物流倉庫DXとは？
物流倉庫DXとは、DXの考え方を物流倉庫に適用し、業務効率化や最適化を目指す取り組みを指します。従来の人手に頼った倉庫作業を、デジタル技術や自動化技術を活用して革新することで、効率性や正確性を向上させることが主な目的です。
具体的には、AIを活用した需要予測やロボットによるピッキング作業の自動化、IoTセンサーを使った在庫管理などが挙げられます。また、クラウドシステムを導入してリアルタイムでデータを共有することで、複数拠点間の連携を強化する取り組みも進んでおり、在庫の最適化や迅速な出荷が可能となって、顧客満足度の向上にもつながっています。
物流倉庫DXは、単なる業務効率化にとどまらず、環境負荷の低減や労働力不足の解消など、物流業界全体の課題解決にも寄与しています。これからの物流に欠かせない重要な取り組みといえるでしょう。
物流のDX支援についてはコチラから
物流倉庫DXの最新技術の紹介
物流倉庫DXの進展に伴い、さまざまな最新技術が導入されています。
自動倉庫システム（AS/RS）
自動倉庫システム（AS/RS）とは、倉庫内での商品の保管や取り出し作業を自動化するシステムです。クレーンやシャトルなどの自動搬送機器を使い、指定された場所に商品を格納したり、必要なタイミングで取り出したりします。
これにより、人手を減らしながら効率的かつ正確に作業を進めることが可能になったり、限られたスペースを最大限に活用できるため、大量の商品管理にも適しています。時間とコストの削減、在庫管理の正確性向上といった効果が期待される、現代の物流に欠かせない技術です。
自律走行ロボット（AMR）
自律走行ロボット（AMR）は、倉庫内で人や障害物を避けながら自律的に移動し、荷物のピッキングや運搬を行うロボットです。センサーやカメラ、AIを搭載し、事前に決められたルートだけでなく、動的な環境に対応して柔軟に動作できます。
倉庫のレイアウト変更に対応可能で、動的な移動が可能で、センサーやLiDARを使用して、障害物をリアルタイムで検出し、回避ルートを計算するのが特徴で、倉庫作業の効率化と生産性向上、人手不足解消と作業者の負担軽減、リアルタイムでの作業状況の把握と最適化などのメリットがあり、主にピッキング作業のサポートや、在庫補充や出荷準備の運搬、複数の拠点間での資材移動などに利用されています。
無人搬送車（AGV）
無人搬送車（AGV）は、倉庫や工場内で荷物を自動で運ぶ車両です。磁気テープやセンサー、レーザー誘導などを使い、決められたルートを正確に走行します。人手を使わず荷物を効率的に移動させることで、作業効率を向上し、労働力不足の解消に貢献します。
大量搬送における効率的な移動、安定した動作とシンプルなメンテナンス、導入後の運用が比較的簡単な点がメリットで、主に工場内の生産ライン間の部品供給や、倉庫内の入出庫作業、定期的な長距離搬送作業などに利用されています。
AIを活用した需要予測
AIを活用した需要予測は、過去の販売データや季節要因、経済動向などの膨大なデータをAIが解析し、未来の需要を高精度で予測する仕組みです。この技術により、適切な在庫量を事前に確保し、欠品や過剰在庫を防ぐことが可能になります。
配送計画やリソース配分も効率化されてコスト削減や顧客満足度の向上に繋がることにより、物流のスムーズな運営が実現します。
IoTセンサーによるリアルタイム在庫管理
IoTセンサーによるリアルタイム在庫管理とは、倉庫内の商品の位置や数量をセンサーで常時モニタリングし、リアルタイムでデータを記録・更新する仕組みです。これにより、手作業での在庫確認が不要になり、正確で迅速な在庫把握が可能になります。
在庫切れや過剰在庫を即時に検知し、効率的な在庫管理や補充計画をサポートすることができ、物流の効率化とコスト削減が実現します。
倉庫管理システム（WMS）の高度化
倉庫管理システム（WMS）の高度化とは、AIやIoTなどの先進技術を活用して、従来のWMS機能をさらに進化させる取り組みです。例えば、リアルタイムで在庫を追跡するIoTセンサーの統合や、AIによる需要予測に基づく最適な在庫配置の提案などがあります。ロボットや自動倉庫システム（AS/RS）と連携して、入出庫やピッキング作業の効率化も実現するため精度の高い在庫管理と作業効率の向上が可能になります。
日本国内の物流倉庫DXの事例
アスクル株式会社
アスクル株式会社は、2023年11月に物流拠点間の商品輸送（横持ち）にAIによる需要予測モデルを導入し、全国の物流拠点で展開を開始しました。
このAI需要予測モデルは、物流センターと補充倉庫間の商品輸送計画を自動化し「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが指示するもので従来の手作業計画に比べ、需要予測の精度向上と作業工数削減を実現しました。
