物流工程の業務改善ポイント3選！改善で注意すべきポイントと進め方を解説

物流工程の業務改善に着手しつつも、何をどのように改善すべきかわからず、思ったような成果をあげられていな方も多いのではないでしょうか。物流工程の業務改善においては、人手への依存度を減らし、効率化を進めることが非常に重要です。本記事では、物流改善におけるポイントや、進め方などをご紹介します。

物流工程の改善とは

物流工程の改善とは、物流人手不足深刻化への対応や生産性・競争力の向上など、物流工程の取り巻く環境が変化する中でも、時代に合わせて物流工程を最適な状態に維持する活動のことです。

近年では、人手不足の問題が深刻化しているため、「物流工程において人に依存した作業をなくし、効率化を進めること」が求められております。特に、ロボットやIoT、AIなどの技術を活用した工程の自動化が、生産性向上・工数削減の点から注目されています。

以下では、ロボットやAIなどの技術を活用した機械化やデジタル化による物流モデルを変革する物流DXについて解説しています。

人依存を脱却する物流工程のQCD改善

物流工程でQCDを改善するためには、人手不足や人依存からの脱却が、必要です。
以下では、物流工程で各要素を改善するための具体的な作業について解説します。

Qualityの改善

品質トラブルはヒューマンエラーやポカミスなどを起因として発生することが多いため、改善を行う場合、品質チェックを行うべき項目を簡略化できるような工夫が必要です。具体的には、物流現場で使用する倉庫や保管用ラックの見直しや、ピッキングリストの見直しなど、品質チェックの標準化を行い、人依存によるミスを削減できるような工夫が有効です。

Costの改善

物流工程のコスト改善は各工程の作業を見直し、作業効率向上や作業者を減らすことが必要です。また、人材不足の問題が深刻化していることと、物流作業の現場仕事は過酷なイメージがあるため求人を出しても人が集まりにくいこともあり、人件費が高騰していくことが予想されます。今後のコスト削減の方法としては、各工程のムダ削減や工程の自動化などの改善が重要になります。

Deliveryの改善

デリバリーの改善には、人的ミス発生の防止やムダな工程の削減のために手順やルール必要な人員数を明確化することも重要です。人材不足により作業者の確保が難しくなっているため、「モノを運ぶ人がいない」という課題も増えてくる可能性があります。今まで通りのリードタイムを維持するためには、人の作業を積極的にデジタル化・自動化することが重要になります。

以上のようにQCD改善は、それぞれ別々の方法で行いますが「生産プロセスの管理」という点が共通しています。そのため、QCD改善は生産プロセスの改善、物流工程においても生産性向上につながるとされています。



次章では、物流工程の改善を進めるうえで重要な3つのポイントをご紹介します。

物流工程の業務改善ポイント3選

物流工程の改善を進めるうえでは、現場にどのような課題があるか把握することが大切です。課題を把握することで、改善によってどんな効果を得られるのか、そのために何をすればいいか明確になり、適切な改善策を実施できます。

物流現場でよくある改善ポイントとしては、以下3つが挙げられます。

改善ポイント①：ポカミス・ヒューマンエラーの防止

物流の現場では作業の大半が人の手に頼るものであるため、いわゆるポカミス・ヒューマンエラーが発生する可能性があります。たとえば、品番の見落としや読み間違い、似た製品の誤認、誤配送などが挙げられます。
ダブルチェックの徹底や確認作業を丁寧に行うことである程度ミスを減らすことはできますが、人の目に頼る以上根本的な解決にはなりません。

改善ポイント②：ムリ・ムダ・ムラをなくす

ムリ・ムダ・ムラといういわゆる「3M」の解消も重要なポイントです。
3Mは、業務負荷と作業者の能力のバランスが崩れると発生します。能力に比べ負荷が強すぎると「ムリ」が生じ、逆に能力に対し負荷が低すぎると「ムダ」が生まれ、両者が混在している状態が「ムラ」と言えます。この３Mは人に依存し過ぎる現場では、顕著に発生するとされています。

以下では生産性を向上し人手不足を改善するヒントを紹介しています。ぜひ、あわせてご覧ください。

改善ポイント③：物流工程の見える化を行う

上記2つの課題が発生していることを漠然と認識できていても、はっきりと見える化できていないケースがよくあります。これに対処するためには物流工程の見える化が重要です。どの工程でどのような問題が起きているのか、またそれをどう改善すればいいのか明らかにしなければなりません。
人手作業を自動化するだけでなく、物流工程のIoT化も視野に入れることが重要になります。

たとえば、出荷検品では、見た目が似ている商品や番号の見間違いなどのヒューマンエラーや、それを解消するための体制作りにかかるコストなどが課題として挙げられます。そのような課題を解決するためには、IoT化による作業の見える化を行い、いつ、どのような作業を行ったのかという事実関係を集める必要があります。また、その事実から改善案を考え、PDCAの仕組み作りが重要です。

物流工程の業務改善が進まない理由

人手不足の解消や生産性向上のために物流現場の改善が求められているものの、なかなか進んでいない現場も多いです。その理由として、物流現場は人の手による作業からの脱却が後回しになっている現状があります。

生産工程では早くから工程の自動化・機械化が進み、現在ではさまざまな改善が繰り返し行われていますが、物流業務はいまだに人の手による作業が大半を占めています。
大きな原因として、人の手による作業で現状運用できてしまっているため、他の顧客対応や品質の問題に焦点が当たり、優先順位が低くなり、物流工程のみ改善が進んでいないことがあります。また、物流改善を行う場合、投資費用が大きく長期的に取り組む必要があるため、費用対効果が見えにくいこともあります。

しかし、目の前の課題に対し、その都度人の手で対処し続けては、今後ますます労働人口が減少し、人手不足が深刻化することを踏まえると、人の手による作業からの脱却は必須だと言えます。
近年、人依存の脱却方法として、搬送工程を自動化するAGV（無人搬送車）の導入に注目が集まっております。以下記事では、AGV（無人搬送車）について詳しくご紹介しておりますので、AGVを活用した搬送工程の自動化にご興味のある方はぜひご覧ください。

物流工程の業務改善の進め方

物流改善を進めるうえでまず大切なことは、物流工程の自動化・デジタル化・IoT化を推進して、人依存のトラブルをなくすことです。上記で紹介したようにヒューマンエラーが発生すると、ミスのリカバリーに多くの時間とコストを要するため本来のやるべき作業に集中して取り組むことが難しくなります。さらに、頻繁にトラブルが発生すると取引先からの信頼を失う恐れもあるため、ムリ・ムダ・ムラは生産性向上の妨げになるリスクがあります。デジタル化・IoT化にシフトした作業ではヒューマンエラーが削減されるため、工数をしっかりと確保することができるようになります。

このように多くのリスクは人依存から生まれており、これらのリスクを抑えるためには、物流工程を自動化し根本原因を取り除くことが求められます。

物流現場の改善ならLOGITOまで

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