倉庫ロジスティクスにおけるAIと機械学習の統合 - ドイツ、EU、米国、日本のグローバル開発

Xpert プレリリース

オンライン連絡先 (Konrad Wolfenstein)

言語の選択 📢

公開：2025年3月8日 /更新：2025年3月8日 - 著者： Konrad Wolfenstein

倉庫ロジスティクスにおけるAIと機械学習の統合 - ドイツ、EU、米国、日本のグローバル開発 - 画像：Xpert.Digital

人工知能が倉庫のロジスティクスを変換する：自動化された効率の焦点

倉庫物流の未来：最大の生産性のためのAI制御プロセス

人工知能（AI）は、論理的思考、学習、計画、創造的な問題解決など、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行するマシンまたはソフトウェアの能力を説明しています。本質的に、それはデータからのコンピューターシステムに関するものであり、厳密に定義されたルールに従うだけでなく、意思決定を行うことができます。機械学習（ML）は、アルゴリズムがパターンを個別に識別し、大量のデータを分析することで動作を適応させるAIのサブアリアンです。簡単に言えば、MLシステムは経験から学習します。履歴データで「訓練」され、新しい未知のデータを予測または決定することができます。その結果、AIは、個々のケースごとに人々によって明示的にプログラムされることなく、独自の予測とサービスを継続的に改善することができます。

ロジスティクスでは、特に倉庫物流において - AIとMLは大きな機会を開きます。物流業界には広範なネットワークがあり、膨大な量のデータを生成しているため、AIの理想的なアプリケーション分野になります。たとえば、インテリジェントなアルゴリズムは、将来の注文数量を予測したり、最適なルートを計算したり、複雑な倉庫プロセスを制御したりできます。自己学習システムは、特にリアルタイムで大量のデータを処理する場合、人々よりも速く、しばしば正確に意思決定を行うことができます。したがって、現代の倉庫では、AIテクノロジーは、在庫管理からのさまざまな分野で、倉庫内で制御を輸送するために（注文の編集）（注文の編集）に使用されます。

全体として、次のことが適用されます。キャンプのAIは、非常に経験豊富なキャンプマネージャーの「思考」を模倣しており、彼女がより多くのデータにアクセスできることだけです。たとえば、AIシステムは、どのアイテムがよく販売されているか、商品を最も効率的に保存する方法、またはフォークリフトが時間を節約するために運転するパスを認識できます。これらの自動化されたデータ駆動型の決定は、AIとMLがますます浸透している倉庫物流がますます浸透しているという事実の基礎を形成しています。

AIによる倉庫プロセスの最適化

倉庫ロジスティクスにおけるAIの最大の利点の1つは、既存のプロセスの最適化です。倉庫は、在庫データ、注文データ、または商品からの位置情報など、情報の一定の電流に依存しています。ただし、人々がエラーを起こしやすい、または限られた情報のみを処理できる場合、KIは精度と速度を提供します。たとえば、AIはリアルタイムでデータを提供および分析できます。つまり、問題を引き起こす前にエラーがより速く認識され、改善されます。在庫のチェックや商品の入力の収集などの日常的なタスクは自動化できます。これにより、従業員が解放されます。

AIシステムは、人間の目を見逃す可能性のある倉庫プロセスのパターンを認識することもできます。これらのデータ分析を通じて、システムは倉庫の現在の状況をよりよく理解し、ボトルネックまたは非効率性を特定し、改善を示唆しています。実用的な例は、最適化の方法です。アルゴリズムは、倉庫や産業用トラック（フォークリフトなど）の散歩道を分析および最適化できます。たとえば、ピッキングリストは、従業員が倉庫を通して可能な限り短いルートを取るようにソートされます。これにより、条件が削減され、注文はより速くまとめられます。同様に、AI関数は、預金とアウトソーシングをより効率的にするために、そのサイズ、カバレッジ、その他の要因に基づいて、各製品に最適なストレージスペースを決定できます。

もう1つの重要な側面は、エラーを減らし、品質を向上させることです。 AIサポートされた画像識別システムは、たとえば、パッケージをスキャンして、領収書の状態と寸法を確認できます。これは、損害があるか、記事が誤ってラベル付けされている場合にすぐに認識されます。このような自動化された品質管理により、問題がプロセスの早い段階で解決され、サプライチェーン全体を実行しないことが保証されます。さらに、AIは時間の経過とともに学習します。最初は間違いが発生する可能性がありますが、機械学習技術を通じて、画像認識は継続的に改善され、エラー率がさらに低下します。

これらのすべての最適化は、最終的に倉庫運営の生産性の向上とコストの削減につながります。ロボットとAIシステムは、人々よりもはるかに速く、より正確にいくつかのタスクを実行でき、生産性が向上します。同時に、倉庫データのアルゴリズム評価により、たとえば人事やリソース計画など、より良い戦略的決定を可能にします。これにより、包括的なプロセスがより効率的になります。 AIソリューションは、プロセスを継続的に監視し、リスクを分析し、積極的に行動することができます（たとえば、脅迫的なボトルネックを認識して対抗します）。全体として、倉庫の透明性が向上し、問題が発生する前に問題が認識されることがよくあります。これはすべて、コストの削減に貢献します。これは、より効率的な倉庫が廃棄物を減らし、エラーコストを減らし、勤務時間を最適に使用するためです。専門家の予測によると、AIテクノロジーは、今後数年間で、たとえば40％から2035年の効率の増加を推定することで、今後数年間で物流業界の効率を向上させる可能性があります。

要約すると、AIは倉庫プロセスの速度、精度、柔軟性を向上させます。これは、製品のより速い発見と送信、在庫の違いを最小限に抑えることから、サプライチェーンの他の領域とのより良い調整にまで及びます。企業にとって、これは倉庫のより高いパフォーマンスを意味しながら、従業員を単調性または複雑なタスクの従業員を緩和します。

