AIを活用した輸送物流：クロネスが飲料機輸送の未来をどう変えるのか

Konrad Wolfenstein

1年前

飲料機械製造業の変革：クローネスはAI技術で輸送業界をどのように変革しているのか

バイエルン州に拠点を置くグローバル市場リーダーのクローネス社は、より持続可能な産業プラント物流のために人工知能を活用している。

飲料機械業界は、AIによってもたらされる技術革新に直面している。バイエルン州の機械メーカーであり、ノイトラウブリングに拠点を置くグローバル市場のリーダーであるクローネス社は、輸送物流における人工知能の革新的な活用を通じて、新たな基準を打ち立てている。この先駆的な技術は、大幅なコスト削減だけでなく、複雑な産業機器の輸送における環境負荷の大幅な改善も約束する。.

課題：輸送物流における不規則な貨物

飲料機械の製造には特有の課題があります。レーゲンスブルク近郊のノイトラウブリングに本社を置くMDAX上場企業であるKrones AGは、飲料業界のバリューチェーン全体に対応する高度に複雑なシステムを製造しています。1951年にヘルマン・クロンゼダーによって設立された同社は、PETボトル、ガラスボトル、飲料缶への製品製造、充填、包装を行う機械を開発・製造しています。.

製品ラインナップは、1時間あたり12,800本から100,000本の生産能力を持つPETボトル用延伸ブロー成形機から、回転式洗浄・充填・キャッピング機、さらには醸造設備一式まで、実に幅広い製品を取り揃えています。こうした機械の種類とサイズの多様性は、輸送において特有の課題となります。機械の寸法が非常に不規則なため、個別の輸送計画が必要となるからです。.

従来、こうした複雑なパッケージは手作業で計測されていましたが、これは時間と手間がかかり、誤差も発生しやすい作業でした。特に高さ、幅、長さが2メートルを超える機械の場合、正確な計測は困難です。わずかな誤差でも大きな損失につながる可能性があります。はみ出しが生じると、特別なパレットを再発注する必要が生じ、サプライチェーン全体で追加コストと遅延が発生するからです。.

クローネス社がグローバルに事業を展開し、輸出比率がほぼ90%に達していることを考えると、精密な計測の重要性は特に明らかになります。毎日、何百万ものガラス瓶、缶、PET容器がクローネス社の生産ラインを通過しています。システムサプライヤーとして、同社は世界中のビール醸造所、飲料ボトラー、食品メーカーに、個々の機械から完全な生産設備まで、幅広い製品を提供しています。.

技術的解決策：AIを活用した3D測量

これらの課題に対する解決策は、人工知能と最先端の計測技術の革新的な組み合わせにあります。クローネス社は、LiDAR（光検出・測距）技術とAIによるデータ処理を組み合わせた革新的なシステムを採用しています。.

LiDAR技術：光による高精度

LiDAR技術は、この新しい測量システムの核となる技術です。このリモートセンシング技術は、レーザー光を用いて距離を測定し、環境の詳細な3次元マップを作成します。その基本原理は、いわゆる「飛行時間」に基づいています。高速レーザーパルスを対象領域に向けて照射し、光が反射して戻ってくるまでの時間を測定するのです。.

クローネス社では、計量工程と並行して、複数のLiDARカメラを用いてパッケージのデジタル計測を行っています。これらのカメラは光パルスを発信し、光が戻ってくるまでの時間を正確に測定します。これにより、様々な角度からパッケージの同期された高精度な三次元画像が生成されます。.

LiDAR技術の利点は目覚ましいものがあります。これまでにない測量精度を実現し、低照度などの厳しい条件下でも機能します。さらに、データ取得速度は従来の方法よりも大幅に速く、効率性の向上とプロジェクト期間の短縮につながります。.

エッジコンピューティング：オンサイトでのインテリジェントなデータ処理

Kronesソリューションの重要な要素の一つは、エッジコンピューティングによるローカルデータ処理です。エッジAIとは、クラウドデータセンターでの集中処理とは対照的に、ローカルサーバーやデバイス上で人工知能を活用することを指します。この技術により、リアルタイム応答、データ保護の強化、そしてコスト効率の大幅な最適化が可能になります。.

