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向上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導入率は、世界中の倉庫全体から見るとまだ低い水準です。倉庫自動化にはさまざまな技術があり、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、高度に統合された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。まだ自動化の途上にある企業では、検討事項が多すぎて、採用候補の絞り込みに迷っているような場合もあるかもしれません。
検討事項の例を下記にあげますが、多すぎてどこから手を付けたら良いのか分からない、と感じられる方もいらっしゃるでしょう。
そこで、以下の5つのポイントをご検討ください。これらのポイントについて社内で合意を得ておけば、後々の詳細な計画立案や枠組み作りをスムーズに進めることができます。
一般的に、倉庫の自動化は次のようなプラスの影響を与えると言われている。生産性と効率性の向上一般的に、倉庫の自動化は生産性と効率にプラスの影響を与えると言えます。より具体的には、注文のピッキングと取り出し、梱包とラベル付けなど、多くの一般的な倉庫のタスクとワークフローを自動化できます。ただし、物理的な場所とレイアウト、製品、注文量などに応じて、各操作は異なります。一部の運用領域とプロセスは、他の領域とプロセスよりも全体的に大きな影響をプロセスに与えます。最大の利益を得ることができる領域を理解し、合意することは、前進するための素晴らしい出発点となります。
たとえば、KPIをどうやって設定するかを最初に決めても良いですし、予算を集中させる自動化技術のカテゴリーを最初に決めることもできます。実際、倉庫自動化によって改善されるのは作業効率や生産性だけではありません。保管容量を最大化できるほか、SKUの追加や在庫の拡充などにより、より多くの商品を顧客に提供できるようになります。また、得られるデータを分析して戦略的な意思決定に活用することもできるなど、様々な側面での改善が見込めます。
自動化を導入する最良の方法は、ワークフローやタスクの性格によって異なりますが、業務全体を見据えた大きな視野で考えることが大切です。自動化技術を適用できるタスク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、基本的な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てみましょう。これにより、ニーズに合った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。
これで、全体から見たとき、自動化が最大の効果を発揮するのはどのタスクかを把握しやすくなるはずです。一般的には、スピードと一貫性を重視し、なおかつ、誰がやっても大差のないタスクを優先します。たとえば、データの取得、物品の入庫や取り出しなどのタスクが挙げられます。
高度なスキルがいらない単調な作業から従業員を解放し、創造性や新しい状況への適応力など、人間だけが持つ能力を必要とする業務（品質管理など）にリソースを集中させることが重要です。そのためには自動化をどう活用すべきか考えてみましょう。また、危険な作業も自動化に向いています。自動化により、作業員の安全と健康を守り、リスクとそれに伴う保険費用を削減できるからです。
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プロセスやタスクのリストができ、優先順位を付けたら、そこから逆算して自動化技術を評価し、最適なソリューション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、物理的な自動化（機械、ハードウェアの自動化）と、プロセスの自動化（デジタルオートメーション、ソフトウェアによる自動化）を組み合わせると良いでしょう。
最初からフルスケールの自動化を導入しようとする必要はありません。拡張性と柔軟性を備えたソリューションを選んでプロジェクトを作成しておけば、その後の拡張フェーズも最適に進められます。それにより、最も重要な領域から始めて、プロセス全体に段階的にテクノロジーを導入していくことができます。さらに、従業員の学習も段階的に進めることができるので、システムの習熟度が上がり、知識の蓄積が進みます。
すべての自動化技術には、業務支援だけでなく基本的な機能をサポートするために、オンサイトネットワークのほか、データの保存と処理のためのITインフラが必要です。これらはオンプレミスで運用することもできますが、クラウドを利用してオフプレミスにする事例も増えています。
つまり、新しい機器のユーザーインターフェイ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者を育成する必要が生じるかもしれません。
オートメーションの利点は、他の多くの技術によっても拡張できる。自動化技術から得られるデータは、実用的な洞察と傾向を明らかにすることができる。自動化のメリットは、他の多くのテクノロジーを通じても拡張できます。自動化テクノロジーから得られるデータから実用的な洞察や傾向が明らかになり、エンタープライズおよびリソース プランニング (ERP) システムで活用して、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容易にすることができます。産業用 IoT (IIoT) ネットワークは、持続可能性を向上させるためのリソース効率の最適化、予知保全の実現、ダウンタイムの削減など、さまざまな目的で、多くの種類の機械化機器、電子機器、照明、ソフトウェアの相互接続を容易にします。最後に、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は自動化と自然な相乗効果を発揮します。前者はプロセスを実行する最適な方法を見つけ、後者はプロセスを確実に実行します。
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。既存のプロセスを、より速く、より一貫性のあるプロセスへ改良することも多くあります。つまり、既存のプロセスを拡張し、最適化することに目を向ければ良いのです。このアプローチにより、効果的な変更管理計画を立て、導入技術の選択の幅を広げることができます。
これらを早い段階から検討することは、社内の複数の部門やグループ間で意見の統一を図るために非常に有効です。これにより、事前準備を十分に行い、期待度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。