倉庫ロボティクスのメリットと、最新のストレージソリューションが物流、効率性、在庫管理をどのように進化させているかをご覧ください。
倉庫ロボットがコンパクトなキューブストレージシステム内の在庫ビンを仕分けて取り出します。
倉庫物流という広大な分野における倉庫ロボットの出現により、オペレーションの卓越性と革新が大きく前進しています。企業がプロセスを合理化し、加速する需要のペースに対応しようとする中、ロボティクスは従来の慣行に革命をもたらす多様なソリューションを提供し、効率化の面で大きく進歩しています。
倉庫におけるロボティクスについて深く調べると、様々なロボットシステムとそれらが倉庫業務で果たす役割がわかります。自動化されたロボットシステムによる保管および取り出しからロボットアームによる迅速なオーダーピッキングまで、各コンポーネントにはサプライチェーンの強化において重要な役割があります。
ここでは、単にロボティクスの仕組みだけでなく、倉庫管理における効率性、正確性、適応性に及ぼすより広範な影響をご紹介します。倉庫ロボットに関するこのブログは、ロジスティクスのプロフェッショナルとしてオペレーションに磨きをかけたい方にも、単に倉庫業界の未来に興味がある方にも、テクノロジーが保管と流通をどのように変革しつつあるのかを包括的に知るのに役立つでしょう。
倉庫ロボットの歴史は想像以上に長く、産業用ロボットの幅広い発展と結びついています。意外にも、その始まりは1956年のカクテルパーティーでした。そこで「ロボットの父」Joseph Engelberger氏が発明家のGeorge Devol Jr.氏と出会い、自動化に関する研究について語り合ったのです。Devol氏の熱意とアイデアに触発されたEngelberger氏は、世界初の産業用ロボットであるUnimate #001の開発を資金援助し、1959年、そのロボットがGeneral Motors社の生産ラインにプロトタイプとして導入されました。1961年までに、Unimate 1900シリーズは工場自動化のための初めての量産ロボットアームとなり、同年に特許を取得しました。
初期のロボットは範囲が限られていましたが、その影響はすぐに現れ、自動化システムの応用における新時代の到来を告げました。それ以来、産業用ロボットと倉庫用ロボットは急速に進化し、ますます強力なプロセッサの融合、人工知能(AI)の進歩、モノのインターネットなどの概念により、その潜在能力が最大限に引き出されました。
AutoStoreは、倉庫内で商品を保管および取り出すための最新のロボット倉庫システムであり、自動倉庫システム(AS/RS)とも呼ばれます。
最新の倉庫ロボットは、洗練されたハードウェアと高度なソフトウェアを組み合わせて動作し、基本的なマテリアルハンドリングから複雑なオーダー処理まで、さまざまなタスクを実行できます。ここでは、一般的な倉庫ロボットの機能をご紹介します。
最新の倉庫ロボットは相互接続されたシステムの不可欠な構成要素であり、各ロボットの活動は倉庫の全体的なワークフローと同期化され、在庫管理からオーダーフルフィルメントまでのシームレスなオペレーションを実行できます。
ほとんどの場合、倉庫ロボットを導入すると、非常に良い効果が得られます。IDCが最近実施した市場調査では、商業用サービスロボットプロジェクトの大半で、生産性、効率性、容量が2桁向上したことがわかりました。しかし、調査によると、世界の倉庫のうち自動化されているのはわずか20%であり、現在、自動化が競争上大きな優位性を持っていることがわかります。
倉庫ロボット工学の世界をさらに掘り下げ、倉庫ロボット工学が担う数々の役割や、種々システムのさまざまな能力や機能を見てみましょう。
ロボット工学は、現代の倉庫自動化において重要な役割を果たしています。複雑なサプライチェーン管理、柔軟なオーダーフルフィルメントの必要性、増加する雇用コスト、先進国における労働力の減少といった業界の課題に効果的に対処しています。自動化を強化することで、倉庫はエラーを大幅に減少させ、顧客満足度を向上させるとともに、効率性と現代性の評判を築くことができます。それでは、ロボット工学はこれらの領域でどのように応用されているのでしょうか?
