--- title: "冷蔵・冷凍物流の映像解析・運用指標 | Fortune AI" description: "入荷、仮置き、出荷を通じて、トラック滞在、バース占有、パレット待機を測定します。" canonical: https://www.fortuneai.app/ja/industries/cold-storage/ language: ja --- [活用シーン](https://www.fortuneai.app/ja/industries/) / 冷蔵・冷凍物流 冷蔵・冷凍物流 # 冷蔵・冷凍物流のバース稼働と仮置き時間を測る 入荷、仮置き、出荷を通じて、トラック滞在、バース占有、パレット待機を測定します。 [デモを相談](https://www.fortuneai.app/ja/book/?industry=Food%20distribution%20%26%20cold%20storage) 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。 最初の指標 ## トラックごとのバース滞在と扉ごとの占有時間 人員追加や待機料の判断前に、バース割当と仮置きの遅れを確認します。 対象のカメラ映像で範囲と精度を検証 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  [画像を拡大](https://www.fortuneai.app/assets/industry-insights-20260917/cold-storage-01.webp) 01 ### 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。  [画像を拡大](https://www.fortuneai.app/assets/industry-insights-20260917/cold-storage-02.webp) 02 ### 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。  [画像を拡大](https://www.fortuneai.app/assets/industry-insights-20260917/cold-storage-03.webp) 03 ### 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。  [画像を拡大](https://www.fortuneai.app/assets/industry-insights-20260917/cold-storage-04.webp) 04 ### 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](https://www.fortuneai.app/ja/book/?industry=Food%20distribution%20%26%20cold%20storage)[共通FAQ・他の業界を見る（英語）](https://www.fortuneai.app/faq/#industry-cold-storage) ### 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。 導入の進め方 ## まず一つの映像から 到着、バース占有、出発が見える映像を用意します。商品待機を測る場合は常温仮置き場の映像も確認します。 [検証の進め方](https://www.fortuneai.app/ja/work-with-us/) ## 現場の映像で検証する 測定範囲と判定基準を合意。数値は目標例であり、測定実績ではありません。 ## 最初に答えたい運用上の質問を選ぶ [デモを相談](https://www.fortuneai.app/ja/book/?industry=Food%20distribution%20%26%20cold%20storage)[関連する活用例：3PL・配送センター](https://www.fortuneai.app/ja/industries/3pl-distribution/)