AutoStore 導入事例 – 倉庫自動化、現実世界の成功例

Implement AutoStore with standardized shelving and automated retrieval within 60 days to cut processing time by 40% and reduce order errors by 25%. Align the rollout with your existing workflows and ensure incremental upgrades protect current throughput while expanding capacity.

In extensive client trials, facilities that used AutoStore reported a 2x to 3x boosts in picking throughput and a 35% to 55% faster retrieval, depending on SKU mix. The raiffeisen project shows a clear investment payoff: with a 12- to 18-month payback, centers handling up to 12,000 lines per hour maintained service levels during peak runs, while converting 25% of manual handling to automated processes.

When comparing solutions, consider how japanese suppliers integrate with your WMS and ERP without disrupting existing order processing. They are running in parallel with shelving units, keeping aisles free and apart, which minimizes travel time for pickers.

To maximize ROI, align the project with a phased rollout, focusing first on a pilot in a single zone and measuring KPIs such as cycle time, picking accuracy, and order throughput. For retailers like raiffeisen, an 投資 in modular solutions that leverage extensive data on rack utilization typically yields steady gains in processing efficiency and space utilization. Include a separate evaluation of scales and bottlenecks, and explore how a cutter-driven packaging line can tighten handling without slowing replenishment.

They also benefit from a clear, repeatable blueprint that can be adapted across warehouses of different sizes, ensuring inventory control stays tight as volumes rise. In hein pilots and customer tests, the core lessons remain: automate repetitive handling, synchronize with your ERP, and track results with concrete metrics to guide the next phase of expansion.

anyseals’ Future-Proof Logistics Solution

Configure a modular AutoStore system with expandable bays and dedicated workstations to support expansion and improve inbound and picks throughput. The original configuration used by arvato and bastians deploys a robust flow for sportswear, adding ports and shoulder-level access to speed item moves, keeping the system configured for peak loads.

Using the configured modules, teams compare baseline and post-deployment results to surface challenges and opportunities for adding capacity. This approach is disrupting legacy workflows by routing inbound items to optimized bays and reshaping picks paths to reduce shoulder-to-shelf travel, addressing each part of the process and achieving stable cycle times while delivering good throughput and a suitable balance for expansion.

Table below shows a snapshot of inbound, picks, and port utilization after implementing the anyseals solution.

Identify Pain Points and Define Measurable KPIs for AutoStore Deployments

Begin with a data-backed baseline: capture order cycle time, pick rate, and robot utilization across all levels of the storage structure. Pull additional data points by product range (sportswear, american e-commerce) and by channel to identify capacity gaps. Use AutoStore analytics to map inefficient zones and the perimeter of the picking area.

Pinpoint pain points: inefficient shelving that wastes levels, a structure that can’t accommodate seasonal spikes, and disruptions from demand shifts. Industrials setups with limited scalability were forced to reflow lines, increasing travel time and errors. Align with original layout principles but allow modular shelving and scalable automation to handle a broader range of SKUs.

Define measurable KPIs across velocity, accuracy, availability, and cost. Examples include order cycle time per line item, pick rate per hour, pick accuracy, robot uptime, storage utilization, shelving utilization, and cost per order. Track by SKU and product family (sportswear, eroski categories) and monitor disruptions and mean time to repair. Use dashboards to surface these metrics in real time for stakeholders in american e-commerce channels.

Action plan: map the value stream from receiving to shipping, collect baseline data for 4-6 weeks, set targets per KPI, implement dashboards with alerts, and establish escalation triggers. Tie targets to business goals like reducing order cycle time and increasing utilization across levels of shelving and perimeter zones.

Design decisions to drive KPIs: implement a scalable, modular structure with 3-5 shelving levels for high-velocity items, and a wider range for slower SKUs. Place the fastest movers in a perimeter zone to cut travel time, and use compact shelving to maximize density. Leverage AutoStore features to adapt to increasing orders from sportswear and other lines while maintaining an efficient flow.

Case references show eroski achieving smoother operations after a phased deployment; the approach also helps american e-commerce players cater to peak demand in holidays. The story of ludwig and sandman teams highlights how data-driven KPI framing reduces disruptions and supports rapid scale.

Start with these steps now: define KPIs, set targets, and begin data collection with your current AutoStore deployment. Regularly refresh targets as utilization climbs and new features roll out, ensuring the shelving and perimeter design continues to accommodate a growing range of SKUs.

Financial Case: ROI, Total Cost of Ownership, and Payback Scenarios

Start with a designated two-station pilot to validate ROI within 12 months and enable scalable roll-out across a larger footprint, using autostores to improve restocking and order fulfillment at the face of the operation.

ROI is calculated as net benefits over capex. Net annual cash flow equals labor savings plus throughput gains minus ongoing operating costs. A five-year horizon captures maintenance, software updates, and upgrades, providing a robust TCO view that makes comparisons across design options easier and more meaningful.

