マテリアルハンドリング機器全体の1%未満しか自動化されていないという事実を考慮すると、荷役作業にロボットを採用することは、ほとんどの倉庫にとってまだ「新しい」アプローチとなります。
技術的な進歩や複数の反復により、今日、革新的な企業は、手間のかからない(インフラ不要と考える)設置や堅牢な運用を保証することが可能になりました。ロボットは倉庫作業の時間とコストを削減する可能性がある一方で、最善の方法を採用し、導入後の最適化を図ることも同様に重要となってきます。
ロボット・プロジェクトの詳細に深く踏み込む前に、自動化の準備ができているかどうかを確認する簡単なチェックリストは非常に便利です。
どのような飛躍でもそうであるように、倉庫の自動化は企業にとって大きな前進であり、倉庫と企業の両方が移行に対して十分な準備ができているかどうか注意する必要があります。
ススエズ運河の交通渋滞のような青天の霹靂のような出来事が倉庫に影響を与えることはあっても、これらはほぼ制御不可能なことです。しかし、インダストリー4.0の実践を可能にすることで、倉庫の生産性を最適なレベルに維持できるだけでなく、外部要因をある程度相殺することも可能となります。
これらの「やるべきこと」と「やってはいけないこと」は、下準備を整え、解決すべき問題を特定するのに役立ちます。
やるべきこと
1/予想されるROIの研究
ロボットトラックは初期投資が高価ですが、非常に短期間で採算を取ることができます。予想される削減額を見積もる際には、より高い効率を達成するだけでなく、生産性を向上させる可能性もあることを念頭に置いてください。荷物の破損や事故の減少、時間の削減も、業務に役立つ追加的な要素となります。
これらのロボットが倉庫に設置される前に、何をどれだけ削減できるかを知っておくことが理想的です。見積もりが出せない場合は、ROI計算機で5分以内に計算できます。
2/ドミノ効果をもたらすプロセスの自動化
どのプロセスを自動化すべきかを知ることは、自動化プロセスの成功を左右します。
単純で反復的なタスクは、自動化の第一歩として最適です。付加価値の低いタスクからオペレーターを解放し、別の場所でトレーニングすることが可能となるからです。
しかし、倉庫内の他の機能に影響を与えるプロセスを自動化することは、最も重要となります。例えば、第1ステーションから第2ステーションへの荷物の移動(オペレーターの不足や一般的な業務の遅れなど、さまざまな理由による)が遅れている場合、マテリアルフローを自動化しないと、全体的な生産性が不必要に低下することにつながります。
したがって、最初のタスクをシンプルにするだけでなく、最大限のアウトプットが得られるような焦点を当てる必要があります。
3/イノベーターや競合他社から学ぶ
業界、あるいは競合他社の進化を研究することで、自ずと成長することは言うまでもありません。必ずしも同じ方法を採用する必要はありませんが、マテリアルフローに付加価値を与えるような業務の種類を特定することが重要です。
業界をリードする企業はテクノロジーをいち早く導入することが多く、自動化によって競争上の優位性を獲得することは大きな賭けとなるでしょう。自動車業界、3PL/物流センター、電子商取引大手のリーダーたちは、ロボット化を取り入れることで効率化を図ってきました。
4/既存の業務を補完するロボットを特定する
重要な要素は、既存のオペレーションと相性の良いロボットを見極めることです。リフレクターやワイヤーガイダンスのような経路追従インフラを必要とするロボットや従来のAGVは、硬直的で、一般的にほとんどの倉庫エコシステムを補完しないため、今日の運用環境では避ける必要があります。
例えば、ジオ・ナビゲーション・ロボットはインフラ不要で、WMS/ERPシステム、自動ドア、サード・パーティーの物流の場合はコンベアやストレッチ・ラッパーとシームレスに統合可能です。
さけるべきこと
1/労働力の不適切な配分
自動化を検討する際には、人とロボットが共存し、共に働く「コボティクス」の概念を受け入れるよう注意する必要があります。忘れてはならないのは、自律型ロボットは既存のマンパワーを置き換えるためにあるのではなく、むしろマンパワーと協働して低付加価値の業務を引き継ぎ、創造的な業務や高付加価値の業務に集中できるようにするものだということです。
手作業をすべてロボットに置き換えることで、マテリアルハンドリングの効率は向上しますが、工場全体の効率は必ずしも向上しません。労働力の配分の誤りは、新興企業が注意しなければならないことの1つです。自律型ロボットは人の監視を最小限に抑える必要がありますが、包括的な環境で配置された場合に最も効果的に機能します。
2/動向>適性
モバイルロボットか、それとも自律型高所作業ロボットか? 1つを選ぶにしても、積載量やその他の技術的要因によって複数の選択肢があります。
避けるべきことの1つは、業界の動向だけに流され、適切でない、あるいは主要なペインポイントを解決しないロボットの採用を検討することです。例えば、一般的な倉庫ではパレットを水平方向と垂直方向に移動させますが、その両方ができる自律型ロボットが理想的なソリューションとなります。倉庫の自動化は画期的なことであり、ニーズに合ったロボットを見極めることが重要です。
ヒント：貴社のオペレーションを最適化し、適切なロボットトラックを提案できるソリューション・プロバイダーを探しているのであれば、製品範囲とお客様評価の両方で幅広いポートフォリオを持っているサプライヤーを検討してください。
3/デプロイ後の最適化を怠る
自動化の最終段階はロボットの配備ではありません。実際、それはプロジェクトの最終段階に過ぎないのです。
しかし、自動化の利益を得るためには、定期的な最適化と分析を行い、KPIと同期していることを確認する必要が求められます。マテリアルフローに変化があったとしても、倉庫内の条件がロボットの稼働に有利な状態に保たれるように注意が必要です。最適な条件下では、自律型ロボットのパフォーマンスは利益をもたらし、将来の拡張性の根拠となります。
生産性と業務効率の向上に関して言えば、成功の鍵は2つあります。選択したロボットと、それを実現できる統合のレベルです。