に適し：

在庫が限界？倉庫の自動化: 倉庫の最適化と改修 - 倉庫にとって正しい決定

MLによる予測と在庫管理を需要があります

倉庫ロジスティクスにおける機械学習の適用の中心分野は、要件予測です。これは、将来の需要の予測を意味します - 質問：どの製品が必要なのか？この質問に対する正確な答えは、在庫を最適に制御できるため、金の価値があります。在庫のある商品が多すぎると、資本と保管スペースが不要になり、商品が少なすぎると、ボトルネックと不満のある顧客につながります。 AIベースのシステムは、大量のデータに基づいて非常に正確な予測を行うことにより、このジレンマを排除できます。

最新の機械学習モデルは、過去の販売、季節的な変動、現在の注文、マーケティングキャンペーン、ソーシャルメディアの傾向、およびその他の多くの影響要因を分析します。このことから、彼らはパターンと関係を学びます。たとえば、このようなシステムは、特定のイベントが差し迫っているとすぐに段落が特定のアイテムを増やすことを認識できます（たとえば、夏の週末までにグリル炭素の需要が増加します）。このようなパターンに基づいて、AIは、どの場所でどの商品量を配信するかを自動化します。これらの予測は、企業が在庫を在庫に適応させるのに役立ちます。具体的には、これは、製品の需要がますます増えている場合、AIは、供給が時間内に注文され、倉庫で利用可能であることを保証することを意味します。逆に、彼女は、製品が需要がある可能性が高い場合、過剰な在庫と過剰生産が回避されるように警告しています。

ドイツのオンライン小売業者であるOttoは、実用的な例を提供します。同社は、2019年以来、販売予測に自己開発のAIベースのシステムを使用しています。このシステムは、いわば販売の将来を調査し、購入することから倉庫までの配送まで、関係するすべてのプロセスをサポートします。 AIの予測では、オットーが倉庫に到着するアイテムと、特定の時点で予想される段落がどれだけ高くなるかを正確に示しています。これに基づいて、オットーは、記事が購入された量と販売方法を決定します。たとえば、AIは、製品が在庫として在庫されているかどうか、必要に応じてメーカーによって顧客に直接送信されるかどうかを決定します。予測は、購入、倉庫、流通に直接影響を与えます。結果：常に必要な商品のみが在庫があり、高価な過剰な在庫と後の参照を割引で削減します。同時に、予測は、需要が販売機会を見逃さないように需要を引き付けるとすぐにアイテムが利用可能になることを保証します。 Ottoを使用すると、このAIのおかげで、範囲の35％が手動で注文をトリガーすることなく自動的に並べ替えられます。これは、予測がどの程度うまく機能するかの証明です。

他の企業は、このようなAIベースのインベントリの最適化も使用しています。 DHLは、AIシステムが需要と存在をリアルタイムで比較できると報告し、自動的に再注文を手配できると報告しています。彼らは、間違った在庫（在庫外）または過剰なスタンドを作成しないように、事前に需要のヒントを計算することさえできます。これにより、常に十分な在庫があるため、顧客への迅速な配送が保証されますが、倉庫にはコストを引き起こす不必要なバッファーはありません。

MLを介した需要予測は、独自の倉庫だけでなく、サプライチェーン全体（サプライチェーン）に影響します。たとえば、優れた予測により、注文を受け取る前に、事前に地域の流通センターを送信することができます。たとえば、Ottoは、どの製品が注文されるかを予測するための地域の予測を作成します。したがって、これらのアイテムは、予防策としてすでに近くのデポに配信されています。これにより、送達時間が短くなり、輸送ルートが削減され、排出量も削減されます。

要約すると、AIがサポートする需要計画は、より効率的な倉庫につながります。倉庫の適切な量の適切なタイミングで常に適切な製品です。これにより、企業は配送ボトルネックを回避し、顧客満足度を高め、同時にストレージコストを削減できます。倉庫のロジスティクスの場合、これは、AIがそのような状況を早期に認識し、気に入るため、突然のボトルネックを修正するために「消防隊の挿入」が少ないことを意味します。ますます不安定な顧客行動（キーワードeコマースブーム、オンラインアクションによる季節のピークなど）では、この将来の見通しコントロールは決定的な競争要因になりつつあります。

倉庫の自動化とロボット工学

AI統合の特に人目を引くエリアは、倉庫のロボット工学による自動化です。最新のベアリングは、AIによって制御またはサポートされることが多い、移動、持ち上げ、ソート、または梱包できるスマートマシンにますます依存しています。これらの倉庫ロボットは、特に肉体的に疲れている、単調な、または時間の批判的なタスクで、人間の従業員を緩和します。

1つの例は、FTS（ドライバーレストランスポートシステム）またはAMR（自律モバイルロボット）とも呼ばれる倉庫内の自律車両です。このような車両は、小型のフラット輸送ロボットから自動化されたフォークリフトまで、パレット、箱、または個別の物品をAからBまで完全に独立して輸送できます。これは、センサー、カメラ、ナビゲーションシステムによって可能になり、ルート計画のためのAIアルゴリズムと組み合わせています。ロボットは周囲を「見て」、障害を認識し、目標の最良の方法を探します。 AIにより、これらの車両は、突然廊下にある障害物をバイパスするなど、リアルタイムでの変化に反応し、最適なルートを維持できます。このような自律型の負荷キャリアは、多くのキャンプですでに現実です。彼らは、貯蔵スペース間で商品を輸送したり、棚に物資を持ち込みたり、顧客の注文の記事を収集したり（自動ピッキング）、輸送ステーションに完成した注文を促進します。これは、人間の従業員が長い散歩ルートや輸送タスクから解放され、より厳しい活動に集中することができます。

