ピッキングの重要性とは？ミスを低減し生産性向上やコスト削減に成功した製造業の事例も紹介

ピッキングとは、倉庫や工場の中で、必要な製品や部品、材料を正確に集める（ピックする）作業を指します。

作業者の動作としては「モノを取る」という単純な作業ですが、ピッキングを効率化することで、生産性の向上やコスト削減など、企業のベネフィットに影響します。

本記事では、ピッキングの重要性を理解していただくために、ピッキングミスの影響が大きい製造業において、ピッキングがどのような役割を果たし、効率化することでどのような成果を得られるのか、事例を交えて解説します。

生産工程の一部として機能するピッキング

ピッキングは、製造業において、工場の生産効率や製品の品質を左右し、生産ラインの稼働を支える重要なプロセスと言えます。

なぜなら、生産計画に基づいて必要な部品を倉庫から取り出し、生産ラインの各工程へ供給したり、製造途中の製品（仕掛品）をある工程から次の工程へ移動させたり、製品の保守・修理のために必要な部品を倉庫から取り出したりと、生産工程の一部として機能しているからです。

もしピッキングにミスや遅延が発生すれば、生産ラインの停止や、間違った部品の組み付けによる不良品の発生、さらには製品回収という深刻な事態にもつながりかねません。

ピッキングの方式

製造業のピッキングでは、生産ラインの特性に合わせて最適な方式が選ばれるのが一般的です。

ここでは、特に製造業で広く用いられる二つの主要なピッキング方式と、それぞれのメリット・デメリットを解説します。

オーダーピッキング（摘み取り方式）

オーダーピッキングは、一つのオーダーに対して、必要な製品や部品、材料を一つひとつ集める作業方式です。

この方式は、作業者がオーダーごとに棚を回って収集していくことから、「摘み取り方式」とも呼ばれます。

製造業においては、この方式は主に生産ラインでの運用を指します。

生産ラインごとに必要な原材料や半製品を置くスペースを設け、生産計画に応じてピッキングします。

例えば、加工ラインの近くに頻繁に使う原材料や半製品を置くスペースを設けてピッキングしたり、仕掛品を次の工程に運ぶ際、次の工程のすぐそばに一時的な保管場所を設けてピッキングしたりといったケースが挙げられます。

