倉庫DXとは?大手企業の取り組み事例から学ぶ!課題や事例を詳しく解説!

倉庫DXとは?大手企業の取り組み事例から学ぶ!課題や事例を詳しく解説!

倉庫DXとは?なぜ今求められているの?

倉庫DX(Warehouse Digital Transformation、Warehouse DX)とは、デジタル技術を活用して、倉庫業務の生産性向上や業務効率化を実現する取り組みです。具体的には、IoTやAI、ロボティクス、ビッグデータなどの最新のテクノロジーを活用して、倉庫内の情報収集、処理、管理を自動化することで、業務の効率化や生産性の向上を図ります。

求められている背景には、倉庫業務の深刻な課題があります。それは出荷量の増大・オペレーションの複雑化・属人化・労働力不足などの課題です。まずは倉庫業務の課題から確認していきましょう。

 

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倉庫業務の課題とは?

倉庫スペースの限界

倉庫内のスペースは有限であり、在庫管理や配送業務に影響を与えることがあります。在庫が増えると、倉庫内での作業が混雑し、物品の取り出しや出荷が遅れる可能性があります。

貨物の品質管理

倉庫業務では、商品や材料などの品質管理が重要な課題となります。品質管理に欠陥がある場合、商品が損傷し、品質が低下することがあります。

システムの遅れ

倉庫業務では、配送や在庫管理などの業務に膨大な数のデータを処理する必要があります。適切なシステムが整備されていない場合、業務の効率が低下する可能性があります。

人員不足

倉庫業務は、人手不足が課題となることがあります。在庫の取り出しや荷物の積み込みなどの業務は、人手が必要であり、人員が不足すると業務の遅延や品質低下が発生する可能性があります。

安全性の確保

倉庫業務では、作業員や設備の安全性を確保する必要があります。安全性が確保されていない場合、作業員のケガや設備の損傷が発生し、業務に悪影響を及ぼすことがあります。

システムを導入した場合でも、オペレーション工程には自動化が難しく人手に頼らざるを得ない作業が多く残るため、効率化は依然として重要な問題です。

倉庫DX、具体的な内容とは?


これまで倉庫DXの必要性について述べましたが、まず倉庫DXの具体的な内容について把握しておくことが大切です。倉庫DXが具体的に何かわからなければ、手のつけようがありません。

IoT(モノのインターネット)を活用した倉庫内の監視・管理

センサーやRFIDタグなどを活用し、在庫の位置や在庫量、温度湿度などの情報をリアルタイムに収集し、倉庫内の監視・管理を行います。

自動倉庫システムの導入

自動倉庫システム(Automated Storage Retrieval System、AS/RS)とは、コンピューター制御により商品の保管や搬送、仕分けを完全自動化するシステムです。

自動倉庫システムを導入することで人為的ミスの削減、人件費削減によるコストダウンなどが期待できます。また、商品を保管するラックも高層化できるので、天井空間も利用して保管効率を最大限に高めることができます。

AI(人工知能)を活用したピッキング作業の最適化

AI技術を用いて、商品の保管場所や注文状況、作業員の動線などを分析し、最適なピッキング作業のルートを提案することで、ピッキング作業の効率化を図ります。

ロボット技術の導入

特定の作業を自動で行うロボットを導入することで、作業員の負担を軽減し、生産性の向上を図ります。例えば、パレットを運搬するAGV(自動誘導車)や、物流センター内を自動で移動し、商品の仕分けやピッキング作業を行うAMR(自律移動ロボット)などがあります。

マテリアルハンドリング機器

マテリアルハンドリング機器(マテハン機器)とは、荷役作業を効率化できる物流機器全般のことを指します。例えば、代表的なマテハン機器のひとつには、搬送コンベアなどが挙げられます。

搬送コンベアは一定の速度で断続的に商品を搬送できるマテハン機器で、物流倉庫では多く導入されている特徴があります。また、水平搬送ではコンベアが用いられますが、上下搬送では垂直搬送機などが採用されるのが一般的です。

このように、マテハン機器には多くの種類があり、荷物の運搬作業を効率化・省力化するために導入されています。

ビッグデータ分析による業務改善

倉庫内で蓄積された大量のデータを分析し、業務の改善を図ります。例えば、在庫管理において、販売データや注文状況などを分析し、適切な在庫数を設定することで、在庫のムダを減らし、在庫コストを削減します。

倉庫DXに取り組むことで、倉庫業務の効率化や生産性向上に加え、従来の手作業による作業ミスのリスクを低減し、作業員の負担軽減や安全性の向上にも貢献することができます。

「倉庫DX」事例のご紹介!