別のロボットアプリケーションは、AI制御のピッキングロボットです。これらは、棚から見つけることができる腕を備えた入院患者またはモバイルロボットです。画像処理（カメラとAIソフトウェア）の助けを借りて、このようなロボットは正しい記事を識別し、必要な量を梱包します。ロボットが個々の部品を選ぶ植物がすでにあります。ロボットは、倉庫管理システムから注文を受け取ります。彼は、対応する主題に（モバイルの場合）ナビゲートし、記事を視覚的に認識し、正確にアクセスします。重量センサー正しい量が削除されたかどうかを確認し、AIは画像認識を介して記事のアイデンティティを再度確認します。このようなシステムは、多くの場合、別々のエリアまたは夜間に動作し、24時間注文を準備できるようにします。また、ピッキングマシン（自動ストア）などのより複雑な自動化システムも使用されます。コンテナやシャフトにはさまざまな物品があり、リクエストに応じて、システムは目的のアイテムを出力コンテナに自動的に輸送します。

これに関連して、Amazonは有名になりました。同社は約10年間、倉庫ロボットに大規模に存在しています。 Amazon Campsでは、何千もの小さなオレンジ色のロボット（以前のKiva Systemsから）は、倉庫全体を棚全体に直接人間のピッカーに輸送しています。インテリジェントAIコントロールは、このロボットの棚を非常に効率的に調整しているため、従業員のパスが最小限に抑えられます。内部のAmazonの調査では、この最適化された調整により、年間50億米ドルの大規模な節約につながることが、ロボットを従業員により速く効率的に持ち込むことでAmazonを節約することが示されています。 AIは、注文を最適に処理するために、従業員の隣のどの棚モジュールをどの従業員にも持ち込む必要があるかを常に計算します。結果：顧客の注文の速度が同時に実行されます。

ソートとパッケージングロボットも動いています。たとえば、一部のDHLパッケージセンターでは、ロボットはすでにコンベアベルトからパッケージを取得し、それぞれの配信ルートの被験者に並べ替えます。 AIのおかげで、これらのいわゆるDHLBOTは学習が可能で、3Dカメラを備えた柔軟性を備えているため、プログラムのサイズと形状を確認し、バーコードをスキャンし、どの科目にパッケージを含むかを自律的に決定できます。したがって、それらは厳格な産業ロボット以上のものです。さまざまなパケットサイズを処理し、変更されたプロセスに適応できます。実際には、これは、パッケージが事前に速く、より多くのエラーがないことを意味し、「ラストマイル」での配信を加速します。

国際的には多くのエキサイティングな例があります。中国のeコマース大手のアリババ（より正確にはその物流娘のカイニオー島）の物流センターでは、高度に自動化された倉庫が設置され、ロボットは作業の約70％を行いました。約60のモバイルロボット（「Zhu Que」とも呼ばれます）は、3,000m²のキャンプで梱包ステーションに輸送され、生産性が3倍になります。人間の倉庫労働者は通常、シフトごとに1500の選ばれたアイテムを作成します。ロボットのサポートでは、3000の記事があり、ウォーキングは大幅に少なくなります。 AIは、ロボットが効率的に連携し、邪魔をしないことを保証し、常に次の商品を適切な瞬間に引き出しポイントに持ち込むことを保証します。このアリババの倉庫は、倉庫物流をほぼ完全に自動化する場合、技術的に可能なことを示しています。ロボットが棚や商品を直接持ち込み、スループットが大幅に増加するため、従業員は棚シリーズを歩く必要はほとんどありません。

このようなスマートウェアハウスは、自動運転車、ロボット体操、自動化されたコンベアベルト、環境条件やストックを監視するためのIoTセンサー、およびすべてを制御する「脳」としてのAIシステムなど、いくつかの技術を統合することがよくあります。目標は、高度に自動化された倉庫で、効率的、安全、透過的に機能するものです。これらの環境では、人間の従業員はしばしば共同ロボット（コボット）と協力して取り組んでおり、それを重大な持ち上げプロセスでサポートしたり、それらに連れて行ったりします。このロボットの導入により、従業員のタスクプロファイルが変更されますが、全体的に倉庫のパフォーマンスが向上します。

この開発の開始時にはまだ多くのキャンプがあります - 推定によると、倉庫の約20％はドイツと米国でのみ自動化されていますが、残りは主に手動で運営されています。しかし、Amazon、Alibaba、DHLなどの大手プレーヤーはそれをオフにし、徐々にキャンプにAIテクノロジーとロボットを装備しています。今後数年間で、より多くの倉庫プロセスが予想されます - ドライバーレストランスポートシステム、自動化された選別システム、または従業員向けのインテリジェントアシスタンスシステムなど。

に適し：

効率的な倉庫自動化: 最適化のための 25 の重要な質問と回答 - 倉庫の最適化と改修に関するヒント

サプライチェーンおよびエンタープライズソフトウェアのAI（SCM、DCM、ERP）

個々のロボットだけでなく、バックグラウンドのソフトウェアも、倉庫ロジスティクスにおけるAI統合において重要な役割を果たします。最新のサプライチェーン管理（SCM）システムとエンタープライズリソースプランニング（ERP）ソリューションには、サプライチェーンに沿った計画、制御、管理を改善するために、AI機能がますます装備されています。需要チェーン管理（DCM）という用語もこのコンテキストに表示されます。これは、特に顧客需要とそれに基づくサプライチェーンに焦点を当てています。これらすべてのシステムで、AIは古典的な関数を大幅に強化する一種のインテリジェントレイヤーとして機能します。

