倉庫は、製造業や輸出入業、卸売業など、さまざまな企業が利用する大型の建物です。倉庫の従業員は、商品の受け取り、仕分け、在庫、流通のための準備などを行います。倉庫業務の自動化とは、繰り返し行われる作業を自動化することです。労働集約的で時間のかかる作業をなくすことで、作業者は品質管理など倉庫業務の付加価値を高める業務に集中することができます。
倉庫の自動化は新しい概念ではありません。1900年代初頭から今日に至るまで、倉庫の需要は増え続けています。この記事では、倉庫の自動化の進化について説明します。また、先進的なテクノロジーとその現代的な倉庫業務への応用についても取り上げます。
1901年に導入されたスチール製コンベヤーベルトから1917年に導入されたフォークリフトまで、倉庫業務では常にプロセスの効率化を追求しています。最初の自動化された保管・検索システム（ASRS）は1950年代に発明されました。商業倉庫では1960年代から使用されるようになりました。最初のASRS装置は、保管棚を上下に移動しながら物品を配置・取り出しすることができました。手動で操作していましたが、最初のASRS装置は、以前よりも自動化された効率的なプロセスを提供しました。
1980年代に入ると、倉庫はコンピューターやITソリューションを導入するようになりました。ソフトウェアで制御された技術も、倉庫業務の一部となりました。これらの新しいテクノロジーは、かつてないほどの精度を実現しました。2000年代には、ロボット工学が 倉庫業務に導入されました。AMR（自律移動型ロボット）やAGV（無人搬送車）は、ナビゲーションのためにトラックを必要とし、多少の手作業が必要です。それでも、倉庫の効率を高めることが証明されました。
今日、ロボティックスの使用は倉庫業務に大きな付加価値を与えています。ロボティクスを使用することはビジネスにとって良いことです。なぜなら、ロボティクス技術によってオペレーションがより効率的になり、利益が増加する可能性があるからです。ロボット技術により、対人倉庫システムは注文の正確さを99％以上に向上させることができます。また、ロボティクスは作業日をより効率的にします。例えば、従業員が注文を満たすために倉庫内を歩く場合、その時間の50%は歩いていることになります。ロボティクスを使用することで、非生産的な歩行時間を減らすことができ、従業員の生産性を向上させることができます。全体として、生産性の向上は、より迅速な注文処理によって潜在的な利益を増加させ、従業員の事故を減らすことができます。また、歩行時間の短縮は、従業員の満足度を向上させることができます。
ロボット倉庫のソリューションは以下の通りです。
また、ロボットはトラックへの積み込みやリフティングを補助する役割を果たすこともあります。これらの物理的な自動化ソリューションは、従業員の労働力を削減し、操作の正確性を高めるのに役立ちます。物理的な自動化に加えて、今日の倉庫にはインテリジェントなソフトウェア・ソリューションが必要です。
人間の知能プロセスをコンピューターシステムでシミュレーションすることを人工知能（AI）と呼ぶ。自然言語処理は、人工知能の一般的な例です。Gmailでは、Googleは自然言語処理を使用しています。GmailのAIは、自動入力機能を適用して文章を完成させたり、メールの返信候補を提供したりします。AIを搭載したデバイスは、新しい情報を処理し、変化に対応することができるため、機械も同じAI技術を利用することができるのです。
AIは、倉庫業務の改善に役立つ強力なデータ処理ツールです。すでに 多くの企業が倉庫業務や配送センターでAIを活用して います。AIを搭載したインテリジェントなソフトウェアは、ダイナミックなスロッティングやワークフォースプランニングに適用されています。また、AIはパフォーマンス管理、倉庫内移動の最適化、ロボットと従業員のオーケストレーションによる自動化にも適用されています。インテリジェント技術を利用したソフトウェアソリューションは、必ずしも大規模なトレーニングや専門知識を必要としません。ユーザーフレンドリーなAIソフトウェアソリューションは、かなり迅速に導入することができます。倉庫管理にAI技術を適用することで、マニュアルエンジニアリングの時間と労力を削減し、生産性を向上させることができます。
