Eコマースでの売上の増加は、収益報告に関しては良いニュースですが、倉庫管理者にとっては課題です。企業の規模拡大するにつれて、大量の在庫を追跡することは困難な作業になります。
オンデマンドの買い物客のニーズを満たすために、倉庫は IoTおよびAIの技術に注目しています。 Amazon、DHL、Alibaba などの世界規模の企業はすべて、これらのテクノロジーを導入して在庫管理を次のレベルに引き上げているようです。
1．AI、IoTを活用した倉庫
1.1.IoTを活用した倉庫
1.1.1.IoT のアーキテクチャ
IoT のアーキテクチャは、実装されるアプリケーションによって異なります。 IoT を実装するための 4 つの基本構成要素を図 1 に示します。
1.1.2.IoTを活用する倉庫におけるテクノロジートレンド
倉庫管理のためのモノのインターネットは、ここ数十年で企業が成功を収められるように支えると評価されます。多数の企業は、日々の業務を管理するために、センサー、RFID タグ、デバイス間の通信、その他の種類の接続の実装を開始しました。では、イノベーションの可能性を最大限に活用する最も満足のいく方法のいくつかを以下に示します。
RFID技術
RFID タグは、バーコードよりもはるかに大量のデータを保持できます。 そのため、管理者には、サイズ、メーカー、有効期限、シリアル番号、生産ラインなど、すべてのロットに関する追加情報が与えられます。一般的な RFID リーダーは、バーコード リーダーよりも高い速度で一度に最大 200 個のタグをスキャンできます。
ビーコン
ビーコンは、追跡対象に設置できる発信機にすぎません。 次に、無線信号を IoT プラットフォームに転送して送信します。 また、Beacon/BLE リストバンドを使用して脆弱な対象を追跡し、加速度計や温度などのセンサーを追加することもできます。
ウェアラブル
倉庫の従業員は、リンクされたガジェットを使用して品目や荷物をすばやく識別できます。 企業トレーニングの効果を測定し、従業員の個人的な成果を追跡するために、ウェアラブルは製品のピッキングの正確さを追跡します。 その他の機能には、職場の人々が疲れていないことを確認するための心拍数やバイタルモニタリングなどがあります。
センサー
倉庫管理者が倉庫内外の商品をより適切に管理できるようになります。 サプライチェーンに統合することで、管理者はあらゆる配送ステップで商品を追跡し、車内の温度と湿度を監視できます。 店舗マネージャーは光の動き、湿度、温度のセンサーを一般的に利用しています。
無人搬送車とロボット
倉庫の生産性を向上させるもう1 つのアプローチは、自律型テクノロジーです。 店舗への最短ルートは無人搬送車によって計算され、人間の監督なしで在庫が補充されます。 倉庫内でAGVや移動ロボットを活用することは、もはや珍しいことではありません。
スマートグラス
インテリジェントレンズにより、倉庫管理者や担当者は、注文の取り集めの指示や資産の場所に関する情報の視覚的な表示を観察できます。 経営者は、特定の製品をどこに配置するかを選択することもできます。 一般に、優れたパフォーマンスと正確なピッキングにより、ボードやトレーニングにかかる時間を節約できます。
ドローン
倉庫内で商品を手動で移動して選択するのは困難であり、非常に非効率です。 また、高い位置にある商品を選ぶと労働災害の危険性が高まります。ドローンは、倉庫内の商品を安全な方法で追跡するのに最も役立つ IoT です。 巨大な倉庫には幅広い在庫レイアウトがあるため、担当者はすべての在庫、特に一番上の棚にある要素をスキャンするのは困難です。
1.2．AIを活用する倉庫
1.2.1.データアナリティクス
機械学習は、サプライチェーン管理、コラボレーション、物流、倉庫管理のあらゆる側面を改善するための新しい洞察を提供するために、物流でより広く使用されるようになってきています。 機械学習は視覚的なパターン認識に優れています。
AIとMLは、プロセスで常に学習しながら、倉庫管理の成功に最も影響する要因を迅速に特定するアルゴリズムを作成および解釈することで、データのパターンの発見を可能にします。 新しいパターンを発見するこの実践は、あらゆるビジネスを変革します。