つまり、必要なものを、必要な時に、必要な量だけ、使用場所に最も近い場所から取り出すという方式です。

そのため、多品種少量生産や、頻繁に仕様変更が発生する製品に適しています。

また、製造中に部品の変更や追加が頻繁にある場合でも、柔軟に対応できるため、研究開発段階の製品や、試作品の製造にも向いています。

一方、複数の注文を同時に処理できないため、注文数が多い場合や、同じモノを複数回その都度ピッキングする必要がある場合には効率が悪くなる場合があります。

また、その都度、どの部品をどの量でピッキングするかという指示が変更されることがあるため、この新しい指示を正確に理解し、迅速に作業を切り替える必要があります。

そのため、新しい指示の確認を怠ったり、古い指示の記憶が残っていたりすると、間違った部品をピッキングしてしまう可能性があります。

さらに、ラインの近くに保管するための広いスペースが必要なほか、多数の保管場所で在庫を管理する必要があり、管理が大変になるというデメリットがあります。

トータルピッキング（種まき方式）

トータルピッキングは、複数の生産ラインや生産オーダーに必要な部品を、倉庫内でまとめて一度にピッキングし、次の工程へと仕分けていく方式です。

これにより、ピッキング担当者が倉庫内を何度も往復する必要がなくなり、移動距離と時間を短縮できます。

特に、同じ部品が大量に必要に必要とされる自動車や家電製品などの生産ラインでは、この効率化の恩恵が大きくなります。

また、同じ部品を大量にピッキングするため、作業が単純化され、作業者の熟練度に関わらず効率が上がります。

つまり、トータルピッキングは、部品の種類が少ない大量生産という特性と相性が良いピッキング方式と言えます。

一方デメリットとしては、複数の生産ラインやオーダーの部品をまとめてピッキングした後、それを個々のラインやオーダーごとに仕分けなければならない点です。

つまり、トータルピッキングは倉庫内の移動を最小限に抑えることでピッキング効率を高めますが、その代わりに後工程で「仕分け」という別の作業が発生してしまいます。

この仕分け作業に時間がかかると、後工程でのボトルネックになりかねません。

また、仕分け場や作業台といった専用のスペースが必要です。工場や倉庫のレイアウトによっては、このスペースを確保するのが難しい場合があります。

どちらの方法を選ぶかは、生産品の特性、生産量、工場のレイアウトによって変わります。

ピッキングミスの原因

ピッキングミスは、いくつかの要因が複合的に絡み合って発生するため、その主な要因について紹介します。

人為的要因

急いでいる、疲労が蓄積している、集中力が欠けているといった理由で、品番や数量の確認を怠ってしまう、最も一般的な原因です。

特に、類似した部品や、品番のわずかな違いに気づかないといった不注意がミスを引き起こします。

また、ピッキングは繰り返しの単純作業のため、疲労や単調さによる集中力の低下からミスが起こりやすくなります。

トータルピッキングの場合では、複数オーダーの部品をまとめてピッキングするため、仕分けの際に別のオーダーの部品と混ざってしまうといったヒューマンエラーが起こる可能性もあります。

環境的要因

倉庫内の環境もミスの大きな原因となります。

例えば、照明が暗くて品番が読み取れない、似た部品が隣り合った棚に保管されている、またはそもそも部品の保管場所が明確でないといった状況です。

限られたスペースの中、類似した部品が密集して置かれるオーダーピッキング場合は、保管場所の管理が複雑になりがちです。

また、倉庫内でピッキング作業が行われるトータルピッキングにおいても、倉庫の照明や通路の状態がミスにつながる可能性があるほか、大量の部品を扱うため、保管場所の管理不備が広範囲に影響してしまいます。

システム的要因

ピッキング指示書やシステム自体の問題も無視できません。

印刷されたリストの文字が小さかったり、誤った部品情報がシステムに登録されていたりすると、ミスにつながってしまいます。

オーダーピッキングの場合は、生産内容の変更が頻繁なため、システム上の部品情報や指示書の更新が間に合わないことによるミスが考えられます。

トータルピッキングにおいても、複数のオーダーをまとめて処理するため、システムに登録された情報の誤りが、一度に大量の部品のピッキングミスにつながるリスクを抱えています。

KPI（重要業績評価指標）でミスの原因を特定する

前章で挙げたミスを改善するには、定量的な評価指標（KPI）により数値で示し、何が問題かをまず把握する必要があります。

ピッキング業務を感覚ではなくデータで管理することで、課題を明確にし、効果的な改善策を立てるのに役立てます。

これらのKPIを定期的に計測・分析することで、ピッキング作業の業務フォローにおける潜在的な課題を発見し、生産ライン全体の効率と品質向上につなげることができるでしょう。

供給率

これは、計画された部品の供給に対し、実際にラインに問題なく供給された部品の割合を示す指標です。

供給率が100%に近いほど、生産計画が安定していることを意味します。

一方、この数値が低い場合は、部品の欠品や供給の遅延が発生している可能性が高く、その原因を特定する必要があります。

供給率の低下は、ラインに配置された部品の在庫切れや、複数ある保管場所での管理ミスによって引き起こされやすいのが特徴です。

また、ピッキングリストの誤りや、仕分けミスにより必要な部品がラインに届かないことでも発生しやすくなります。

リードタイム

部品のピッキング指示が出てから、実際にラインに供給されるまでの時間です。

リードタイムが短いほど、生産の急な変更やトラブルに柔軟に対応できることを示します。この時間を短縮することは、生産効率の向上に直結します。

作業者はラインのすぐそばでピッキングする場合、リードタイムは非常に短くなります。しかし、急な生産変更で部品の補充が必要になった場合、補充作業のリードタイムが課題となることがあります。

一方、複数のオーダーをまとめてピッキングする場合においても、ピッキング自体は効率的でも、その後の仕分け作業に時間がかかり、結果的にリードタイムが長くなる場合があります。

