【寄稿】倉庫自動化完全ガイド(AutoStore)

生産性と効率性という今日の要求に対応するためには、倉庫にはより高度なテクノロジーが必要です。倉庫は単なる保管施設ではなく、複雑なグローバルサプライチェーンの不可欠な要素なのです。倉庫の自動化は、このような要求に応えるための不可欠なツールとなっています。

倉庫の自動化：定義

倉庫の自動化には、専用の機器やシステムを使って作業を行うことが含まれます。多くの場合、ルールに基づいた、ミスを犯しやすい反復作業に焦点が当てられます。判断力や裁量能力よりも、事前に定義されたプロセスから遅延や逸脱することなく、毎回同じように作業を行うことが重要視されます。

倉庫の自動化では、ロボットを含むさまざまなハードウェアとソフトウェアを使用して、商品の保管と取り出し、在庫のラベル付け、データの取得やレポートの生成などのバックオフィス・プロセスを完了させます。テクノロジーの面では多様ですが、オペレーションの合理化、加速化、および一貫性の確保という共通のビジネス目的があります。生産性の向上、人件費の削減、安全な作業環境の実現など、大きなメリットをもたらします。

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倉庫自動化のビジネスケース

倉庫の自動化は、コスト削減、効率化、生産性向上といった供給サイドの圧力から、より迅速で透明性の高い商品供給という需要サイドの要求まで、さまざまな経済的要因に後押しされています。この10年間は特に後者の影響が大きく、電子商取引や「ロットサイズワン」に対する消費者の期待から、企業やサプライチェーンにはより高い俊敏性が求められています。

企業は、総生産量を増やすだけでなく、生産・配送能力をよりきめ細かくする必要もあります。さらに、COVID-19 の大流行では、人手への依存度を下げ、生産と保管の場所をより多様化することで、サプライチェーンの弾力性を高める必要性が示されました。

倉庫の自動化の種類

倉庫の自動化テクノロジーはいくつかのタイプに分類され、さまざまな複雑性レベルで実装することができます。特定のタスクやプロセスを自動化するシンプルな単一アプリケーションのテクノロジーから、相互に接続されたタスク、プロセス、およびテクノロジーのクラスターを自動化するエンドツーエンドのシステムまで多様です。これには、次の両方があります。

• Digital automation leveraging information technology
• Physical automation of equipment and machinery

デジタルオートメーション

デジタルオートメーションは、主にソフトウェアを使用してITの能力を拡張します。初期投資は、標準的なハードウェア（モバイルタブレットやインターネットネットワークなど）です。その後、基本的なアプリケーションやアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）からデータ分析プラットフォームや機械学習アルゴリズムまで、タスクやプロセスに特化したソフトウェアによって活用されます。

クラウド技術によって、参入障壁は大幅に低くなりました。ストレージやコンピューティングのためにオンサイトのインフラストラクチャを必要としていた自動化の多くが、今では外部プロバイダーによる「as-a-Service」モデルで利用できるようになっているのです。

デジタルオートメーションの主な目的は、手作業によるワークフローを削減することです。例えば、無線自動識別（RFID）やモバイルバーコードスキャンなどの自動識別・データキャプチャ（AIDC）技術を使用した仕分けシステムは、在庫の識別と追跡のプロセスを自動化します。これにより、作業員や顧客にとってよりスムーズで便利な体験が生まれ、生産性が向上し、手作業によるエラーのコストを削減することができます。

ピック＆プット・トゥ・ライトシステムは、仕分けシステムとデジタル照明を組み合わせて、商品を置いたり取り出したりできる場所に作業員を誘導するシステムです。

その結果得られたデータを、ワークフローなどの追加情報と組み合わせて、倉庫管理システム（WMS）で活用することで、これらのメリットを享受することができます。

• 倉庫全体（または複数の倉庫）の在庫の可視化
• マテリアルフローと資源利用の調整
• 複数拠点にまたがるサプライチェーンフルフィルメントプロセスの管理

ERP（エンタープライズ・リソース・プランニング）は、WMSをさらに進化させます。

• 複数の拠点やビジネスユニット（例えば、アカウントとセールス）からの情報を統合し、サプライチェーンにおける倉庫の機能を可視化して最適化する
• 売上予測を可能にする（これにより在庫の最適化が可能に）
• 収益追跡を容易にする