中心的な例は、倉庫管理システム（WMS）です。これは、倉庫内のすべてのプロセスを管理するソフトウェアです（商品の受領から保管、およびピッキングまで）。過去には、WMSはしっかりとプログラムされたルールに従って機能しました。ただし、それまでの間、メーカーはWMSを「よりスマート」にするAIモジュールを統合します。たとえば、ポーランドのファッション小売業者LPPは、プロセスの最適化に機械学習メカニズムを使用する倉庫管理システムにAIソリューション（PSIWMS AI）を実装しています。その結果、ピッキングトレイルが大幅に短くなり、全体的に倉庫の効率が高くなりました。これは、AIが独自の動作データから学習し、独立してプロセスを改善するように既存のロジスティクスソフトウェアを追加することができます。たとえば、AIベースのWMSは、どのアイテムが頻繁に注文され、そのストレージスペースが一緒に近づくかを認識できます（自動レイアウト最適化）。または、利用可能なリソース、交通条件、または出荷日に応じて、注文を動的に優先順位付けします。

サプライチェーン管理システム

AIサポートを備えたサプライチェーン管理システムは、個々のベアリングを超えてサプライチェーン全体を調べることにより、さらに一歩進めます。彼らはAIを使用してエンドツーエンドの最適化を行います。いくつかのストレージの場所で株を補正し、輸送能力を最適に利用し、障害に柔軟に対応します。 AIベースのSCMツールは、さまざまなSource-E.gから大量のデータを提供できます。たとえば、Oracleは、企業がAIを使用して在庫のバランスをとり、燃料効率の良い配送ルートを見つけ、従来のソフトウェアよりもはるかに効率的であると説明しています。たとえば、このようなシステムは、突然ブロックされた交通ルートと影響を受ける配達が行われた場合に、後続のトラックの代替ルートを自動的に計算できます。または、特定のサプライヤーの質の高い問題に気付き、故障した部品がキャンプに入る前に時間内に警告します。

デマンドチェーン管理（DCM）

需要側に焦点を当てた需要チェーン管理（DCM）もAIの恩恵を受けます。これは、顧客のニーズの最適な使用に関するものです。基本的には、マーケティング/販売とサプライチェーンの統合です。たとえば、DCMでは、AIは顧客の注文を分析し、予測を改善して、実際の需要に合わせて生産と倉庫をさらに正確に適応させることができます。実際には、SCMとDCMはしばしばぼやけていますが、どちらも可能な限り効率的に需要と供給を調整することを目指しています。

SAPやOracleなどの大規模なERPプロバイダーは、すでに製品にAI機能を統合しています。 SAPは、ERPモジュール内の「ビジネスAI」について語っています。これにより、AIがサポートする知識を使用して、倉庫、注文処理、輸送を最適化する必要があります。 Oracleは、AIシステムが人間のために隠されたままであるサプライチェーンのパターンを認識できることを強調しています。たとえば、顧客の需要をより正確に予測し、より経済的に効率的な在庫管理を可能にします。 MicrosoftおよびSpecialized Logisticsソフトウェアプロバイダーは、既存のプロセスに密集しているAIモジュールも提供しています。多くの場合、標準のインターフェイスはERPシステムで提供されるため、AIモデル（予測など）は会社のデータで比較的迅速に動作できます。たとえば、販売予測用のAIモデルは、ERP注文処理に直接統合できます。ML予測に基づいて、システムは購入の供給に関する注文提案を自動的に作成します。

簡単に理解できるソフトウェアの使用は、ロジスティクス用のAIチャットボットです。これらのデジタルアシスタントは、倉庫管理システムまたは輸送管理システムに統合し、外部パートナーなどの従業員が情報を迅速に取得できるように支援できます。ストレージのコンテキストでは、チャットボットは質問に答えることができます。たとえば、「記事XYはどこですか？」または「製品Zの現在の存在はどれくらい高いですか？」 - そして数秒で、24時間。注文の問い合わせを受け入れるか、配達時間を予測できます。内部的には、そのようなアシスタントは、スタッフが時間を費やす研究作業を緩和し、顧客サービス（たとえば、注文の倉庫ステータスに関する情報）を外部的に改善します。

要約すると、AIは、すべてのレベルでロジスティクスのソフトウェアランドスケープに浸透します。 WMSからSCM/DCM、ERPまで、クラシックシステムはAIによって補完され、自動化された決定を可能にします。統合が重要です。AIソリューションは、既存のプロセスにシームレスに適合する必要があります。クラウドテクノロジーと標準化されたインターフェイスのおかげで、これは簡単になっています。今日、企業は既存のシステムにAI関数を拡張として追加することができることがよくあります。それにもかかわらず、実装の成功は、正しいデータを利用できるようにする必要があるノウハウを必要とするタスクのままです。モデルはトレーニングされ、継続的に監視されます。これが習得されると、AIベースのソフトウェアシステムはかなりの付加価値を提供します。透明性、速度、およびプロアクティブな制御は、倉庫物流の新しい正常性になります。

倉庫の計画と建設の専門パートナー

AI実装の課題：これが企業が投資を習得し、それがハードルする方法です

AI実装の課題：これが企業が投資を習得し、ITハードルイメージ：xpert.digital

企業からの実用的な例

世界中の多くの企業は、すでに倉庫および物流プロセスでAIを正常に使用しています。アプリケーションがどれほど多様であるかを示すいくつかの実用的な例を以下に示します。

Amazon（米国）

先駆者の1人として、Amazonは大規模にAIとロボット工学を使用しています。 eコマースの巨人のフルフィルメントセンター（ロジスティクスセンター）では、何万ものロボットが従業員に移動します。 AIは、記事を削除するために従業員がどの棚を推進するかを永久に最適化します。このインテリジェントなピッキングコントロールにより、Amazonの効率が大幅に向上しました。調査では、AmazonのAIベースの「ピッキング」最適化から節約を年間約4億7000万ユーロにしました。さらに、Amazon KIは、たとえば配送車両のルート計画、注文ボリュームに応じて動的な人事計画、または倉庫内の施設の予測保守（予測メンテナンス）のために、他の多くの分野で使用しています。

