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IoT時代の新物流 - IntraWave
IoT時代の新物流 2016年4月26日 商品開発部 村松大輔 はじめに 会社紹介 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 1 はじめに ご記憶にありますか？（このCM） © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 2 はじめに 大和ハウスグループが一体となり、一気通貫のロジスティクスサービスを提供 設計・施工・ｱﾌﾀｰﾌｫﾛｰ 見える化・拠点配置見直し 庫内業務シミュレーション サプライチェーンＩＴソリューション 物流施設 建設 物流戦略 ネットワーク 最適化 土地選定・ オフバランス ﾛｼﾞｽﾃｨｸｽ ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ ｼｽﾃﾑ構築 ・業務設計 オペレーション ・カイゼン 物流施設 賃貸 ロジスティクスエンジニアリング・オペレーションサービス 物流最適地・跡地利用・スキーム提案 マルチテナント型 物流施設提案 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 3 3 フレームワークス会社概要 Mission 「社会、産業、生活の基盤であり ライフラインである物流関連のシス テムを、最新ＩＴを駆使して構築し、 継続してサービス提供することで社 会に貢献する。」 700サイト以上の導入稼動実績 グローバル対応の日本製ＷＭＳ iＷＭＳは、物流センター管理の領域で700サイト以上 の実績を持つフレームワークスが培ったノウハウを、 より低コストに、より短期稼働を可能とするために、 最新のテクノロジーと開発支援ツールを効果的に活用 した、日・中・英・韓 言語対応パッケージシステムです。 会社名 株式会社フレームワークス(Frameworx, Inc.） 本社： 〒422-8067 静岡県静岡市駿河区南町１４－２５エスパティオビル７F 東京本部： 〒101-0035 東京都千代田区神田紺屋町8 アセンド神田紺屋町2F 大阪支店： 〒532-0011 大阪市淀川区西中島7-4-17 新大阪上野東洋ビル9F 岡山営業所： 〒701-0165 岡山県岡山市北区大内田1042-2 グループ企業： 株式会社日本ビジネスクリエイト （SCMコンサルティング） （SCS HD） モノプラス株式会社 代表取締役社長 秋葉 淳一 資本金 100百万円 創業 1991年4月 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 4 ニーズと Logistics © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 5 ニーズとLogistics 究極の 顧客ニーズとは 欲しいと思ったモノを、 欲しいと思った時に、 自分のほしい場所で、 手に入れること。 Logisticsとは ≒ 必要なモノを、 必要なだけ、 必要な場所に、 必要なタイミングで、 正確に届ける。 物流をコストと捉えるのではなく、 Logisticsの基本に⽴ち返り 戦略に組み込む事が必要不可⽋ © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 6 事例：ヨドバシ・ドット・コムは「ロジ⼒」で差別化 ヨドバシカメラは受取りタイミングが明快なのが強み。 Ａｋｉｂａと梅田なら ２４時間 いつでもお受け取り 出典：ヨドバシ・ドット・コム © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 7 事例：ヨドバシ・ドット・コムは「ロジ⼒」で差別化 エリア（商圏）A エリア（商圏）C エリア（商圏）B エリア（商圏）D 物流センター 店舗 個人宅 店舗配送 個宅配送 実現させるために店舗在庫もリアルタイムで更新 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 8 事例：洋服の⻘⼭は「試着予約」で差別化 ウェブで選んで店舗に行くと「マイサイズのスーツ」が数種類用意されている。 顧客は、素材感や柄を確かめて「納得」したら購入すれば良いＯ２Ｏサービス。 出典：洋服の青山 オンラインストアより © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 9 事例：洋服の⻘⼭は「試着予約」で差別化 「Ｏｎｌｉｎｅ ｔｏ Ｏｆｆｌｉｎｅ」 出典：洋服の青山 オンラインストアより © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 10 事例：洋服の⻘⼭ 差別化のための物流センター 物流センター省人化への対応（洋服の青山） 会社概要 ■ ■ ■ ■ 青山商事を中心に１６社で構成 アパレル販売と付随する事業 売上規模：約２，０００億円 全国３拠点（＋EC用外部１拠点） 目的 全国で８００店舗以上を有するが、首都圏での更な る飛躍に向けて物流機能の強化を実施する。 