人時生産性

1人の作業者が1時間あたりにピッキングした部品の個数や品目数を示す指標です。

これは最も基本的な効率指標であり、作業者別、時間帯別に計測することで、作業効率のバラつきを可視化できます。

生産性の低い箇所を特定し、改善策を講じるための重要な手がかりとなります。

この指標は、作業者のスキル差よりも、ラインの混雑状況や部品の配置に大きく左右されます。

また、倉庫内での移動ルートの最適化や、ピッキングリストの効率性が人時生産性に直接影響します。

これらのKPIを定期的に計測・分析することで、ピッキング作業の業務フローにおける潜在的な課題を発見することができるでしょう。

デジタル活用で実現するピッキング効率化の方法

KPI（重要業績評価指標） の分析によって、自社のピッキング業務におけるミスの原因や非効率な点が明らかになったとします。

例えば、「誤供給率が高い原因は新人作業者の不慣れにある」「人時生産性が低いのは、広大な倉庫内の歩行時間が長いためだ」といった具体的な課題です。

こうした課題を根本から解消するためには、人為的な努力だけでなく、デジタル技術を活用も効果的である可能性があります。

ここでは、ピッキングに活用することができる主要なデジタルソリューションを、その効果と合わせて紹介します。

倉庫管理システム（WMS）

WMSは、倉庫内の在庫やロケーションをリアルタイムで管理する中核的なシステムです。

これは、保管場所の管理不備という環境的要因を解決するのに役立ちます。

どの部品がどこに、いくつあるかを正確に把握することができ、作業者は部品を探し回る無駄な時間をなくし、ピッキングに集中することができます。

また、複数の部品をピッキングする際、WMSが最短の移動ルートを算出し、ハンディターミナルなどに表示することで、移動時間の無駄という非効率性を解消し、人時生産性の向上に貢献します。

ハンディターミナルと音声認識システム

これらは、作業者の手元でピッキングをガイドし、人為的なミスの発生を防ぐツールです。

ハンディターミナルは、ピッキングリストの情報を画面に表示し、部品のバーコードをスキャンすることで、品番や数量の確認を自動で行います。

これにより、品番や数量の見間違いという人為的ミスを防ぎ、ピッキングの正確性を高めてくれます。

一方、音声認識システムは、ヘッドセットからピッキング指示が音声で流れるため、作業者は両手を使って作業することが可能です。

例えば、重い部品や両手で持たなければならない部品のピッキングでも、リストを見る手間がなくなるため、不注意によるミスを減らし、効率的に作業を進めることができるでしょう。

デジタルピッキングシステム（DPS）

DPSは、部品の保管棚に設置されたデジタル表示器（ランプ）と連動するシステムです。これは、人為的ミスと新人教育の負担を軽減します。

具体的には、WMSからの指示に基づき、ピッキングする部品の棚のランプが点灯し、取り出すべき数量が表示されます。

これにより、人為的な品番や数量の間違いというミスの解消に寄与します。

また、品番をリストで確認する必要がなくなるため、複雑な知識が不要となります。つまり、不慣れや経験不足によるミスを防ぎ、新人作業者でもすぐに正確なピッキングができるよう支援します。

自動搬送ロボット（AGV）

AGVは、モノを本体上部の台車に載せて運んだり、カゴ台車やパレット台車を連結して引っ張ったりすることで、搬送を自動化するロボットです。

歩行時間を解決するソリューションで、特にトータルピッキングにおいて、移動時間の無駄という非効率性を解消し、人時生産性の向上に貢献します。

例えば、AGVが指示された棚を作業者の元まで自動で運ぶことで、作業者は部品の棚まで行く必要がなくなり、一箇所に留まって効率的にピッキングを行うことができます。

なお、WMS以外のデジタルソリューションは、単体で導入するだけでなく、WMSを中心に連携させることで、さらなる効率化と生産性向上が期待できます。

次の章では、これらの技術を実際に導入した企業の事例をご紹介します。

デジタル導入により成果につながった事例

ここでは、デジタル技術を導入することで、ピッキングミスを低減させ、企業のベネフィットにつながった具体的な事例を紹介します。

数量や位置などをシステムで表示し年間80万円の教育費用を削減

ある自動車部品メーカーでは、人命に関わる機能部品を扱っており、誤組防止を徹底しています。

しかし、慎重な作業が求められるため、ピッキング遅れやミスが多く発生してしまうといったことや、ピッキング作業の教育に時間がかかるといった課題がありました。

そこで、様々な形状の棚やラック、床面や壁面に、画像・文字・数字・QRコードなどを投影し、作業者に理解しやすい作業指示を提供する「プロジェクションピッキングシステム」と、デジタル表示器を利用した作業支援システム「デジタルピッキング」を導入しました。

作業者はまず、ピッキングする部品の指示書をスキャンし、デジタルピッキングシステムに表示された数量をピッキングします。

そして、ピッキングしたものを、AGVが次の工程へ運び、次のエリアでも別の作業者が指示書をスキャンしてピッキングします。

トレーに置く位置が決まっているエリアでは、プロジェクションピッキングシステムを活用し、間違わないように、スクリーンに写真・イラスト・注意事項を表示させ、配置位置を作業者に伝えます。

また、プロジェクションピッキングシステムが棚を照射し、プロジェクトに数量を指示することで、作業者は適切な部品を適切な数量ピッキングすることができます。

これにより、従来のように、新人作業者が部品の膨大な種類と保管場所を覚える必要がなくなりました。デジタル表示器が光と数字で場所と数量を正確に指示するため、経験が浅くてもミスなく作業を進めることが可能になりました。