導入によりALP横浜センターでの作業効率を大幅に改善しました。商品横持ち指示の作成工数を約75％、入出荷作業を約30％、フォークリフト作業を約15％削減する成果を上げ、全国の物流拠点への展開を進めています。
出典）
https://www.askul.co.jp/kaisya/dx/stories/00147.html
株式会社日立製作所とサントリー食品インターナショナル株式会社
株式会社日立製作所とサントリー食品インターナショナル株式会社は、2024年1月に工場への原材料入荷から製造、物流、倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発しました。
サントリー食品の国内で清涼飲料を製造する委託先を含めたサントリー食品は、国内の清涼飲料製造委託先を含む約60の工場と約300の倉庫全てで、一斉に新たな運用体制を開始しました。
従来は個別システムで管理されていた情報の調査に多大な時間と労力を要していましたが、Lumada（お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、株式会社日立製作所の先進的なデジタル技術を活用したソリューション・サービス・テクノロジーの総称）を活用したシステム導入により、サプライチェーンデータを仮想空間で再現し、迅速に影響範囲を把握可能となりました。これにより商品の安全性向上と業務効率化を実現します。
出典）
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/01/0124.html
トランコム株式会社
トランコム株式会社では、物流センター構築運営サービスの一環として、有軌道無人搬送台車（RGV）を用いた自動倉庫、搬送ロボット（AGV/AGF）、ピッキングロボットなど、様々な先進技術を組み合わせた次世代型物流施設（自動化）の取り組みを推進しています。
倉庫事業の労働力不足、重筋作業等を改善したいという背景から、第1ステップとして、RGV（Rail Guided Vehicle）を用いた自動倉庫と、AGV（Automated Guided Vehicle）を用いた搬送方式を導入し、第2ステップとして、ロボットパレタイズ導入を予定している。出荷に際してパレット からケース単位でデパレタイズするプロセスをロボットの活用により自動化し、荷姿の異なるアイテムでもパレットへ自動で積み付けることが可能となります。
AGV・RGV・昇降機で構成される自動倉庫のため、上部空間をRGVを活用した在庫保管エリアとして有効活用が可能になります。 また、後付け・拡張等、各種ニーズに柔軟に対応が可能になる上、 災害による停電時も人手対応が可能な設計になっているため、１/３のコストで大幅な省人化が実現できるとしています。
出典）https://www.trancom.co.jp/connect/
倉庫DXのメリットと課題
業務効率の向上
倉庫内でのピッキング作業や仕分け作業にロボットやAIを導入することで、作業時間を大幅に短縮できます。また、自動化により手作業で発生しやすいミスが削減され、効率的な運営が可能になります。
課題は、ロボットやAIシステムの導入には高額な設備投資が必要であり、初期投資のコストが上げられます。
人的ミスの削減
AIやIoTセンサーを活用することで、在庫管理やオペレーションミスを減らし、正確な作業が可能になります。
課題は、AIやIoTを効果的に活用するためには、従業員のリテラシー向上が不可欠なため、新しいシステムに対する学習やトレーニングの時間が必要になります。
リアルタイムの在庫管理
IoTセンサーやWMS（倉庫管理システム）により、倉庫内の在庫状況を即座に把握でき、在庫不足や過剰在庫を防ぎます。
課題は、既存の在庫管理システムやERPとの統合が必要な場合、システム間の互換性が問題となり、時間や追加コストがかかることがあります。
データ活用による継続的改善
DXにより収集されたデータを分析することで、業務プロセスの改善点を見つけ出し、継続的な効率化が図れます。
課題はデータ収集・利用における個人情報保護やセキュリティ対策の強化が必要不可欠です。
物流倉庫の未来〜完全自動化の世界へ〜
物流倉庫のDXは、今や業界全体で大きな注目を集めています。その中心にあるのが「完全自動化」です。これまで人手に頼っていた作業をAIやロボットが担うことで、効率化が劇的に進んでいます。完全自動化の物流倉庫には、以下のような要素が含まれます。
・ピッキングロボット: 商品を自動で取り出し、梱包や出荷準備を行う。
・自律走行ロボット（AMR）: 倉庫内で商品やパレットを移動。
