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AI活用で倉庫業務を効率化!人工知能と倉庫管理システム(WMS)の融合について解説します

「AIを使うと倉庫管理が効率化できると聞いた!けど、AIの導入って何をしたらよいのかわからないし、難しそう…」

と思っている方。

倉庫管理業務にAIを使うと、必要な人員を減らせるだけでなく、ベテランに頼る属人的な管理システムを脱することにもつながります。

とはいえ、AIが具体的にどのように役立つのか、具体的にどう使われているのかはわかりにくいですよね。

そこで、この記事ではAIによる倉庫業務の効率化について、

  • AI(ディープラーニング)による、倉庫管理の効率化
  • AI(ディープラーニング)による、倉庫管理の実例:日立とユニー共同の実証実験
  • AIで倉庫業務を効率化した後に注目したいこと

の順に解説します。

AIというと難しい印象をお持ちかもしれませんが、概要だけならハードルは高くありません。

まずはこの記事で、AI活用による倉庫の効率化について大まかにおさえましょう!

AI(ディープラーニング)による、倉庫管理の効率化

現在、倉庫管理においてAI(人工知能)が注目されています。

AIは一言で言うと「人の手によって作られた、人間のような知能」。車の自動運転システムやソフトバンクの「Pepper(人型ロボット)」など、AIはさまざまな分野で話題です。チェスや将棋などで人間を打ち負かしたニュースを通して、AIを知った方もいるかもしれません。

※AIについて詳しく知りたい方は「AIビジネスが店舗運営を革新的に変える」をご一読ください。

そして倉庫管理システム(WMS)において、AIの中でも「ディープラーニング」という分野が活用されつつあります。以下では倉庫管理システムとディープラーニングについて説明します。

倉庫管理システム(WMS)とは

倉庫管理システムは英語で”Warehouse Management System”と呼ばれ、WMSと略されることもあります。WMSは倉庫にある在庫の管理、要するに在庫の出入りや保管の記録を管理するためのシステムです。

倉庫を管理するシステムがあることで、在庫数のズレや納入の間違いをおさえ、正確な在庫管理が実現します。

※倉庫管理システムについて詳しく知りたい方は、「WMS(倉庫管理システム)の導入で解決できる問題とは」をチェックしてみてください。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは大量のデータを読み込んで法則を発見する、AI特有の学習方法です。日本語で「深層学習」や「機械学習」と呼ばれます。

例えば、お客さまからの質問を自動で返答する「チャットボット」
お客さまの質問に対して最適な返答をするために大量の会話データを読み込む、言語処理のディープラーニングが行われています。

また倉庫では「ピッキング」業務にAIが活用されています。

他にも、画像認識や音声認識など、幅広い分野で活かされているのがディープラーニングです。

そしてこのディープラーニングを活かして、倉庫業務のサポートサービスを実証した事例があります。その事例について、以下で詳しく紹介します。

AIのディープラーニングによる、倉庫管理の実例:日立とユニー共同による、ピッキングの実証実験

日立製作所はユニーと共同で、AIを使った倉庫業務サポートサービスを実証しました。

「ユニー」は、ショッピングセンターやネットスーパーを展開する小売チェーン企業。当然ながら商品を置いておく倉庫を管理する業務が発生します。

そこで日立製作所のAI技術を用いて、倉庫作業を効率化することになりました。中でも注目したのは「ピッキング」の効率化です。

倉庫の「ピッキング」に注目して、作業効率をアップ

倉庫作業の「ピッキング」とは、発行された指示書や伝票を見ながら、指示されたものを所定の場所まで取りに行く作業です。たかが倉庫と思うかもしれませんが、小売において倉庫は物流の要であり売上にも関わります。

しかしながら、倉庫はベテランのスタッフだけが持っている、いわゆる経験や勘に頼っている部分が多いのも事実。また、現状だと倉庫が大きくなるほど人員もたくさん投入しなければなりません。

そこで重要な役割を果たすのがAIです。ディープラーニングによってベテランの経験や勘を数値化し、新人のアルバイトでもベテランと同じように作業ができる環境を整えます。

倉庫にどのように品物が配置されているのかだけでなく、品物を取りに行くための指示出しや導線など、AIの力を活かすことができる部分は多いです。

日立は4月より「Hitachi AI Technology/倉庫業務効率化サービス」を提供開始

そして、日立製作所では「Hitachi AI Technology/倉庫業務効率化サービス」を4月より提供しはじめました。

すでにある倉庫管理システム(WMS)のデータをAIで分析することで、商品や在庫の情報を効率よく管理するだけでなく、需要をもとにしたサプライチェーン全体の効率アップも可能です。

またAIは作り出した施策が実際にどれくらい生産性を上げたのかを評価して、さらに効率のよい方法を学習します。これにより、常に効率のよい倉庫業務の実現を見込みます。

参考:http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/03/0328d.html

AIによるデータ分析で倉庫業務の効率アップを!

ここまで、AI活用による倉庫業務の効率化についてお伝えしました。AIを倉庫の管理に活用することで、効率アップや人員のスリム化につながります。

まとめると、はじめに倉庫管理システムとディープラーニングについてご紹介しました。それぞれ、

  • 倉庫管理システム:在庫の出入りや保管の記録を管理するためのシステム
  • ディープラーニング:大量のデータを読み込んで法則を発見する、AI特有の学習方法

という意味です。

そして、倉庫管理の実例として、日立とユニー共同によるピッキングの実証実験をお伝えしました。実験では「ピッキング」の効率に注目して、ディープラーニングを使いベテランの経験や勘を数値化。新人のアルバイトでもベテランと同じように作業ができる環境を整えました。

日立ではAI倉庫管理システム「Hitachi AI Technology/倉庫業務効率化サービス」を4月より提供しています。

今後、AIを活用した倉庫管理システムが広まることで、倉庫業務の効率は飛躍的にアップするはずです。

とはいえ、AIのディープラーニングを活用するためには大量のデータが必要です。まずは自社の倉庫管理システム(WMS)において、データを取れているのか現状をチェックすることからはじめてみてください。

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