アリババ（中国）

Alibabaは、ロボットが物理的な仕事の大部分を遂行する、ロジスティクスの娘Cainiaoとともに、高い自動倉庫を運営しています。広東省のよく知られているキャンプでは、スマートトランスポートロボットはストレージ作業の70％を実行し、トリプルごとに生産性を向上させます。ロボットは、AIによって制御されています - 主にパッケージのみを引き受ける人間の同僚に連れて行きます。 AIの調整により、従業員はサポートなしで〜1500ではなく、シフトごとに最大3000個のパッケージをソートします。 Alibabaはまた、地元の輸送で配送ドローンと自動配送用車両にKIを使用し、MLでは、多数の流通センターへの株式の割り当てを最適化します。その結果、A-Optimizedプロセスによって膨大な量の量が有効になっているにもかかわらず、稲妻の速い配達（時にはシードデイまたは数時間以内）になります。

ドイツポストDHL（ドイツ）

グローバルロジスティクスサービスプロバイダーとして、DHLはAIのさまざまなビジネス分野に投資しています。小包の配達では、たとえば自動配達ドローンやストリートボットなど、DHLテストが倉庫自体でも使用されています。一部のDHLキャンプまたは小包センターでは、AIベースのロボットはターゲット領域によって完全に自動的にパッケージを並べ替えます。これらのロボットアームは、3DカメラとAIを使用してすべてのショーを認識し、人よりも早く適切な配送主の主題に載せて置きます。 DHLはまた、トラック艦隊のルート最適化、資金調達システムの将来の見通しメンテナンス、および契約顧客向けの在庫管理のためにAIツールを使用しています。後者の例：DHL KIは、契約ロジスティクス（産業顧客向けの倉庫物流）で使用して顧客の在庫を監視し、ボトルネックが作成される前に自動供給注文をトリガーします。このようにして、DHLは配信の信頼性を高め、顧客をより密接に結合します。

オットー（ドイツ）

上記のように、Otto Kiは販売予測と貯蔵制御に成功裏に使用しています。システムは自律的に注文し、在庫を最適化しました。その結果、オットーは過剰なスタンドを減らし、同時に提供する能力を向上させることができました。オットーは、ドイツの企業がAIを内部的に開発し、生産的に使用して非常に競争力のある市場（オンライン取引）で競争力を維持する方法の例です。

日立（日本）

多くのプロセスが伝統的に手動で実行される日本では、倉庫物流におけるAIの幅広い統合も現在始まっています。例は、AIを研究して配送センターでのピッキングを改善する日立です。老化した労働力は、画像認識とグリッパーでサポートされます。他の日本企業は、たとえば自動車供給産業において、AIを使用した自動化された倉庫システムにますます依存しています。日本政府は、「Society 5.0」の一部や、物流部門の熟練労働者の不足を緩和する特別なプログラムなどのプロジェクトを促進しています。一般に、日本のロボット工学は高いレベルの受け入れを享受しており、新しい戦略は倉庫とサプライチェーンを自動化することを目的としています。

ウォルマート（アメリカ）

世界最大の小売チェーンは、彼女のサプライチェーンのためにAIにも投資しています。 WalmartはAI分析を使用して、配信センターでリアルタイムでインベントリを追求し、ブランチがいつ補充する必要があるかを予測します。さらに、Walmartは、棚に沿って走行し、どの製品を補充する必要があるかを認識するいくつかのブランチで在庫ロボットをテストしました。自動化されたソートシステムは、グループの大規模なeコマースロジスティクスセンターで使用されており、AIはトラックルートでのパッケージの割り当てを最適化します。ウォルマートのような企業とともに、米国の貿易大手は、物流のAI採用を推進しています。

上記の例は、テクノロジーグループと古典的な物流サービスプロバイダーの両方がキャンプで生産的に使用していることを示しています。特にアマゾンとアリババは、他の人が方向付けられる基準を設定します。しかし、ドイツやその他の場所でも、AIは、一部はテクノロジーパートナーと協力して、またはスタートアップを購入することによって、（Ottoのように）社内でプロジェクトをプロジェクトに開発しました。これらの成功が学校を作ることが重要です。多くの中小規模の物流企業は、大きなものが何をしているのかを正確に観察し、今では一部の分野でAIソリューションを操縦し始めています。

倉庫におけるAIの経済的影響

倉庫物流におけるAIとMLの導入は、技術的なものであるだけでなく、経済的決定でもあります。企業は有形のビジネス上の利点を望んでいますが、投資し、可能な副作用を考慮に入れる必要があります。

最初に前向きな経済的影響

すでに説明したように、AIは倉庫の効率を大幅に向上させます - プロセスはより速く、エラーが少なくなります。これはコストに直接影響します。たとえば、倉庫労働者またはロボットのA-Optimized Route計画を通じて、注文を大幅に削減する時間を大幅に減らすことができます。つまり、レイヤーごとにより多くの注文を処理できます（より高いスループット）。従業員は自動化によって解放され、他の場所でより生産的な他の場所で使用できるため、人件費を節約または使用することができます。 AIサポートされた在庫管理は、腐敗または時代遅れの製品の減少による不要な商品と減価償却に拘束される資本が少ないため、在庫コストを削減します。調査によると、AIの多くの物流企業は、デジタル化の先駆的な業界であっても、企業の半数以上が物流を評価したとしても、品質と生産性を大幅に向上させる機会を見ていることが示されました。これは、業界がAIが付加価値に貢献することを期待していることを意味します。

