Laydyne

3PLの新規荷主

新規荷主の午後の出荷波動を見積もります。集荷締切までに全注文を運送会社に渡すには、ピッキング担当と梱包台がいくつ必要かを見ます。

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。

この荷主の注文プロファイルで、毎日の集荷締切に間に合わせるには、ピッキングと梱包に何人必要でしょうか?

想定する利用者
新規荷主の見積もりを作る3PLのソリューション担当・営業技術担当
価値の生み方
見積もりの前に、荷主の注文数、1注文あたりの行数、小物の割合を今の体制で試し、どの工程が制約か(ピッキング担当、梱包台、共用リフト)と、体制ごとに締切に間に合わない注文の数を確かめます。見積もりに入れるのは人員計画であり、売上の予測ではありません。
現場のデータを用意する
荷主の時間帯別の注文数、1注文あたりのケース行とピース行の数、小物を含む注文の割合、自社で実測したピッキングと梱包の時間、カートを押す歩行速度、荷物用リフトのサイクル時間、運送会社の締切。注文のまとめ取り、休憩、欠勤は自社の余裕率で見込んでください。
比較を事業判断につなげる →
Laydyneの実際の3Dモデル:3PLの新規荷主
3PLの新規荷主2階 · 部品571個 · 説明用のレイアウト

確認できるモデル

3PL倉庫での新規荷主の午後の出荷波動、13:00〜17:30(0秒が13:00)です。注文は13:00〜15:00に到着します(ポアソン、毎時45件)。空いているピッキング担当がピッキングリストを印刷し、ピッキング開始地点でカートを取り、ラックの床置きパレットの面から1〜3行のケースをピッキングします。4件に3件はその後、共用の荷物用リフト(かご1台にカート2台、0.5 m/s、ゲート10秒、停止3秒)で中2階の棚へ上がり、2〜5行のピースをピッキングして下ります。ピッキング担当は、人が付いた梱包台のうち空いている1台にカートを置き(向かっている途中のカートも数え、なければ列が最も短い台)、カート置場へ戻ります。梱包担当が梱包、計量、ラベル貼りをし(三角分布、約200秒)、段ボールは搬出コンベヤで出荷仕分けへ流れます。締切(15:45)までに梱包と搬送が済んだ注文は運送会社A向けに集積され、それ以降の注文は翌日便のレーンへ回ります。リーチフォークリフトがピッキング面を補充し、パレット6枚を中2階のゲートへ上げます。歩行、リフトの乗車、ピッキングと梱包の時間、先入れ先出し(FIFO)の待ち行列のみです。カートでの注文のまとめ取り、通路の混雑、ピッキングミス、休憩、人件費、運送会社の積載能力は扱いません。時間と率は仮定なので、荷主の注文プロファイルと自社の実測時間に置き換えてください。

注文の発行 → ピッキング担当がカートを取る → 1階でケース単位のピッキング → 荷物用リフト → 中2階でピース単位のピッキング → リフトで下りる → 梱包台 → 搬出コンベヤ → 運送会社のレーン(締切後は翌日便)

1つだけ変える

同じ注文で、ピッキング担当を増やし(4→6人)、次に3台目の梱包台を開けます(2→3台)。あるいは、中2階の明細を含む注文の割合、梱包時間、締切を変えます。

結果を読む

締切に間に合わない注文(missed-cutoff工程)、ピッキング担当を待つ時間、梱包台ごとのカートの列、リフトの待ち:ピッキング担当だけを増やすと、列は梱包へ移ります。人件費、注文のまとめ取り、通路の混雑はモデル化していません。

開始時の入力を見る
荷主の毎時注文数(13:00〜15:00)
45
カートを使うピッキング担当
4
人を配置する梱包台(1〜4)
2
中2階のピース行を含む注文(%)
75
1注文の梱包時間の最頻値(秒)
200
運送会社の締切:集積の期限(13:00からの秒)
9900

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。

同じ需要で処理能力を比較

1回の実行、シード7。 観測期間270分。 到着、形状、シードの組は、すべての案で同じです。

シナリオ完了平均待ち時間平均サイクル時間ブロック
ピッカー4人 · 梱包ステーション29739m 39s53m 02s0
ピッカー6人 · 梱包ステーション29728m 16s41m 38s0
ピッカー6人 · 梱包ステーション3979m 17s22m 42s0

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: ピッカー4人 · 梱包ステーション2: 完了; ピッカー6人 · 梱包ステーション2: 完了; ピッカー6人 · 梱包ステーション3: 完了. 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。

  • エンジンの警告はありません。

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。