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トラック滞在時間
到着から出発までを測り、合意した閾値を超える荷役を確認します。
判断： 時刻付き記録で待機料の根拠を調査。
目標例（実績ではありません） · 90 から 65 分/台入荷滞在を測り、荷下ろし調整でトラック1台あたり25分の短縮を目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
現場の課題
合計では見えない課題
冷蔵トラックが混雑するバースで待つ一方、別のバースが空いていることがあります。常温エリアでのパレット待ちや夜間の作業状況は、シフト後に確認しにくくなります。
Fortune AI プラットフォーム
冷蔵・冷凍物流の状況と対応を、一つの画面で。
現場の質問から対象時間帯とカメラ映像を確認し、次に対応する場所を判断します。
- 01 · 質問現場の運用課題をそのまま入力
- 02 · 根拠対象時間帯とカメラ映像を確認
- 03 · 比較同じ条件で変更前後を検証
対象時間帯、カメラ映像、運用指標と次の対応を同じ画面で確認します。比較用の数値は目標例であり、測定実績ではありません。
課題から運用判断へ
ボトルネックを測定可能にする
スワイプして4つのシナリオを見る
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バース利用率
バース・時間帯別に占有と空き時間を比較します。
判断： 設備不足と割当の偏りを区別。
目標例（実績ではありません） · 80% / 40% から 65% / 55%バース占有を測り、割当調整で利用率の差を30ポイント縮めることを目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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常温エリアの仮置き
対象エリアのパレット滞留と冷蔵室扉の開放時間を確認します。
判断： 運用上確認すべき受け渡しを優先。
目標例（実績ではありません） · 18 から 10 分/パレット見える仮置き時間を測り、搬送優先付けでパレットあたり8分の短縮を目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
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ピッキング人員の配置
エリア・シフトごとの作業者数を、利用可能な出荷記録と比較します。
判断： 出荷需要と人員配置の対応を確認。
目標例（実績ではありません） · 45 から 20 分/シフト出荷需要に人員を合わせ、シフトあたり25分の配置不足の削減を目指します。例示であり測定実績ではありません。目標の達成と現場での検証が必要です。
FAQ
冷蔵・冷凍物流の導入前FAQ
冷蔵・冷凍物流向けの測定方法、連携、現場での導入条件。
現場の条件を相談する共通FAQ・他の業界を見る（英語）冷凍冷蔵車の待機料を調査するには？
見える範囲の到着、バース占有、荷役、出発を分け、予約・運送記録と時系列を照合します。映像の滞在時間は証拠の一部であり、待機料の契約上の責任を確定しません。
確認する指標観測区間、欠落範囲、対応する予約記録。
冷蔵庫外で長く待つパレットはどれ？
合意した境界内の仮置き時間を測り、例外を担当者の確認へ回します。許可された出荷・温度記録と照合しますが、映像だけで品温、腐敗、食品安全を判断しません。
確認する指標出荷記録と結び付く常温区画滞在時間。温度は別データで確認。
バース増設と割り当て改善、どちらが必要？
占有・空きバースを到着荷物と人員配置に照らし、全バースの遅延か特定割り当ての偏りかを確認します。空きバースへ移す前に温度帯と荷物の適合性を確認します。
確認する指標観測時間あたりのバース占有、待機時間、適合する荷物の件数。
導入前に合意する範囲とプライバシーの条件は？
映像で測るのは見える滞在時間と扉の動きであり、商品温度や食品安全性ではありません。荷番号、出荷記録、温度データとの連携は別途合意が必要です。