倉庫テクノロジーの未来をどのように実現するか?

倉庫管理は、過去 10 年間で大きな変化を遂げてきました。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック、消費者のテクノロジーへのアクセスの拡大、配送需要の拡大により、アマゾンなどの企業の利益はパンデミック前の推定と比べて120億ドル増加している。

しかし、倉庫に対する需要の高まりに応えるのは簡単ではありません。注文の量とスピードが膨大であるため、あらゆるレベルでデジタル統合されたソリューションが必要です。全員の注文が予定どおりに、期待どおりの状態で届くようにするには、人工知能による多大な支援も必要です。

幸いなことに、倉庫テクノロジーの将来は、需要とほぼ一致しています。自律型フォークリフトのような魅力的な新テクノロジーは、リスクを軽減し、効率を高め、倉庫管理者が未来のテクノロジーを導入するのに役立ちます。

将来の倉庫テクノロジーのトレーニング

従業員が自由に使用できるテクノロジーを使用、修正、改善するための十分なトレーニングを受けていれば、ビジネス リーダーは未来の倉庫テクノロジーを実装できるようになります。一見すると、これは簡単なことのように思えるかもしれません。サプライ チェーン管理の従業員はこれまでにトレーニングを受けてきました。しかし、将来の倉庫テクノロジーを最大限に活用する方法を学ぶには、教育とトレーニングに対してまったく異なるアプローチが必要になる可能性があります。

前の世代の倉庫労働者は仕事で自分の専門分野を学ぶことができたかもしれませんが、次の世代の従業員は教室で自分の専門分野のツールを学ぶかもしれません。それは、倉庫テクノロジーの将来は、手動の在庫管理や在庫確認よりも、人工知能 (AI) やプログラミングの使用と関係があるからです。

スキルの飛躍を可能にするためには、STEM コースへのアクセスを増やす必要があります。幸いなことに、アメリカの田舎に STEM コースを提供する取り組みが勢いを増しています。インターネット アクセスの改善により、田舎の 5 歳から 17 歳の学生が遠隔学習を利用できるようになります。 STEM へのアクセスが増えると、将来の従業員は倉庫テクノロジーの将来を開発および実装する上で有利な立場に立つことができます。

人工知能

人工知能は、サプライチェーン管理のあらゆる段階に革命をもたらしました。サプライチェーンの専門家は、膨大な量の生データを使用して、パンデミック、事故、世界規模の出来事によって引き起こされるインシデントを予測し、対応できるようになりました。

さらに、人工知能テクノロジーにより、倉庫業務の効率は 20 年前の想像をはるかに超えてさらに向上しました。倉庫管理における人工知能の台頭は、業界にとって自然な流れです。人工知能は現在、倉庫の自動化において重要な役割を果たしており、組織、生産性、精度、従業員の安全を支援しています。

最初は、自動化サービスに切り替えるのは面倒に思えるかもしれません。しかし、多くの倉庫係や流通管理者が気づいているように、既存の資材や設備のほとんどは人工知能を使用して簡単に文書化できます。パレット ラック、棚、垂直メザニンは、人間の認知能力をはるかに超える速度でデータを処理する人工知能と機械学習 (ML) プログラムを使用して処理できます。

ロボット工学

倉庫管理はかつてはかなり実践的な産業であり、作業員が手作業で商品を移動したり積み込んだりする必要がありました。

現在、「インダストリー 4.0」に従って、より多くの重労働がロボット技術によって行われるようになりました。今日のロボット工学は、新しい感覚データを使用して人間の視覚を模倣し、適切なタイミングで適切なパッケージを選択できます。重要なのは、ドローンなどのロボットは、人間よりも早くアクセスしにくい場所をスキャンして侵入できることです。

ロボット技術では、誤動作を回避し、すべての操作に影響を与えないようにするために、依然として人間の監視が必要であるため、まだ多くの進歩が見られます。しかし、人工知能が発展するにつれて、間違いの予測と防止はますます容易になります。

間違いを防ぐ

人工知能が支配する未来は、有望であると同時に、恐ろしいものでもあります。ロボット工学や人工知能などのテクノロジーは、倉庫やサプライチェーン管理の全体的な効率を確実に向上させますが、常に大きな疑問が 1 つあります:「何か問題が発生したらどうなるの?」

人工知能や新しいテクノロジーに関するほとんどの懸念には根拠がありません。多国籍倉庫会社は、気まぐれや不完全なデータに基づいて意思決定を行うことはありません。ただし、倉庫管理会社は混乱を偶然に任せるべきではなく、ネットワークの停止が発生しないようにあらゆる合理的な措置を講じる必要があります。

自動化と人工知能を使用する倉庫は、すべてのハードウェアとソフトウェアの内部および外部の定期的な分析を通じて、ネットワーク停止のリスクを軽減できます。通常、内部分析 (ルーター、サーバー、電源のチェック) は簡単に完了できますが、外部分析 (ISP、インターネット ゲートウェイ、クラウド サービス、DN) は少し難しい場合があります。

信頼できるプロバイダーと協力することが、外部ネットワークを確実にオンラインに保つ最も簡単な方法です。 Google や Microsoft が提供するような多国籍のクラウドベースのサービスは、サービス停止の発生が少なく、企業ができるだけ早く復旧して稼働できるよう、より多くのエンタープライズ グレードの診断とサポートを提供します。

結論

倉庫テクノロジーの将来は、人工知能の発展に大きく依存します。機械学習プログラムにより、AI 主導のロボットがより正確かつ効率的に動作できるようになります。これは、倉庫コストが削減され、ピッキング、在庫チェック、配送のスピードが向上するという有望な未来を示しています。

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