課題
大量のSKU
ミスが多い
短い納品リードタイム
小売業界では、従来の物流システムでは、増加する出荷量と多様な商品への対応が難しくなっていました。
お客様の商品・オペレーション特性に応じて、ソリューションを提供することで、企業価値向上に貢献します。
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課題
重量物 / 大容量の商品
ピッキング効率が低い
移動が多い
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課題
短い納品リードタイム
エラーが多い
ピッキング効率が低い
Walmart
課題：倉庫の入出荷が激しく、大量のSKU・商品サイズに対応する必要がありました。注文は即日配送され、99.99％の配達精度の要件を満たさなければなりません。
ソリューション：Geek+は、実証実験エリア（200平方メートル）に6台のピッキングロボットを導入し、業務フローに沿って、
棚の荷降し・荷揚げ・補充などのアウトバウンド業務の自動化に取り組みました。
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149個 / 人
ピッキング効率
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533個 / 人
一人当たり出荷キャパシティ
Yonghui Superstore
課題：注文自体も増加する中、単品の注文が増え、入出庫処理の効率化を図る必要がありました。
ソリューション：Geek+は、プロセス全体を常時モニタリングし、ピッキングの高効率と精度を担保するソリューションを提供しました。
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153個 / 時
平均ピッキング効率
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7,000 個
出荷キャパシティ
NISSA
課題：Nissaの物流センターでは、実証実験で、従来の手作業に代わるソーティングロボット導入を検討していました。
ソリューション：ソーティングロボットを導入し、毎時間500個以上の仕分けを実現しました。
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22台
ステーション
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12台
S20
