5年以上前(2015年3月23日)、私たちはネットワーク型物流センターに関するこの記事を公開し、「イントラロジスティクス4.0」と名付けました。それ以来、何が起こったのでしょうか?記事の内容は変更していません。今でも関連性があり、新しい情報で更新されています。新しい情報は 青色で強調表示しています 。
技術革新はイントラロジスティクスにとどまりません。IT分野の急速な発展に伴い、今後数年間で、増え続ける注文量をより効率的に処理するための新たな概念とソリューションが求められるでしょう。しかし、これは発展のほんの始まりに過ぎず、中期的には イントラロジスティクス4.0 とは、倉庫システムの完全なITネットワーク化を指します。
現在、物流の発展に大きな影響を与え、それを加速させる要因は主に 3 つあります。
1. 国際的な情報流通が継続的に増加しています。世界中で理想の商品を探し、注文し、輸送を手配する――これらすべてがマウスをクリックするだけで可能になりました。データ交換の加速に加え、この発展は倉庫物流にも大きな影響を与えており、特に増加する商品の流れをいかに効率的に受け入れ、処理するかという点において重要です。
2. 世界経済のグローバル化の進展は、地理的に離れた市場参加者のさらなる収束につながる。情報と商品の交換が活発化し、物流企業にとっては、多様な産地と種類の大量の貨物を取り扱うことを意味する。
3. 企業がコア業務にますます注力するようになるにつれ、コア業務以外の分野のアウトソーシングがさらに進んでいます。多くの企業にとって、イントラロジスティクスはそのような分野の一つであり(キーワード:3PL)、その結果、物流業界において、これらの業務を企業から引き受ける全く新しいプロバイダーが出現しています。
これら3つの影響要因と密接に関連しているのは、進行中のITの発展であり、これは中期的に物流プロセスの変革につながるでしょう。物流チェーンを構成するオブジェクトは、現状では未だに未だに相互接続されていないか、あるいは未だに未だに未だ接続されていない状態ですが、近い将来、膨大な情報、すなわちビッグデータによって商品の流れが制御される包括的な物流システムを構成する、完全に自動化された構成要素へと進化していくでしょう。.
ビッグデータでプロセスをより効率的に
物流部門は、2013年には売上高2,300億ユーロ、従業員数約290万人を擁し、既にドイツで第3位の経済部門となっています。この部門の成長率は、経済全体の約2倍です。この発展を阻む大きな障害となっているのは、部分的に老朽化した交通インフラです。これらのインフラは、急速な経済回復とそれに伴う需要に対応できていません。例えば、老朽化した高速道路橋や、港湾の過密化が挙げられます。港湾では、船舶が最終的に処理されるまで数日間も停泊していることがあります。.
このようなボトルネックを解消するには何年もかかる場合があります。より迅速なアプローチは、関係者により良い情報を提供し、交通の流れをより効率的に管理することで、そもそもこのような渋滞が発生しないようにすることです。イントラロジスティクス企業も、この情報を活用して入出荷量をより正確に計算できるため、この進歩の恩恵を受けています。.
いわゆるIoT モノのインターネット) (電子センサーをますます多くの日用品に統合すること)により、市場参加者は位置情報、気象条件、商品状態などのデータを交換して、商品の流れを最適化できるようになります。この膨大な量のデータを処理するために必要なITインフラは現在開発中で、急速に増加するビッグデータの分析を容易にすることを目指しています。
物流分野では、すでに多くのビッグデータ活用事例が見られ、特に運送会社による車両管理に活用されている。その主な目的は、車両の稼働時間を短縮しつつ、同時にダウンタイムを最小限に抑えることである。今後は、 内で 、ビッグデータの活用が特に重要な役割を果たすようになるだろう。
ソフトウェア制御の倉庫管理システムは、倉庫に新しい商品がいつ到着するかを常に正確に把握しています。この情報は、新しい商品の取り扱いに必要なリソースを割り当てるために使用されます。つまり、さまざまな部品のさらなる処理に適した、空きがありかつ最適な場所に位置する保管エリアが特定され、人員と機械が配置されて、商品の受け入れ場所から動的な保管システムへの輸送が行われます。 現時点では なぜなら、プロセスの自動化が進むにつれて、倉庫業務における人的労働の割合はさらに減少すると予想されるからです。
情報技術の性能向上は、少なくともこの要因の一部を占めています。10年前は従来型の棚が主流でしたが、半自動、あるいは全自動の倉庫や保管リフトが多くの分野で普及しています。これらのシステムの活用により、保管、取り出し、ピッキング、そして受注処理は、通常、人力で行う場合よりも迅速かつ正確に、そして中期的にはより費用対効果の高い方法で実行できます。これは、商品の流れを効果的に管理する高度なソフトウェアソリューションの活用によって可能になっています。.
