返品管理：返品を完全自動で管理する – 理想と現実

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公開日: 2021年3月5日 / 更新日: 2021年3月6日 – 著者: Konrad Wolfenstein

返品管理：返品を完全に自動で管理 – 画像：Rost9|Shutterstock.com

返品には費用、リソース、そして神経を使います。だからこそ、オンライン小売業者は常に返品率を可能な限り低く抑えようと努力しています。ショップのパーソナライゼーションの向上、テキストと画像によるより詳細な商品説明、送料の透明性、迅速な配送、魅力的なパッケージなど、提案はたくさんあります。しかし、これらの対策を講じても、将来的に返品処理を一切行わなければならない状況を防ぐことはできません。.

したがって、課題は返品管理にかかる労力を最小限に抑える方法を見つけることです。大規模オンライン小売業者の場合、あらゆる予防措置を講じているにもかかわらず、返品件数が特に多いため、プロセスの徹底的な自動化は処理コストを削減する現実的な選択肢となります。しかし、これを完全に実現するにはまだ長い道のりがあります。ここでは、既にこの方向へ進んでいるいくつかの可能性をご紹介します。.

倉庫における自動返品処理の要件

人件費と処理時間を削減するには、倉庫管理、注文ピッキング、出荷プロセスの自動化が効果的です。しかし、自動化を進めると、次のような問題も生じます。

柔軟性の低下
高い投資コスト
既存のプロセスやシステムへの統合オプションの欠如
実装に長い時間がかかる

返品される商品の多様性のため、自動化システムは、コストのかかる変更なしに幅広い製品群を管理するために、最小限の標準化しか行えません。従来の倉庫管理や返品処理では、多くの場合非常に多くの手作業が必要になりますが、自動化処理には、技術とソフトウェアへの大幅な投資が必要です。システムが投資回収を行うには、以下の特定の要件を満たす必要があります。

人件費の削減
高いピッキング性能と精度
返品の簡単な識別と保管
高密度ストレージによりスペース要件を削減
スケーラブルなプロセス

要件

前述の要件はイントラロジスティクスにおける多くの投資決定に適用されますが、自動化された返品プロセスには、いくつかの追加コンポーネントが必要です。

最適化された返品処理のための高性能ソフトウェア制御
機械で読み取り可能な返品ラベルを含む、適切な製品ラベル
すべての情報のスキャン可能性
制御システムに商品を識別するためのスキャンおよび画像認識システムを装備する
顧客および在庫管理における返品処理（再販準備を含む）のための制御システムとERPシステムの統合

受領した商品

手作業によるハンドリングに加え、返品された商品を受入段階でさらに加工するために輸送する自動化システムも既に利用可能です。例えば、フランスのハンドリング・輸送システムメーカーであるManuline社 Storpalシステム。3台から4台の台車がトラクターによって牽引され（例えばトラックから直接）、倉庫内の所定の場所まで自動的に搬送されます。このシステムには、半自動と全自動の無人運転バージョンの両方が用意されています。

パッケージの開封

返品された荷物を商品に損傷を与えることなく開封することは、時間とコストの大きな要因となります。多くのメーカーやオンライン小売業者は、テープで密封された標準化された箱で商品を出荷しています。そのため、これらの箱を開けるには、多くの場合、テープを切るだけで済みます。メーカーのALS Automatic Logistic Solutions は、TOM 自動パッケージオープナーを開発しました。同じ高さの箱が到着すると、コンベアベルトを通って複数の刃の下に送られます。この刃により、テープが斜めに貼られても正確にカットされ、パッケージが開けられて内容物を簡単に取り出せます。さまざまなサイズの荷物が届いた場合は、オプションで高さ検出機能を装備してこれらの荷物も開けることができます。TOMは1 シフトあたり 7,000 個以上のパッケージを開封します。

同社からは、別の自動パッケージオープナーであるボックスオープニングシステム（BOS）も提供されており、事前仕分けなしで1時間あたり最大600個、1日あたり最大14,000個のパッケージ／ボックスを開封できます。メーカーによると、これらのシステムを使用することで、手作業による処理と比較して約80%のコスト削減が可能になるとのこと。その後、商品は既存のコンベア技術を用いて返品処理の次のステーション（商品の取り出しと検査）へと搬送されます。

商品の自動検査

このステーションでは、商品が完全に販売可能で、再入荷の準備ができているかどうか（再梱包後など、現在では自動化されていることが多い）が判断されます。完全に自動化されたプロセスであっても、このステップは依然として最大のハードルです。多くの場合、非常に異質な部品をパッケージから確実に取り出し、検査する必要があります。技術的に再現するのが難しい非常に複雑な掴み工程に加え、商品の価値に影響を与える可能性のある小さな欠陥さえもチェックすることが最大の課題です。基準は主観的であることが多いため、これはロボットにとって本質的に非常に困難です。商品に使用の兆候が見られる場合は、洗浄する必要があります。ひどく汚れている部品や損傷した部品も不合格にする必要があります。.

認識ソフトウェアを搭載したロボットは数多く存在しますが、これらのシステムのほとんどは、返品された商品の品質を適切に評価できるほどには至っていません。しかし、開発の急速なスピードを考えると、将来的にはロボットが返品された商品のピッキングや自動検査といった作業を確実に行うようになると考えられます。

保管と再出荷の準備

Kado（出典：Magazino GmbH）

ピッキングおよび検査プロセスと比較すると、ピッキングプロセスの自動化はすでに進んでいます。例えば、ミュンヘンに拠点を置くスタートアップ企業Magazino Kado。製品の種類とサイズに応じて、ダイナミックリフトラック、パターノスターシステム、またはカルーセルストレージシステムが適切な選択肢となります。

課題は、販売可能な返品を在庫に再統合することです。しかし、強力な倉庫管理ソフトウェアと互換性のある機器があれば、企業は比較的簡単にこのハードルを乗り越えることができます。.

返品された衣類は、その性質上、例えば均一な寸法と堅固な構造を持つコンパクトな商品に比べて、保管が著しく困難になることがよくあります。DematicMonalisa、この問題を解決します。これは、吊り下げ式および平らに梱包された衣類、細長い商品、または箱を仕分けおよびバッファリングする自動ハンギングシステムです。このシステムにより、返品商品と倉庫からの注文品の両方が個別にソーターのバッグに入れられます。これらのバッグはハンギングシステムに送り込まれ、商品が再度要求されるまで回転します。このバッファリング方式により、返品商品を倉庫に戻す仕分け作業はごくわずかで済みます。モジュラー設計により、 Monalisaは必要に応じて拡張・縮小が可能です。さらに、このバッグソーターは注文ピッキングと出荷準備を簡素化します。完了した注文は梱包ステーションに送られ、そこで出荷用に梱包されます。

このソリューションは、小型商品や管理しやすい商品向けの動的回収システムと組み合わせることで、倉庫管理とピッキングプロセスの自動化、そして顧客への再販に理想的です。現在、このプロセスには依然として様々な段階で人間の介入が必要ですが、近い将来、返品された商品を24時間体制で開梱、検査、再販準備する完全に自律的なシステムになる可能性があります。.

そのため、自動化は急速に進んでいます。ロボットがピッキングと検査を確実に処理できるようになれば、近い将来、返品処理に人間が関わる必要はなくなるかもしれません。.