そのためにＷＭＳ、ＷＣＳとＲＦＩＤを組み合わせたシ ステムを構築する © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 11 事例：洋服の⻘⼭ 差別化のための物流センター センター概要 バックヤードを極小化する前提でこの物流センターが構築された。 つまり、当日売れた分を翌営業日までに補充する機能として下記を 実現する。 ①２回配送/日の実現 ②夜間作業（２４時間/３６５日運用）の実現 ③夜間作業員をミニマム化する為の「省人化」 システム化の方針 敷地面積 建物面積 延床面積 ５階建 13,771㎡ 7,139㎡ 27,568㎡ 「省人化」を実現する 夜間自動作業を可能とし、早朝納品を実現する。 作業の効率化を図り、高頻度納品を実現する。 店舗作業の軽減を図るため、ホイールシステムで自動ピッキング/ア ソートを実現する。 システム基盤において、２４Ｈ３６５Ｄａｙ運用サービスを実現する。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 12 事例：洋服の⻘⼭ 差別化のための物流センター ■ レール総延長約３５ レール総延長約３５Km（山手線） （山手線） ■ 搬送、保管、ピッキング、仕分け 搬送、保管、ピッキング、仕分けに 、保管、ピッキング、仕分けにおける自動化率９６％ ストレージ・ピッキングエリア １バッチ： 900着 着 001 - 900 ２バッチ： 900着 着 901 - 1800 ３バッチ： 900着 着 1801 - 2700 ４バッチ： 900着 着 2701 – 3600 １ジョブ：３，６００着を一度に ピッキング １ジョブ：３，６００着 ④ ③ ② ３ ７ ９ ７ ９ ① ３０本 ＊ ３０本 ９００ 着 ３ ＝ ９００着 ９００ 着 ３０ 本 １次ソート ソート前バッファー ２次ソート マトリックスソーター © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 13 事例：洋服の⻘⼭ 差別化のための物流センター 動画 約５分の動画をご覧下さい © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 14 物流を取り巻く 課題と将来 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 15 物流を取り巻く課題と将来 日本の物流業界の課題は「グローバルサプライチェーンの深化」「安⼼・安全の確保」「環境負荷の低 減」の大きく3つに区分される。そのうち倉庫管理事業者は以下に⽰すような課題への対応を求められ ている。 国内の倉庫管理事業者が対応すべき物流課題 課題例 グローバルサプライ チェーンの深化 安心・安全の確保 環境負荷の低減 1 労働⼒の確保 2 物流の構造変化への対応 3 作業の効率化 4 トレーサビリティ向上 5 物流インフラの整備 6 ⽴地競争⼒強化 1 倉庫内の安全確保 2 災害時の物流維持 3 セキュリティ確保 4 社会資本の⽼朽化への対応 1 サプライチェーンのCO2削減 倉庫管理事業者 はこれら幅広い 課題への対応を 求められてい る。 主要な課題の詳細 を次⾴以降で説明 【出典】「総合物流施策大綱(2013-2017)」（2013年6月25日閣議決定）,「総合物流施策推進プログラム」（2014年12月25日総合物流施策推進会） © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 16 物流を取り巻く課題と将来 国内のBtoC-Eコマース（消費者向け電子商取引）市場の発展等によって、庫内作業は複雑化し、さらに スピードも求められるようになった。将来的に市場の更なる拡大が予測されるため、倉庫業界では労働 ⼒の確保が急務となっている。 背景と課題 背 景 少子化・ 超高齢化 物流の 構造変化 倉庫内労働者の年齢別内訳 ① 商品や荷物の超 小口化 ② 個別配送の更な る増加 ③ サービスの多様 化・複雑化 年齢 課 題 2001 2030 20歳以下 28% 15% 50歳以上 25% 35% 庫内労働人口の 不⾜ 庫内作業員の不⾜状況 Eコマース 市場の拡大 不⾜感はない (19.1％) 2013年の市場 規模：11.2兆円 2020年の市場(予測) 規模：約20兆円 庫内作業の効率化・ スピードアップ 労働⼒の確保 高齢化への対策 危機的に不⾜し、 新規採用も困難で事業の 存続にかかわる(2.2％) 正確かつ効率的な 作業計画/管理 不⾜のため給与他処遇の ⾒直しで必要数を確保 (20.2％) 不⾜しているが、定年の 延⻑などでどうにか対応 (58.5％) 倉庫業者ヒアリング結果より 庫内作業の戦⼒となるのは倉庫の近隣に住むパートスタッフである が、物流の要所となる道路沿いには多数の物流センターが林⽴して おり、パートスタッフの争奪合戦が激しさを増している。 