カリキュラムシート
分類番号 X399-012-A
| 訓練分野 | 機械系 |
|---|---|
| 訓練コース | 物流改善のためのＡＩを用いたデータ活用 |
| 訓練対象者 | 物流管理者に従事する者であって、中核的な役割を担う者またはその候補者 |
| 訓練目標 | 物流管理の生産性の向上をめざして、効率化、最適化（改善）に向けたＡＩをを活用したデータ分析と最適化・効率化の案の検証を通して、物流改善・コスト改善のためのデータ活用と継続的な現場改善の技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） | うち実習・ まとめ（H） |
|---|---|---|---|
| １．コース概要および留意事項 | （１）コースの目的 （２）専門的能力の現状把握 （３）安全上の留意事項 |
0.5 | |
| ２．物流ＫＰＩの再定義と連携 | （１）物流ＫＰＩの確認 （２）ＷＭＳ／ＴＭＳからＫＰＩを自動算出する仕組み |
1 | |
| ３．ＡＩ需要予測とＢＩツール連携 | （１）ＡＩによる過去の出荷データから将来の入出荷量を予測 （２）ＢＩツールを用いて可視化 各期間（１日、習慣、月間、四半期、半期、年間）の山場を可視化 |
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| ４．人員配置の最適化 | （１）ＡＩによる予測出荷量に基づく必要人員、荷役機器を予測、可視化 （２）ＢＩによる予測出荷量に基づく必要人員、荷役機器を算定、可視化 （３）異常値アラートの設定 作業遅延、在庫不足などの事前通知システムの設定方法 |
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| ５．ピッキング生産性の改善 | （１）ＢＩによるロケーション分析の可視化 出荷頻度と移動距離（ヒートマップなど） （２）ＢＩによる生産性の要因分析 作業者別、時間帯別、行先別、商品別の生産性を比較、分析 （３）ＡＩによるロケーション割振り、作業手順設定と改善効果の検証 ＫＰＩ（人時生産性）の変化 |
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| ６．ＰＤＣＡ報告の作成 | （１）ＢＩ（ダッシュボード）による「成果報告画面」の作成方法 |
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| ７．まとめ | （１）実習の全体的な講評および確認・評価 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 12 | 7.5 |
| 使用器具等 | ＡＩツール、ＢＩツール、パソコン、物流シミュレーションシステム |
|---|---|
| 養成する能力 | 生産性の向上を実現できる能力 |
| 改訂日 | 2026.08 |