ロボットではなく意思決定による倉庫の利点

 

3PL、小売業者、e コマース運営者は、サービス レベルの逼迫、労働圧力、予測不可能な需要に直面しているため、自動化の価値は移動の削減から業務全体の調整へと移りつつあります。 Ocado Group、Ocado モバイル ロボット システム担当副社長、Mike Harris (写真、下) 著

倉庫オペレーターには技術が不足しているわけではありません。彼らは、つながりのある意思決定が不足しています。

自律移動ロボットは歩行を軽減し、ピッキングの生産性を向上できることがすでに証明されています。しかし、旅行をなくすことは課題の一部にすぎません。注文、労働、混雑、例外にはインテリジェントな調整が必要です。ピッキング、補充、返品、仕分け、発送は、偶然同じ屋根の下にある 5 つの個別のプロセスではなく、単一の連続したフローとして動作する必要があります。

 

これらの決定がシステムやチーム間で断片化されたままである場合、自動化は単にボトルネックを移動するだけです。ロボットが依存しているパレットがまだドックで待機している場合、またはロボットが作成したばかりの例外が監督者のリストに未解決のまま残っている場合、より速くピッキングするロボットはほとんど役に立ちません。

そのため、倉庫自動化の次の段階は、オペレーターが導入するロボットの数によって定義されません。それは、操作が人、ロボット、タスク、ワークフローをどの程度インテリジェントに調整するかによって定義されます。

 

タスクの実行からオーケストレーションまで

多くの AMR システムは、タスクを受信して​​効率的に実行するように設計されています。それは価値をもたらしますが、最も重要な運用上の決定は他の場所、多くの場合倉庫管理システムや監督者に任せられ、ロボットの活動と運用上のニーズを調整することになります。 Ocado IQ を利用した Chuck AMR は、異なるアプローチを採用しています。

Ocado IQ は、注文の緊急性、ピック場所、利用可能なリソース、作業負荷、混雑などの要素を継続的に評価します。状況の変化に応じて作業をグループ化し、優先順位を付け、再割り当てします。このシステムは単にロボットを次の場所に誘導するだけではありません。操作が次に何をすべきかを決定し、その答えが変わるとすぐに調整します。

Ocado IQ アプリは、同じシステム主導のロジックを、中二階、高い棚、かさばる商品ゾーンなど、手動で手の届きにくいエリアに拡張します。 Bridge により、スーパーバイザーは、ピック率、キュー、優先順位の追跡、フリートの可用性、混雑、サービス レベルのパフォーマンスなど、オペレーション全体にわたるリアルタイムの可視性を得ることができます。

 

これらの機能を組み合わせることで、Chuck はポイント ソリューションから調整されたフルフィルメント システムの一部に変わります。そのコーディネートの価値は、日々のフロアの動きに最もよく表れます。

 

スリム化されたフリートがフロア上でどのように感じられるか

より小型でスマートなフリートは、単に資本コストが低いだけではありません。同じ通路を争うロボットの数が減れば、混雑が緩和され、アイドリングが減り、ニアミスや衝突が減ります。フロアではなく作業に合わせたサイズのフリートでは、必要な充電器と駐車場も少なくなり、そのスペースを業務に割り当てられます。その結果、床がよりスムーズに、より安全に、より予測通りに動作するようになります。これは、床が空になったからではなく、床上のすべてがより懸命に機能するためです。

 

3 つのまったく異なる課題に 1 つのプラットフォームで対応

3PL にとって、変動性はビジネス モデルです。顧客が異なれば、注文プロファイル、季節パターン、ワークフロー、サービス レベルのコミットメントも異なります。自動化プラットフォームは、新規顧客やピーク期間をすべて別のテクノロジー プロジェクトに変えることなく、その複雑さをサポートできるように十分に構成可能である必要があります。

 

小売業者にとっての課題は、オムニチャネルの調整です。配送センターは、店舗での補充、消費者への直接注文、市場でのフルフィルメントと返品を同時にサポートする場合があります。 1 つのワークフローを単独で最適化するだけでは、もはや十分ではありません。

