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Jul 14, 2023

倉庫自動化: 2023 年に期待されること

Gli esperti del settore prevedono che l’adozione aumenterà nei prossimi cinque anni.

業界の専門家は、継続的な労働力不足、より統合された倉庫、より優れたより手頃なソリューションの導入など、いくつかの傾向により、今後 5 年間で導入が増加すると予想しています。

倉庫での自動化の導入は、安全性、生産性、プロセス効率を向上させるための重要なステップです。 運用コストの削減。 倉庫スペースの最適化。

これらの目標は、業界に関係なく、ほぼすべての倉庫管理者にとって最優先事項ですが、自動化に関しては、まだ長い道のりがあります。

実際、ROBO Global のパートナー兼シニアリサーチアナリストである Lisa Chai 氏によると、今日の倉庫の 80% には自動化がまったく導入されていません。 さらに 15% はある程度の自動化を実現しており、少数の 5% はより高度なテクノロジーを導入しています。

これらの数字にもかかわらず、多くの業界専門家は、継続的な労働力不足、より統合された倉庫、より優れたより手頃なソリューションの導入などのいくつかの傾向により、今後 5 年間で採用が増加し始めると信じています。

物流業界は長年にわたり労働力不足に悩まされてきた。 賃金の引き上げ、サインオンボーナスや授業料の払い戻しなどのインセンティブの追加など、労働者を引き付けるために多くの努力が払われてきましたが、倉庫は依然として需要に追いつくのに苦労しています。

「倉庫で働くのは、最も魅力的な職業ではありませんよね。倉庫ピカーになりたいという長期的な志を持ってその仕事に就く人はほとんどいないので、離職率が非常に高いのです」と、Körber Supply ロボット工学担当副社長の John Santagate 氏は説明します。 Chain Software は、労働者の利用可能性が低いことに加えて、それらの労働者の獲得競争は信じられないほど競争が激しいと付け加えました。

今年初め、バークシャー・グレイは2022年の小売および電子商取引のフルフィルメント状況レポートを発表し、調査対象となった経営幹部の半数以上（57％）が、労働力不足が需要を満たす能力を妨げていると考えていることが判明した。 経営幹部の3分の2近く(60%)が、履行コストを改善するために雇用を増やす計画があると回答したが、経営幹部の半数は、内部プロセスの改善(52%)や倉庫自動化への投資の増加(47%)も計画していると答えた）。

従業員を補充する能力がなければ、自動化がソリューションの最上位に浮上しています。

「当社の顧客は、顧客に商品を届けるために必要な労働力を見つけることができません」とバークシャー・グレイの副社長、クリス・ガイヤー氏は言う。 「当社の顧客の一人の言葉を借りれば、『労働力プールは存在しない』ということです。 そして、彼らは持っている労働力を維持することができません。当社の顧客の中には、離職率が 300% であると報告している人もいます。これは、どの役割でも年間 3 人が担当することになります。当社の顧客の多くの出荷量は年々増加していますが、人口は増加していません。成長していないため、労働力不足はこれらのビジネスにとって存続の脅威であり、倉庫自動化への関心を導く最大の要因となっています。」

今日の典型的な倉庫では、多くの場合、各テクノロジーまたはソリューションが個別に倉庫管理システムにリンクされています。 これにより、運用上のサイロが形成され、あらゆる種類のデータ分析を手作業で行うのが面倒になります。

Santagate は、今後 12 ～ 18 か月で、倉庫実行テクノロジーが統合される傾向にあると予測しています。 これは、ウェアハウスが 1 つのソフトウェア プラットフォームを使用して、幅広いテクノロジーにわたって調整、実行、標準化できることを意味します。

倉庫管理システム (WMS) に関連付けられた単一のインターフェイスへのテクノロジーの統合は、より最適化されたサプライ チェーンに向けた大きな一歩であり、サンタゲート氏は、これがテクノロジーのコモディティ化に向けた主要な推進力になると指摘しています。

BIS Research のロボット工学と自動化の主任研究アナリストである Amy Gracia 氏と Nilopal Ojha 氏は、自動化ロボットの導入においては、十分なサポート サービスを利用できることが引き続き重要であると指摘しています。

「ロボットのメンテナンス/修理に長い時間がかかる場合、倉庫オペレーターは時間の遅れやそれに伴う混乱を理由にロボットの数を遅らせたり、減らしたりするでしょう。倉庫自動化ソリューションのサプライヤーは、顧客に十分なサポートとトレーニングを提供する必要があります。これらの新興テクノロジーは市場全体に浸透しています」とグラシア氏とニロパル氏は言う。

倉庫自動化分野のイノベーションのレベルは頂点に達しており、より優れた、より手頃な価格のソリューションが日々市場に投入されています。

「イノベーションは私がこれまで見た中で最高のものです…顧客は満足しており、ある種の標準化が行われ始めているのが見え始めています」とチャイ氏は言います。 「ROI は短くなってきています。以前は 24 か月以上かかっていましたが、現在はこれらの自動化およびロボット ソリューションのほとんどで約 18 か月に短縮されています。そしておそらく今後 1 ～ 2 年で ROI は 12 か月に低下するでしょう。それは本当に採用の推進力となるでしょう。」

Chai氏は、企業はアーリーアダプターになることをためらうことが多いが、現在はアーリーアダプターが早期自動化ソリューションの多くの課題の解決に貢献する時代に入りつつあると付け加えた。