特定の数字は貯蓄の可能性を支えています

アクセンチュア分析では、AIの使用が2035年に40％を超える物流効率を高める可能性があると予測しています。これは、効率の増加は通常、同じ入力（時間、人員、面積）でより多くの出力（操作）を意味するため、膨大なコスト削減を意味します。すでに今日、具体的なプロジェクトでは、投資収益率（ROI）が比較的速いことがよくあります。たとえば、輸送やトラックの負荷を最適化するAIシステムは、燃料コストを節約して空の旅行を避けることができるため、ソフトウェアへの投資は数年以内にそれ自体に支払われます。 KIは、たとえば、予測中のメインネスがシステムが倉庫で高価な機械光スタンドを防ぐことを防ぐ場合など、ダウンタイム（配信の遅延につながる障害）を避けることでコストを節約することに貢献します。

パイロットプロジェクトとビジネスケース：AIが倉庫ロジスティクスで報われるとき

ただし、投資コストと課題も機会によって相殺されます。倉庫ロボット、センサー、AIソフトウェアの購入は最初は高価です。すべての企業がAmazonの財務力を持っているわけではありません。多くのロジスティクスの意思決定者は、投資コストが高いか、ITインフラストラクチャの欠如のためにためらいます。特に中小規模の店舗では、AIを完全に活用するために、デジタルの基本（継続的なデータ収集など）がしばしば欠落しています。さらに、実装にはノウハウが必要です。AIの専門家とデータ分析の専門家は需要がありますが、まれで高価です。当初、AIプロジェクトは、従業員のトレーニングと変更管理を必要とするものの複雑さを高めることができます。

短期的には、コストの変化もあります。たとえば、より多くの使用があれば、システムのデータセキュリティとメンテナンスのための努力が増加します。定期的なソフトウェアの更新、モデルニュートントレーニング（MLの場合）、またはバックアップシステムの予算を計画する必要があります。統合コスト-I.E。たとえば、Oracleは、特にテーラー製MLモデルを独自のデータでトレーニングする必要がある場合、実装は困難で高価な場合が多いことを強調しています。

しかし、長期的には、ほとんどの専門家は、貯蓄の可能性が投資を上回ると予想しています。企業が最初のハードルを克服した場合、AIがサポートする倉庫は通常、経済的に大幅に運営されています。また、ソフト要因があります。最新の自動化された倉庫は、成長に対してよりスケーラブルに反応します（線形担当者を補充することなく、より多くの注文に対処します）。それは競争力を高めます - あなたは配達時間とコストとの競争力を維持するか、特に速いサービスによって自分自身を区別することさえできます。さらに、Ai-Optimizedプロセスは、配信時間を短縮するのに役立ち、顧客のロイヤルティと販売を増加させる可能性があります（満足した顧客を再度注文してください）。

興味深い側面は、持続可能性であり、これも経済的に関連しています。 KIは、より環境に優しい動作を支援します（たとえば、旅行を節約するトラック容量の最適な使用、または過剰生産を低下させる過剰なスタンドを避けることによって）。現在、持続可能性は投資家や顧客によっても報われているため、これは間接的に経済的利益をもたらす可能性があります（販売議論としてのキーワード「グリーンロジスティクス」）。

要約すると、AIは多くの方法でストレージコストに影響を与えます：人件費、在庫コスト、エラーコスト、損失コスト - これらはすべてAIによって削減できます。これは、AIシステムの投資と運用コストに直面しています。企業は、AIがいつ、どこで彼らのために報われるかを圧迫する必要があります。実際には、パイロットプロジェクトは、具体的な数字を得るために最初は開始されることがよくあります。これらは通常、スケーリングが価値があるかどうかを示します。このテクノロジーはますますアクセスしやすくなり、より安価になっているため（クラウドサービス、標準ソリューション）、入り口のしきい値が低下します。

合計で言うことができます：AIはロジスティクスの競争的要因です。早期かつ賢明に投資する場合は、コストリーダーシップを取得したり、サービスリードを達成したりできます。一方、待っている企業は、長期的に非効率的に働き、市場シェアを失うリスクがあります。それにもかかわらず、紹介は些細なものではありません。説得力のあるビジネスケース、優れた計画、そして多くの場合、戦略的なコースに関するものであるため、経営陣の支援も必要です。

に適し：

効率的な計画と実装：AI、ロボット工学、最新のストレージ構造における自動化

地域の違い：ドイツ、EU、米国、日本

倉庫ロジスティクスにおけるAIの発展と拡散は、経済状況、技術の先駆者、政治的枠組みの影響を受け、地域的に異なります。重要な地域を見る：

ドイツとEU

ドイツでは、物流業界は伝統的に非常に重要であり、比較的革新的であると考えられています。調査によると、ドイツの物流企業の22％がすでにAIを使用しており、さらに26％がこれについて具体的な計画を持っています。ドイツの企業は、特に需要予測、販売計画、輸送の最適化の分野で、ドイツ企業KIが役立つと考えています。ただし、ドイツの倉庫の約20％が現在自動化されています。これは、大多数が依然として主に手動プロセスで動作することを意味します。多くの場合、課題はシステムの複雑さと熟練労働者の不足にあり、これにより、新しいテクノロジーの実施が阻害されます。それにもかかわらず、ドイツ企業はプロセスを最適化し、競争力を維持するためにAIに強く投資しています。

政治的には、ドイツと欧州連合の両方がAI技術を大幅に促進しています。ドイツはAI戦略を開始し、数十億の研究を提供しました。 Fraunhofer Institutes（DortmundのIMLなど）などの機関は、ロジスティクスのAIソリューションをターゲットにしています。業界4.0やロジスティクス4.0などの用語は、AIが重要な役割を果たしているビジョンを構成しています。 EUは、Horizon EuropeやSpecial Support Projects、AI、Robotics in Industryなどのプログラムを進める予定です。同時に、ヨーロッパでは、倫理的ガイドラインと規制Keyword EU委員会と欧州AI規制プロジェクト（AI法）に注意を払います。これは、AIが信頼できる安全で安全に使用されるようにすることを目的としています。これは、物流（たとえば、従業員データのデータ保護、自律システムの安全基準）でも重要です。

