【倉庫改善】棚配置を最適化する出荷実績データの分析方法

はじめに

8月26日の記事では、作業スタッフの負担を減らす「歩かない現場づくり」についてお話ししました。

その中で、段階的な改善ステップとして「まずは出荷実績データの分析が先決」とお伝えしましたが、「具体的にどう分析すればいいの？」と疑問に思われた方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、出荷実績データの具体的な分析方法を解説します。
その上で、歩行削減の効果をより高める「システムとの組み合わせ」についてもお伝えしていきます。

「データの置き場所」と「言葉の定義」の整理

①データの所在特定

データ分析を始めようとしたとき、多くの現場で最初に突っかかるのが「そもそもデータはどこにあるのか？」ということです。

出荷実績データは、WMSなどのシステム内に保存されていることもあれば、現場独自のExcel管理表や手書きの日報に記入されていることもあります。

まずはデータがどこにあるかを整理し、CSVなどの形式で1箇所に集める作業から始めましょう。

②数字の定義の統一

次に重要なのが、「数字の定義を揃える」ことです。

例えば、「出荷数」という言葉ひとつ取っても、注文の「伝票の数（オーダー数）」を指しているのか、「出荷された商品個数の合計」を指しているのかがバラバラなことがあります。
また、商品を「ケース単位」で数えるのか「バラ（個）単位」で数えるのかも、あらかじめ揃えておく必要があります。

このルール決めを怠ると、せっかく集計したグラフの数字がズレてしまい、間違った棚配置につながってしまいます。

分析をスムーズに進めるためにも、まずはこの2つの「準備」を丁寧に行いましょう。

データを活かす「3つの集計軸」

データの準備ができたら、いよいよ具体的な分析に入りましょう。

倉庫の棚配置を最適化するために、出荷実績データから読み解くべき要素は「どの商品が・いつ・どれだけ」という3つの軸に絞られます。

1.「どの商品が」：商品別の出荷頻度

ここで重要なのは、出荷された「合計の数量」ではなく、「回数（出荷頻度）」で集計することです。

1ヶ月に一度だけ大量に出る商品よりも、毎日少しずつ何度も出荷される商品の方が、スタッフの往復回数に影響します。

この高頻度な商品をただ手前の棚に固めるのではなく、「スタッフ同士の渋滞が起きないか」という実際の現場の動きに合わせて、最適なロケーションに分散・配置することが大切です。

2.「いつ」：曜日・時間帯別の出荷波動

「午前中に注文が集中する」「週末に偏る」といった出荷の波をグラフ化します。

作業がひっ迫するピーク時間をあらかじめ予測できれば、ピークが重なる商品同士をあえて離れた棚に配置するなど、「時間帯ごとの動線上の渋滞」を回避できます。

また、そのタイミングに合わせたシフト調整に活かすことも可能です。

3.「どれだけ」：1回あたりの出荷数量

バラピッキングが中心なのか、ケース出荷が多いのかを整理します。

バラが多い商品は手の届く細かい棚にまとめ、ケースごとが多い商品はフォークリフトが動きやすい広い通路側にパレットごと配置するなど、最適な棚のサイズやレイアウトを具体化していきます。

さらに、

こうすることで、現場の品質を守ることができます。

このように3つの視点でデータを整理していくことで、スタッフが動きやすい棚配置の答えが見えてきます。

棚配置×システム運用で完成する「歩かない」仕組み

前章でご紹介したデータ分析によって、まずは「動きやすい棚配置」の土台が整います。

これだけでも現場の負担は軽くなりますが、さらに歩行ロスを最小限に抑えるために有効なのが、注文を自動でまとめる「システム」との掛け合わせです。

・棚配置の最適化のみの場合

よく出荷される商品が手前に並んでいても、システムが1件ずつの注文通りにピッキング指示を出していると、スタッフは同じ棚を何度も往復することになり、歩行削減の効果は限定的になってしまいます。

・注文をまとめるシステム運用のみの場合

システムが複数の注文を1つにまとめて指示を出しても、商品の保管場所が倉庫のあちこちに散らばっていれば、結局はスタッフが倉庫内を歩き回ることになってしまいます。

つまり、

この両方の施策が掛け合わさることで、歩行ロスの削減効果はさらに拡大します。

おわりに

今回ご紹介したように、分析前の「準備」を整え、3つの軸を意識して出荷実績データを紐解くことで、最適な棚の配置が見えてきます。

さらに、システムとの連携により、歩行ロスを大幅に削減し、スタッフの負担を和らげる現場を構築します。

私たちは、「そもそもデータが色々な場所に散らばっていて、分析前の準備すら難しい」という方に、データ統合プラットフォームを提供しております。