「私たちは今、（企業が）より教育を受けている状況に来ています…そして私たちには、教育を受け、顧客をインストールして教育できるテクノロジーに精通しているサービスプロバイダーがいます。私たちはまだ取り組んでいることがたくさんあります。私ならそうしません。」ロボット工学のソリューションがすべて採用されているという点では、まだそこに達しているとは言えませんが、そこには到達しつつあります」と彼女は結論付けました。

今年注目すべきイノベーションの 4 つの分野は次のとおりです。

A. 自律移動ロボット

倉庫が需要に対応するために自律移動ロボット (AMR) を導入するケースが増えています。 AMR は、いかなる種類の誘導メカニズムも必要とせずに、アクティブな環境で動き回り、同じ通路にいる人々と一緒に動作するデバイスです。

サンタゲート氏は、これらのロボットの魅力は「ラックを壊して新しい作業スペースを作らずに施設に導入できる」ことだと述べている。

機器を床にボルトで固定する従来の自動化アプローチでは、柔軟性がほとんどありません。

「私たちが現在目にしているのは、モバイル ロボティクスを活用した、より柔軟な形式の自動化への進化です。これにより、組織は固定インフラストラクチャを使用せずに自動化を展開できるようになり、固定インフラストラクチャのコストが削減され、長期的な拡張性が可能になります」とサンタゲート氏は付け加えました。 。 「5 年間の需要をサポートするために施設を構築するのではなく、現在の 12 か月間に向けて構築し、需要の増加が見られ始めたらテクノロジーの導入を段階的に増やします。」

また、モバイル ロボットはピッキング環境においてマルチボディ アプローチを実現し、「作業者を作業自体から切り離すことができます」とサンタゲート氏は説明します。 「労働者は、仕事をするためにすべての通路を行ったり来たりする必要はもうありません。代わりに、労働者は狭いゾーンに留まり、仕事が運ばれてくるとロボットを選択します。これは本当に変革的です。」

Santagate 氏は、AMR によって倉庫の生産性が向上するだけでなく、トレーニングがより迅速かつ容易になると付け加えています。

「これらのロボットを使ってピッキングする方法は 1 時間もかからずに訓練できます。実際、これらのロボットとの最初のやり取りでは、1 時間以内にロボットに歩いて行き、全速力で行動できるようになります」と彼は指摘します。

Chai 氏は、自動運転ドローンも倉庫における AMR の優れた使用例であると付け加えました。

「インフラストラクチャーは変化しています。フルフィルメントセンターの物理的なレイアウトは小さくなっていますが、同時に非常に高くなっています。現在、平均的な倉庫の高さは50フィートです。つまり、倉庫作業員ははしごに登らなければなりません。もし登らなかったらどうなるでしょうか」したくないですか? それなら、ドローンを飛ばして上にあるものをすべてスキャンする必要があります」と彼女は説明します。

B. ピッキングロボット

チャイ氏によると、来年の最大の投資は、商品をできるだけ早く移動できるピッキングロボットへの投資になるだろう。

「仕分け、ピッキング、移動は非常に労働集約的であり、ほとんどの人がやりたがりませんが、ロボットは手作業が大好きなので、より速くそれを行うことができます。これは私たちが大きな成長を遂げている分野です」とチャイ氏は言います。

C. 人工知能

人工知能 (AI) に裏付けられた有望なテクノロジーが数多く市場に参入しており、チャイ氏によれば、誰もがそれを望んでいます。

「誰もがインテリジェンスを望んでいます。彼らは、何を、どこで、どれくらいの費用がかかるのかを予測できるようにしたいと考えています」と彼女は説明します。

AI は、傾向、内訳、財務上の影響を予測し予測することで、まさにそれを実現する能力を約束します。

そして、このテクノロジーはまだ十分に発達していませんが、予測物流を活用したいと考えている企業にとって未来は明るい、とチャイ氏は言います。

従来の自動化では、初期コストが高く、スペースの可用性が多くの倉庫業務にとって依然として大きな障害となっています。 たとえば、BIS Researchの調査によると、平均的な倉庫業務でのロボットのセットアップコストは、50〜100台のロボットで200万〜400万ドル、大規模な倉庫業務では500〜1,000台のロボットで1,500万〜2,000万ドルの範囲です。

ただし、自動化に対するより現代的で柔軟なアプローチが、自動化導入のためのより実現可能なソリューションとして登場しつつあります。

「多くの企業は資本財に多額の資金を投じることを望んでいません」とチャイ氏は言う。 「企業が『気に入っているが、買う余裕がないので、支払いプランはどうなっているの?』と言うのを目にしています。」

解決策は、企業が多額の事前購入を行うのではなく、一定期間にわたって一定量のロボットをリースできるサービスとしてのロボット (Raas) などの融資とリースのオプションです。

「自動化システムに数百万ドルを費やす代わりに、生産性を 200 ～ 300% 向上させる柔軟なロボットに年間 15 万ドルを費やすことができます」とサンタゲート氏は説明します。

ガイヤー氏はさらに、自動化に投資し、大手企業との競争力を維持したいと考えている中小企業にとって、RaaS が提供できる可能性があると指摘しています。

「通常、小規模事業者は高価な自動化プロジェクトに必要な資本を持たないか、物流を 3PL 企業に外注しますが、BG などのサービスとしてのロボット製品により、こうした小規模事業者も自動化にアクセスできるようになります」と彼は説明します。 「彼らは前もって資本を投入する必要はありません。モジュール式自動化に対してサブスクリプションを支払います。これにより、コスト競争力を高め、運用の管理を維持することができます。」