AutoStoreは魔法ではないことを心に留めておくことが重要だ。ルービックキューブから着想を得たのだ。1996年、イングヴァル・ホグナランドはAutoStoreは魔法のような技術ですが、決して魔法ではありません。その着想の元は、ルービックキューブです。1996年、Ingvar Hognalandは、ストレージの密度を向上させるアイデアを思いつきました。「ルービックキューブのように保管すればいいのに、なぜドミノのように保管するのだろう？」ルービックキューブの揃え方を知らない人でも、その色が整えられていく様子を見るとわくわくします。（余談ですが、私はルービックキューブが大好きで、3分ほどで完成させるのが私の隠し芸の持ちネタです）
マジシャンは決してタネを明かしません。でもエンジニアは違います。説明不可能なことや複雑なことの解明に役立つ科学的事実を、喜んで共有したいと思っています。ここでは、私が確信している2つの事実をご紹介しましょう。まず、ルービックキューブの解は、計画されたアルゴリズムの積み重ねに過ぎません。そして同様に、AutoStore の「マジック」は魔法ではなく、世界でも最高密度のオーダーフルフィルメントエンジンに在庫を配置したことによる論理的帰結なのです。オーダーフルフィルメントを加速する
倉庫での大変な仕事のひとつ、スロッティングについてお話ししましょう。この目に見えないコストは、「無駄」そのものです。在庫の並べ替えに人員を割くことは、コストの増大以外の何物でもありません。皮肉なことに、スロッティングは本来、移動距離を減らす方法のひとつでした。しかし今日のフルフィルメントセンターは、手作業で在庫を並べ替えるには商品数が多すぎます。
在庫保管システムのパフォーマンスは、たとえ手動であっても、スロッティングに応じて決まります。従来の自動倉庫システム（ASRS）でも、よく売れる人気商品は通路の前、つまりダブルディープまたはトリプルディープロケーションの外に保管されます。しかし、商品の需要は予測不可能なことが多く、決して安定せず、季節性も高いため、静的なスロッティングではたいてい失敗します。
結論から言うと、スロッティングは必要不可欠ですが、最近では、人が行うには非常に手間のかかるものとなりました。Eコマースは2025年には年間7兆ドルに達すると予測され、倉庫への負担は人間の手では凌げなくなっています。結論から言うと、スロッティングは必要不可欠ですが、最近では、人が行うには非常に手間のかかるものとなりました。Eコマースは2025年には年間7兆ドルに達すると予測され、倉庫への負担は人間の手では凌げなくなっています。結論から言うと、スロッティングは必要不可欠ですが、最近では、人が行うには非常に手間のかかるものとなりました。Eコマースは2025年には年間7兆ドルに達すると予測され、倉庫への負担は人間の手では凌げなくなっています。
その結果、力仕事をするロボットなしでは、普通の倉庫オペレーターでの対応が難しくなっています。
「決められたアルゴリズムに則れば誰でもルービックキューブを揃えられるように、世界で最高密度のオーダーフルフィルメントエンジンであるAutoStoreを用いれば、どんな倉庫でも魔法のように驚く在庫管理能力をロジカルな手法で実現できるのです。」
北米事業開発担当バイスプレジデント
AutoStoreでは、次の3つの主要な前提に立ち、手作業によるスロッティングを完全に排除しています。
AutoStoreのパフォーマンスは、グリッド内に保管されている商品量や各SKUの配置状況に影響されません。AutoStoreのシステムは、「ナチュラルスロッティング 」と呼ばれる方法で高いパフォーマンスを実現しています。
使用済みのビンは、グリッドの最上層に戻され、格納されます。一方で、あまり注文されない商品のビンは、スタックの最下層に次第に降りていきます。この設計アイデアにより、ロボットがスタックの底まで掘り起こす必要がほとんどなくなります。
すべての在庫がロボットによって完璧に配置・管理されることにより、倉庫からコストのかかる「無駄」がなくなり、高効率な自動システムへと生まれ変わります。
一般的なAutoStoreロボット群の場合、時間の80%をビンの搬送に費やし、掘り起こしに費やす時間はわずか20%です。掘り起こしの多くは、休憩時間や夜間など、他のシステムがアイドル状態となるタイミングを見計らって行われます。
ロボットが掘り起こしを待つことは決してありません。注文品を格納したビンは、ポートで処理される前に、倉庫管理システム（WMS）の優先順位に基づいて事前に上層に置かれます。オペレーターを待たせることはありません。
あるビンが前ぶれなく必要になることもありえます。例えば突然の注文の場合、底にあるビンの掘り起こしにかかる時間は最大でも3分36秒です。このようなことが頻繁に必要になるなら、単にロボットを数台追加するだけで対応できます。
But keep in mind that more than a third of Bins require zero digging. Let’s use a typical AutoStore customer to understand why. This system is 25-feet-tall, the equivalent of 16 Bins stacked in the Grid. About 80% of products ordered from this warehouse make up only 20% of the overall inventory. Based on this 80/20 example:
AutoStoreは、ビンをリフトに載せて垂直方向に移動させる他のASRSシステムと比べ、同水準の効率性とより高速なオーダーフルフィルメントを実現できます。
さらに、ロボットの作業効率を高めるAutoStore独自の3つの機能により、掘り起こしの手間が軽減されています。
他の多くのシステムは移動距離が長く、ロボットは、倉庫内や通路を移動したりワークステーションで長い列に並んだりして時間を浪費しています。またソーターループやエレベーターを追加すると、ボトルネックや故障点の発生も増えます。
一方、平均的な AutoStoreロボットは、1時間に30個以上のビンを搬送できます。
Here's further proof of how well the system performs: As of March 6, 2023, the average digging depth of 350 AutoStore systems measured just 2.6 Bins deep, which is a perfect 80/20 distribution within a Grid 16 Bins high. This statistic shows how well AutoStore manages digging for a huge range of customers.
他のどのシステムも、このレベルのパフォーマンスを実現できません。
すべてのAutoStoreシステムは、顧客の期待するパフォーマンスを実現するようシミュレーションされています。実際、各システムの設計・設置・試運転を行う統合パートナーのため、当社は1日に500以上の設計をシミュレーションして、さまざまなシナリオやロボット数をテストしています。最も重要な事項は、(1)スループットを達成できたか、(2)高いポート利用率を維持できたか です。
正確なシミュレーションテストにより、AutoStoreシステムを微調整して、高いパフォーマンスを発揮するよう最適化することができます。例えば、ボトルネックを発見したり、幅広いシナリオを検討したりすることにより、最小限のロボットでビンの待機時間を最小化できます。
ハードディスクのどこに情報が保存されているかなど意識することはないのと同様に、グリッド内部の在庫管理はAutoStoreに一任できます。そんな魔法のようなAutoStoreですが、決して魔法ではありません。必要なときに必要な商品をすぐ手にできるのは、完璧に整理されたキューブがあるからこそです。
AutoStoreによって、オペレーションチームはキューブ内で何が起こっているかを気にする必要がなくなります。代わりに、最も重要な顧客の注文に対応することに時間を使うことができます。