自動化の準備：収集すべきデータとその重要性

倉庫自動化の導入にあたって最も煩雑なステップの1つは、最も重要でもあります。それは、倉庫オペレーションの現状と今後期待される成長とを正確に反映したデータを収集するというステップです。非常に時間がかかるかもしれませんが、ロボティクス、その他のマテリアルハンドリング技術、ロジスティクス技術に投資する前に適切なデューデリジェンスを行う時間を確保していない企業にとって、このようなデータ収集は「買い主危険負担」への強力な対策となります。ここからは、計画を始めるときにベンダーやコンサルタントが確認しておくべき要件を紹介していきます。

ベンダーやコンサルタントがお客様に確認しておくべき要件

1.ユニットロードについて

ユニットロードとは、複数の最小在庫管理単位（SKU）で処理や輸送をするコストを減らすため、1つのユニットとして運ばれる大量のアイテムのまとまりを意味します。これらは通常、モジュラーサポートまたはパッケージ（箱、パレット、コンテナなど）にまとめられ、流動棚や倉庫内搬送機器などを備えた一般倉庫、予備倉庫、ピッキング倉庫といった作業場所で処理されます。

入荷後、ユニットロードは小さな要素に分割され、ピッキングと梱包を経て顧客に配送されます。自動化をする際には、商品が大きいのか小さいのかを把握することが重要です。一般的に、持ち運びができるような商品は小さい部類に入ります。一方、重量が大きいか、形が特殊であるなどの理由で持ち運びが困難なものは大型の商品です。各SKUの寸法データを把握することにより、分析がかなり容易になります。ベンダーやコンサルタントは、お客様の商品の寸法、重量、形状、壊れやすさ、ケース数量について確認しなければなりません。

2.スループットの要件について

注文番号、注文ライン、ユニット数、注文日といった注文データを共有することにより、ベンダーやコンサルタントはお客様の現状のオペレーションで達成した直近のスループットを評価できます。これらのデータポイントはピーク期間と平均的期間の両方をまたいでいる必要があり、通常は注文データの3ヶ月分です。将来を見据えた自動化ソリューションの導入を目指すなら、ベンダーにお客様のビジネスの成長目標を理解してもらう必要もあります。AutoStore™のようなソリューションの場合、これらのデータは倉庫に必要なロボットのタイプや数を決める際の判断材料にもなります。

3.保管要件について

商品を保管する環境について検討します。温度管理や冷蔵または冷凍が必要なら、このような条件下でも稼働できる自動化ソリューションは限られているので、早めに指摘しなければなりません。危険物や腐食性のある在庫品についても、自動マテリアルハンドリングに適しているか確認する必要があります。加えて、商品を隔離して特定のワークステーションで取り扱う必要があるかどうかを把握するため、在庫をセグメント化することも重要です。例えば、繊細な電子部品を販売する場合、倉庫システム内に専用の静電気対策ゾーンを設ける必要があります。

4.倉庫のレイアウトと構成について

施設の寸法、形状、天井高や、ドア、ドック、保管エリアの場所など、倉庫の詳細なレイアウトや構成について情報共有しましょう。ベンダーやコンサルタントはこの情報をもとにマテリアルフローの設計や技術の導入に最適な方法を特定できます。一点、重要なことがあります。新規拠点の場合、実施設計図を最終決定する前に、自動化システムの計画を練る必要があります。この段階から、建築士や技師がシステム統合コンサルタントやベンダーに参加するべきです。

5.注文品の特徴について

スループット要件の計算に加えて、ベンダーやコンサルタントは質問2から得られたデータから注文品のサイズ分布やABC構成を計算できます。販売の大部分を占めるSKUを知ることで、商品のスロッティングを最適化できます。効率的なフルフィルメント業務のためには効果的なスロッティングが不可欠であり、スロッティングを動的に管理する方法を理解することは、成功への足がかりになります。

6.現在使用している倉庫システムやインフラについて

コンベヤーシステム、AS/RS（自動倉庫システム）、 WMSなど、倉庫にある既存のシステムやインフラについての情報を共有しましょう。このデータは、ベンダーが自動化技術をどのように既存のシステムに統合できるかを判断するうえで役立ちます。