物理的な自動化

物理的な自動化では、ロボットなどの機械化を使用して、倉庫内の作業を行う人間の従業員を支援または代替します。これには、プロセス自動化のために、大規模システムに統合されることの多いさまざまなタスク固有のテクノロジーが含まれます。例えば、倉庫内の在庫の移動と仕分けを簡素化するためのAIDCとコンベヤーを組み合わせなどです。

倉庫内の在庫の移動には、磁気ストリップ、センサー、カメラなどを利用して移動する無人搬送車（AGV）を使用することができます。これらは、広く比較的オープンなスペースでは適切に機能しますが、人が作業していたり、レイアウトが頻繁に変更されるような場所には複雑性が十分でなく不向きです。

そのような場合には、自律移動型ロボット（AMR）が有効なソリューションとなります。GPSで経路を把握し、レーザー誘導システムで人や障害物を検知して移動するAMRは、安全かつ効率的に移動することができます。さらに、設置も簡単です。

AS/RS（Automatic Storage and Retrieval System：自動倉庫システム）は、コンピュータ制御（部分的に人間の作業員が実施または完全に自動化されて自律的）された機器と組み合わせて、商品や機器を高速かつ正確に移動・保管・取り出しを行います。

AS/RSの規模や複雑さは様々で、単純な作業や非常に特殊な作業のために設計された小規模なシステムから、倉庫全体の保管と取り出しを自動化する大規模なシステムまであります。また、製造や流通のプロセスに統合することも可能です。AS/RSには、さまざまなサブタイプがあります。

• ユニットロードAS/RS（大容量用収納ラックシステム）
• 横型カルーセル（小物・複雑な商品用）
• ミニロード
• 垂直上昇モジュール（VLM）
• シャトル（トートバッグ、トレイ、カートンに対応）

GTP（Goods to Person：棚搬送型）フルフィルメントシステムは、生産性を高め、保管、スループット、労働力の利用効率を向上させるために、複数の技術を組み合わせています。例えば、キューブ型ストレージは高密度のGTPシステムで、キューブ型ストレージグリッド内をロボットが在庫ビンで商品を搬送します。その他にも、垂直リフト、コンベア、AMRなどのバリエーションがあります。

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倉庫自動化のメリット

従業員のパフォーマンスと福利厚生の向上

倉庫の自動化は、生産性の向上、ヒューマンエラーの削減、労働力の制約の最小化、マテリアルハンドリングの調整の強化を実現し、同時に職場の安全性と作業員の福利厚生を改善することができます。

優れた設計の倉庫自動化システムは、精度の向上、負担や疲労の軽減、怪我の減少をもたらし、熱心で献身的な労働力を生み出します。

変化するニーズに柔軟に対応する倉庫

倉庫の自動化技術は、さまざまなビジネスや組織の発展的な要件に対応するために、システムに組み合わせることができます。例えば、AutoStore 倉庫自動化システムはモジュール式で小さな部品で構成されているため、それらを組み立てて、寸法、スケール、複雑さが多様な構造を作り出すことができます。規模や業務上のニーズに関係なく、どんな場所にも、どんなビジネスにもフィットします。

持続可能な環境フットプリントを実現する

倉庫の自動化を賢く導入すれば、二酸化炭素排出量を削減し、産業用ストレージや製造における持続可能なアプローチにより貢献できます。多くの自動化ソリューションでは、ストレージやオペレーションを高密度化し、同じ機能を果たすのに必要な物理的面積を減らし、それに伴って都市のスプロール化を防ぐことができます。

Similarly, a hyper-dense and efficient layout often requires less energy than traditional storage approaches. For example, AutoStore Robots require no heating, ventilation, lighting, or cooling. Additionally, they leverage smart charging schedules. As a result, AutoStore measurably reduces energy consumption and carbon emissions, with many customers using solar energy to power the system.‍

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地平線に何が見える？注目のトレンド

先進工業経済の他のすべての分野と同様に、倉庫に対する需要の変化も単独で理解することはできません。ガートナー社のインフラと自動化の予測によると、倉庫の自動化には、今後数年間にいくつかの大きなトレンドが生まれる可能性があります。倉庫において極めて重要なのは、自動化が加速していること、そして人工知能（AI）に支えられた完全自動化バリューチェーンへとシフトする組織が増えているということです。

