倉庫自動化計画：考慮すべき5つの重要項目

今日、自動化とロボティクスは、ほぼすべての産業において、パフォーマンスとイノベーションの重要な原動力となっており、倉庫業務も例外ではありません。しかし、倉庫自動化システムの成熟度と採用率は、世界中の倉庫全体を見回してみてもまだ低い水準です。一方で、倉庫の自動化はさまざまなタイプの技術に分類でき、構成も1つのタスクを実行する小さな単一アプリケーションソリューションから、高度な統合を伴う非常に複雑なマルチ技術システムまで、幅広い選択肢があります。組織の自動化の成熟度が現在低い場合、選択肢があまりにも多種多様であるゆえに、プロジェクト計画の検討が困難になることもあります。

たとえば下記のように、質問が山積みでどこから手を付けたらいいのか分からない、などという事態もあるかもしれません。

• 最初から大規模な導入を計画し、できる限り一気に自動化するべきか、それとも段階的に導入を進め、徐々に規模を拡大し、移行していくべきか？
• 今必要な容量に合わせるか、それとも将来の成長を見越して準備するか？
• 既存のプロセスやツールを使えるか、それとも自動化するときは一からやり直さなければならないのか？

そこで、以下に示す５つの重要領域について社内で検討し、合意しておけば、後々の詳細な計画立案や枠組みづくりに役立ちます。

1. Align on why automation is important to your operation

概して、倉庫の自動化は生産性と効率性にプラスの影響を与えると言えます。具体的には、ピッキングや回収、梱包やラベル貼りなど、一般的な倉庫作業やワークフローの多くは自動化が可能です。しかし、場所やレイアウト、商品、注文量などによって、それぞれの業務内容は異なります。業務分野や工程によっては、プロセス全体に与える影響が他のものよりもはるかに大きいものもあります。最も大きな利益を上げられる分野を理解し、擦り合わせをしておくことが、前進に向けた確かな出発点となります。

そこから、たとえば、どの成功要因でKPIを設定するか、どのカテゴリーの自動化技術に予算を集中させるかを決定できます。実際、倉庫自動化によって改善されるのは、作業の実行や生産性だけではありません。保管容量を最大化し、顧客により多くの選択肢（SKUの拡大）と入手可能性（合計在庫レベルの向上）を提供できるほか、戦略的なビジネス意思決定をサポートするデータ分析にも活用できます。

2. 全体的な枠組みの中でタスクとプロセスを特定していく

個々のワークフローやタスクの価値を実現する最良の方法は、個々の業務の特性などに応じて異なりますが、業務全体の幅広い文脈の中でとらえることが大切です。自動化技術が適用できるタスクの種類は限られているとはいえ、それらのタスクが複数の業務分野にまたがっていることもあるからです。

まずは基本構造をもとに、業務分野ごとにプロセスやタスクをグループ分けします。これにより、ニーズに最適な技術構成を絞り込むことができます。タスクのグループ分けの一例を次に示します。

• 物品のハンドリングと搬送
• 保管とフルフィルメント
• 全体的な業務管理とパフォーマンス管理

これで、全体の文脈を踏まえて日々の各タスクを吟味し、自動化が最大の効果を発揮するのはどれかを把握しやすくなるはずです。スピードと一貫性が重要で、なおかつ付加価値に乏しいタスクを探すことが原則です。たとえばデータの取得、あるいは物品の入庫や取り出しなどです。

高度なスキルがいらない単調な作業から従業員の時間を解放し、創造性や新しい状況への適応力など、人間特有の能力を必要とする品質管理業務のような業務に集中させるには自動化をどう活用すべきかを考えてみましょう。また、危険な作業も自動化に向いています。これにより、作業員の安全とウェルビーイングを向上させ、リスクとそれに付随する保険費用を削減できます。

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3. What automation technologies should you evaluate? Thinking about how to balance your tech stack

プロセスやタスクのリストができ、優先順位をつけることができたら、そこから逆算して自動化技術を評価し、最適なものを見つけることができます。自動化プロジェクトを確実に成功に導くには、2つの主要なタイプの自動化技術（物理的自動化のための機器と、プロセスやデジタル自動化のためのソフトウェア）を組み合わせるとよいでしょう。

だからといって、初めから複雑で全面的な自動化ソリューションを導入しようとする必要はありません。最高のソリューションやプロジェクトは拡張性と柔軟性を念頭に構築されているため、全体的なプロセスの中で最も重要な分野からスタートし、段階的に技術を導入することが可能です。これにより、成熟度や社内知識の進歩に合わせて学習し、適応していくことができます。  