1.2.2.コミュニケーション
AI および機械学習アルゴリズムを使用する自動化システムは、人間のオペレーターよりも飛躍的に速い速度で通信できます。
倉庫関連の活動の多くはすでに自動化されていますが、IoT 対応デバイスをこれらのプロセスに組み込むことで、速度と精度の両方が大幅に向上します。 ワイヤレスクラウドデータ通信により、システムのすべての要素がシステムの監視と制御を含む会話に参加できるようになります。
さらに、深層学習技術により、コンピューターがこれらの部品によって生成されたデータストリームを継続的に分析できるようになり、統合された WMS (倉庫管理システム) でリアルタイムに調整および進歩できるようになります。
1.2.3.ロボット
ML（マシンラーニング）は、サイズ、数、重量、製品タイプに基づいて、倉庫に向けるロボットが最も効率的なピッキングと最短のルート、および最適な梱包を決定するのを支援します。 一部の機械は、AI を使用してスペースと材料を最適化し、製品を梱包できるようになりました。
2．倉庫管理においてAI、IoTのメリット
2.1.IoTのメリット
資産追跡
IoTの倉庫管理ソリューションは、企業の位置情報、輸送データ、梱包、出荷をリアルタイムで支援します。 即時更新のおかげで、資産の追跡が失われることはありません。 これらはすべての製品にも当てはまります。 倉庫管理においてIoTを使用すると、従業員の位置をリアルタイムで把握できるため、責任ある方法で製品を取り扱うことができます。
資産管理
センサーや資産などのインテリジェントな倉庫機器により、在庫を検索して管理できます。 緊急時に備えて予防措置を講じることができます。 たとえば、商品が在庫切れの場合は通知が届き、適切な対応を取ることができます。 IoTデバイスは、資産データ、場所、状態などを正確に把握できるため、貨物の輸送や返品にも役立ちます。
在庫の最適化
詳細なデータ分析は、IoTを活用する倉庫管理ソリューションに基づいた将来のビジネス プランの作成に役立ちます。それはすべてのアクションを監視し、すべてのデータを処理します。 何が必要で何が機能しないのかを予測して、在庫のスケジュールを設定できます。 これにより、倉庫スペースを最適化し、ピッキングなどに必要な時間を短縮できます。
予知保全
さらに、IoT センサーは、機器や機械の動作状態の監視に役立つ可能性があります。 機器の運用に関するデータの強力な機械学習アルゴリズムと組み合わせることで、フォークリフトやその他の重要な資材運搬機器の故障を防ぐことができます。 これにより、倉庫管理者は最適な生産を維持し、メンテナンスコストとダウンタイムを最小限に抑えることができます。
オートメーション
IoTソリューションでは、配送とサービスの追跡を確認できます。 この機能を使用すると、在庫管理者やその他の専門家が長時間をかけて手動で監視し、当局に報告する必要がありません。 IoT はすべての製品を簡単に監視できるため、すぐに大規模なデータ ユニットまたは倉庫に記録された結果が得られます。 この自動追跡により、月に少なくとも 20 時間を節約でき、管理者による人的ミスの可能性を減らすことができます。
2.2．AIのメリット
生産性の向上
人間の労働力は常に必要ですが、倉庫自動化ロボットの方がより迅速かつ正確に実行できるタスクもあります。 AIを活用したシステムはタスクを最適化し、業務を合理化することができ、効率の向上と所要時間の短縮につながります。 たとえば、自動ピッキングシステムにより、ピッキングの速度と精度が向上し、手動プロセスに必要な時間と労力が削減されます。
より安全な職場
AI技術は、倉庫内の環境と活動を継続的に監視できます。 アクティビティを評価し、リスクスコアを割り当てることができます。 リスクの高い作業をロボットに委任し、人間がより安全な作業を担当できるようになります。 たとえば、自律移動ロボットは倉庫の床を移動して障害物を回避できるため、人間の介入の必要性が減り、衝突のリスクが最小限に抑えられます。
コスト削減
