物流の自動化を実現する主な方法

物流の自動化は、庫内の作業から配送まで、工程ごとにさまざまな手段があります。扱う商品や物量によって向き不向きがあるため、まずは工程別に何ができるのかを押さえておきましょう。代表的な5つの方法を紹介します。

• 保管・荷役の自動化（自動倉庫・搬送ロボット）
• 仕分け・検品の自動化（ソーター・デジタル仕分け・画像検品）
• 包装・梱包の自動化（自動梱包機）
• 輸送・配送の自動化（配車・ルート最適化・積載）
• 情報管理の自動化（WMS・TMSなどのシステム連携）

保管・荷役の自動化（自動倉庫・搬送ロボット）

保管や荷役の自動化を担うのが、自動倉庫システムや搬送ロボットです。商品の出し入れや運搬といった力仕事を機械に任せれば、現場の負担を軽減できます。

自動倉庫は商品を立体的に収め、指示に応じて自動で入出庫する仕組みです。AGVやAMRと呼ばれる搬送ロボットは、庫内で棚や荷物を運び、スタッフの移動負担を軽減できます。 この領域は省人化の効果が目に見えやすく、物流自動化で最初に取り組まれることが多い領域です。 

仕分け・検品の自動化（ソーター・デジタル仕分け・画像検品）

仕分けや検品は、人の集中力に頼るとどうしてもミスが紛れ込みやすい工程です。ここを機械に委ねるのが、ソーターやデジタル仕分けシステムです。

コンベヤー上の商品を行き先ごとに高速で振り分ける自動仕分け機や、表示器のランプで置き場所と数量を示すデジタルアソートシステムなど、手段はさまざまです。作業判断をシステムが支援することで、 経験の浅いスタッフでも 一定の品質で進められます。

検品については、AIカメラによる画像認識を取り入れる現場も少なくありません。目視で数えていた作業をカメラとAIに任せられれば、精度とスピードを同時に高めやすくなります。

また、検品の自動化に特化したシステムも普及しており、画像での検品や出荷作業の生産性を高めた事例も発表されています。

包装・梱包の自動化（自動梱包機）

見落とされがちですが、包装や梱包も自動化の余地が大きい工程です。自動梱包機を使えば、商品のサイズに合わせて箱をつくり、緩衝材を入れてテープで留めるまでを一気におこなえます。

出荷量が多い現場では、梱包の速さが出荷全体のボトルネックになりがちです。箱のサイズを商品にぴったり合わせれば、配送時の容積を抑えられ、運賃の節約にもつながります。人手と時間を取られがちな工程だけに、自動化した際は高い効果が期待できます。 

輸送・配送の自動化（配車・ルート最適化・積載）

庫内をいくら効率化しても、配送が滞れば荷物は届きません。輸送・配送の自動化は、配送工程の効率化に大きく貢献します。 中心になるのは、配車とルートの最適化です。配送先や道路状況をふまえ、効率のよい順路をシステムが自動で導き出します。積み付けの工夫で一度に運べる量を増やせるほか、車両やドライバーの割り当ても自動で調整できるようになりました。

ドライバー不足が深刻なこの領域は、自動化のインパクトがとりわけ大きいところです。 庫内だけで完結させず配送まで視野に入れると、物流全体の最適化につながります。 

情報管理の自動化（WMS・TMSなどのシステム連携）

ここまで紹介した設備をうまく動かすには、情報の流れを整えておくことが欠かせません。その役割を担うのが、WMSやTMSといったシステムです。

WMS（倉庫管理システム）は庫内の在庫や入出荷を、TMS（輸配送管理システム）は配車や配送の状況を管理します。この2つが連携すると、庫内から配送までの情報がひとつながりになり、ボトルネックが発生しても早期に把握できます。 設備を入れる前にこうした情報の土台を整えておくほうが、自動化の効果は引き出しやすくなります。

たとえばクラウド型WMSのCOOOLaは、在庫や入出荷のデータを一元管理しながら、各種の自動化機器やシステムとつなげられます。蓄積したデータが増えるほど、AIを活用できる場面も広がります。 

近ごろは、AIが庫内のロケーションを最適化する機能も登場し、どの商品をどこに置けば作業が速くなるかをデータから割り出せるようになりました。人の経験に頼っていた保管ロケーションも、データに基づいて最適化できるようになります。 

