パンデミックはサプライチェーンの自動化を加速させるか？

ロイター・イベントより
アレックス・ハドウィック著

COVID-19の影響により労働力が削減される中、多くの企業では在庫の圧縮が必要となっています。オートメーションは、そのような状況を緩和してくれるのでしょうか？

サプライチェーンマネージャーにとっては、両極端の世界です。店舗は閉鎖され、オンラインは大繁盛しています。物流センターには大きなプレッシャーがかかるが、病気が労働力をむしばみ、距離の要求が生産性を低下させる。消費者は注文した商品を自宅に届けることに必死ですが、供給は頻繁に制限されます。

そして、イノベーションが必要です。

そのひとつが自動化であり、ますます顕著になっています。企業は、COVID-19危機やコスト上昇に対処し、長期的な競争に勝つために、一人当たりの生産性と利用可能な単位面積を劇的に向上させるために、現在、自動化を最優先事項として位置づけています。

私たちは、様々なハイテクロボット企業の専門家にインタビューを行い、現在進行中のダイナミクスと、パンデミックがサプライチェーンの自動化の長期的な軌道にどのように関わっているのかを理解することにしました。

倉庫や工場で活躍するCOVIDクランチ

パンデミックは、流通センターや工場に厄介な動きをもたらしています。一方では、多くの製品で需要が回復し、電子商取引に関しては高騰しています。一方では、従業員の安全を確保し、距離を置き、コロナウイルスに感染した欠勤者を処理する必要があり、多くの場合、施設の人員が不足しています。

また、ネット通販のブームにより、産業用スペースが不足しているため、倉庫の床面積が拡大し、消費者への発送や返品など、より多くの商品を裏で扱うことになり、コストアップの要因にもなっています。  

そのため、多くの人が「今あるものからより多くの生産性を引き出すにはどうしたらいいか？

ほとんどの人が、現実的な答えは自動化に投資することだと考えています。

幸運にもオンラインプレゼンスを持ち、フルフィルメント業務を行っている企業にとって、需要の変化は極端なものでした。

inVia Robotics社の創業者兼CEOであるLior Elazary氏は、「電子商取引はおそらく10年から15年先まで加速した」と考えており、6 River Systems社のマーケティング担当副社長Fergal Glynn氏も、一部の業界で行われている「2030年の需要予測は予想よりもはるかに早く到来した」と指摘している。

6リバーシステムズは、"我々の顧客ベース全体で2020年5月に満たされたものを我々のプラットフォームからデータで見てみると、（顧客の）多くはピークレベルで稼働していた。" と述べています。このことから、6 River Systemsは、"2020年の11月と12月には、さらに2～3倍のスパイクが発生する "として、顧客と会話をするようになりました。特に、3PLは「今は自動化されていない建物に自動化を導入しようと考えている」ことを意味し、Glynn氏によれば自動化を「倍増」させることになった。

Locus RoboticsのCMOであるKaren Leavitt氏は、「COVID-19の乱気流は、小売ブランドにとって、消費者に商品を届ける方法について大きな警鐘を鳴らすものでした」と言います。「というのも、消費者はまだ商品やサービスを買いたいと思っていますが、今度はオンラインで手に入れたいと思うようになったからです。

多くの小売業者にとって、圧倒的に物理的な販売基盤から、「Eコマースと小売の比率が90%になる」ことで、ビジネスの完全な転換を迫られることになりました。そこで、倉庫から消費者への直接販売量を2倍、3倍、4倍にする方法を短期間で考えなければならなかったのです」。

つまり、「従業員からより多くの生産性を引き出し、可能であればより多くの従業員を雇用する。しかし、もちろん、それは社会的距離の問題によって阻まれる」。そのため、「自動化をさらに進めることが、急速に、大きな大きな取り組みになった」のです。

距離をカバーする

自動運転への関心を高める重要な要因として、社会的距離の問題がインタビューした人たちの間で指摘されています。

「COVIDの直前、Fetch Roboticsの顧客の多くは、「すでに従業員数の削減や労働力不足に対処していました。1つは、社会的距離の問題で建物内に入れる人数が減るという人為的な制約によるもので、もう1つは、病人や働けない人がいるという現実的な制約によるものです」。つまり、ロボティクスは、労働者の視点から見ると、倉庫が手狭になる一方で、企業が需要の期待に近づけることができる唯一の真の解決策であることが多いのです。