7.安全要件について

倉庫で守らなければならない安全基準や規制に関する情報を共有します。この情報により、要件を満たす安全で信頼性の高いシステムを設計・開発できます。

理論的証明か、実際的なシミュレーションか―お客様からベンダーやコンサルタントに尋ねるべき重要な事柄

お客様が確認しておくべき最後の要件は、設計のコンセプトを検証するために、理論的または実際的なシミュレーションを行うのかどうかです。システムプロバイダーは「1時間あたり1000ピック」など、機械的なピーク速度についてアピールすることがありますが、実際のピック速度はプロセスに左右されます。ある速度に到達するために、作業担当者が自動化機械で何をすることになるのか、どのようなボトルネックに遭遇する可能性があるかを含め、全体像を把握するようにしましょう。シミュレーションにより、設計が業務上のニーズを満たすかどうかが分かります。これらのシミュレーションでは、既存の業務に基づいて計算された入力データとともに、本番システムと同じソフトウェアを使用することが理想です。

AutoStoreが倉庫自動化のためにお客様に求める準備とは

AutoStoreでは、システムコンセプト設計要件フォームを使用して、倉庫の寸法とレイアウト、ビンの数と配分、注文構成、処理時間、求められるパフォーマンス、プロセスの詳細、シフト体制を正確に記録しています。このフォームにより、データ収集プロセスが補完され、利用可能なデータの不足を補うことができます。

データを分析した結果に基づき、当社独自のAutoStore Grid Designerソフトウェアを使用して適切なグリッドをデザインします。次に、そのデザインをDesign Simulatorソフトウェアへとインポートして、お客様のニーズを満たしているか検証します。さらに、これらのツールからの出力を組み合わせた概念実証用のアニメーションを、当社のパートナーやお客様との詳細な検討に活用します。このプロセスでは、購入契約を締結する前に、AutoStoreがお客様にとって最適なのかについても検証します。ここからは、必要な情報とその理由、そしてさまざまなデータポイントについてAutoStoreがどう計算しているかを詳しく見ていきます。

倉庫の寸法とレイアウト

AutoStoreのシステムはモジュラー式で柔軟性が高いので、柱、メザニンラック、その他の既存のインフラといった障害物を考慮しながら、倉庫の利用可能な空間にフィットするよう設計できます。垂直方向の空間も最大限に活用できるよう、高さも考慮する必要があります。

ビンの数と配分

必要なビンの寸法と数は、保管する商品の寸法と数量によって異なります。ビンの配分は、ピーク期間を含む1～3ヶ月以上の期間で得られた顧客注文データを用いて、SKUあたりの注文または要求の数の合計に基づいて計算する必要があります。

注文構成

合計ライン数、または注文ごとのSKUについても、1～3ヶ月以上の期間で得られた顧客注文データを用いて計算する必要があります。このデータは、最も効率的な注文品ピッキング戦略を決定するのに役立ちます。

処理時間

AutoStoreシステムのポート能力を計算する際には、ピッキングや商品投入のための処理時間を考慮する必要があります。これにより、システムが必要な量の商品を効率的に処理できるようになります。

求められるパフォーマンス

AutoStoreシステムに必要な平均パフォーマンスとピークパフォーマンスは、過去のデータから得られた注文ライン数に成長係数を適用したうえで決定する必要があります。これにより、システムが倉庫の需要を確実に満たすようにすることができます。

プロセスの詳細

AutoStoreシステムは、注文処理、出荷、VAS、オーダーステージング/ピックアップ、入荷などの他の倉庫業務のほか、コンベヤー、プットウォール、ピックトゥライトシステム、ロボットピースピッキングアーム、ソーター、適正サイズの梱包機器など、あらゆるサードパーティ技術と統合する必要があります。必要なすべての機器に既存のシステムからシームレスにコマンドを渡せるように、ソフトウェアにも同様の統合が必要です。

シフト体制

利用可能な労働力を把握することにより、AutoStoreを最大限に活用するための作業体制を定義できます。

まとめ

倉庫やロジスティクスの専門家は、自動化プロジェクトの成功には、これまで説明してきたような基本的な事項の事前確認が不可欠と知っています。ベンダーやコンサルタントとの間でこのようなやりとりがなければ要注意です。適切なデューデリジェンスにより、双方が倉庫の要件を理解し、ニーズに合った自動化倉庫ソリューションを設計できるのです。つまり、計画の当初から的確な質問をすることが、自動化プロジェクトに最適な人材とテクノロジーを見出すことにつながります。

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