倉庫業務の分野では、商品の保管と取り出しの方法が全体的な効率と生産性に大きく影響します。従来、これは手作業で行われ、作業員が物理的に商品を保管場所に移動していました。この方法は単純ですが、速度、精度、労働集約性の点でいくつかの課題があります。対照的に、現代の倉庫では、これらのタスクを処理するためにロボットを活用することが増えています。倉庫で商品を保管および取り出すロボットシステムは自動倉庫システム(AS/RS)と呼ばれます。以下に、商品を保管および取り出すためのさまざまなタイプのロボットシステムについて詳しくご紹介します。
AutoStoreシステムは、自動倉庫ロボットの分野で傑出しており、非常に密集した保管グリッドを巧みに移動するキューブストレージロボットの艦隊を備えています。このグリッドには、積み重ねられたビンが詰め込まれており、ロボットがその上を滑空します。最大3.1m/sの速度で移動できるこれらのロボットは、個々の敏捷性だけでなく、集合的な操作でも優れています。その高性能の本質は、複数のロボットがタスクを並行して実行する同期された振り付けにあります。高度なソフトウェア機能により、AutoStoreはこのロボットの群れを活用して、最適なスループットを実現します。
ロボットは、洗練された持ち上げ機構を備えており、コントローラーと呼ばれる制御ソフトウェアの指示に従って、在庫ビンを巧みに持ち上げ、運び、配置します。特定の商品の要求があると、ロボットは対応する在庫ビンを見つけ、そのビンをスタックから取り出し、倉庫作業員が商品をピックアップまたは補充するワークステーション(ポート)に運びます。
ロボットは、他のビンの下に埋もれているビンを効率的に取り出し、最下段のビンにもすぐにアクセスできます(ただし、統計的には、最下段のビンへのオーダーはシステムを通過するリクエストの5%未満です)。
回収または補充後、ロボットはグリッド内において戦略的に指定された場所にビンを戻します。高度なアルゴリズムを使用して継続的に効率を高めます。これらのアルゴリズムがなくても、時間の経過とともに、最も頻繁に使用されるビンが自然に上部に上がり、約40%のビンに上部からすぐにアクセスできるようになります。
このロボットはエネルギー効率が非常に高く、10台のロボットで掃除機1台分のエネルギーしか消費しません。さらに、ストレージグリッドが密集しているため、他の多くの倉庫ロボットシステムと比べ、長い距離を移動する必要がありません。
グリッド上でのみ動作するこれらの倉庫ロボットは、人間のオペレーターから隔離されているため、安全性が高く、AGVやAMRのように変化する外部環境をナビゲートする必要がありません。また、AutoStoreのロボットは非常に柔軟性があります。もしロボットが故障したりメンテナンスが必要になった場合でも、他の運用に影響を与えることなく、簡単にシステムから取り出すことができます。ビジネスが成長して新しいロボットが必要になれば、グリッドに追加するだけで、すぐにシステムに統合されます。この柔軟性が、AutoStoreシステムのグローバル稼働率99.7%を実現している理由の一部です。
ロボット倉庫システムには、運転手のいない無人搬送車(AGV)と、小型の無人搬送台車(AGC)の2種類があります。これらは、磁気ストリップやセンサーを組み合わせて事前に設定された地図を利用して、在庫をポイント間で移動させます。AGVとAGCは、WMSのような在庫管理ソフトウェアを通じて常に情報を流すと同時に、重い荷物や危険な荷物を運んで従業員の肉体的な労力を軽減することで、効率を向上させます。これらのロボットが効率的に動作するには、適切な環境が必要です。家庭用自動掃除機のように、異なる表面や凸凹のある床、その他の障害物の間を移動するのは困難です。AGVやAMRのような移動ロボットを導入する際には、倉庫作業員全員に安全対策をトレーニングすることも重要です。これらのロボットは人間と同じスペースで動作するため、AGVがフォークリフトにぶつかることも珍しくありません。また、これらのロボットは、キューブストレージロボットなどに比べ、スペース要件がかなり高いです。しかし、手作業に比べると倉庫の生産性を向上させることができ、倉庫がコンベヤーシステムよりも柔軟なオプションを必要としている場合には、コンベヤーの代わりに使用できます。