しかも、簡単に採用できるような時代でもない。

「ここ米国では、コロナウイルス以前から、倉庫でのピッキング、梱包、再梱包の仕事に意欲的な人がすでに50万人不足していました」と、GreyOrange社のCMO、Terrie O'Hanlon氏は指摘しています。

世界的な景気後退に伴い、労働力が急激に増加しているが、我々が話を聞いた業界関係者の中には、その結果、自動化が後退すると考えている人はいなかった。

エラザリーも「毎日毎日、倉庫の中を歩き回るのは嫌なものだ」と言い、このような時期でも離職が続く。さらに、このサイクルにかかるコストは膨大です。GreyOrangeがウォルマート社の幹部と行った調査では、「会社によって仕事の内容が同じであるため、そのような従業員を維持するのは難しい」という結果が出ています。つまり、時給が5セント上がれば転職することになるわけですが、彼は、ウォルマートではその職種の離職率が年間70％にも及ぶと語っていました。1人辞めるごとに、新しい人を入れて再教育するという点で、1万ドルのコストがかかると言っていました」。

これは、ウォルマートのような企業にとって特に問題です。複数の人物が、食料品部門は能力のミスマッチが最も大きい分野の1つであると指摘しています。

Swisslog Americasの社長であるMarkus Schmidt氏は、「自動化に向けた最大の動きは食料品業界だと思います」と語る。「現在、食料品小売業者の多くは、率直に言ってアマゾンの脅威を恐れているため、積極的に投資しています。彼らは、ゲームに参加するために何かをしたいのです。また、投資するために資金を調達することも厭わないのです。しかし、スーパーマーケットでのピッキングは、「お客様の代わりにピッキングする人のピーク効率が非常に低いため、超高額になる」というさらなる要因があります。そのため、多くの食料品小売業者はマイクロフルフィルメントシステムを考えている。」経済性を実現するためには、自動化を中心に据える必要があるだろう（マイクロフルフィルメントと自動化の詳細については、この特集の第2部をお楽しみに）。

しかし、小売や3PLの分野だけでなく、さらに上流の製造業でも自動化が進んでいます。

ファナックUKのマネージングディレクターであるトム・ブチエ氏は、「生産ラインの様々な段階で使用される協働ロボットへの関心が非常に高まっています」と指摘します。特に、「社会的な距離の問題から、生産ラインの最終段階で使用されるロボットへの問い合わせが多くなっています。

"資金繰りの問題はあるが、関心は高まっている。自動化されていない産業が自動化に目を向けている。"

製造業の一部が市場に近い場所にシフトしているため、ここでもコストが要因となっている（リショアリングとニアショアリングについては、こちらをご覧ください）。Bouchier氏は、「私がこの2ヶ月間に行った、あるいは話したすべての企業が、英国にもっと製造業を戻すことを話している」ことがわかったが、先進国として生産ラインや梱包ラインに自動化を導入しなければ競争できないし、高賃金で、これらの場所の生産設備にもっとロボットを押し込むことになるのだ。

ワイズは、ロボティクスを採用する理由と、ロボティクスがこれらの問題を解決する方法を、3つにまとめています。「ロボットがサービスとして導入され、規模を拡大したり縮小したりすることが可能になってきているからです。リービットは、これに心から同意します。「私たちが解決しようとしている問題は、労働力の不足と、その労働力に対する周期的な需要です。私たちは、それと同じような位置づけのソリューションをお客様に提供したいと考えました。つまり、私たちが売っているのは、サービスとしての柔軟性なのです。ピーク時に一時的に労働力を確保するのと同じように、ロボットを追加で導入し、必要なくなったら縮小することができるのです」。これは、現在の状況において特に重要です。「従来、ビジネスにはオンシーズンとオフシーズン、定常状態とピークというかなり予測しやすいサイクルがありました。しかし、今はそれがすべて宙に浮いてしまっているのです」。

第二に、ワイズは「労働力不足に対応するためだ。今は、人手不足を補うため、あるいは人手不足のギャップを埋めるために、そこにいる人の効率を上げるために使っているのです。しかし、採用できる人材の効率を上げるにはどうしたらいいかという、同じ問題を解決していることに変わりはありません。

「そして、3つ目は、社会的な距離感や安全性への配慮です」。ロボットは人との接触を減らすことができ、Wise氏は「カートは殺菌・消毒が非常に簡単です。カートは簡単に殺菌・消毒でき、水洗いもできるので、ロボットによる人間同士の相互汚染を大幅に減らすことができます。