これまでにヤマト運輸・ローソン株式会社・アマゾン・ドット・コム株式会社といった企業が、倉庫DXを実現させています。どれも取り扱う商品数が非常に多い企業だけに、倉庫DXに前向きに取り組んだ結果です。どのような倉庫DXだったのかを紹介します。

ヤマト運輸株式会社

同社は、IoTセンサーやAI技術を活用し、荷物の自動仕分けを行う「スマート倉庫」を開発しています。この倉庫では、センサーが荷物のサイズや重量を計測し、自動で適切な仕分け先に送ります。これにより、人手不足による業務の遅延やミスを解消し、効率的な倉庫管理を実現しています。
ヤマト運輸DX事例

ローソン株式会社

同社は、RFID技術を活用した「スマート倉庫」を開発し、在庫管理を効率化しています。RFIDタグを商品に取り付け、倉庫内での商品の位置や在庫数をリアルタイムで把握することができます。また、顧客が商品を注文すると、自動的に在庫が減少し、倉庫に補充する必要がある場合には、自動的に補充指示が発行されます。

アマゾン・ドット・コム株式会社

同社は、自動化技術を活用し、倉庫内での荷物の仕分けや出荷作業を行っています。ロボットが荷物を自動的に運搬し、スキャン装置で商品の情報を読み取り、出荷先や配送方法を決定します。この自動化により、在庫管理や配送業務の効率化を実現し、スピーディーかつ正確な業務を実現しています。

株式会社ファーストリテイリング

「ユニクロ」を展開する株式会社ファーストリテイリングは、全商品にRFIDタグを貼付したこととダイフクのマテハン機器を組み合わせ、倉庫を自動化。約100人だった倉庫の人員を10人まで削減し、省人化率90%を実現した。また、24時間AIカメラによる遠隔監視を行い、24時間稼働も実現しています。

これらの企業は、IoTやAI、自動化技術などを活用し、従来の倉庫業務の課題を解決する「倉庫DX」を実践しています。

 

倉庫DXを推進する際の注意点


倉庫DXを推進する際には、以下の注意点があります。

技術の適用範囲を明確にする

DX技術は、全ての倉庫業務に適用できるわけではありません。DX技術の適用範囲を明確にし、最適な技術を選定する必要があります。

社員教育の重要性

DX技術を導入することで、作業員の仕事内容や業務フローが変化することがあります。作業員の理解や協力が得られなければ、DXの効果を最大限に発揮することができません。教育プログラムを導入することで、社員の理解を深める必要があります。

システムの整備と連携の重要性

倉庫DXを推進するには、システムの整備が不可欠です。DX技術を活用する場合、システムが連携しなければ、情報共有や業務フローの改善が困難になります。システムの整備と連携の検討が必要です。

安全性の確保

DX技術の導入によって、作業員や設備の安全性が脅かされる可能性があります。DX技術の導入前には、安全性の確保について十分に検討し、事前のリスクアセスメントを行う必要があります。

ROI(投資利益率)の検討

DX技術の導入には、一定の費用がかかります。DX技術の導入前には、費用と効果を比較し、ROIの検討が必要です。ROIが悪ければ、DX技術の導入を見送る必要があるかもしれません。

倉庫DX戦略の立案および実行時のサポートまで期待できるAidiot

一筋縄ではいかない倉庫DXですが、そんな倉庫DXをはじめとした物流最適化を全面的にサポートしてくれる会社がAidiot(アイディオット)です。Aidiotは戦略の立案から手を貸してくれますし、いざ実行する際のサポートにも期待できる会社です。会社が倉庫DXに取り組むほとんどの場合が初めてですから、全面的なサポートは非常に心強いでしょう。倉庫DXの際は、Aidiotへの相談を検討してみて下さい。

 

まとめ

今求められている倉庫DXとは何なのか、取り組みの事例とともに紹介しました。出荷量が増えてオペレーションも複雑化した末に労働力が不足するなど、倉庫業務は様々な課題を抱えています。倉庫DXは、倉庫業務の課題を解消できると期待されています。

記事で紹介した通り、ヤマト運輸株式会社、ローソン株式会社、アマゾン・ドット・コム株式会社、ファーストリテイリングは倉庫DXを見事に成功させてそれまでの課題が改善されました。目標設定や予算策定など各フェーズの注意点に気をつけつつ、倉庫DXに取り組んでいきましょう。

 

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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。

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