忘備録＞マテハンに対応する方法・システム・考え方
マテハン（マテリアルハンドリング）に関連する理論や概念は、物流・流通業界での効率的な物資の取り扱いや運搬を支えるために発展してきました。これらの理論は、作業の効率化、コスト削減、安全性向上、環境への配慮を目指すもので、マテハンに対応する理論として以下のものが挙げられます。
1. リーン生産方式（Lean Manufacturing）
概要：リーン生産方式は、トヨタ生産方式（TPS）に基づいており、無駄を削減し、生産の効率を最大化することを目的とした理論です。この方式は、物流におけるマテハンの効率化にも応用されます。
関連性：無駄な動作や余分な在庫を減らすことがマテハンの基本的な目的であり、リーン生産方式の考え方が、物流や流通における「無駄をなくす」「価値を高める」ための効率的な物資の取り扱いに役立ちます。
適用例：マテハンにおけるピッキング作業や倉庫内の動線改善、在庫管理システムの最適化などが、この理論に基づいて改善されることが多いです。
2. ジャスト・イン・タイム（JIT）
概要：必要なものを、必要なときに、必要な量だけ生産・供給するという方式。余分な在庫を減らし、サプライチェーン全体の効率化を図ることを目指します。
関連性：マテハンにおいて、在庫管理や供給プロセスを最適化し、物資が効率的に倉庫に保管され、すぐに出荷可能な状態に保たれるため、JITは非常に重要です。また、倉庫スペースの最適活用や搬送のタイミング調整にも役立ちます。
適用例：配送センターでの在庫管理システムが、過剰な在庫を抱えないようJITの考え方に従って運用されることが一般的です。
3. サプライチェーンマネジメント（SCM：Supply Chain Management）
概要：製品が供給されるプロセス全体（供給者から最終消費者に至るまで）の流れを管理し、コストを削減し、全体のパフォーマンスを最適化する理論。
関連性：マテハンは、サプライチェーン全体の中での重要なプロセスであり、原材料の受け入れから製品の出荷に至るまで、物の移動を最適化することが求められます。SCM理論は、これらのプロセスを統合し、効率的に運営するために役立ちます。
適用例：倉庫管理システムや配送計画の立案において、SCM理論が適用され、在庫の最適配置や物流の迅速化が図られます。
4. TOC（Theory of Constraints：制約理論）
概要：生産プロセスにおける制約（ボトルネック）を特定し、その制約を改善することで全体の効率を最大化する理論。生産や物流の流れを妨げる要因を取り除くことが目的です。
関連性：マテハンにおいても、倉庫内での作業効率が低下する要因や、運搬作業のボトルネックを特定し、その改善を図ることが重要です。特に、倉庫内の動線やピッキング作業の効率化において、TOCの考え方が役立ちます。
適用例：物流センターで、商品の搬送作業が滞る要因（ボトルネック）を特定し、それに応じてマテハン機器の導入やレイアウト改善が行われます。
5. 6シグマ（Six Sigma）
概要：統計的手法を使い、プロセスの変動を減らし、品質と効率を最大化するための手法。データ分析に基づいた改善策を提案し、業務の効率化とコスト削減を目指します。
関連性：マテハンにおいて、ピッキングエラーや配送ミスなどを減らすためのプロセス改善に6シグマが応用されます。また、作業時間や効率のデータを基に、より最適な物の流れをデザインする際にもこの手法が役立ちます。
適用例：倉庫管理の精度向上や、商品が適切に保管され、ミスなく出荷されるプロセスの改善に6シグマが活用されます。
6. ABC分析（ABC Analysis）
概要：在庫を重要度や価値に基づいてA、B、Cの3つのカテゴリに分類し、管理リソースを効率的に割り当てるための手法。Aは最も重要な商品、Cは最も重要度の低い商品として分類されます。
関連性：マテハンにおいて、特に倉庫内の在庫管理において、ABC分析を用いて、ピッキング頻度や在庫配置を最適化するための手段として役立ちます。
適用例：頻繁に出荷される商品の在庫をピッキングしやすい場所に配置し、移動距離や作業時間を削減するためにABC分析が適用されます。
7. カイゼン（改善）
概要：小さな改善を継続的に行うことで、作業の効率や品質を向上させる日本発祥の手法。全従業員が改善に関与する文化を促進します。
関連性：マテハンの現場でも、作業効率や安全性の向上を目指すために、従業員からのフィードバックや現場での改善案を基にカイゼンが実施されます。
適用例：ピッキング作業や運搬作業の中で発生する小さな無駄や問題点を従業員が発見し、日々改善していくことで、マテハン全体の効率化が図られます。
8. エルゴノミクス（人間工学）
概要：作業者が快適で効率的に働けるように、作業環境やツール、動作を設計する理論。作業者の身体的な負担を減らし、生産性を向上させることを目的としています。
関連性：マテハンにおいて、フォークリフトの操作やピッキング作業などで、作業者の動きや姿勢に配慮したツールや機器の導入が重要です。また、労働安全性の向上や疲労軽減にもつながります。