アメリカ合衆国

米国は、AIを強く推進するGoogle、Amazon、IBM、MicrosoftなどのAIの研究とAIの研究と調達の長いリーダーでした。しかし、倉庫物流の実践では、米国はヨーロッパよりもそれほど自動化されていません。米国の倉庫の約20％のみが高度に自動化されていると推定されています。しかし、米国での人件費が高く、労働力の不足が増加しているため、自動化への投資が大幅に増加しています。 Amazon、Walmart、UPSなどの大企業は、AIベースのシステムを実装し、ドラフト馬として機能します。米国は、グローバルな競争に遅れないようにAI技術が必要であることを認識しています（特にアジアと比較して）。

政治的には、米国には他の優先事項があります。ここでは、民間投資とイニシアチブが支配しています。州の資金はEUや中国よりも中心的ではありませんが、防衛省またはエネルギー省によるプログラムが間接的にAIの研究を支援しています（例：自律的な車両の場合、物流も利益をもたらします）。ただし、最近では、AI戦略も全国的に議論されており、特に産業基盤を強化するために議論されています。全体として、アメリカ企業は物流においてAIを実用的に運転していますが、政治はゆっくりと国際的に追いつくための枠組みを作成しようとしています。

日本

日本はロボット工学と自動化の先駆者の1つです。産業（たとえば、自動車生産）のロボット密度は、10,000人の労働者あたり399のロボットであり、世界中のトップにいます。しかし、倉庫物流では、日本はこれまでより控えめになっています。従来の作業方法と人間の仕事に対する高い評価は、長い間、倉庫の自動化が比較的低いままであるという事実につながりました。しかし、日本は鋭い人口統計上の問題に直面しているため、現在は急速に変化しています。若い労働者は少なくなり、法定労働時間制限により、企業は生産性を維持するために自動化ソリューションを設置するように強制します。したがって、ますます多くの日本企業が現代のAIベアリングソリューションに目を向けています。政府はこれを積極的に促進しています - 物流などのサービスセクターでのロボットの使用を対象とする「新しいロボット戦略」があります。

さらに、日本は、AIが社会的課題（老化社会など）を概説することに遍在する超ネットワークの社会である社会5.0の概念を広めています。これに関連して、たとえば、自動配送トラック、ロボットベースの充電および荷降ろしシステム、およびAi-Optimizedのサプライチェーンが機能します。すでにドライバーレスフォークリフトとAI制御のコンベアシステムを装備した日本の物流センターを見ています。したがって、日本は少し後に始まりましたが、キャンプとAIの使用での自動化は、今後数年間で突然そこに増加するはずです。文化的には、ロボットの受け入れは非常に高く、変化が容易になります。

中国と韓国（比較のため）

質問で明示的に要求されていなくても、一目は価値があります。中国はロボット工学とAIに積極的に投資しており、現在は産業用ロボットの世界最大の市場です。世界中のすべての新しいロボットの50％以上が中国に設置されています。中国政府は、この開発を補助して、サプライチェーンを近代化します。特に、eコマースブーム（Alibaba、JD.comなど）を通じて、中国は自動化された倉庫ソリューションで大きな推進力を発揮しています。一方、韓国は倉庫自動化の秘密のリーダーと見なされています。ハイテクの親和性とAIに依存するCoupangなどの企業のおかげで、キャンプの40％以上が自動化されています。そのような国は、テクノロジーを一貫して導入した場合に可能なことのベンチマークとして機能します。

ヨーロッパ（EU）全体

ヨーロッパは、例外を除いて - アメリカのレベルで動いています。ヨーロッパ内では、ドイツ、オランダ、スカンジナビアなどの国は物流の点で十分に位置付けられていますが、他の国ではやるべきことがあります。共同プロジェクト（データインフラストラクチャの場合はGaia-Xなど）と助成金により、EUは進捗を均一に促進しようとします。さらに、AIの分野には、輸送およびロジスティクスのためのAIの分野（たとえば、自動運転トラックの小隊、配達ドローン規制など）にあるEU全体の研究プロジェクトがあります。

要約すると、ドイツ/EUと米国は、キャンプでの実際のAIの使用において依然として比較的等しいです。アジアは不均一です。中国と韓国は、強制使用を通じて非常にはるかに進んでいます。地域の政治と資金調達プログラムが主要な役割を果たしています。中国やヨーロッパが州から強く推進している一方で、民間部門は米国で運転しています。最終的に、誰もが観察します：良い解決策は国際的に取り上げられます。したがって、特定の収束が予想される可能性があります - ウェアハウスロジスティクスはグローバルであり、成功したAIの概念（「Amazon Way」またはAlibaba Robots）は世界中に広がります。

自動倉庫2050：ビジョンが現実になります

AIと機械学習を備えた倉庫物流の未来を検討すると、さらにエキサイティングな開発が約束されています。何度も何度も落ちる用語は、「スマートウェアハウス」であり、ほぼ完全にデジタル化されたインテリジェントなキャンプです。このような将来のシナリオでは、すべてのシステムとマシンが互いに通信します（キーワードのインターネット、IoT）。 AIは、これらのネットワーク化されたデバイスを制御する脳を形成します。 2050年には、ほぼすべての日常的なアクティビティが自動化されている倉庫を想像できます。自動運転車が宣伝された、ロボットのピッキング、在庫（カメラで棚を認識するなど）、AI Systemsはすべてをリアルタイムで監視します。

