　A社は、約130か国で事業を展開しているコンテナ物流とサプライチェーンの総合サービスプロバイダーです。業界のニーズの変化に対応するために、倉庫管理プロセスを最適化するという課題に直面していました。繰り返し作業を無くすとともに、従業員のモチベーションを維持しながら、スペースを賢く活用して、重要な作業に集中できるようにするために、同社では自律型の3Dスキャンロボットを導入しました。

　これによって倉庫や工場の在庫検査と、製品の状態や数量、寸法、棚上の配置についての情報収集が実施できるようになりました。さらに、それらの情報を取り込むAIプラットフォームも導入しました。その結果、次のような成果が得られたのです。

在庫精度が向上、WMSのエラーが4％減少
商品のピッキング／プロセスが大幅にスピードアップし、作業時間を1日当たり平均2時間削減
サイクルカウントの自動化により、作業時間を1週間あたり40時間以上削減
商品の置き間違いや紛失への対処時間を、1週間あたり8時間以上削減
倉庫全体の棚卸を、隔週から毎日実施することが可能に
注文商品を100%納期内に出荷でき、顧客満足度が向上

結論

　複雑化の一途をたどるサプライチェーンの環境のなかで、可視性のギャップは、企業に大きな課題を突き付けています。サプライチェーンの担当者は、連続性のあるリアルタイムデータを活用してこの可視性のギャップを埋めるための、新たなイノベーションを導入する必要があります。

　データ収集の課題を解決し、倉庫業務における複雑な問題に対処するには、業務効率を向上させる先進的なテクノロジーの導入を検討すべきでしょう。同様に、継続性とレジリエンスを確保しつつ、先見性のある意思決定のための戦略的ツールとしても役立つ、エンドツーエンドの可視性とデータの正確性を重視することが大切です。

Andrei Danescu
Dexory（デクソリー）CEO兼共同創業者

Dexory（旧BotsAndUs）は英国ロンドンを拠点に、物流倉庫向けの最先端ロボット工学とAlソリューションの開発を行うテクノロジー企業。ダネスクはDexoryの共同創業者で、システム工学と自律技術分野での経験を有するエンジニアでもある。 2004年からロボット開発に携わり、自律型ロボットを世界に広げる機会を探求し続ける。

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