パートスタッフが不⾜している地域では時給アップが進⾏し、倉庫 業者の人件費への影響が出ている。 作業員不⾜問題や⾼齢者の労働⼒確保に対応する手段としてマテハ ン機器が期待されている。 【出典】「平成25年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備（電子商取引に関する市場調査）」（平成26年8月26日 経済産業省）,「物流における労働⼒調査」（平成 21年3月 国⼟交通省政策統括官付参事官(物流施設)室）,「東洋経済オンライン（2014年9月26日記事）」,「月刊マテリアルフロー(“本誌・緊急調査レポート”)」(2015年5月号(株)流 通研究社) © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 17 物流を取り巻く課題と将来 前⾴で紹介した「労働⼒の確保」の課題に加え、倉庫管理事業者は「①庫内作業の効率化」「②トレー サビリティ」「③災害対応」の課題三点への対応も求められている。 ①庫内作業の効率化 ③災害対応 ②トレーサビリティ • 在庫や作業効率の⾒える化 • 現場の多様な運用フローへの 対応 • 適切なロケーションの管理 • 紙中⼼の運用の脱却 • リアルタイムな在庫管理がで きない • ⽋陥品・クレーム品に対して 発送ルートや商品特定が迅速 に⾏えない WMSにおける課題 • マテハンのみに頼らない仕組 みの事前構築 • 予定外の入出荷 (緊急物資輸 送)への対応 • 無停電化・自動バックアップ リスクマネジメントの有無による 企業の得失事例 トレーサビリティの実施状況 50% わからない (14.7%) 40% その他(0.3%) 20% 特に細かなト レースの必要は ない(8.3%) 10% わ から な い そ の他 現物トレース の仕組みはな い(8.3%) トレースは紙帳票で の管理となっている (16.0%) 販売や生産上のトレース の仕組みはあるが現物ト レースはできていない (23.7%) 影響 RFID を導 入した い ピ ッキ ング を自動化 した い 誤出荷を防止 した い 作業 の進捗 をリ アルタイム… 商 品 ・故障 ・ロットなど細 … リ アルタイムに在庫 を管理… TMS やERP など と の… 0% ⽇付やロットなどの入出荷の 現物データとデータ管理がで きている(28.7%) リ スク マネジメント例 30% 2011年東⽇本大震災時の シリコンウェハー不⾜ 事前にリスク マネジメント 対策を実施し てことにより 主要サプライ ヤからの継続 的な部品供給 が得られた。 ◯ 売上22% 上昇 リスクマネジ メントの⽋如 により、代替 策への切り替 えが遅れ、大 幅な機会損失 が発生した。 × 売上13% 下落 マイクロチップ 製造元で火災発生 代替案と復旧 プロセスを準 備していたこ とで、他企業 への供給が停 止する中、別 のサプライヤ からの供給が 得られた。 ◯ マーケット シェア 5%上昇 【出典】 「月刊マテリアルフロー(“本誌・企業事例”)」(2015年4月号(株)流通研究社) 「月刊マテリアルフロー(“本誌・統計調査REPORT”)」(2015年5月号(株)流通研究社) 「月刊マテリアルフロー(“本誌・統計調査REPORT”)」(2015年6月号(株)流通研究社) © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 18 フレームワークス の取り組み © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 19 課題に対するテクノロジーのマッピングと解決施策 前掲した課題に対して、様々なテクノロジーによって解決が可能と考える組合せは下記の通りである。 これらのテクノロジーによる各課題への解決施策を例⽰する。 労働⼒の確保 効率化 人工知能 物流⽀援ロボット スマートグラス スマートグラス 自動倉庫 スマートグラスによる教育・トレーニング 物流⽀援ロボットにより作業者の少人数化・⾼齢化対応 自動倉庫の活用による省人化の実現 トレーサビリティ スマートグラス RFID RFIDによる簡易かつリアルタイムな動態管理 スマートグラスへの状況の表⽰ RFID スマートグラスによる作業指⽰・ナビゲーション RFIDによる作業時間の短縮 人工知能による全体最適の実現 災害対応 スマートグラス RFID スマートグラスへの緊急時対応指⽰表⽰ RFIDによる倉庫内状況の迅速な把握 © 2016 2015 Daiwa House Group All rights reserved. 