さらに、間違った場所に手を入れると、音と光で警告してくれるため、品番や数量の誤りが事前に防げます。

こうしてピッキンが完了すると、AGVへ配膳し、AGVが組み付け作業上へと運んでいきます。これにより、作業者が運搬のためにラインを離れる必要がなくなり、無駄な歩行時間を削減しています。

これらのデジタルソリューションを導入した結果、作業遅れや誤出庫によるロス工数を削減し、教育時間削減にもつながりました。

また、「プロジェクションピッキングシステム」が写真やテキストで注意情報を表示することで、配膳位置の間違いが減少しました。

加えて、リスト不要でピッキング位置を覚える必要がないため、作業教育工数が削減され、スタッフの負担も軽減しました。

具体的には、作業者への教育工数が2週間低減し、年間で80万円の教育費用が削減されたそうです。

この事例では、数量やトレーに置く位置などをシステムにより明示することで、保管場所の不明確さとヒューマンエラーを解消しています。

WMSとハンディターミナルにより人時生産性改善や供給率向上に成功

複数メーカーの自動車部品の物流を担うとある物流企業では、基幹システムと連携して出力される紙ベースの帳票類をもとに、目視で部品箱や部品と照合していました。

そのため、見落としの可能性を高めるほか、作業者にも負担のかかる工程となっていました。

また、口頭による保管場所の伝達による聞き間違いや、供給された部品箱の物理的なタグ管理による間違いのリスクがありました。

加えて、納品先別でのピッキング作業であったため、保管場所階数を跨いだ移動が発生するといった課題も抱えていました。

そこで、WMSとハンディターミナルを導入し、入荷から出荷までの一連の作業をハンディターミナルを活用して照合する仕組みを構築することで、目視に頼る作業を廃止しました。

具体的には、部品が入った部品箱に貼付されている現品票のQRコードを、ハンディターミナルでスキャンして品番や数量を確認しました。

ピッキングの進捗もリアルタイムでPC画面に表示されるため、作業に滞りが出ている場合は応援を要請したり、人員を再配置するといった判断ができるようになりました。

また、過去に間違えて入荷された部品や似ている部品は、外見の画像をハンディターミナルに表示して、注意を促しました。

保管場所もハンディターミナルから指示されるため、聞き間違いが起きるリスクがなくなりました。

さらに、保管されている部品はWMSで管理できるようになったため、在庫の精度も向上しました。

結果的に、これまで年間1件〜3件程度あった人手による作業のミスはゼロになったほか、生産性は24％向上し、月間100万円以上のコスト削減効果が出ているとのことです。

これは、同じ時間でより多くの部品をピッキングできるようになったことを示しており、人時生産性が改善されたほか、供給率の向上によるコスト削減に成功した事例と言えます。

AGV導入により歩行時間の削減と生産性を向上

とある空調総合メーカーでは、空調機器で活用する補修用部品の入出庫作業が倉庫業務の2割を占めています。

これまでは、作業員がハンドリフトを牽引しながら、最長往復約500ｍという広範囲を移動する必要があり、ピッキングに時間がかかっていました。

また、部品自体が大きく重いため、2人がかりでの載せ替え作業が必要なほか、肉体的疲労による集中力低下やミスにつながるリスクがありました。

そこで、ハンドリフト牽引型のAGVを導入。作業員が部品棚まで移動するのではなく、AGVが部品棚を目的地まで運ぶシステムを構築しました。

これにより、広範囲を歩き回る無駄な時間が削減されました。

さらに、重い荷物の運搬をAGVが担うことで、作業員の肉体的負担が軽減され、疲労による集中力低下やミスの発生が抑制が期待できます。

AGVを導入した結果、生産性は15％向上し、2名相当の省人化に成功しました。

なお、季節要因に起因して需要が変動してしまうという空調部品の特徴をカバーするべく、AGVはレンタルと併用することで、需要に応じて台数を調整して運用しているそうです。

この事例では、AGVを導入したことにより、作業者が部品棚まで移動するというリードタイムの削減と、作業者の肉体的疲労軽減や移動時間短縮による人時生産性の改善に貢献した好例と言えるでしょう。

まとめ

このように、単にモノを取るというピッキングのミスを低減させ、効率化することで、企業のベネフィットにつがなることがご理解いただけたと思います。

業務フローの改善やデジタル技術の導入は、時間や手間、コストがかかるものですが、成功すれば継続的に成果を得ることができる可能性を秘めています。

本記事が自社の課題特定や、改善活動の参考になれば幸いです。