Amazonは長年にわたり自動化に全力で取り組んでおり、ロボット工学への取り組みを推し進めています。自律型電力供給と組み合わせることで、これらの取り組みはAmazonの将来に向けた重要な優先事項となります。5年前には私たちの視野に入っていなかった、自律型電力供給です。グリーン物流やエネルギー効率といったテーマは、環境保護と省エネの観点からは懸念材料でしたが、戦略的な経済優位性やブランドの保護・拡大という点では、まだ焦点にはなっていませんでした。しかも、これはグリーンディールやフライデーズ・フォー・フューチャーといった政治的な問題が浮上する前のことでした。.
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日本では、完全自動化は長らく議論の的となってきた。これは、都市化や高齢化・人口減少といった問題と密接に関係している。RFID技術の普及をはじめとする様々な取り組みは、日本が既に未来に向けて準備を進めていることを示す一例だ。そして、ファーストリテイリングは、グローバルなイントラロジスティクス市場のリーダーである ダイフクと共同で、 国内外にある全78の倉庫の完全自動化を推進している。この計画には9億1700万米ドルの投資が予定されている。
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ダイフクは、自律型小売システム(ARS)によって、マルチチャネルやオムニチャネルに続く次の論理的なステップとして、eコマースやノーラインコマース、ユニファイドコマースにおける物流の自動化と自律化の分野で新たなマイルストーンを打ち立てました。
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物質の流れを加速する輸送ロボット
次のステップは、マテリアルフローのインテリジェントな自動化です。これにより、倉庫からワークステーションや生産エリアへのアイテムの輸送が迅速化されます。主な目標は、倉庫管理、出庫、組立、生産をインテリジェントに統合し、保管、生産、組立エリア全体にわたる完全自動化されたマテリアルフローを実現することです。これは、倉庫に「セルラー輸送システム」を導入することで実現されます。これらのシステムは、レーザースキャナー、赤外線センサー、RFIDチップを搭載した自律走行車両の群で構成され、各車両は自律的に周囲の状況を認識し、それぞれの目的地まで自律的に移動できます。中央制御システムなしで、これらの車両は相互に輸送注文を交渉し、通行権ルールを確立し、倉庫内の現在位置に関するデータを交換します。各シャトルは情報を分散的に処理するため、制御システム全体は多数の仮想ユニットに分散されます。故障が発生した場合、車両群は自律的に反応し、問題を解決します。.
あらゆる自動化にもかかわらず、バッファーストックの概念は常に念頭に置く必要があります。COVID-19パンデミックは、危機時にはサプライチェーンの一時的な混乱を物流とイントラロジスティクスによって吸収する必要があることを示しました。.
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サイバーフィジカルシステムはさらに一歩進んだもので、互いに通信し、群知能の原理に基づいて動作するインテリジェントな輸送車両や貨物コンテナなどが含まれます。これらのシステムは、デバイスが自律的に動作し、タスクの割り当てや受諾を行い、必要な場所に商品を輸送するため、中央制御は不要です。
フラウンホーファー研究所の多大な支援を受けて開発されたこの技術は、当初、自律走行する輸送車両の構築に重点が置かれていました。現在、これらのセルラー輸送システムは、センサーとカメラを搭載したインテリジェントな輸送コンテナ(いわゆるスマートオブジェクト)と組み合わされています。これらのデバイスは、内蔵された3Dセンサーを用いて周囲の環境を認識し、例えば他の輸送ロボットとの衝突を回避するなど、リアルタイムで変化に対応できます。さらに、コンテナは内容物を常時監視し、必要に応じて注文処理を自律的に開始することも可能です。次の段階では、これらの自動アシスタントは、機械や人間に対して、自身に何が起こるべきか、あるいは次の処理ステップは何かを伝えるようになるでしょう。
将来的には、これらのユニットが群れをなして、人間の介入なしに倉庫内を自律的に移動できるようになるだろう。 今のところの は、これらの多数のデバイスを管理することだ。これらのデバイスは膨大なデータストリームを生成するため、最新のコンピューターを使っても、経済的に処理するのは困難である。しかし、 フラウンホーファー研究所 、必要な計算能力が数年以内に利用可能になると確信している。そうなれば、イントラロジスティクス4.0の飛躍的な発展を阻むものは何もなくなるだろう。
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主要産業のインフラをいかに確保するかが、将来にとって極めて重要になります。
ここでは特に次の 3 つの領域が重要です。
- デジタルインテリジェンス(デジタルトランスフォーメーション、インターネットアクセス、インダストリー4.0、モノのインターネット)
- 自立型電力供給(CO2ニュートラル、計画セキュリティ、環境安全)
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