONに保存されます。
再現できる出発点の結果。
20回の実行の平均、シード11〜30。 観測期間60分。
| シナリオ | 完了 | 平均待ち時間 | 平均サイクル時間 | ブロック |
|---|---|---|---|---|
| 元のシナリオ | 250 | 38s | 3m 58s | 0 |
待ちの平均は到着したジョブを対象とし、終わっていない待ちも含みます。サイクル時間の平均は完了したジョブだけが対象です。これらは説明用の計算であり、実測した現場の実績、売上、安全性の評価ではありません。
エンジン、状態、出力の注記
process-des-2.7.0. 状態： 元のシナリオ: 観測時間終了. 実行状態が「完了」でも、すべての仕事が成功したとは限りません。停止した仕事の件数と警告を確認してください。
- 接続c-sideは幅1.5 mで、エージェントクラスforklift（幅1.8 m）より狭いため、そのクラスは使えません。広げるか、そのクラスの接続からこの種類を外してください。
- 接続off-driverは幅1.6 mで、エージェントクラスforklift（幅1.8 m）より狭いため、そのクラスは使えません。広げるか、そのクラスの接続からこの種類を外してください。
- 観測は仕掛かりを残して終了しました。24件のジョブが未完了で、予定した到着のうち0件が未到着でした（observation）。統計は600秒から3600秒を対象とします。
- ジョブのタイムラインは、最初の500ジョブと合計1500エントリまで保持されます（traceLimit）。result.jobsはそれらのジョブを一覧にします。集計の指標にはすべてのジョブが含まれます。
エンジンの入力と保存した比較は、保存したプロジェクトとともに残ります。軌跡が限られている場合、影響するのは再生の詳細で、集計の指標には影響しません。
この作例の記事
2Dで計画し、3Dで確認、プロジェクト全体を保存
- 開いて調整する。 2Dと3Dを切り替え、部品、フロア、入力を編集します。どちらのビューも同じモデルを表します。
- エージェントを無料で接続する。 サインインして、AI接続を選び、ChatGPT・Claude・Codex・Claude Codeのいずれかを接続します。作例の確認、レイアウトの編集、経路の確認を依頼してください。
- チェックポイントを保存する。 プロジェクト → プロジェクトファイル、またはエージェントにプロジェクト全体の書き出しを依頼します。後で取り込むと、フロア、シナリオ、保存した比較、選択したビューが復元されます。
- 案を比較。 同じ需要条件で新しい運用比較を計算できます。実行条件・内蔵AI・手動クラウド保存の上限はアカウントで確認してください。