20 何が言いたいか 情報は リアルタイム Real Time 必要な情報（イベント）だけを、実行者に通知する © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 21 何が言いたいか 実行は オンデマンド On-Demand 要求に応じて、高度なサービスを提供する © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 22 フレームワークスが目指す次世代システムとは 次世代物流システム”Connected Warehouse”のコンセプトイメージを以下に⽰す。 スマートグラス・センサー・ロボティクスを組み合わせることにより倉庫内最適を測り、更に人工知能 エンジンを活用することで倉庫間の全体最適を実現する。 Warehouse AI-programmed Total Optimization System for Warehouses ①次世代技術を活用した 新しい倉庫内最適モデル 次世代 WMS Network Connected Warehouses 荷物の情報や各種センサ情報の 連携/分析 自動倉庫や物流⽀援ロボへの 倉庫管理業務指示/連携 Network Connected Warehouses ②人工知能エンジンを活用した 新しい倉庫の全体最適モデル センサ 屋内位置測定 物流の⾒える化を実現 考えさせない・歩かせない・負荷の低い オペレーション指示/連携 ウェアラブル デバイス/ロボ 自動倉庫 物流⽀援ロボ 自動化・無人化を実現 人⼒作業の効率化を実現 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 23 次世代システムに向けた取り組み① 〜スマートグラス〜 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 24 スマートグラスでできること〜ハンズフリーとリアルタイム〜 スマートグラスは名前の通り眼鏡のガラス部分に映像を投影することにより、実視界上に 文字・映像などの情報を表⽰することがでる。 これにより、ハンズフリーな環境を実現し、リアルタイムに情報を伝達することが可能。 表示イメージ © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 25 スマートグラス検証の結果 検証方法 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 スマートグラス1 スマートグラス2 ハンディ端末 0:01 0:03 0:05 0:07 0:09 0:11 0:13 0:15 0:17 0:19 0:21 0:23 0:25 0:27 0:29 0:31 0:33 0:35 0:37 0:39 0:41 0:43 0:45 0:47 0:49 0:51 0:53 0:55 計測結果 スマートグラス作業は2名。 ⅰ）ピッキング対象商品の場所を確認 ⅱ）ピッキング対象商品まで移動する ⅲ）ピッキング対象商品を手に取る ⅳ）ピッキング対象商品のバーコードをスキャンする（スマホ・グラスは手の甲につけたバーコードスキャナ） ⅴ）次のピッキング対象商品の場所まで移動する ⅰ〜ⅴを繰り返し、開始から終了までの時間を計測 補⾜ ・比較対象のハンディ作業は同一エリアでの代表的な作業データから抽出 ・ピッキング対象の商品、順番はいずれのケースも別々。 ・上記のように限定された条件下且つ試⾏回数が限られているため厳密な測定ではなく、あくまで“参考値”として扱う 上記はあくまでも、ハンズフリーと少しだけリアルタイムという観点でアプリケーション構築しての結果。 そのため、 スマートグラスの有効性を発揮させるためには更なるアプリケーションの検討開発と検証が必要となる。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 26 スマートグラスでやりたいこと〜カメラとリアルタイム〜 スマートグラスに付属されたカメラを使用することにより、現⾏業務をより効率化できる可能性が ある。スマートグラスのカメラは「⾒ている風景をカメラを構えることなくそのまま撮影する ことができる」というメリットがある。 バーコード読み取り 商品や梱包容器に添付されたバーコード画像をスマートグラスのカメラで読み取り 商品・梱包画像の撮影 入荷時や出荷時の商品・梱包画像を撮影 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 27 スマートグラスでやりたいこと〜カメラとリアルタイム〜 消費期限 16.04.30 消費期限・賞味期限の 読み取り 消費期限の年月日を撮影・画像解析し、自動で登録 実際の商品とデータ化された 商品画像との比較 商品を撮影しあらかじめ登録してある商品画像データと比較 人が「⾒る」ことにより情報をアップすることができる。 それにより、更なる「情報はリアルタイム」の実現が出来る。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 28 スマートグラスでやりたいこと〜ナビゲーションとオンデマンド〜 屋内位置測位のシステムを組み合わせて使用することにより作業者の現在位置を特定し、 効率的な作業が⾏えるようになる。 