倉庫の自動化は、活動や決定を自動化することで、自給自足のサプライチェーンを構築することを目的としています。倉庫の自動化により、付加価値を生まない反復的なプロセスを自動化することができます。自動化により、従業員は品質管理などの付加価値の高い業務に集中することができます。物理的なプロセスやデータ処理を自動化することで、受注処理、在庫管理、多くの管理業務など、倉庫業務全体の効率を向上させることができます。
倉庫の自動化が話題になっています。2027年には 410億ドルに達すると予測される、重要な成長市場です。それでも、現在80％以上の倉庫で自動化が行われていません。そのような企業の多くは、今後数年のうちに自動化とテクノロジーの導入を進めると予想されています。倉庫の自動化のトレンドとしては、クラウドベースの倉庫管理システムや倉庫の労働計画システムにおける機械学習などが挙げられます。ロボティクスのトレンドとしては、コンベアを置き換えるモバイルロボットやモバイルRobots as a Service（RaaS）などが挙げられます。その他の倉庫業務の自動化トレンドとしては、ドローンの活用、倉庫の清掃プロセス、即日出荷の実現などが挙げられます。
近年、現代の倉庫業務には 、応答性と拡張性の面で大きな圧力がかかっています。懸念の中心は、労働力、キャパシティ、および品質の問題です。これらの問題により、倉庫業務の専門家は、時代遅れのプロセスやデータ管理を更新する効率的な方法に焦点を当てることを余儀なくされています。現代の倉庫業務では、現在のテクノロジーを利用して、倉庫内外のコミュニケーションを改善する必要があります。AI技術と機械学習アプリケーションは、データ管理から物理的な在庫や注文処理まで、多くのタスクを自動化することができます。労働力不足に直面する中で、生産性の向上は高い優先度を持ちます。
今日、倉庫が直面する多くの課題の中で、一貫して変わらないものがあります - 倉庫サービスに対する需要です。活況を呈するオンライン市場により、大企業から中小企業まで、倉庫と倉庫業務はビジネスの不可欠な一部となっています。したがって、現代の倉庫がAIやロボティクスなどの最新技術を利用して、どのようにストレスを軽減し、生産性と収益性を向上させることができるかを理解することが不可欠です。
倉庫業務に散在するいくつかの新しい技術を導入することは魅力的に見えるかもしれません。このような技術の断片 化は、倉庫業務、顧客との関係、従業員の満足度、そして収益性に影響を与える可能性があります。インテリジェント・ソリューションを取り巻く一般的な俗説には、トレーニング時間が含まれています。人々は、新しいテクノロジーと大規模なトレーニングの必要性を同一視していますが、これは正反対です。多くのソフトウェアソリューションや新しいテクノロジーは、旧来の方法よりもトレーニング時間が少なくて済みます。現代の倉庫業務では、増大する需要に対応するために、できるだけ早く最新のテクノロジーを導入する必要があります。
クラウドベースのソフトウェアとロボティクスを組み合わせて導入することで、倉庫は現代のフルフィルメントの需要に応え、現在の市場の発展を活用することができます。残念ながら、多くの倉庫はまだ自動化されていない状態で運営されています。倉庫サービスに対する需要がますます高まる中、現在のオペレーションを中断することなく、迅速に導入できるインテリジェントなソリューションを見つけることが不可欠です。倉庫業務の未来には、人とロボットが共に働くことが含まれています。
クラウドベースのソリューションは、まだ比較的新しいものです。クラウドソリューションの利点は、サーバーの設置や維持にかかる高いコストが不要になることです。また、倉庫の場合、サーバーを設置する必要がないため、倉庫のスペースを確保することができます。また、ウェブベースのソフトウェアソリューションのもう一つの大きな利点は、自動アップグレードが可能であることです。クラウドベースのシステムは、柔軟性と拡張性に優れているため、成功への道を開くことができます。
GrayOrangeは、GreyMatterクラウドベースソフトウェアと、倉庫環境向けのRanger Robotシリーズを開発しました。当社のインテリジェントなソフトウェアは、Ranger Robotやその他のサードパーティのハードウェアと統合され、お客様のニーズに応え、AIを活用したソリューションを迅速かつ安価に導入することができます。私たちは、お客様の倉庫業務のための最新のソリューションを見つけるお手伝いをする準備ができています。