同様のシステムとして自律移動ロボット(AMR)があります。これはセンサー、マップ、ソフトウェアを使用して、事前に計画されたルートや設定されたルートなしで周囲を移動します。このロボットは、割り当てられたタスクに基づいて在庫を管理し、必要に応じて倉庫フロア全体に独自のルートを作成します。AMRは通常、RFIDやスキャナーなどのさまざまなセンサーを使用して、AGVまたはAGCを停止させる障害物を回避できます。しかし、予測できない外部環境をナビゲートする際に問題が発生する可能性があるので、AGVと同様に、人間とロボットの衝突を回避するために追加の安全対策と倉庫スタッフのトレーニングが必要です。AMRロボットは、冗長または反復的なタスクの削減にも役立ち、さまざまなSKUラックをナビゲートしてアクセスできます。一方で、最適な効率で動作するために定期的なメンテナンスチェックが必要であり、キューブストレージソリューションと比較して、棚や高さの制限によるスペースの制限といった問題があります。たとえば、キューブストレージシステムと比較すると、75%も多くのスペースが必要になることが多々あります。ただし、これらのロボットは、バッチピッキングによる自動仕分けなど、倉庫内の他の業務にも役立ちます。
配送用ドローンは、倉庫内やさらに遠くまで軽量の商品を運ぶ無人航空機(UAV)です。UAVモデルは4~8個のプロペラを備え、自律操作とオペレーターの監視の両方が可能です。現在の調査では、倉庫などの特定のスペース内や、クライアントや顧客への輸送の最終段階を担う「ラストマイル配送」で最も効果を発揮することが示されています。倉庫の場合、このようなドローンは、自由に移動しながらエリアにすばやくアクセスしてスキャンし、WMSシステムをオンザフライで更新することで、在庫プロセスを最適化するのに役立ちます。事前に設定されたルートやレーザー誘導は必要なく、代わりに機械学習と組み合わせた光学システムを使用して3次元を移動します。
かなりのスペース節約が期待できるとはいえ、まだ課題も残されています。既存の倉庫ロボットシステムに相当する商用UAVストレージシステムはなく、現在使用されているUAVシステムは作業員による操作が必要です。飛行に必要なエネルギーの増加、より複雑なセンサースイート、限られた積載量により、R5およびB1ロボットシステムなどのより高性能かつ多用途でシンプルなシステムと比較すると、依然として不利な点があります。
ピッキングをサポートするG2Pロボット
ピッキングは倉庫の基本的な作業であり、オーダーフルフィルメントと在庫補充に不可欠です。従来は労働集約的な作業であり、保管エリアから箱または梱包ステーションに品物を輸送します。しかし、ロボットによるGoods-to-Person (G2P)システムとピースピッキングロボットの導入により、このプロセスは劇的に変化し、効率と速度が大幅に向上しました。
AutoStoreのキューブストレージロボットは、ロボットG2Pシステムの一例です。これらのロボットは、商品が入ったビンをピッキングステーションの作業員に直接自律的に届けることで、ピッキングプロセスを大幅に高速化します。この手法により、作業員の倉庫内を移動する時間が大幅に短縮され、届けられた商品の仕分けと梱包に集中できます。作業員のところにビンを届けることで、AutoStoreロボットは作業を効率化し、エラーを減らし、全体的な生産性を向上させます。
ピック&プレースロボット:ピッキング作業の完全自動化
ピック&プレースロボット(ピースピッキングロボット)は、AutoStore G2Pシステムと統合されています。通常、人間のオペレーターが商品をピッキングするところを、ピースピッキングロボットが代行します。
ピースピッキングロボットは、ピック&プレースロボットとも呼ばれ、ピッキングプロセスをさらに自動化するために開発されました。G2Pシステムの一部であるAutoStoreロボットとは異なり、ピースピッキングロボットは、G2Pシステムによって持ってきたビンから個々の商品をピッキングするために設計された特殊なアームまたは装置です。ピースピッキングロボットには、センサー、ビジョンシステム、人工知能などの先進技術が搭載されており、商品を識別、把持し、正確にオーダーボックスやコンベヤーへ配置します。