Kronesでは、取得した3Dデータは、AIアプリケーション向けに特別に開発されたプラットフォーム上でエッジコンピューティングを使用して現場で直接処理されるため、データ使用量を最小限に抑えることができます。これにより、いくつかの重要な利点が得られます。

リモートクラウドサーバーへのデータ転送が不要なため、処理時間が大幅に短縮されます。転送するデータ量が最小限に抑えられるため、コスト削減と同時にシステム効率が向上します。さらに、機密データがネットワーク外に持ち出されないため、データ損失や漏洩のリスクも低減されます。.

コンピュータビジョンとAIビジョン：インテリジェントな画像認識

LiDAR技術と高度なコンピュータビジョン（AIビジョンとも呼ばれる）を組み合わせることで、全く新しいレベルの物体認識が可能になります。コンピュータビジョンとは、視覚情報をソフトウェアアプリケーションに統合することを指し、AIビジョンはさらに、カスタマイズされた機械学習モデルを活用します。.

この技術は、画像データ内の複雑なパターン、形状、異常を認識・評価する能力を備えています。クローネス社の計測システムで使用される場合、ニューラルネットワークは多数の画像を用いて学習され、様々な機械の種類や構成を認識し、その寸法を正確に測定します。.

コンピュータビジョンは、新規システムへの導入だけでなく、既存システムの改修にも活用されており、多くの場合、業務の中断を伴いません。これにより、柔軟かつ費用対効果の高い技術導入が可能になります。.

経済的および環境的利益

Krones社におけるAIを活用した3D計測の導入は、様々な分野で大きなメリットをもたらします。Krones社のコーポレートロジスティクスプロセス責任者であるエリザベス・ヘルツル氏は、その多様な好影響について次のように述べています。「AIを活用した計測技術を用いることで、今後、梱包プロセスの精度と速度を大幅に向上させることができます。これにより、輸送能力の最適化と大幅なコスト削減につながります。また、輸送による環境負荷も軽減できます。」.

パレットの精密な選定によるコスト最適化

最も大きな経済的メリットの一つは、パレット選定の最適化にあります。精密な機械計測により、輸送に最適な専用パレットを選定することが可能になります。この精度の高さにより、計測誤差による再発注が不要となり、直接コストとサプライチェーンの遅延の両方を削減できます。.

機械工学分野向けの特殊パレットは、最大5,000キログラムの耐荷重を持ち、重機、設備、システムの安全な輸送のために特別に設計されています。適切なパレットを正確に選択することで、コスト削減だけでなく、輸送中の安全性も確保できます。.

調査作業の削減

計測プロセスの自動化により、手作業が大幅に削減されます。従来は従業員が各機械を個別に計測する必要があり、時間と労力がかかる作業でしたが、現在では通常の計量手順の中で完全に自動化されています。これにより、人員リソースの効率的な活用が可能になり、出荷プロセスのリードタイムも短縮されます。.

ダウンタイムコストの削減

計測の不正確さは、輸送物流において重大なダウンタイムコストにつながる可能性があります。寸法が不正確であるために機械を適切に輸送できない場合、遅延、計画変更、そして場合によっては再作業が必要となるなど、コストが発生します。AIを活用した計測は、その高い精度と信頼性によって、これらのリスクを最小限に抑えます。.

環境負荷の改善

この新技術の環境面での利点は特に注目に値する。輸送計画の最適化により、空車走行が削減され、輸送車両の稼働率が向上する。これにより、輸送される機械1台あたりのCO₂排出量が直接的に削減される。.

研究によると、輸送物流におけるAIベースの最適化アルゴリズムは、通常5～15%の削減効果をもたらすことが示されています。平均的な近距離トラック輸送では、5トンの貨物を積載し、200キロメートルを走行すると、約73キログラムのCO₂が排出されます。控えめに見積もっても、1回の輸送で10キロメートル走行距離を短縮すれば、約4キログラムのCO₂削減に相当します。.

