人のいない倉庫物流は来るのか？

公開日: 2017 年 7 月 7 日 / 更新日: 2021 年 9 月 27 日 - 著者: Konrad Wolfenstein

自律型倉庫物流 – 画像: Suwin|Shutterstock.com

デジタル化、自動化、ネットワーキングというメガトレンドは、私たちの日常生活のプロセスを形作ります。 同時に、それらは絶え間ない革新を通じて技術を常に進歩させる先進工業国の経済力にとって重要な要素でもあります。 ハードウェアはますます精密になり、ソフトウェアは年々強力になっており、ますます多くの分野で人間の専門家の仕事を行うシステム ソリューションが可能になっています。 物流もこの影響を受けており、私たちは無人のキャンプの時代に直面しているのではないかという疑問が生じます。

多くの人にとって、ロボットは日常生活に不可欠な部分となっています。 産業用ロボットの使用は、製造業界では長い間標準となってきました。 ここでは物流がまだ追いつく必要がありました。 その主な理由は、ロボットが多かれ少なかれ盲目であり、聴覚障害があるためです。 力が足りないのではなく、人間としての感覚が欠けているのです。 そして、倉庫内でスムーズに機能するためには、将来の世代のロボットはまさにこれらの感覚を習得する必要があるでしょう。

特に異質な物体のグリップには依然として問題があります。 それにもかかわらず、倉庫ではロボットがますます頻繁に使用されています。 ジョーンズ ラング ラサールが欧州の物流専門家 200 名を対象に実施した調査によると、約 50% がすでに倉庫内で自動化テクノロジーを使用していると回答しました。 このうち 55% はすでにロボットを使用しています。

ロボットが物流を変える

そして市場は動き続けます。 これは特に物流業界の急成長​​とそれに伴う労働者不足によるものです。 精度、速度、動作時間の点で自動化プロセスのパフォーマンスが向上していることも、ロボットへの傾向が見られるもう 1 つの理由です。

Kiva ロボット (出典: Amazon Robotics)

疑いの余地はありませんが、ドローンやロボットによる玄関先への自動配達など、完全に自動化された倉庫が完成するまでには、まだ長い道のりがあります。 ただし、開発の始まりはすでに見えて。 インターネット大手のアマゾンは、Kiva ロボットを統合することで再び進歩を遂げています Kiva を使用すると、商品は自動的にピッキング ステーションに輸送されるため、スタッフが歩く必要がなくなります。 現在、アマゾンの配送センターにはアジャイルユニットが1万3000台以上あると言われている。

ピッキングロボットが倉庫作業員の仕事を引き継ぐ

Amazon の Kiva システムに加えて、イントラロジスティクスにおけるロボットのアプリケーションの範囲を拡大し続ける開発が他にも数多くあります。 2 台のロボットを組み合わせたピッキングは、米国企業Fetch Robotics。 二人は独立して注文を完了し、車輪を使って倉庫内を自律的に操縦します。 フェッチ モデルは、伸縮可能なグリッパー アームを使用して、注文された商品を棚から取り出します。 彼のパートナーである Freight には、商品を入れるカゴが装備されています。 バスケットが満たされるか、注文が処理されると、商品はピッキング ステーションに輸送されます。 倉庫作業員は商品をさらに処理するためにまだここで待機しています。

Magazino はより高度なアプローチを追求しています。 Fetch と同様に、行内を独立して移動し、注文が完了した後に商品をピッキング ステーションに運ぶためにピッキング リストを処理します。 そこでは別のマガジーノロボットが使われている。 これは、スキャナーとカメラを使用して配送された商品を受け取り、商品を識別して、出荷または次の生産段階に向けて準備します。 両装置を併用することで、従来の棚棚倉庫を無人で管理することが可能となります。 しかし、電子ヘルパーの使用が意味があるのはそれだけではありません。自動保管システムもピッキング ステーションの使用から恩恵を受けることができます。 これらの配送システムでも、ロボットを通常の梱包ステーションではなく取り出し口、つまり倉庫作業員が以前立っていた場所に組み込むことができます。

Rethink Solutions のロボット ソリューションである Baxter は、ロボットのみを使用するのではなく人間と機械の安全なコラボレーションに基づいています。 従来の産業用ロボットとは対照的に、バクスターは人間と密接に対話する協調ロボットの世代に属します。 センサーとカメラ技術を使用して、常に周囲をスキャンし、人が近くに近づくとすぐに速度を落とします。 彼はまた、カメラの目を使って物体を識別し、掴みます。

人間と機械のコラボレーションにおける中間点

倉庫内のドローン (出典: リンデ・マテリアル・ハンドリング)

これらのアプローチはすべて、人間の労働力がすでにどの程度代替できるかを示しています。 ただし、これらのソリューションには通常、ストレージ テクノロジーへの多額の投資が必要です。 これが、物流業者が人間とロボットの併用を促進するシステムへの依存を強めている理由の 1 つです。 人をサポートするのは必ずしもロボットシステムである必要はありません。 現在、場所に関係なく倉庫プロセスを制御するために使用できる幅広いリモート ソリューションが存在します。 これらのプロセスをモバイル ハンドヘルドで処理することは、現在では広く普及しています。 別の例としては、在庫レベルを管理するためのドローンの使用が。 操縦可能な航空機は職場の従業員によって制御できるため、在庫を確認するために必要な長距離の移動が不要になります。 無人搬送システムに加えて、これらのテクノロジーにより、倉庫に入所する従業員の数も確実に減ります。

イノベーションをさらに後押しするのは、仮想開発の普及拡大によってもたらされる可能性があります。輸送車両や前述の倉庫ドローンの制御など、倉庫内の多くのタスクは、仮想現実ソリューションの助けを借りて最適化できます。 VR メガネを着用することで、従業員は手を自由にして追加の活動を行うことができるほか、すべての関連情報をメガネのディスプレイに直接受け取ることができます。 このアプローチはまだ比較的新しく、個々の要件が大きく異なるため、 VR を導入する、このトピックに精通し、企業に重要な支援を提供できる

結論

専門家によると、社内物流におけるロボットの使用が増えることで、生産性が大幅に向上するとのことです。 さらに、人件費要因の重要性が大幅に低下するため、物流企業の立地戦略にも影響を与えるだろう。 したがって、それはもはや「もし」という問題ではなく、「いつ」という問題だけのようです。 ロボットが物流に普及するまで。