適用例：ピッキングカートやパワーアシストスーツの導入、作業台の高さ調整など、人間工学に基づいた設備が導入され、作業の効率化と作業者の健康維持が図られます。
9. デジタルトランスフォーメーション（DX）
概要：デジタル技術を駆使して、既存の業務やビジネスモデルを変革し、業務の効率化と新たな価値創造を目指す概念。物流業においても、デジタル技術の活用が急速に進んでいます。
関連性：マテハンは、デジタル技術と融合することでさらに効率的かつ柔軟に進化します。倉庫や物流センターでは、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ解析、AI（人工知能）を活用して、運搬作業や在庫管理の最適化が進められています。
適用例：AIを用いた在庫の需要予測、IoTセンサーによるリアルタイムの貨物追跡、自動倉庫システムなどが、DXの一環として物流現場で導入され、マテハンのデジタル化が進んでいます。これにより、倉庫内の作業が高度に最適化され、リアルタイムでの在庫状況把握や運搬計画の改善が可能になります。
10. サステナビリティとグリーンロジスティクス
概要：持続可能な社会を目指し、物流業界における環境負荷を軽減するための理論と取り組み。資源の効率的な利用、二酸化炭素排出量の削減、廃棄物の最小化を目指します。
関連性：マテハンは、サステナビリティに貢献するための重要な要素です。効率的な物の流れを実現することで、エネルギー消費や無駄を減らし、環境への負荷を軽減します。特にエネルギー効率の高い機器や資材の使用が、今後ますます重要となります。
適用例：電動フォークリフトの導入やエネルギー効率の高い自動搬送システム、リサイクル可能なパレットや梱包材の使用、さらには物流ネットワーク全体でのエコロジカルな輸送手法の採用などが、サステナビリティの観点からマテハンに求められています。
11. インダストリー4.0
概要：第四次産業革命とも呼ばれ、製造業や物流業において、IoT、AI、ビッグデータ、ロボティクス、3Dプリンティングなどの先端技術を活用して、スマート工場やスマートロジスティクスを実現するコンセプト。
関連性：インダストリー4.0は、マテハン技術にも大きな影響を与えています。物流プロセスの自動化が進み、機器同士が連携してリアルタイムでデータをやり取りし、最適な運搬作業や在庫管理が可能となります。これにより、物流全体の効率性が向上します。
適用例：スマート倉庫における自動ピッキングロボットやAGV（無人搬送車）が、IoTによって中央システムと連携し、リアルタイムで運搬の最適化を図ります。AIやビッグデータによって倉庫内の在庫状況や需要予測が常に更新され、効率的な物流オペレーションが可能となります。
12. オムニチャネル戦略
概要：顧客が複数のチャネル（オンライン、オフライン、モバイルなど）を通じて商品を購入できるようにし、シームレスな顧客体験を提供するビジネス戦略。
関連性：オムニチャネル戦略に対応するため、マテハンは複雑化する物流網に対応し、効率的に物を動かす必要があります。多チャネルで発生する受注や返品処理を迅速に行うため、柔軟でスケーラブルなマテハンシステムの構築が不可欠です。
適用例：EC（電子商取引）や実店舗からの注文をシームレスに処理するために、マテハンシステムがオーダー管理システム（OMS）や在庫管理システム（WMS）と統合され、商品のピッキングや出荷が効率的に行われるようになります。また、返品処理のためのリバースロジスティクスにも対応できる柔軟なマテハンが求められます。
13. ヒューマンセンタードデザイン（HCD）
概要：作業者のニーズや行動を中心に据えたデザインアプローチで、使用者が快適に効率的に働けるようにシステムや機器を設計する理論。
関連性：マテハンシステムにおいて、作業者が安全かつ効率的に動ける環境を提供することは重要です。ヒューマンセンタードデザインは、作業者が直感的に機器を操作でき、疲労を軽減できるようなマテハン機器の開発に役立ちます。また、これにより、労働生産性や作業品質の向上が期待されます。
適用例：フォークリフトの運転席やピッキングカートの設計、パワーアシストスーツなど、作業者の身体的負担を軽減し、作業効率を高めるデバイスがヒューマンセンタードデザインの概念に基づいて開発されています。
14. リアルタイム意思決定支援システム
概要：リアルタイムで収集されるデータを活用して、物流業務における意思決定を支援するシステム。AIやビッグデータ解析を用い、効率的な運搬作業や在庫管理を実現します。
関連性：マテハンにおいても、作業現場でのリアルタイムなデータ収集と分析に基づき、運搬や在庫処理の最適なタイミングやルートを決定することが必要です。これにより、業務の効率化やコスト削減が図られます。
適用例：倉庫内でのピッキング作業の優先順位をリアルタイムで更新するシステムや、フォークリフトや自動搬送機器の動作を最適化するためのリアルタイム意思決定支援システムが、物流現場で導入されつつあります。