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ドイツテレコムとクローネスは、AIを活用した3D測量技術で輸送物流を変革している。

ドイツテレコムの技術パートナーとしての役割

この革新的な測量ソリューションは、ドイツテレコムとの協力のもと導入されています。ドイツテレコムの法人顧客担当マネージングディレクター、クラウス・ヴェルナー氏は、このパートナーシップの重要性を次のように述べています。「AIを活用することで、データを迅速に取得し、柔軟に分析することが可能になります。AI Visionによる高精度な3Dオブジェクトキャプチャにより、多くの業界における生産および輸送の新たな基準を確立し、より透明性が高く、コスト効率に優れ、将来を見据えた物流チェーンを実現するためのAIアプリケーションの可能性を実証しています。」.

1968年生まれのクラウス・ヴェルナーは、2023年10月にテレコム・ドイツの法人顧客担当マネージングディレクターに就任しました。グループ内で約30年にわたり様々な管理職を歴任してきた彼は、デジタル化と革新的な技術ソリューションの導入において豊富な専門知識を有しています。.

ドイツテレコムは長年にわたり人工知能（AI）に取り組んでおり、強力なパートナー企業と共に個人顧客および法人顧客向けのソリューションを開発しています。同社は、社会、経済、そして自社自身の利益のために、AIの活用と提供において主導的な役割を果たすことを目指しています。.

ドイツ製の安全なAIソリューション

ドイツテレコムは、安全で信頼性の高いAIソリューションの開発に特に注力しています。AIシステムはドイツ国内のデータセンターで運用され、一般データ保護規則（GDPR）に厳密に準拠しています。これらのソリューションは、ドイツ連邦情報セキュリティ庁（BSI）のAIC4基準（人工知能クラウドサービス準拠基準カタログ）に基づいてテストされています。.

これらのセキュリティ基準は、輸送データの処理には機密性の高い企業情報が関わることが多いため、特に重要です。テレコムの「ドイツ製AI」戦略は、データ保護および倫理ガイドラインの遵守を保証します。.

技術的な統合と使いやすさ

Kronesソリューションの成功の鍵は、既存プロセスへのシームレスな統合にあります。3D測量技術は、Kronesとそのサービスプロバイダーの確立された物流プロセスに容易に統合できる、使いやすいコンポーネントとして開発されました。.

柔軟な用途に対応するモジュール設計

この計測システムは、さまざまな機械の種類やサイズに対応できるモジュール式コンセプトを採用しています。1台の機械で20種類以上の包装組み合わせを処理できるVarioline包装ラインなど、他のKrones製品と同様に、この計測ソリューションも最大限の柔軟性を実現するように設計されています。.

モジュール設計により、システムはさまざまな要件に合わせて調整でき、必要に応じて拡張することも可能です。これは、クローネス社が小型の特殊機器から完全な生産ラインまで、幅広い種類の機械を製造しているため、特に重要です。.

最適化されたワークフローのためのリアルタイム処理

エッジコンピューティングの導入により、調査データは取得後すぐに処理・分析することが可能になります。これにより、最適な輸送構成を即座に決定でき、輸送プロセスにおける待ち時間を大幅に短縮できます。.

リアルタイム処理は、生産および物流プロセスに関する迅速な意思決定が不可欠な産業製造において特に重要です。ローカル処理により、わずか数ミリ秒の応答時間を実現し、自動化された製造ワークフローへのシームレスな統合が可能になります。.

業界横断的な意義と将来展望

クローネス社が開発したこのソリューションは、飲料業界にとどまらず、幅広い分野への応用が期待できる。不規則な形状の貨物を輸送する際の課題は、機械工学や工業生産の多くの分野に影響を与えている。.

他産業への応用可能性

LiDAR技術、AIを活用したデータ処理、エッジコンピューティングの組み合わせは、様々な分野で活用できる。特に自動車産業、プラントエンジニアリング、重工業においては、同様のソリューションが輸送物流の大幅な改善をもたらす可能性がある。.

この技術は、品質管理や自動検査の分野における他の用途にも適しています。コンピュータビジョンやAIビジョンは、すでに製造業において、欠陥をリアルタイムで検出し、品質基準を確保するために活用されています。.

AIを活用した物流における開発動向

物流業界は現在、人工知能の活用によって包括的な変革期を迎えている。3D測量に加え、AI技術は様々な分野で応用されている。

機械学習アルゴリズムのおかげで需要予測の精度が向上し、倉庫の最適化が促進されます。AIベースのシステムによってルート計画を最適化できるため、輸送時間とコストを削減できます。AIシステムは故障を予測できるため、輸送車両や物流施設の予知保全もサポートされます。.

