"また、小売業がオンラインに移行する割合が大きくなればなるほど、これらの倉庫やフルフィルメントに関わる施設はより高度な自動化が必要となり、モバイルロボットの市場は加速するはずです。"
ロボティクスには、商品の運搬や作業者のピッキングを補助する自律移動型ロボット（AMR）と、商品を識別してピッキングする固定型ロボットアームがあります。ワークフローによっては、AMRがビンをロボットアームに運ぶなど、この2つを組み合わせて使用することもあります。IAM Roboticsのようなベンダーは、商品をピッキングできる「モバイルコピー」ロボットを提供しています。
つまり、ロボットには複数の種類があり、人と一緒に作業したり、コンベアのような固定式の自動化装置と一緒に作業することが多いのです。このようなソリューションタイプの多様性が、倉庫ロボットを検討する際にまず認識すべき点です。
ロボティクスベンダーは、新しいワークフロー、より優れた例外処理、人工知能（AI）の活用の深化など、ロボティクスがイントラロジスティクス向けに進化する方法は他にもある、と述べています。さらに、ロボティクスは、顧客に注文を流し続けながら、人間の同僚の安全を守ることができるという点で、時代と合致しています。
時代に合った
失業率が歴史的な低水準にあったここ数年、ロボット工学の推進力としてよく言われたのが、大型DCでカートを押したり歩いたりする非付加価値の時間を省くことで、見つけられた労働力をより効率的に使えるようになるということでした。
最近失業した人たちにとって、倉庫業は必要な仕事を提供してくれるが、健康上の懸念から、多くの企業は自動化を進めなければ十分な人材を確保するのに苦労し続けるだろうと、一部のベンダーは言う。
AMRベンダーであるGreyOrange社のCOOであるJeff Cashman氏は、「ビジネスの観点からは、人手不足、スペース不足、時間不足が大きな課題です」と語る。
「COVID-19以前から、十分な数のアソシエイトを雇用し、維持することは困難でした」とキャッシュマンは付け加えます。その上、社会的な距離を置く必要があり、業務が直面する時間的なプレッシャーも容易ではありません」。人不足、スペース不足、時間不足という3つの問題は、ロボティクスの根本的なドライバーと言えるでしょう。しかし、これらの問題を解決するためには、ロボットがリアルタイムで柔軟なソフトウェアと統合されていることが重要なのです。
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差別化要因としてのソフトウェア
ロボティクスの効果を高める鍵は、AIや機械学習などの技術を活用し、システムがオーダーミックスや労働力、マテリアルフローパターンなどの要因から常に学習するようなソフトウェアの賢さにあるというのが、ベンダーの一般的な見解です。
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また、ほとんどのロボティクスソリューションのソフトウェアプラットフォームにはAIが採用されており、常にオペレーションから学習し、作業の展開に合わせてタスクやルートを動的に適応させることができます。"ソリューションの最も重要な部分はソフトウェアであり、それはリアルタイム性を重視したAIベースのソフトウェアです "と、キャッシュマンは言います。ロボティクスソフトウェアは、現在オーダープールに何が入ってきているか、各ロボットがどこにいるか、作業員の現在のパフォーマンスレベルなどの要素に基づいて、タスクをその場で調整することができるはずだと彼は付け加えます。
「システムが注文や在庫、ピッキングする人、使用可能なロボットについて考えるとき、これらの要素をすべて同時に考慮することができるように、ソフトウェアは本当にロボットに統合されています」とキャッシュマンは言います。「そして、これらすべての要素をリアルタイムで調和させる能力です。これが、一世代前と現在のロボット工学の違いです。
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