• プロセス自動化技術の例としては、リアルタイムの在庫管理と最適化、在庫品の追跡、オーダーフルフィルメント管理、資材やリソースの監視などのための倉庫管理システム（WMS）が挙げられます。

• 物理的自動化技術の例としては、あらかじめ決められたルートに沿って在庫品を搬送するコンベアシステムのほか、倉庫内で重い在庫品を搬送することで付加価値が低く肉体的に負担の大きい労働を減らす自動搬送車（AGV）や自律移動ロボット（AMR）が挙げられます。

• たとえばデータキャプチャ技術とベルトコンベアを連携させて仕分けの最適化や在庫レベルの監視に役立てたり、WMSと自動保管・回収システム（AS/RS）を統合して在庫補充や在庫状況を最適化したりするなど、さまざまな技術を組み合わせることで、より強力なワークフローを実現できます。

• 各システムは、取り扱う物品の寸法や重量、倉庫の規模やレイアウト、あるいは垂直搬送か水平搬送かといったその他のロジスティクス要件を含め、さまざまな事情に合わせて最適化されています。

4. 自動化のメリットを促進または拡大するにはどのような技術や能力が必要になるかを検討する

すべての自動化技術は、業務そのものだけでなく、基本的な機能をサポートするために、データの保存と処理のためのITインフラのほか、オンサイトネットワークを必要とします。これはオンプレミスで管理することも可能ですし、クラウドサービスプロバイダーを経由してオフプレミスにする事例も増えています。

このことは、新しい機器のユーザーインターフェースなどに関して倉庫スタッフを教育するのとは別に、ネットワークの円滑な運用を支えるための新たな技術的能力を育成する必要があるかもしれないことを意味します。

自動化のメリットは、併用する技術によってさらに広がります。自動化技術から得られるデータがもたらす実用的な分析情報やトレンドを、企業やリソースプランニング（ERP）システムで活用することで、売上予測、注文追跡、収益追跡、顧客やサプライヤーとの関係管理などの機能を引き出すことができます。インダストリアルIoT（IIoT）ネットワークは、さまざまな機械装置、電子機器、照明、ソフトウェアの相互接続を促進することで、持続可能性を向上させるための資源効率の最適化や、予知保全、ダウンタイムの削減など、さまざまな目的の実現を可能にします。人工知能（AI）と機械学習（ML）は自動化と相性が良く、前者はプロセスの最適な実行方法を発見するのに役立ち、後者はその確実な実行を支えるなど、相乗効果を発揮します。

5. Consider what you're already doing that can smooth the transition

倉庫の自動化は、必ずしも現在のプロセスを壊してゼロから始めることを意味するわけではありません。多くの場合、既存のプロセスをより速く、より一貫性のあるものにすることが重要です。つまり、現状でうまく機能している事柄については、それを拡張し、最適化することに目を向ければよいのです。このことは、変更管理戦略の立案や、導入の可能性がある技術の範囲を広く描くことに役立ちます。

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• たとえば、既存のWMSの利用を継続する場合、データ管理の増加に対応するために、新しいモジュールを追加する必要があるでしょうか。

• あなたが導入を検討している新しい技術に、あなたが望む機能とワークフローを実現するための統合を可能にする柔軟なAPIが備わっているでしょうか。APIの柔軟性は、自動化の成熟度が時間の経過とともに高まり、技術がより複雑に蓄積されていく中で、全体的な枠組みを支えることにもなります。

• 詳細計画の次の段階に向け、業務に関する既存データの収集を始めることは可能でしょうか。

• たとえばAutoStoreでは、お客様の現在の業務から得た実データを使用してシミュレーションを実行できます。キューブ式保管ソリューションのシミュレーターの場合、さまざまな設定パラメータを変更しながら非常に正確なパフォーマンス出力を提供し、クリスマスやブラックフライデーなどの繁忙期にお客様の倉庫や物流センターの実際の処理能力にどのような影響が出るかを実証できます。

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これらの重要な領域について、早い段階から社内で検討することは、議論を形成し、複数の利害関係者間で意見の統一を図る上で非常に有効です。これにより、事前に十分に準備を整え、共有する期待値と優先順位を明確に設定してから、詳細なプロジェクト計画を開始できます。