・IoTセンサー: 商品の位置情報や状態をリアルタイムで追跡。
・デジタルツイン技術: 倉庫全体を仮想空間でシミュレートし、効率化を図る。
・AIによる需要予測: データを分析して在庫補充や配送計画を最適化。
完全自動化がもたらすメリット
生産性の向上
ロボットやAIを活用することで、人間の限界を超える速度と精度で作業が可能になり、24時間稼働により、時間の制約なく業務を進行します。
コスト削減
労働力にかかるコストが削減され、長期的なコスト削減が実現し、効率化によりエネルギーやスペースの利用効率が向上します。
ヒューマンエラーの削減
機械による作業により、人的ミスを大幅に減少させます。また、在庫管理の精度が向上し、欠品や誤出荷を防止します。
環境負荷の軽減
再生可能エネルギーの活用や効率的な物流計画により、カーボンフットプリントを削減します。
未来の完全自動化物流倉庫の展望
スマート倉庫の普及
高度に連携したスマート倉庫が標準化し、地域や規模に応じた柔軟な自動化モデルが増加するでしょう。
人とロボットの協働
ロボットが単純作業を担当し、人間が高度な判断業務を担い、コボット（協働ロボット）の普及が進むでしょう。
持続可能性の向上
環境負荷の少ない運営が求められ、再生可能エネルギーの利用が拡大します。またSDGsに貢献する倉庫モデルが増加するでしょう。
完全自動化への道は、効率化だけでなく、従業員の負担軽減や働きやすい環境づくりにも貢献しています。物流倉庫のDXは、単なる技術革新にとどまらず、人と技術が共存する新しい物流の形を創り出しているのです。
物流倉庫DXが生む持続可能な社会
物流倉庫のDXは、効率化だけでなく、持続可能な社会の実現にも大きく貢献しています。最新の事例では、AIやIoTを活用したシステムが、エネルギー消費や廃棄物の削減に役立っています。
持続可能な社会への貢献
環境負荷の軽減
再生可能エネルギーを活用した倉庫運営や、スマートグリッド技術の導入でエネルギー消費を最小化します。
また、鉄道や船舶輸送と連携したモーダルシフトにより、CO₂排出量を大幅に減少します。
労働環境の改善
ロボットの活用で、単純作業を自動化し、労働者の負担を軽減し、スマートウェアハウスでのテクノロジー支援により、知識労働へのシフトを推進します。
地域経済の活性化
DX化された物流倉庫は地域に根差した運営を可能にし、地方経済の活性化を促進します。また、地域ごとに最適化された物流ネットワーク構築により、輸送効率を向上させます。
持続可能な物流倉庫の未来像
エネルギー自給型倉庫
倉庫の屋根に設置したソーラーパネルや風力発電設備でエネルギーを自給したり、バッテリーシステムを併用して余剰エネルギーを蓄電。
循環型経済の推進
倉庫でのリサイクルステーション導入により、廃棄物を削減したり、商品や包装材の再利用をシステム化。
データ駆動型の最適化
AIが全プロセスを分析し、無駄を排除します。また、デジタルツインで作業フローをシミュレーションし、最適な運営を実現。
地域密着型スマート物流
地域に合わせた倉庫配置で輸送効率を最大化します。地域住民への雇用提供や地域コミュニティとの連携強化。
物流倉庫DXは、持続可能な社会を実現する重要な取り組みです。効率性の向上や環境負荷の削減、人々の働き方改革に寄与しながら、社会全体に大きなメリットをもたらします。
これからの物流倉庫は、エネルギー自給型やデータ駆動型のモデルへと進化し、地域や世界規模でのサステナビリティに貢献するでしょう。企業にとっても、物流倉庫DXは競争力を高めるだけでなく、社会的責任を果たす大きなチャンスとなるのです。
まとめ
物流倉庫DXは、効率化と持続可能性を同時に実現する物流業界の大きな変革を象徴しています。この記事でご紹介した最新技術や国内事例は、その可能性を示す一例に過ぎません。AIやIoT、自動化ロボット、デジタルツインなどの先端技術を活用することで、倉庫運営は生産性の向上と環境負荷の軽減を同時に達成し、業界全体に新たな価値を生み出しています。
一方で、導入コストや技術面での課題も依然として存在します。しかし、これらの課題を克服し、さらなる革新を追求することで、物流倉庫DXは持続可能な社会の実現に大きく寄与するでしょう。未来の物流倉庫は、エネルギー効率の向上や働き方改革の推進、地域経済の活性化を通じて、私たちの生活をより豊かでサステナブルなものにする可能性を秘めています。
物流業界の次なるステップとして、物流倉庫DXは単なる効率化を超え、社会全体の課題解決に貢献する重要な鍵となるでしょう。その未来に向けて、私たち一人ひとりが持続可能な物流のあり方を意識し、業界全体での協力を進めていくことが求められています。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