The total cost of ownership breaks down into clear elements: capex covers hardware, installation, and software licenses; opex covers maintenance, energy, and support. With a unified approach and a range of stations enabled by an intuitive control layer, the restocking element becomes predictable and easily managed. This provides a solid foundation for restocking accuracy, face-to-face performance traces, and a scalable platform that can be deployed across organizations united by common metrics. The design is sporting in its robustness, and the range of configurations supports both small pilots and larger expansions without compromising reliability.

Insights from hansen and bastian teams show that a controlled, phased approach delivers the clearest forecast. There, a two-station test proves the core assumptions and offers wings for quick expansion into a larger footprint. By doing so, operators can quantify the impact on picking speed, error rates, and restocking times, then compare results against a designated baseline to determine whether the investment is suitable for broader deployment. The bastian model emphasizes a modular design where each station performs a discrete function, enabling a united, cross-functional view of benefits across departments, from warehouse floor to finance.

保守的シナリオ：設備投資 0.8百万ドル、年間純キャッシュフロー 0.25百万ドル、回収期間約3.2年、5年間の ROI 約39%。ベースシナリオ：設備投資 1.0百万ドル、年間純キャッシュフロー 0.30百万ドル、回収期間約3.3年、5年間の ROI 約50%。楽観的シナリオ：設備投資 1.3百万ドル、年間純キャッシュフロー 0.40百万ドル、回収期間約3.3年、5年間の ROI 約54%。いずれの場合も、補充効率とスループットの向上が最大のレバーとなり、より大規模な展開に進むにつれて効果は増します。手作業と比較して、付加価値は、より強力なサービスレベル、より高い充填精度、より短いサイクルタイムとして現れ、顧客成果の向上と回収期間への明確な道筋につながります。.

ROIを最大化するための実践的な推奨事項としては、まず、特定された直感的なオートストアのサブセットから開始し、労務再配置を定量化するための詳細な時間と動作の研究を行い、補充改善をピッキング率、エラー率、品切れ頻度などの測定可能なKPIにリンクさせることが挙げられます。段階的な計画を使用して、有効化、テスト、改良を行い、実績のある成果が出た追加のゾーンに拡張します。このアプローチは、倉庫自動化の世界で、節約されたすべての時間がスループットの向上または人員削減につながるため、ビジネスケースを強固にし、パイロットからスケールへの信頼できる道筋を提供します。.

ワークフローの設計：フロアプラン、スロッティング、およびピッキング経路の最適化

移動距離を最小限にするフロアプランを設計する：動きの速い数千ものアイテムをピッキングステーションの近くに配置し、オペレーターの移動ルートを短縮する。入荷から出荷までの直線的な流れをサポートする通路のグリッドを構築し、上位SKUに合わせて専用のピッキングゾーンを設置する。実際の需要データに基づいて、高速移動アイテムを最初の階層に、中速移動アイテムを隣接ゾーンに、低速移動アイテムを外側のラックに配置する。クリーンなレイアウトは、肩の混雑や受け渡しを軽減し、継続的な能力向上と測定可能な節約を実現する。実際には、1時間あたりのピッキング数が15〜25％増加し、1日に何千ものトランザクションでより大きなスループットが見られるでしょう。.

スロッティングは、速度（A、B、C）でアイテムを分類する動的なロジックを使用し、オンラインの需要シグナルに基づいて2〜4週間ごとにスロットをローテーションする必要があります。回転率の高いアイテムはピッキング面に近づけて配置し、同じ通路にまとめてください。インストールされたデータに基づいたモデルは、オペレーターが在庫を常に把握できるように、補充ループをサポートする必要があります。eコマースのシナリオでは、上位20%のアイテムを最もアクセスしやすい場所にスロットし、大幅なコスト削減を推進し、数千件の注文に対するサービスレベルを維持します。.

ピッキングパス最適化は、バッチピッキングとウェーブピッキングを組み合わせて歩行距離を削減します。最適化されたルートが展開され、オペレーターは最短で重複しない経路に沿って誘導され、バックオーダーに合わせてリアルタイムで更新されます。片手でデバイスを持ち、もう一方の手で商品を取れるように、ハンディサイズのガイダンスをご利用ください。移動距離が15～30%削減され、オンライン注文の1時間あたりのピッキング数がそれに応じて増加することが期待できます。このアプローチは数千のSKUに対応し、継続的な物流目標をサポートします。.

実装と継続的なガバナンス：ワークフローを段階的に展開し、単一のゾーンでテストした後、フロア全体に拡大します。設置されたシステムを展開し、オペレーターにスロットの指示と手の動きに関するトレーニングを実施します。移動距離の短縮、補充サイクルタイムの短縮、1時間あたりのピッキング数の増加による節約を追跡します。副社長を含む上級ロジスティクスチームは、毎週ダッシュボードを確認し、リアルタイムの需要と補充パターンに基づいて人員配置とスロットの割り当てを調整します。これにより、オンラインチャネルの応答性が維持され、有能なロジスティクスシステムに支えられて、何千ものアイテムが通路をスムーズに流れます。.