ピースピッキングロボットをオペレーションに組み込むことで、倉庫はピッキングステーションへの商品の輸送だけでなく、ビンから個々の商品をピッキングすることも自動化できます。ビン配送にG2Pシステムを使用し、商品の取り出しにピースピッキングロボットを使用する、この二重の手法は、ピッキングプロセスをさらに加速し、労働要件を削減し、エラーを最小限に抑え、より効率的で継続的なオペレーションとスループットの向上につながります。
自動仕分けは、倉庫業務で使用される技術で、通常はコンベヤー、バーコードスキャナー、およびダイバータメカニズムを組み合わせて、商品を迅速かつ正確に識別、仕分け、指定された場所にルーティングします。たとえば、モバイルロボットまたはコンベヤーシステムは、郵便番号に基づいて、処理された注文を別のコンテナに自動的に輸送および仕分けできます。自動仕分けシステムを実装することで、企業は配送プロセスの効率と精度を大幅に向上させることができ、オーダーフルフィルメントの迅速化、人件費の削減、より迅速で信頼性の高い配送サービスによる顧客満足度の向上につながります。この技術は、倉庫や配送センターを急速に通過する大量の商品を処理するために、現代の物流に不可欠です。
倉庫のロボット技術は、梱包作業を自動化することも可能です。自動カートン詰めソフトウェアや袋詰めロボットを使用することで、梱包作業を自動化・効率化し、資源の消費を抑えることができます。
仕組みは次のとおりです。
どちらのシステムも、梱包される物品のサイズ、重量、その他の特性を識別するために高度なセンサーを利用しています。これにより、各商品が固有のニーズに合わせて、最もスペースと材料の効率が良い方法で梱包されるようにします。そうすることにより、梱包プロセスがスピードアップするだけでなく、費用対効果も向上し、廃棄物を最小限に抑えることで環境への影響も低減します。
AGCロボットは、在庫の搬送と補充に最適で、24時間体制での作業と正確な在庫管理をシームレスに実現します。このような自動倉庫システムは、在庫レベルを監視し、閾値を下回るとアラートを送信し、ジャストインタイムの発注システムを効果的にサポートします。
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倉庫は、身体的に過酷な環境です。倉庫では、高所作業と重い荷物の取り扱いという、労働災害の最も一般的な原因の2つを伴うだけでなく、労働安全衛生局(OSHA)によれば、11%の事故率があるというフォークリフトも使用されます。自動化技術を導入することで、倉庫作業員、特に商品を人まで運ぶGoods-to-Personシステムにかかる負担を軽減できます。このシステムでは、人はオーダーフルフィルメントと在庫補充のためだけにワークステーションに配置されれば十分です。最先端のワークステーションも、人間のオペレーターを念頭に置いて開発されています。たとえば、AutoStoreのFusionPortは、人間工学に基づいて開発された高速ワークステーションで、身体にかかる負担と疲労が軽減されます。AutoStoreのワークステーションは、快適な作業スペースを提供するように設計されており、作業員の身体面が配慮されているため、スタッフの定着率向上にもつながります。ロボットの導入は、これらのシステムがハードな作業を引き受けるように特に最適化されているため、安全性が全面的に向上します。
広範囲にわたる雇用喪失が懸念されているものの、自動化を推進する主な原動力の1つは、生産性の向上、スペースの節約、そしてこれからさらに悪化すると見込まれる労働力不足の影響を最小限に抑える必要性です。すべての先進国では、倉庫の需要が労働力を上回って増加しており、特に日本、ヨーロッパ、米国、中国では人口に占める労働力の割合が減少しています。倉庫ロボットを使用すると、保管業務をオンデマンドで拡張し、人々をより価値の高いタスクに再配置し、短期労働者への依存によって引き起こされる不足のリスクを軽減できます。知識、器用さ、創造性など、人間に固有のスキルは、定型的なタスクが徐々に自動化されるにつれて価値が高まります。場合によっては、自動化に投資している企業の収益性と成長の向上により、肉体的な負担は軽減されるものの、倉庫での仕事が増えることがあります。
