電子商取引における予測物流

ほとんど注文していないのに、すでに玄関に

昨日購入、明日お届け：つい最近まで、注文商品を48時間以内にお届けすることは、オンライン小売業者が競合他社との差別化を図るための品質の証でした。しかし、翌日配送が普及し、一部の業者が当日配送を開始したことで、非常に短い配送時間は多くの顧客にとって当たり前のこととなり、明確に求められるようになりました。.

これまで、配送時間は自然的な制約に左右され、それをさらに延長するには多大な技術的努力が必要でした。分散型倉庫の包括的なネットワークの構築と輸送車両の増強に加え、予測物流は最適化のための重要な分野です。.

予測型配送の開発は、再びeコマースのパイオニアである Amazon。同社が持つ膨大なデータ量を考えれば、これは当然のことと言えるでしょう。Amazonのウェブサイトでは、あらゆる商品の閲覧、あらゆるページ訪問、あらゆるクリックが記録されています。この情報は、滞在時間の長さやページへの繰り返し訪問から潜在的な購入者の可能性を推測するアルゴリズムに利用されます。この分析手法は、新たに取得したデータから継続的に学習し、予測精度を着実に向上させています。一定の精度に達すると、Amazonは注文品のピッキング、梱包、出荷準備といった下流の物流プロセスを優先的に進めることが理にかなっています。顧客が最終的に「購入」ボタンをクリックした時点で、荷物はすでに準備されており、発送前にラベルを貼るだけで済む状態になっています。

しかし、Amazon が特許を取得した技術はさらに一歩進んでおり、個々の注文を超えて、確率計算を使用して顧客グループ全体をターゲットにしています。これにより、地域全体の購買行動に関する推測が可能になります。たとえば、ある都市で開催されるスポーツイベントを考えてみましょう。1 週間前に、参加チームのジャージを発送する準備が近くの倉庫で始まります。パッケージには、受取人の市または郵便番号エリアを示す住所ステッカーが貼られます。その後、アイテムはそこに輸送され、必要に応じて、予測された注文が実際に到着するまで、トラックまたは分散バッファ倉庫に保管されます。あとは、配送ラベルが完成するだけです。注文を受けるとすぐに、トラックが出発し、希望のジャージを配達します。.

予測倉庫物流

中央倉庫であれ、地域の緩衝倉庫であれ、迅速な配送の前提条件は、スムーズな商品ピッキングです。せっかくの時間的優位性を配送遅延によって失わないためには、高性能な物流ソリューションが不可欠です。そしてまさにこの点において、小規模なeコマース小売業者は、シアトルの巨大企業に対してスピード面で優位に立つチャンスを掴むことができるのです。.

ここでも、プロセスはプロアクティブに管理されます。例えば、制御ソフトウェアは、搬送システムまたはオーダーピッカーに割り当てられた作業計画に基づいて、ピッキング対象となる追加アイテムの保管場所の近くにある場合、後続のオーダーを割り当てます。その他の選択基準としては、RFIDチップやGPSデバイスなどの搭載位置センサーが挙げられます。自律型ロボットでは、デバイスが自律的に相互通信し、現在の位置または計画された経路に基づいて、どのモジュールがアイテムをピックアップするのに最適かを判断することで、予測制御が機能します。.

ソフトウェア制御であれ自律運用であれ、予測計画は倉庫内の移動経路を効率的に調整するのに役立ちます。つい最近まで、商品は従来のラック倉庫に保管され、そこから手作業で取り出され、出荷や生産のために長距離輸送されていましたが、現在では多くの企業で倉庫プロセスが完全に自動化され、並行して稼働しています。.

この自動化物流には、ピッキングステーションの近くに設置でき、高いスループットを実現できるコンパクトな保管ユニットが必要です。垂直バッファ保管システムは、その小型サイズと高いピッキング性能により、この課題を解決するソリューションとなり得ます。.

顧客への輸送

しかし、顧客への配送途中で荷物が渋滞に巻き込まれてしまうと、あらゆるアルゴリズム、分散型倉庫、最速のピッキング作業に何の意味があるでしょうか？ここでも、ビッグデータという形でテクノロジーが救世主となります。交通の流れが継続的に監視され、ドライバーには常に最適なルートが表示されます。 ハッソ・プラットナー研究所。彼らは最近、内部情報と公開されている交通関連データをリアルタイムで連携させるシステムを開発しました。このソリューションにより、物流会社は交通の流れを正確に予測できるようになります。このシステムは、ユーザー自身の貨物輸送車両からの最新情報と現在の交通データを組み合わせて分析します。これにより、トラックの1台が渋滞に巻き込まれているかどうか、どこで、どれくらいの時間巻き込まれているか、そしてそれが配送をどの程度遅らせているかを即座に把握できます。

しかし、このシステムはさらに多くの機能を備えており、交通渋滞が実際に発生する前に予測することができます。例えば、GPSデータから高速道路の車両数が増加していることがわかれば、渋滞が迫っていることを予兆することができます。同様に、気象情報からフェリーや飛行機の出発時刻を予測することも可能です。これらの情報を活用することで、計画ルートを事前に最適化し、顧客がオンラインで注文した商品をほぼ即座に受け取れるようになります。.

代替案として、この米国の巨大ウェブ企業、Amazonが再び選択肢となるかもしれない。同社は、少なくとも中期的には、配送ドローンを用いて上空から直接市場にサービスを提供する計画だ。Amazonにとって、これはドローン配送を活用してPrime Nowサービスを最適化する絶好の機会となるだろう。交通渋滞、混雑した道路、配送車両用の駐車場不足など、これらの問題はいずれも迅速な配送の妨げにはならない。.

企業経営陣はすでに無人航空機専用の空域の確保を求めている。これにより、配送ドローンは航空交通を妨害することなく、高度60～120メートルで運用できるようになる。技術的には、ドローンによる貨物輸送は大きな問題なく実現可能だ。カナダを含む各国で既に試験運用が行われている。現在、最大の障害となっているのは必要な規制当局の承認である。しかし、承認が得られれば、注文から30～60分以内の配送を実現する「プライムエア」はもはや夢物語ではなくなるだろう。問題は、このサービスに少なからぬ追加費用を支払う意思のある顧客は誰なのかということだ。しかし、アマゾンは独自のアルゴリズムで、その答えを既に持っているに違いない。