 

e コマース事業者にとって、決定的なプレッシャーは変動性とスピードです。注文量は急速に変化し、配送業者の締め切り時間は容赦なく、一般的な例外によって作業の流れが中断されることは許されません。運用の現実は異なりますが、要件は同じです。つまり、静的なタスク リストや手動の再計画に依存するシステムではなく、継続的に適応するインテリジェント システムです。

 

混合倉庫に混合ピッキング方法が必要な理由

倉庫は単一の均一な環境ではありません。広い通路と狭い通路、動きの速い商品と遅い商品、密集したピックフェイスとまばらなピックフェイス、中二階、そして時間ごとに変化する交通パターンが含まれています。 1 つのロボットの動作をあらゆる場所に適用すると、必然的に妥協が生じます。

チャックは、通路ごとに構成された 2 つのインテリジェント ピッキング モードをサポートしています。スイープでは、アソシエイトは 1 台のロボットを使って通路を移動します。集中的なペアリングで、狭い通路での交通の流れを秩序正しくピッキングし続けます。 Rendezvous では、複数のロボットが高速通路沿いの制御されたポイント (渋滞や障害物がない) に配置されるため、従業員はある割り当てから次の割り当てに真っすぐに移動できます。

重要なのは、これらのモードが同時に動作することです。この動作は通路に属し、1 台のロボットが移動に合わせて適応し、狭いスイープ通路で仲間と緊密にペアを組み、その後広い通路でランデブーに移行します。ボットは単一のモードに結び付けられることはなく、フロアのどの部分も 1 つの動作に対して柵で囲まれることはありません。

統合されたピックからライトへのガイダンスにより、即座に視覚的なフィードバックが得られ、すべてのピックを指示し、スピードと正確性を確保します。

 

AMR プラットフォームを評価するためのより良い方法

AMR カテゴリは急速に成熟し、通信事業者は市場で実質的な選択肢を得ることができました。それは良いことですが、同時に評価基準も成熟する必要があることを意味します。導入速度、ロボット数、移動量の削減は、真にインテリジェントなプラットフォームと、適切に設計されたタスク実行プログラムを分ける問題ではなくなりました。-

Chuck は、人、ロボット、注文、手動のワークフローを 1 つのシステムとして調整するように設計されています。そのため、持続的なパフォーマンスの維持には、ただ単に荷物をある場所から別の場所に移動するだけでは不十分な、複雑な 3PL、小売、電子商取引の環境に最適です。

 

ロボットの数ではなく、インテリジェンスによってスケールする

需要が増加した場合、ロボットを追加することが解決策の一部になるかもしれませんが、それが戦略全体になるべきではありません。デフォルトではなく、作業に本当に必要なときにキャパシティを追加します。

 

そのため、Chuck フリートはレイヤーで構築されています。毎日のベースライン用のコア ボット、忙しい月曜日やプロモーションのイベントなどの通常のスパイク用にオンになっているフレックス ボット、そしてブラック フライデーなどの計画するイベント用のピーク ボットです。需要に合わせて意図的にスケールアップするため、平均火曜日のピークサイズのフリートのコストや混雑を招くことはありません。-

これは、基盤となるプラットフォームがスケールに合わせて構築されている場合にのみ機能し、ロボットのカウントを開始する前に作業の割り当てと優先順位付けの方法が改善され、オペレーターが中断を伴う再プログラミングを行わずに容量を追加または削除できるようになり、出荷時の仕様に縛られるのではなく、新しいソフトウェア機能の恩恵を受け続けることができます。

 

Ocado モバイル ロボット システムは、手動のカート ベースのピッキングに比べて 2 ～ 3 倍の生産性を実現し、人件費を 50% も削減し、わずか 14 週間で稼働開始し、わずか 6 か月で投資回収を達成できます。{0}このプラットフォームは、これまでに 3PL、小売、電子商取引、製薬、アパレル業務にわたる 120 以上のサイトに導入されています。

 

次のフルフィルメント時代の勝者は、最も多くのロボットを導入した企業ではありません。彼らは、システムが最善の意思決定を下し、すべてのワークフローとすべてのシフトにわたってその決定を行動に移す企業となるでしょう。