自動化の導入は、重労働や反復作業がロボットに取って代わられるため、仕事の満足度にプラスの影響を与えることがよく起こります。たとえば、PUMA社のGlobal Logistics DirectorであるThomas Liske氏が述べたように、PUMA社ではAutoStoreを導入して従業員の満足度が大幅に向上しました。同氏は、暗く、汚く、過酷であると思われがちな従来の倉庫環境と、新しいAutoStoreの環境を対比しています。Liske氏は、「今では、従業員がAutoStoreの清潔でテクノロジー主導の環境で働けることを非常に誇りに感じていることがわかります」と述べています。
倉庫ロボットを使用した自動化システムのトレーニングを懸念する人もいるかもしれません。これはシステムによって異なりますが、AutoStoreでは、人間に優しく直感的なユーザーインターフェイスにより、新しい倉庫作業員を非常に効率的にトレーニングできます。たとえば、Knuspr社では、新しい作業員が倉庫ロボットシステムで作業できるようになるまで1時間しかかかりません。
さらに、自動化と倉庫ロボットの導入は、正しく行えば、既存の業務にほとんど支障をきたすことはありません。これはAutoStoreが優れている点の1つで、インストール時間が非常に短いため、コアビジネスへの支障を最小限に抑えることができます。キューブストレージシステムのような自動倉庫保管ソリューションにより、さまざまな業務で、スペースと効率を大幅に節約できる、カスタマイズされた自動化を導入できます。
最初のステップとして、ビジネスに影響を与えるすべてのプロジェクトと同様、ベンダーが貴社のビジネスをどう見ているか、どのようなシステムに取り組んできたか、作業が顧客にどのような価値をもたらしたか、リファレンスを通じて様々なベンダーを徹底的に調査することが不可欠です。最初のステップとして、一連の質問を検討し、適切なシステムを選択しているか確認することをお勧めします。
以下はベンダーへの質問の一例です。
AutoStoreは、企業がニーズに合った適切なシステムを選択できるように、詳細なベンダーガイドを紹介しています。これらの質問の多くは、AutoStoreのようなサプライヤーからのインプットを必要とするため、早い段階でこれらの質問をすることは、ベンダー候補との対話になります。たとえば、スペースに関する簡単な質問でも、利用可能なスペースの種類、ストレージの密度、拡張の容量などについて触れられます。また、早い段階において同等のシステムの参考資料を探し、意思決定プロセスに役立てることも重要です。
ロボティクスによってコストを削減し、物体の取り扱いを効率化し、顧客満足度を向上させる方法を企業が見つけ、すべてそれが市場シェアにつながるにつれて、業界全体の方向性はますます自動化へと向かっていきます。
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倉庫のさまざまなニーズに対応するため、倉庫内のタスクごとに異なるタイプのロボットを導入する企業もあります。たとえば、商品の保管および取り出しにはAutoStoreシステムを導入し、ピッキングした商品をピッキングステーションから出荷場所に移動するにはAGVを導入する企業もあります。ピッキングした商品をA地点からB地点に移動するためにより効率的なのは、AutoStoreをコンベヤーシステムと連携させることです。ただし、導入後の柔軟性に欠けるため、AGVを選択する場合もあります。
Unimate #001が導入されて以来、ロボティクスはますます発展し、倉庫自動化はビジネスセクター全体で盛んになっています。コストや設置時間など、さまざまな要因によって種々のシステムが提供されているため、どのシステムがお客様のビジネスに適しているかを見極めることが大切です。倉庫自動化についてもっとお知りになりたい方は、AutoStoreまでご連絡ください。世界49カ国で1250以上のシステムを導入してきた豊富な経験に基づき、お勧めのシステムをご紹介いたします。