自動倉庫・AGVの稼働データとWMSをつなぎ、投資回収を数字で語る
自動倉庫、AGV、ソーターの稼働ログは設備メーカーの管理画面に閉じている。WMSの業務データと重ねる手段がない。投資した設備が効いているかを、人時生産性で示す。
業界に共通する課題
設備稼働と業務データが分断
自動倉庫・AGV・ソーターの稼働ログは設備メーカーの管理画面に閉じ、WMSの出荷実績・工数と突合できない。「なぜ今日は出荷が遅れたか」が説明できない。
投資回収を説明できない
設備投資の効果を「人時生産性がどれだけ上がったか」で示せず、次の投資判断の根拠が作れない。
自動化拠点と従来拠点を比較できない
KPI定義が違うため、自動化DCと従来型DCを同じ物差しで比較できない。「自動化した方が良いのか」に答えられない。
モデル企業の前提
会社・売上・拠点数は、すべて架空の数字です。
データはどこで切れているか
システムは揃っていますが、データが分断されている状況です。
- WMS（3拠点）
- WCS（設備制御）
- 勤怠・作業実績
- 基幹（受注）
- 自動倉庫の稼働ログ
- AGV 40台の稼働・エラー履歴
- ソーターの処理実績
- 設備メーカーの管理画面（拠点別）
症状：出荷実績はWMSに伝票単位で、設備の稼働とエラーは設備メーカーの管理画面に機器ID単位で、作業時間は勤怠にある。設備側のログは時刻を持つが出荷伝票と紐づくキーがないため、停止が発生した時間帯にどの出荷が滞留したかを対応づけられない。KPIの定義も自動化拠点と従来型拠点で揃っていない。
W3 Data Platform 適用シナリオ（想定）
つなぐ → 揃える → 使う の3ステップ。既存システムは入れ替えません。
つなぐ
WMS・WCS・勤怠に加え、自動倉庫／AGV／ソーターの稼働ログをCSV・API経由で接続。マテハン／IoTデータも同じ基盤に載せます。
揃える
時刻軸で設備稼働と出荷実績・人員配置を突合し、拠点横断で同一KPI（人時あたり出荷処理・設備稼働率・エラー影響時間）に標準化します。
使う
自動化DCと従来型DCの人時生産性の横比較、設備エラーの出荷影響分析、投資回収の実績提示、波動に合わせた人員×設備の配分最適化。
マテハン設備も、連携システムの1つとして扱います。設備メーカーを問わず稼働ログを取り込めるため、設備投資の効果を稼働率ではなく人時生産性で語れます。次の投資稟議に使える数字は、こちらのほうです。
AIとのやりとり
MCP接続により、AIが統合データを直接参照します。SQLの記述もBIツールの操作も不要で、会話で引き出せます。
WMSの出荷実績と設備の稼働ログを時刻で突き合わせ、拠点ごとに同一定義の人時生産性を算出しました。
| 拠点 | 出荷行数 | 人時生産性 | 設備稼働率 | エラー影響 |
|---|---|---|---|---|
| 自動化DC | 412,000 | 284行/人時 | 87.2% | 18.4h |
| 従来型DC-A | 186,000 | 112行/人時 | — | — |
| 従来型DC-B | 148,000 | 98行/人時 | — | — |
自動化DCの人時生産性は従来型の2.5倍ですが、当月18.4時間の設備エラー影響が出ています。内訳はAGVの特定3台に停止の62%が集中（同一エリアの床面段差が疑われる）。① 該当3台の点検と床面補修（想定 月+9,200行の処理能力回復）、② エラー多発時間帯（14〜16時）への人員バックアップ配置、を提示します。設備投資の回収は現在の生産性差で継続すると想定38ヶ月です。
※ 画面・数値はイメージです。実際の項目・粒度は接続するシステムとデータ内容により異なります。
揃えたあとのデータの並び
各データの列名・粒度・書式を同じ定義に揃えます。拠点ごとのExcelも、同じ表の中に入ります。
mart.site_productivity- 拠点コード
site_id - 対象日
dt - 時間帯
hour - 出荷行数
lines_shipped - 作業時間（人時）
work_hours - 人時生産性（行／人時）
lines_per_hour - 設備稼働率
equip_uptime - エラー停止時間（分）
error_minutes
設備稼働ログとWMS実績・人員配置を時刻軸で突合。自動化拠点と従来拠点を同一KPI定義で比較でき、設備投資の効果を業務指標で説明できます。
誰が、いつ、何に使うか
定型の集計とアラートは自動で届くため、担当者がダッシュボードを開く必要がありません。
- 常時現場管理者
設備エラーが出荷計画に与える影響（遅延見込み行数）をリアルタイムに把握。応援投入の判断ができる。
- 朝 8:00センター長
前日の人時生産性・設備稼働率・エラー影響の要約がAIから届く。異常は原因仮説付き。
- 夕 17:00保守担当
エラーが集中している設備・エリアの点検優先度リストを確認。予防保全が回り始める。
- 四半期経営
設備投資の回収状況を人時生産性の実績差で提示。次の投資判断に根拠を持てる。
想定効果（仮定に基づく試算イメージ）
記載の数値は代表値・想定値です。実環境（データ量・システム構成・ネットワーク）により変動する可能性があります。費用は対象システムの仕様確認が必要なため、個別にお見積りいたします。
3つの使い方のうち、どれを使うか
3つは排他ではありません。Cだけで始めて、あとからBへ広げることもできます。
W3 WMS × AI照会併用
弊社WMS（W3 sirius / W3 mimosa）のデータをデータレイクに取り込み、MCP経由でAIが直接参照します。SQLの記述もBIツールの操作教育も要りません。聞けば返ってきます。
データレイク蓄積（データ基盤 格納型）このモデルケースの主軸
他社システムのデータ連携サーバー、基幹DB、ECカートなどをCDC（変更差分取得）で接続し、毎日流れてくるデータをraw／mart 2層に溜め込みます。既存システムは無改修です。溜まったデータを、自然言語の指示で分析・加工できる状態にします。
ETL単体（システム直接連携）
データレイクを作らないまま、「抽出→変換→格納」だけのシステム間インターフェースとして使えます。個別IF開発をノーコードのGUI設定に置き換えることで、IF開発費が従来比 1/3〜1/2 になります。ここから始めて、あとからBへ広げることもできます。
本ページは架空のモデルケースです。記載の企業は実在せず、数値・効果は仮定に基づく試算イメージであり、実際の導入実績ではありません。効果は対象業務・データ規模・システム構成により変動します。
記載の数値は代表値・想定値です。実環境（データ量・システム構成・ネットワーク）により変動する可能性があります。費用は対象システムの仕様確認が必要なため、個別にお見積りいたします。