ケーススタディ:
背景: Belleは中国の靴業界の主要企業であり、中国の婦人靴販売で12年連続で第1位を獲得しています。中国を代表する婦人靴ブランドとして、その小売ネットワークは中国の約300都市をカバーし、靴とスポーツウェアの直営店が約20,000店舗あります。以前、Belleは靴やアパレル製品の流通プロセスにおいて、主に従来の人的ピッキングに頼っていましたが、実際の運用において以下の主要な問題に直面していました。
季節変動の課題: 靴とアパレル業界は、季節やファッションのトレンドに大きく影響され、注文量の大きな周期的な変動を引き起こします。これは、ピーク時には倉庫に大きな圧力をかけ、オフピーク時にはリソースが遊休状態になるという問題を引き起こします。人的ピッキング方式では、この動的な変化に柔軟に対応できません。
多数のSKUの管理課題: 靴とアパレル製品は、さまざまなスタイル、サイズ、色があり、多数のSKUが発生します。人的プロセスでの検索とピッキングは時間がかかり、人件費がかかり、エラー率が高く、配送速度と顧客満足度に影響を与えます。
在庫精度に関する問題: 製品属性の複雑さにより、従来の在庫計数と管理方法はエラーが発生しやすく、在庫データのリアルタイムかつ正確な更新が困難になり、サプライチェーンの意思決定と事業運営に影響を与えます。
コストの上昇: 人件費の年々の上昇、特に熟練したピッカーの需要により、倉庫物流のコスト負担が増加し、企業の利益率を圧迫しています。
ソリューション:
徹底的な現場調査とニーズ分析の後、当社はBelleのソリューションとして、スプリットトレイソーターの導入を推奨しました。
プロジェクト規模: 480台のトロリー、300のデスティネーション、10のインプットステーション。
実装期間: 2018年8月12日の計画と設計から、2018年9月21日のプロジェクト完了まで、39日を要しました。
効果表示: スプリットトレイソーター導入後、Belleは顕著な成果を達成しました:
ピッキング効率の大幅な向上: 従来の人的ピッキング方法と比較して、ピッキング効率が70%以上向上し、配送時間が大幅に短縮され、顧客により迅速なサービスを提供できるようになりました。
労働投入の劇的な削減: 労働需要が40%削減され、人的労働への依存が減り、従業員の作業負荷が大幅に軽減されました。
ピッキング精度の向上: 精度が99.9%に向上し、すべての靴とアパレル製品が消費者に正確に配送されるようになり、顧客からの苦情や紛争が大幅に減少しました。
顧客満足度の著しい向上: ピッキング効率と精度の向上により、顧客満足度が30%向上し、Belleの市場での地位がさらに強化されました。