• 2023年までに、組織はビジネスタスクの25%以上を自律的に実行するようになる。

• 2024年までに、企業はハイパーオートメーションと連動した業務プロセスの再設計により、業務コストを30%削減することができる。
• 2025年までに、20%の商品で、受け取るお客様が初めて触れる人間となる。
• 2025年までに、50%の企業がAIを運用するためのオーケストレーションプラットフォームを導入する。
• 2025年までに、AIがインフラ投資促進における最重要検討事項になる。

このような背景の中、WMS、GTPフルフィルメント、その他の高度なAS/RSといったシステムレベルの倉庫自動化がますます必要となり、ERPシステムとの統合もさらに進むと考えられます。これにより、より多くのデータを収集、分析し、意思決定に使用できるようになるため、AIや機械学習（ML）機能の統合をサポートし、実現することができます。その結果、システムレベルの自動化により、予測可能な計画を適用することができます。

例えば、MLはWMSのようなストリームと個々のデバイス（例えば携帯端末）からのデータを統合して分析し、与えられたタスクやプロセスにどれくらいの時間がかかるかを予測できます。データは、倉庫全体（あるいはサプライチェーン全体）の行動を調整する動的なワークフローに組み込むことができます。つまり、AI/MLと自動化レベルの向上は相互に支え合うものであり、自動化に投資する企業は、テクノロジーの進化と普及とともに、AI/MLをより有利な立場で活用できるようになるのです。

最初の一歩：導入のためのベストプラクティス

倉庫の自動化導入に関しては、包括的戦略が成功の鍵であり、コストとリターンの定量化、テクノロジーと空間物流の検討、プロセスと人材の管理という3つの主要な分野に焦点を当てる必要があります。

プロセスと人材の管理

最初に取り組むべき、おそらく最も基本的な問題は、新しいテクノロジーとともに働く必要のある従業員、導入を監督しビジネスプロセスを再設計するマネージャーやリーダー、テクノロジーがどのように機能してどのようなメリットがあるかを予測する必要のある消費者やその他のステークホルダーなど、人とプロセスです。

このテクノロジーに対応するためには、ビジネスプロセスの再設計が必要です。そのためには、倉庫の建物、設備、IT システムなど、既存のインフラを総合的に検討する必要があります。また、所有者は、現在どのようなレベルの技術的専門知識があるのか、そして今後必要とされる技術的専門知識は何かを理解する必要があります。そして、従業員は、その技術を使用し、新しいビジネスプロセスを遵守できるように、必要な再教育とスキルアップを受けなければなりません。

また、導入計画を立て、期待されるリターンや利益をどのように定量化するかも重要です。導入の成功には、関係者間の調整、責任の明確化、主要業績評価指標（KPI）の確立が不可欠です。この中には変化を伴う要素も含まれます。

• 機能および責任は、時間とともにどのように変化するか
• 技術の成熟に伴い、労働力をどのように管理するか
• 将来のテクノロジーやシステムとの統合をどのように実現するか

最後に、経営者や株主（コスト削減、生産性、信頼性など）、消費者（透明性、期待達成スピードなど）といったステークホルダーに、メリットを説明することが重要です。

コストとリターンの定量化

コストとリターンをどのように定量化するかを検討することは、初期投資だけでなく、時間の経過とともに戦略を適応させるうえでも役立ちます。これには以下が含まれます。

• 自動化によって最も時間を節約できるポイント（またはスペースや生産性などを最適化できるポイント）に応じて、投資の優先順位を決定する
• 関連するすべてのコストを評価する
• 経時的な影響を測定するためのツールや測定基準の開発

投資収益率（ROI）を最大化する方法を考える際には、ソリューションがもたらす直接的影響と、新しいテクノロジーを活用するためのプロセスの再編成という、2つの要素のバランス、つまり低スキルの労働力は節約できるが再教育や専門スタッフによる費用が増加することを考慮する必要があります。一方、コストについては、初期費用と、保守やソフトウェアを含む総所有コスト（TCO）の両方を考慮する必要があります。

最後に、潜在的なパフォーマンスと実際のパフォーマンスが一貫して一致するように、影響を長期的に測定できることが重要です。パフォーマンスを測定するための指標と方法を定義し、期待に応えられていない場合は何が問題なのかを評価し、必要に応じてプロセスと手順を再設計する必要があります。