に適し：

倉庫物流のさらなる開発と新しい最適化：倉庫、自動化ロボット工学、AIの新しい効率の時代

潜在的な開発

私たちは、AIがロジスティクスでできることの始まりのみです。将来、自己学習アルゴリズムは、ストレージ複合体全体をリアルタイムで最適化することができます。製品ミックス、注文状況、または予期せぬイベント（突然の境界閉鎖や原材料不足など）に動的に適応することができます。生成AI（Chatgpt＆Co。で知られる）は、サプライチェーンの障害の代替シナリオを設計するなど、計画プロセスの計画に役立ちます。ロボット工学はおそらくより多用途です。今日、特定のタスクに特化したロボットがあります。将来的には、ヒューマノイドロボットまたは非常に柔軟なロボットシステムが倉庫で機能し、さまざまなタスク（握り、持ち運び、運転）を引き受けることができました。最初のアプローチ（ウェアハウスヘルパーとしての2つの足のロボット）は、すでにテストされています。

ヒューマンマシンのコラボレーションもさらに洗練されています。 Cobotsは、保護ケージのない人々と緊密に連携することができ、AIはすべての倉庫作業のパーソナルアシスタントとして機能する可能性があります。たとえば、拡張現実を持つデータメガネを使用して、従業員に関連するすべての情報（ストレージスペース、次のステップ、警告）をリアルタイムで示しています。 AIサポートされたウェアラブルは、セキュリティを監視することもできます（たとえば、フォークリフトが近くにあるときにブレスレットが振動する）。これらはすべて、労働条件を改善し、エラーや事故をさらに減らすのに役立ちます。

もちろん、途中で課題や倫理的な質問もあります。頻繁に議論される懸念は仕事の質問です。倉庫でますます自動化されている場合、倉庫労働者はどうなりますか？短期的には、特定のアクティビティを省略できます。たとえば、ロボットがこのタスクを引き受ける場合、手動ピッカーが少なくなります。研究は、特に単純で反復的な活動において、人間の仕事の減少を予測しています。しかし、新しい役割もあります。AIは新しい仕事も生み出します - 他の仕事だけです。将来的には、ロボット工学のメンテナンス、データ分析、またはAIシステムサポートの専門家が将来ますます必要になるでしょう。したがって、物理的なルーチン作業は減少しますが、技術的なノウハウの要件が増加します。企業は、AIベースの環境で理にかなっているため、従業員を訓練および訓練する必要があります。興味深いことに、一部の企業は、自動化により、ビジネスが成長したため、より多くのスタッフを拡大および雇うことができると報告しています。マシンは必ずしも全体として仕事をするわけではありませんが、多くの場合、単調でストレスの多い部分のみを受けます。その後、人々はより資格のあるタスクを引き受けることができます。

マンに対するマン？倉庫でハイブリッドソリューションが支配する理由

倫理的側面は、データ保護と透明性にも影響します。倉庫のAIは、従業員のパフォーマンス（ピックアップ率、運動パターン）や環境の監視など、多くのデータを収集します。ここでは、プライバシーを維持し、フレームワークの職場での監視を維持するために、個人データを慎重に処理する必要があります。 AIが行う決定は理解できる必要があります - たとえば、アルゴリズムが従業員がどれだけの稼働すべきかを指定した場合、公平性を確保するために透明な基準が必要です。これに関連して、EUは、説明可能で公正で信頼できる信頼できるAI-アルゴリズムを強調しています。

別のトピックはセキュリティです。自律ロボットとAIシステムは、人間に危険がないように設計する必要があります。これには、技術的な基準とテストが必要です（たとえば、自己ドリビングフォークリフトは、人が邪魔をしている場合は100％確実に停止する必要があります）。サイバーセキュリティもより重要になりつつあります。ネットワーク化されたキャンプがハッカー攻撃の目標である可能性があるため、AIシステムは操作から保護する必要があります。

将来のビジョンでは、マシンだけがアクティブであるため、夜間に照明せずに機能する完全に自律的なキャンプを想像することさえできます。人々はむしろ制御機能を引き継ぎます。しかし、予期せぬ状況で柔軟性と問題を解決する能力を確保するためだけの場合、人々は予見可能な将来の中心的な要素のままです。したがって、ハイブリッドソリューション（Human + AI）は、今後数十年の方法でなければなりません。

倉庫物流の将来：なぜAIが不可欠になっているのか

実際の実装には課題もあります。多くの企業は、AIを導入する方法の問題に直面しています。標準が欠落しており、プロバイダーのジャングルがあり、成功は優れたデータ品質に依存します。データが悪いまたは不完全なデータがある場合、AI（ "Garbage in、Garbage Out"）で良い結果が得られません。異なるシステム間の相互運用性（たとえば、倉庫のAIと輸送管理のAI）は、継続的なインテリジェントなサプライチェーンが実際に作成されるように保証する必要があります。

それにもかかわらず、傾向は明らかです。AIは倉庫物流においてますます重要になっています。 10年後には、今日のパイロットプロジェクトの多くがもちろん日常生活の一部になります。今日開始する企業は貴重な経験を積み、ソリューションを拡大することができます。多くの国の政治は、ロジスティクスが経済全体の重要な分野であることが認識されているため、この開発を促進しています。

倉庫ロジスティクスにおけるAIと機械学習の統合は、すでに効率と速度に目に見える成功から始まっています。投資とスイングが必要ですが、コスト削減からより良い顧客サービス、新しいビジネスモデルまで、膨大な機会を提供します。ベストプラクティスがグローバルに採用されるため、地域の違いは時間とともに小さくなります。将来は、人々と機械が密接に協力する、さらにインテリジェントで、大部分が自動化された倉庫物流を約束します。同時に、私たちは変更に責任を持って対処する必要があります - 従業員を私たちと一緒に連れて行き、技術を安全に設計し、倫理的なガードレールに準拠しています。これが成功した場合、私たちは過去から知っているものよりもはるかに効率的で、柔軟で、抵抗力がある物流の世界に直面しています。