戦略的にスケールする：季節的なピーク、製品構成、そして将来の成長

季節性と SKU ミックスを把握するために、部門横断的なグループを編成し、自律ピッキングラインを拡張して 24 時間稼働させます。arvato の導入事例では、このアプローチにより、繁忙期でもサービスレベルを維持し、反復作業を自動化することで不要なタッチを削減しました。予測パターンに結び付けられた、スケールアップのための明確なトリガーを構築し、ボトルネックが形成される前にキャパシティを追加できるようにします。.

商品の組み合わせに合わせて、フルフィルメントのワークフローをプロファイル処理を中心に構築します。売れ筋商品と動きの遅いテールSKUを区別し、専用の保管通路を割り当て、新しいラインの導入に合わせてスペースを再調整する動的なスロッティングを有効にします。これにより、移動時間が短縮され、エネルギー消費量が削減され、季節によってミックスが変化しても一貫したスループットをサポートします。.

モジュール式の自動化スタックで将来の成長を計画し、追加のサイトに拡張できます。プラグインコンベヤー、柔軟なグリッパー、相互運用可能なソフトウェアインターフェースを使用して、コアプロセスを再設計することなく、施設や地域を追加できます。このアプローチにより、導入速度が最大化され、拡張に伴い総所有コストを予測可能な状態に保つことができます。.

ガバナンス・ケイデンスを設定する：四半期ごとの納期遵守率、時間あたりスループット、およびキャパシティ使用率のレビュー。予測更新と新製品導入に決定を紐付け、得られた教訓をクライアントグループ全体で共有し、arvatoなどのパートナーとの展開を加速化する。.

インテグレーターのタッチポイント：ERP/WMS統合、データ可視性、およびメンテナンスプラン

API駆動型のERP/WMSブリッジを実装し、倉庫全体のアイテム、注文、在庫データを統合します。このシステム間の引き継ぎはよりスムーズになり、複数のピッキングを高速化します。現場でのエラーを防ぐために、明確な条件を持つ単一のデータコントラクトが必要です。まずは、アイテムマスター、ロケーションマッピング、および単位定義から始めましょう。.

• ERP/WMS連携戦略：マスターデータ、オーダー、在庫移動を共通モデルにマッピングし、アイテムID、ロケーション、補充閾値などの用語を適用して、ミスマッチを回避します。.
• データ可視化設計：在庫を периметр 別、ゾーン別に表示するリアルタイムダッシュボード、入出庫の動き、補充シグナルを提供すること。API ストリームから取得されるデータは正確かつタイムリーであることを保証すること。.
• メンテナンスと設備管理：各トンネルの資産にメンテナンス計画を紐付け、シールやセンサーを監視し、予測的な検査をスケジュールしてダウンタイムを削減する。サービスレベルと信号信頼性の参考事例として、ブレックマンとブーズツを含める。.

1. チームが選択するデータコントラクトを定義してください。項目、場所、数量の条件、および元のERP/WMSインターフェース全体で例外がどのように処理されるかを網羅してください。.
2. ERPデータをWMSのコンテキストに変換するため、軽量なミドルウェア層またはiPaaSを実装し、取り扱いSKUが限定的な場合でも、より多くのサイズや規模への広範な拡張を管理できるようにします。.
3. 役割ベースのビューを持つ統一されたダッシュボードを構築し、マネージャーが補充の必要性、現在の機器ステータス、ピッキングパフォーマンスをリアルタイムで確認できるようにします。.
4. 高速運転のための予防保全タスク、シール点検（エニーシール）、スペア部品、およびフォールバック手順を追跡する保守計画を確立し、稼働時間の向上とトンネル混雑のリスク低減を確実にします。.
5. データフローを検証するために、パートナーネットワーク（例えば、bastianやbleckmann）とパイロット運用を行い、その後、拡張拠点やFMCGセンターに展開する。生産能力の倍増やシフトごとのピッキング調整のためのオプションは維持する。.

成果を加速させるための主要なアクション：データ契約（条件）の定義、信頼できる統合プラットフォームの選択、そして補充、設備の状態、スループットに関する洞察を示すダッシュボードの展開。ハイスピード環境向けに最適化することを選択すれば、リアルタイム信号の透明性と、設備自動化と連携した労働力を維持できる能力に魅了されるでしょう。成長中の企業であれば、低リスクで限定的な範囲から開始し、拡張を計画してから、自信を持ってより大きな規模に拡大してください。このアプローチは、FMCGやその他のセグメントで事業を展開しているかどうかにかかわらず有効であり、短い許容時間と高いサービスレベルの両方をサポートします。ERP/WMS統合を具体的なメンテナンス計画に関連付けることで、ダウンタイムを削減し、ピッキング精度を向上させ、倉庫の周辺全体でスケーラブルな成長を可能にします。.