テクノロジーと空間物流を考える

複雑なビジネスやテクノロジーの発展と同様に、物流も戦略の成否を左右します。ここで考慮すべき重要な物流は、時間をかけた実装、データの保存と処理、ソリューションの拡張です。

導入を始める前に、よりスムーズな移行を実現するために、既存のセットアップで何が変更可能かを評価します。そして、新しいテクノロジーに対応するために、十分な物理的スペースを確保し、設備を撤去し、フロアプランを再編成します。この際、スペースの絶対量と倉庫内の分布の両方も考える必要があります。

例えば、無人搬送車（AGV）を導入する場合、レイアウトを簡素化し、通路を広くし、スタッフとAGVの動きがぶつからないようにする必要があるかもしれません。さらに、従来のシステムが新しいソリューションと互換性があるかどうかを確認して、古くなったハードウェアやソフトウェアを削除し、必要な代替品を購入しなくてはならないのか確認する必要があります。

また、WMSやERPなどのシステムで使用したり、MLや予測分析ソフトウェアに取り込んだりするために、データをどのように保存、管理、処理するかについても検討する必要があります。これには、オンサイトのインフラストラクチャを購入して維持するか、クラウドテクノロジーを使用する必要があります。

いずれの場合も、コストと経営ロジスティクスの両面を考慮しなくてはなりません。

最後に、ソリューションがどのように拡張されるかを可視化する必要があります。消費者の嗜好の変化や、進化し続けるビジネス環境など、ここで考慮すべき要因はいくつもあります。

新規市場参入やシステムショックにどの程度迅速に対応できるか、また、主要なビジネス機能の柔軟性と信頼性をテクノロジーがどのように、どこで支えているかを評価します。これによって、注文処理の規模をどれだけ簡単に拡大・縮小できるか、あるいはスタッフをどれだけ簡単に増減できるかを理解することができます。つまり、適応性が高ければ高いほど、長期的な成功の可能性が高まるのです。

まとめ

倉庫の自動化とは？

倉庫の自動化とは、これまで手作業で行っていた作業を専用のシステムや機器を使って行うことです。

大きく分けて、倉庫の自動化には次の2つのタイプがあります。

• 物理的な自動化：倉庫内の作業を機械化し、手作業を補助または代替するものです。 例えば、ロボットによる在庫のピッキング、保管、取り出しなどです。
• デジタルオートメーション：既存のITの能力を高め、手作業のワークフローを削減します。例えば、自動認識・データキャプチャ（AIDC）技術を使用した在庫の識別と追跡の自動化が挙げられます。さらに、倉庫管理システム（WMS）は、倉庫全体の在庫を可視化し、マテリアルフローを調整することができます。

倉庫の自動化のメリット

倉庫の自動化には、生産性の向上、オーダーピッキングの精度向上、倉庫と在庫管理の合理化、職場の安全性向上、二酸化炭素排出量の削減などのメリットがあります。

倉庫の自動化の仕組み

物理的な自動化では、機械化（ロボット、無人搬送車など）により、手動で行っていた作業を補助します。在庫の仕分け、資材移動の簡素化、商品の取り出しなど、サプライチェーンの各プロセスで自動化が進んでいます。

一方、デジタルオートメーションは、標準的なハードウェア（インターネットネットワークやモバイルテーブルなど）を必要とし、データ分析プラットフォーム、API、機械学習アルゴリズムなど、プロセスまたはタスクに特化したソフトウェアを活用します。例えば、デジタルオートメーションでは、自動認識・データキャプチャー（AIDC）により、倉庫の在庫を識別、追跡、仕分けすることができます。さらに、倉庫自動化システム（WMS）を統合することで、在庫の流れを調整し、サプライチェーンのフルフィルメントを可視化することができます。

倉庫の自動化への投資前に考慮すべき要因

倉庫の自動化には、自動化の投資収益率（ROI）と総所有コスト（TCO）の測定、主要な物流の評価、テクノロジーを統合するための従業員の能力の調整とスキルアップなど、全体的な戦略が欠かせません。

AutoStore による倉庫の自動化

倉庫の自動化についてもっと知りたい方は、こちら の AutoStore 情報ガイドをご覧ください。

著：AutoStore