イノベーションの原動力としてのサステナビリティ

持続可能な物流ソリューションの重要性はますます高まっています。企業は、CO₂排出量の削減と、より環境に優しい輸送ソリューションの導入を迫られています。AIを活用した輸送物流の最適化は、効率性の向上と資源の無駄の削減を実現することで、これらの目標達成に直接貢献します。.

研究によると、鉄道貨物輸送は既に最も環境に優しい物流手段であり、道路輸送と比較して1トンキロメートルあたりの温室効果ガス排出量は5分の1以下です。インテリジェントなルート計画と複合一貫輸送ソリューションにより、さまざまな輸送モードの環境上の利点を最適に組み合わせることが可能になります。.

課題と解決策

輸送物流におけるAI支援システムの導入は、慎重に対処する必要のある特有の課題も伴う。.

データ品質とシステム信頼性

AIによる意思決定の質は、入力データの質に大きく左右されます。3D測量においては、LiDARセンサーを定期的に校正・保守することで、常に正確な測定結果を確保する必要があります。センサーの汚染や機械的な損傷は、測定誤差につながり、輸送計画プロセス全体に影響を与える可能性があります。.

システムの信頼性を確保するため、冗長な計測システムと継続的な監視手順が導入されています。99.9%以上の信頼性を誇る空ボトル検査用AIシステム「Linatronic」など、Krones社の他のAIアプリケーションと同様に、計測技術にも最高水準の品質基準が適用されています。.

人員要件および資格

高度なAI技術の活用には、適切な資格を持つ人材による運用と保守が不可欠です。クローネスは、ノイトラウブリングにあるクローネス・アカデミーで包括的な研修プログラムを提供することで、この課題に対応しています。アカデミーでは、情報技術やマテリアルハンドリング技術など、さまざまな技術分野の研修を提供しています。.

AI技術は急速に進化しているため、従業員研修は継続的なプロセスです。そのため、クローネスは革新的な技術の円滑な導入と運用を確実にするために、従業員の資格向上に継続的に投資しています。.

スケーラビリティとコスト効率

AIを活用したシステムを様々な場所やアプリケーション分野に展開するには、綿密に練られた戦略が必要です。世界中に約90の子会社と関連会社を持つグローバル企業グループであるクローネスは、様々な場所でこの技術が効率的に導入できることを確実にしなければなりません。.

エッジコンピューティングアーキテクチャは、中央のクラウドインフラストラクチャに依存しない分散型実装を可能にするため、ここで大きな利点を発揮します。これにより、実装コストと継続的な運用コストの両方を削減できます。.

ドイツ製技術リーダーシップ：モジュール型AIシステムが世界の産業市場を席巻

Krones社におけるAI搭載3D測量技術の導入は、産業物流の進化における重要な節目となるものです。LiDAR技術、人工知能、エッジコンピューティングの革新的な組み合わせは、最新技術がいかに具体的なビジネス課題を解決し、同時に持続可能性にも貢献できるかを鮮やかに示しています。.

このソリューションは、企業がAI技術を的確に活用することで、効率性の向上、コスト削減、環境負荷の低減を実現できることを示す好例です。クローネスとドイツテレコムの提携は、革新的なソリューションの開発と導入における技術協力の重要性を改めて強調するものです。.

この技術開発は、輸送物流の未来に新たな展望を切り開くものです。飲料業界にとどまらず、機械工学や重工業など、他の分野にも応用できる可能性を秘めています。モジュール設計と既存システムへの後付けが可能な点も、この技術の普及を促進するでしょう。.

このイノベーションの意義は、直接的な経済的利益にとどまりません。ドイツ企業が技術的リーダーシップと革新的なパートナーシップを通じて、グローバル市場における競争力を強化できることを示しています。同時に、業界の持続可能性目標にも大きく貢献し、デジタル化と環境保護をいかにうまく両立できるかを示しています。.

AI技術の継続的な発展と産業プロセスへの統合の進展に伴い、こうしたソリューションの重要性はますます高まっていくでしょう。クローネスは、AIを活用した測量技術によって、インテリジェントな輸送物流の未来に向けた重要な基盤を築き、業界におけるイノベーションリーダーとしての地位を確立しました。.