表示イメージ ナビゲーションすることで効率化をあげたり、 更には、屋内位置の精度とリアルタイム姓があがれば、最も要求に素早く応えられる人に指⽰を出せる。 （一番近くの人に作業を割り当てることが可能になる。） それにより、「実⾏はオンデマンド」要求に⾼度なサービスとして応えることが出来る。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 29 次世代システムに向けた取り組み② 〜屋内位置測位を活用したアプリ〜 屋内位置測位が⾏えることで、現場でのアプリケーションの利用方法も変わる。 リアルタイムとオンデマンドのキーワードで次世代システムの一機能として、開発中。 ■今までのアプリイメージ（弊社WMS機能の例） 全ての機能からやる事 を選ぶ 場所の情報も入⼒す る。 ■位置測位を利用したアプリイメージ（開発中機能） 今いる位置に対応した 機能を自動的に選択 移動した事で 処理が完了する。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 30 その他の取り組み 〜生体データ・温湿度データ〜 生体センサ(バイタルデータ)取得で検証している内容 検証方法 脈拍、歩数等PULSENSEのパケットから取得可能なデータすべて保存する 端末からデータを取り出す 作業ログデータと組み合わせる 検証内容 生体センサから取得したデータと作業に関係性があるか。 生体情報により、何か気付きがあるか。 生体情報により、次の指⽰を変更する事が考えられるか。 作業に関わる部分での温湿度センサ取得で検証している内容 検証方法 温度・湿度等センサから取得可能なデータすべて保存する ゲートウェイからデータを取り出す 作業ログデータと組み合わせる 検証内容 温湿度センサから取得したデータと生体データに関係性があるか。 温湿度情報により、何か気付きがあるか。 温湿度情報により、次の指⽰を変更する事が考えられるか。 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 31 その他の取り組み 〜オープンデータコンテスト〜 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 32 その他の取り組み 〜検証中ソリューション（商品の温度・湿度・衝撃）〜 一定の温度・湿度・ 温度・湿度・衝撃 ・湿度・衝撃 に曝されたパレットを 入庫前に自動検出 コスト 削減 検品コストの 大幅カット 33 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. その他の取り組み 〜検証中ソリューション（商品の温度・湿度・衝撃）〜 商品の品質維持 と証明 顧客満足度 向上 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 34 その他の取り組み 〜検証中ソリューション（商品の温度・湿度・衝撃）〜 温度 変化 衝撃 確認 © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 35 まとめ © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 36 もう⼀度 情報は リアルタイム Real Time 必要な情報（イベント）だけを、実行者に通知する © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. © 2014 Daiwa House Group All rights reserved. 37 37 もう⼀度 実行は オンデマンド On-Demand 要求に応じて、高度なサービスを提供する © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. © 2014 Daiwa House Group All rights reserved. 38 38 まとめ Connected Home ・リモコンの無い家 ・駅の改札を抜けたらエアコンON ・朝おきたらコーヒーが用意されている etc リアルタイムで収集される状態情報と 「モノ」のプロフィールから次の最適な指⽰へと繋ぐ その指⽰が機械学習等により更に精度が⾼められて⾏く・・・ IoT/CPSを活用した”新”物流 Connected Warehouse Coming soon! © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 39 参考 ２０１４年２月２７日発⾏ ２０１６年３月１６日発⾏ © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 40 ご清聴ありがとうございました！ 【お問合せ】 東京本部 ＴＥＬ：０３-５２９７-３１５５ ＡＤＲＥＳＳ：[email protected] © 2016 Daiwa House Group All rights reserved. 41