物流の自動化で得られるメリット

物流を自動化する最大の利点は、少ない人手でも荷物を安定して流せるようになることです。 24時間動かせる設備をうまく組み込めば、繁忙期の波にも振り回されにくくなります。人員数に左右されにくくなるため、生産性の向上が期待できます。  コスト面の効果も小さくありません。人件費や輸送費を抑えられるうえ、ミスや遅延が減れば、やり直しにかかっていた無駄な出費も省けます。

そして見逃せないのが、品質の安定です。数え間違いや誤出荷が減り、在庫の正確さやサービスの質が上がれば、取引先からの信頼にもつながっていきます。

物流の自動化で注意したい課題

自動化はいいことずくめではなく、踏み出す前に知っておきたい課題もいくつかあります。 まず大きな課題となるのが、 初期コストと投資回収の問題です。設備もシステムも導入には相応のお金がかかるため、削減できるコストと釣り合うのかを冷静に見積もる必要があります。

もうひとつ見落としがちなのが、工程ごとに個別最適な仕組みを導入してしまうケース です。データが分断され、せっかくの自動化が部分的な効果にとどまってしまいます。新しいやり方を現場になじませるまでには、教育やフローの見直しといった手間も避けられません。

物流全体を見据えた自動化の進め方

物流の自動化でつまずきやすいのが、目の前の工程だけを切り取って手を入れてしまうことです。一部を自動化しても、前後とつながらなければ効果は半減します。全体を見渡しながら進めるための3つの考え方を紹介します。

• ボトルネックとなる工程から優先的に自動化する
• 工程間をデータでつなぎ全体を最適化する
• 自社に不足する領域は外部の物流サービスと連携する

ボトルネックとなる工程から優先的に自動化する

自動化の優先順位に迷った場合は、 いちばん詰まっている工程から始めるのが効果的です。 すべてを一度に変えようとすると投資はふくらみ、現場も混乱しかねません。

出荷量に対してピッキングが追いつかず、そこで流れが止まっているなら、まず狙うべきはその工程です。工程ごとの作業時間やミスの発生具合を書き出してみると、改善すべき工程 は意外とはっきり見えてきます。効果が出やすいところから着手すれば、投資のリスクを抑えつつ、手応えを確かめられます。

工程間をデータでつなぎ全体を最適化する

自動化した工程は、データでつないでこそ本当の力を発揮します。工程ごとに別々の仕組みを入れただけでは、改善はその場かぎりで終わってしまいます。

たとえば、庫内のWMSと輸配送のTMSがつながれば、在庫から配送までが一連の業務として連携し、 全体を見ながら手を打てるようになります。一つひとつの工程を磨くだけでなく、工程全体を連携させて全体で最適化するという視点を持てるかどうかが、物流自動化を成功させるポイントです。

自社に不足する領域は外部の物流サービスと連携する

物流の自動化にはさまざまな機器が必要ですが、すべて自社で揃えると考えるとハードルが上がります。自社で抱えきれない部分は、外部の物流サービスとの連携も検討しましょう。

輸配送に課題が残るなら、自動化を進める3PL事業者に任せてしまう手もあります。システム選びで迷ったときは、物流に明るいコンサルタントの力を借りるのも一案です。自社の得意なところと苦手なところを見極め、足りない部分は遠慮なく外注を検討することで、コストを抑えながら物流の自動化を取り入れていけるでしょう。

まとめ

物流の自動化は、保管や荷役、仕分け、包装、そして輸配送まで、幅広い工程に広がっています。人手不足やEC市場の拡大という逆風のなかで、生産性とコストの両面から現場を支えてくれる存在です。

肝心なのは、工程をばらばらに自動化しないことです。いちばん負担の重いところから手をつけ、WMSやTMSでデータをつなぎ、足りない部分は外部とも手を組むという積み重ねが、無理のない効率化につながっていきます。

まずは自社の物流のどこに負担が偏っているか、そこを見つけるところから始めてみてください。一つひとつの流れを滑らかにして、安定した物流体制の構築を目指しましょう。COOOLaは、在庫や入出荷、ロケーションの情報を一元管理し、物流の現場をまるごと支えるクラウド型WMSです。ソフトウェア開発会社が自社で手がけているため、自社の業務フローに合わせた柔軟なカスタマイズに対応できます。さらにアドオン型のWESを組み合わせれば、AGVやAMRなどの自動化機器の運用管理まで一手に担えます。

導入の前から運用が始まったあとまで、物流とシステムに詳しいスタッフが伴走しますので、はじめての自動化でも無理なく進められます。物流の自動化やシステム選びで迷うことがあれば、弊社が課題に合わせてご提案いたします。