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物流機能

国分グループの物流網

国分グループは、北は北海道、南は沖縄まで、全国328の物流センターで日本をつないでいます。

国内拠点
328拠点

国内拠点328拠点の図版

地域密着 全国卸を支える物流インフラ

国分グループの汎用物流センターは、日本の「食」を支える基盤です。
メーカーとお得意先の間で、常温・冷蔵・冷凍の三つの温度帯で、数万点のアイテムを一括して管理しています。将来的な労働力不足や環境変化を予測し、物流DXによる省人化・省力化に取り組み、最新技術を活用して商品の品質を適切に維持しつつ、無駄のない運用を実現しています。これにより、お客様の多様なニーズに迅速に対応し、食のインフラを支え続ける持続可能な流通基盤で、物流事業の拡大を積極的に進めています。

センター数

エリア別
エリア 常温 低温
北海道 18 12 30
東北 15 13 28
関信越 26 11 37
首都圏 46 32 78
中部 28 23 51
西日本 39 25 64
九州 32 8 40
合計 204 124 328

(2025年12月末時点)

汎用・専用センター別

汎用・専用別
常温拠点数 低温拠点数
汎用センター 131 87 218
企業専用センター 73 37 110
合計 204 124 328

(2025年12月末時点)

国分グループにおける省人化・省力化の機能

国分グループでは、物流拠点における省人化・省力化の推進、ならびに物流DXの導入を加速させることで、業務の効率化と現場負担の軽減を目指しています。

卸売業における、物流センターの業務と国分グループの省人化・省力化への取り組みの図版

トラック入荷受付・予約システム

食品流通におけるドライバーの待機・滞在時間の削減に取り組んでいます。
業界標準型システム
現場ごとの属人的な対応や個別運用が最小限となり、誰でも迷わずシステムを利用できるため、省人化・省力化を効果的に推進できます。
また、従来は人手で行っていた受付や確認作業も自動化され、作業効率の向上にもつながります。
情報集積
納品車両ごとの待機・荷下ろし時間の把握、車両集中時間の把握なども可能です。
今までの紙運用では取得が難しかった、入構・荷下ろし・出構などの正確な数値をもとに、分析・考察を行うことで、新たな取り組み施策の立案にもつながります。
荷待ち・荷役作業等時間の削減
事前に入荷希望時間の予約を行うことで、物流センターに到着してからの待機時間も大幅に削減されます。

庫内作業生産性管理システム
PMS:Productivity Management System

作業人時のコントロール・予実管理により作業効率を改善します。
生産性の可視化
始業や退勤、各作業の開始・終了、休憩時間などをデータで管理することで、作業工程ごとにどこまで作業が進んでいるのか業務の進捗確認ができます。
打刻情報をもとに、日々の実績や個人別・工程別の作業時間の把握も可能です。
シフト組みにも効果的
正確に収集した作業にかかる時間等の過去データを活用し、シフト作成に活かすことが出来ます。 また、業務の進捗状況を確認しながら、最適な人員配置を行うことも可能です。

自動搬送機
AGV:Automatic Guided Vehicle

ピッキングロボットハンドシステム
PRS:Picking Robot-Hand System

自律走行型搬送ロボット
AMR:Autonomous Mobile Robot

先進的なマテハン機器の導入により、物流現場における省人化・省力化と作業効率の大幅な向上を実現します。

人手不足を改善
従来人手に頼っていた搬送やピッキング作業をロボットに任せることで、それらの作業に必要な人員を最小限に抑えることが可能です。
作業負荷の軽減
重量物や大量の荷物を人手に頼らず搬送できるため、作業者の身体的負担が大幅に軽減され、省力化に効果的です。
作業状況やデータの蓄積
物流DXの推進により、ロボットとシステムが連携して現場の作業状況やデータをリアルタイムで可視化。
分析を行うことで、作業効率を最大化します。

運行管理システム
TMS:Transportation Management System

物流センターを出発した配送車両の輸配送情報をトータルに管理するシステムです。

運行実態把握
ドライバー不足や労働時間の適正化といった物流業界の課題に対応するため、配送情報のデジタル化を推進します。
「積載効率の向上」「荷待ち時間の短縮」「荷役等時間の短縮」などの適正化を計画・実行するにあたり、運行実態の把握が不可欠です。 ドライバーは従来のアナログでの記録や経験に依存した運行から脱却し、より正確で効率的な配送管理とデータの蓄積を実現できます。
配送車両台数・運行時間等の削減
TMSで蓄積したデータをもとに分析することで、運行ルートの最適化や積載効率の改善が可能になります。
その結果、ドライバーの就業時間削減や配送コースの集約など、省人化・省力化につながり、ドライバー不足への対応や安全で安定した配送業務の実施を実現します。