進化は、革命になる

これらはプッシュ型の要因ですが、職場におけるロボットの生産と運用におけるダイナミクスの変化というプルについてはどうでしょうか。

COVID-19以外でも、コストの低下やサプライチェーン全体におけるロボティクスの適応性・互換性の向上は、採用を後押ししている。inVia Roboticsの目標は、「自動化を必要としながら、必ずしもそれを支える数百万ドルの予算を持っていない中堅企業の80％すべてを自動化すること」であった。顧客のニーズに応じてシステムを拡張し、月100件のオーダーから月10万件のオーダーまで対応できるようにします」とElazaryは言う。 

従来のオートメーションでは、倉庫をオートメーションに適合させる必要がありました。特定のラックを作らなければならない。特別なコンベヤーベルトを作ったりしなければならず、それには多くの費用がかかります。しかし、ここでは、既存のオペレーションに直接ロボットを導入し、倉庫に適応させることができるのです。そしてまた、ほとんどのお客様にとって、参入障壁を低くすることができるのです" 。

ブーシエは、「（資本コストは）ここ数年で大きく下がっている」と同意する。この設備投資に対する投資回収がいかに早いかは、あまり知られていないように思います。生産量や事業内容によっては、18ヵ月未満で回収できることもありますが、18ヵ月は設備投資に対する十分な回収期間と言えるでしょう。

Elazary氏は、コスト削減のさらなる要素として、主要システムのコストダウンと、ロボットをさまざまな環境に適応させ、「ハードウェアの精度不足を補う」ことができるソフトウェアの利用を挙げています。従来は、ロボットを作る場合、ミリメートル単位で正確な位置に到達できるよう、非常に精密に作る必要がありました。その代わりに、私たちが行ったのは、より精度の低い機械と、アイテムを取得するためのビジョンシステムを導入することです。モーターやアクチュエーターはそれほど高価ではありませんが、ビジョンシステムがループを閉じることで、ロボットが常にポイントに到達できるようになりました。このようにして、一般的にロボットのコストを下げることができるのです。"

また、データ監視ソフトとロボットの連携も付加価値を高める大きな要因であり、ロボットシステムの提案をより魅力的なものにしています。

「さらに、日々、毎月の作業の進捗に応じて、リアルタイムでデータを提供し、何が起きているのかをお客様に報告します。例えば、梱包ステーションから比較的離れた場所にあるエリアには、人気のある商品がたくさん入っているため、ピッキングが盛んであることがわかります。そのため、誘導やドロップオフに近い場所に頻度の高い商品を配置するよう、商品のスロットを変更したいと思うかもしれません。あまり使用頻度の高くない品物を、より奥に配置したいと思うかもしれません。"

O'Hanlon氏とBouchier氏は、ソフトウェアの重要性、特にこの種のシステムがもたらす予測分析の重要性についても言及しています。Bouchier氏は、「当社の最大の顧客の1つである自動車メーカーが、北米の5,000台のロボットに予知保全を適用していますが、故障を予知できるため、ダウンタイムを最小限に抑えています」と例を挙げています。

長い間待たされた変遷

COVID-19は、ビジネスや社会で起きている多くの大きなトレンドと同様に、これらの大きな変化の発端ではなく、反応を強める触媒に過ぎないということが重要です。

電子商取引は、すでにハイストリートとそれを支えるサプライチェーンの双方を破壊していたのだ。

労働力不足や採用の問題など、すでに課題は山積していました。

製造拠点は、労働コストや交易条件の変化に伴い、地理的な変遷を経験していた。

これらはすべてサプライチェーンの自動化に影響を与え、システムの製造・導入コストの低下にもつながります。

ブーシエは、ドイツとイギリスの例を挙げました。「労働者1万人当たりのロボット保有台数が、ドイツの4分の1以下であることはよく知られている。「ドイツの労働者はイギリスの労働者よりも30%生産性が高いという数字に基づくと、少なくとも部分的には自動化のレベルの違いによるものであるはずだ」とBouchier氏は考えています。「我々(英国)は競争することができません。我々は低賃金経済ではないので、他の国と同じように効率的でなければならないのです。ドイツのロボット人口の4分の1になるなんて、どうかしていますよ」。

したがって、ロボット工学の普及は長い時間をかけて実現したものであり、競争力を維持するために不可欠なもので、その能力を模索する企業は早期に先行者利益を得ることができます。この危機の最中にも、危機が去った後にも、自動化は加速し、サプライチェーンや社会に広く影響を与えることが予想されます。

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