AI がこの単純なタスクを解決できるまでは心配しない

倉庫作業員がしゃがんで棚の上の箱をスキャナーでチェックしています。 女性作業員がラック内の [+] 個のボックスをスキャンしています。

専門家たちは最近、人工知能が 2030 年までに 4 億人の雇用を破壊する可能性があると警告しています。これらの同じ専門家は、AI が同じ期間内に世界の GDP を数兆ドル増加させる可能性があるとも予測しています。 しかし、倉庫内の適切な場所に在庫を確実に配置するという非常に限られた問題を AI が解決できないことは、プランナーが雇用の安全についてあまり心配する必要がないことを示唆しています。 また、AI によってもたらされる価値の合計は、マッキンゼーのコンサルタントが予測しているよりも限定的であることも示唆しています。

フルフィルメントを効率的に行うには、倉庫内の適切なスロットに適切な在庫を配置する必要があります。 倉庫およびサプライ チェーン プランナーは、これを達成するために驚くほど多くのテクノロジーに依存しています。

倉庫を管理する基幹システムが倉庫管理システムです。 WMS は従業員に何をすべきかを指示します。 たとえば、ピッキング担当者が倉庫内を移動しているときに、スキャン ガンが「XB312 の場所に行き、ケースを 3 つピッキングしてください!」と読み上げます。 ピッカーはその場所に到着し、場所のバーコードをスキャンして、正しい場所にいることを証明し、次に各ケースをスキャンして、正しい数のアイテムが選択されたことを証明します。 スキャン ガンや音声システムなどの自動識別ソリューションにより、WMS は適切な製品を適切な場所から確実に選択できるようになります。 真の WMS は、99.9% 以上の在庫精度を達成できるリアルタイム システムです。 紙ベースのシステムの在庫精度は通常 90 年代前半です。 さらに、AutoID はリアルタイムであるため、WMS はピック スロットがどの程度埋まっているか、どのスロットを補充する必要があるかを常に把握しています。

WMS は循環棚卸を通じて高い在庫精度も実現します。 作業者がタスクを実行している間、WMS はスロット FD229 に移動し、その場所にあるアイテムの数を数えるように指示する場合があります。 WMS のそのスロットの在庫番号が間違っている場合、作業者はシステムを更新します。

新しい在庫管理ユニットの重量が測定され、その寸法が決定され、この情報が WMS に入力されると、WMS はその時点から、特定のスロットにそれらの SKU がいくつ収まるか、またどのラックが十分な強度があるかを理解します。重い SKU をサポートします。

倉庫管理システムでは、商品の配置に関してより高度な機能も採用されています。 スロッティング ロジックは、在庫を倉庫内のどこに配置するかを決定するために使用されます。 自動化されていない倉庫 (ロボットや何マイルものコンベヤーを使用していない倉庫) の場合、動的スロットは在庫が適切な場所にあることを確認する方法です。 動的スロッティングは、作業者が 1 つのピック スロットから次のピック スロットに移動する際の合計の歩行時間が少なくなるほど、倉庫の生産性が向上するという考えに基づいています。 全体として、これにより、商品がより迅速かつ経済的に配送されるようになります。 動的スロットでは、移動を最小限に抑えるために、需要の高い商品が出荷ドックの近くに配置されます。

在庫の適切な場所が倉庫の保管スロットにない場合があります。 積み込みドックで在庫を受け取り、ホットショット出荷に必要な在庫を取り出し、その在庫を DC 経由で出荷ドックに移動し、そこでトラックに積み込まれる方が良いでしょう。 これは「フロースルー」として知られています。 リアルタイムの輸送可視化ソリューションにより、倉庫にトラックがいつ DC に到着するかについての確実性が大幅に向上したため、これを行う当社の能力は向上しました。

しかし、必要な在庫が出荷トラックに積み込むのに間に合うように到着したからといって、これが起こるとは限りません。 到着トラックは列の先頭に行く必要がある場合があります。 これを実現するには、ヤード管理システムを WMS に統合する必要があります。 トラックは3乗または計量された可能性がありますが、WMSはこれを知りません。 フロースルーには、倉庫管理システムと輸送管理システムの両方にまたがる計画が必要です。