AIソリューションを導入すると、効率が向上し、倉庫のオーバーヘッドコストが削減されるため、企業のコストを削減できます。 これらのシステムは、ワークフローを最適化し、無駄を最小限に抑えて倉庫がコストを削減するのに役立ちます。 たとえば、機械学習アルゴリズムは需要パターンを予測し、在庫レベルを最適化して、過剰在庫を保持するコストを削減できます。
よりシンプルな在庫管理
AI は倉庫の市場状況の判断を支援し、在庫をより適切に管理できるようにします。 AI ソリューションは、在庫レベル、場所、移動をリアルタイムで可視化することで在庫管理を簡素化できます。 これにより、倉庫管理者は在庫レベルを最適化し、在庫切れを減らすと同時に、過剰在庫のリスクを最小限に抑えることができます。
顧客エクスペリエンスの向上
AIを活用した倉庫は、配達時間の短縮とより正確な注文処理を可能にすることで、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させることができます。 これは、企業が競合他社との差別化を図り、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。 企業は、AI によるアルゴリズム分析を利用して、自社の現状をより深く理解し、パターンを特定し、戦略計画を立てることができます。
3．AI・IoTを活用する倉庫の事例
Amazon 倉庫自動化 – Amazon は、ロボットがスタッフと協力して作業する半自動倉庫を開発しました。 商品の移動やバーコードの読み取りなど、基本的な活動はテクノロジーに頼ります。Amazon の自動倉庫では 400 台を超えるロボットと数百人が雇用されており、どちらも仕事不足ではありません。また、AIを活用することで、カスタマージャーニー中に発生する可能性のある問題を予測して回避します。
4．VTIグループのサービス
4.1.AI開発サービス：
費用対効果の高い自動ソリューションを提供することで、我々のAI開発サービスは多種多様な業種における企業を支援しております。
- コンピュータビジョン：画像、動画、その他の視覚データを処理することで、ユーザーエクスペリエンスを向上し、効率を改善します。
- 対話型AIと自然言語処理(NLP): チャットボット、バーチャルアシスタント、テキスト・声音の確認アプリ、翻訳ツールなどのソフトウェアを各業界に導入します。
- データマイニング：大規模なデータセットから潜在している価値のある情報を活用し、需要予測、ビジネスプラン作成、意思決定プロセスに支援をします。
弊社のAI開発サービスを詳しく調べたい方は、こちらをご覧ください。
4.2.IoT開発サービス：
IoTプロジェクトは組み込みソリューションやコネクティビティ・ソリューションから、AIアナリティクスを活用した包括的なプラットフォームまで幅広く経験があります。M2Mネットワーク、IoTアプリ、モバイルデバイス、クラウドベースのIoTアプリケーションと各々のユーザー周りの物理的なものを統合することにより、ビジネスの運用効率向上、業務プロセス最適化、可視化のため、お客様にIoT導入支援サービスを提供します。
ご提供のサービス:
・デバイス開発
・M2Mネットワーク
・クラウドIoTアプリケーション開発
4.3.AI・IOTソリューション
工場の運用プロセス全体を通して、従業員の行動を効果的に監視・記録し、管理者に報告することを支援する多様なAI・IoTソリューションを提供します。以下に代表的なAI・IoTソリューションを紹介します。
- FaceX：高いセキュリティを有する高速かつ高精度な顔認証勤怠管理システムです。
- ParkingX：自動車両アクセス管理
- BusEyes：工場向けのバス管理・運行アプリ
- Smart ENE：工場向けのエネルギー管理システム
- Smart Monitoring System：工場向けのスマート監視カメラシステム
4.4.代表的な活用事例
お客様に受注実績や商品情報から市場需要、発注量を高精度で予測できるAIアプリを提供しました。これにより、発注量や生産量を最適化したり、売上が7～10％を増やしたり、返品数を減らしたりしました。
弊社のAI・IoT開発サービスにご関心をお持ちでしたら、ぜひご連絡ください。
