＜物流DX最新動向＞物流DX推進事例

ポーラ・オルビスグループのオルビス(株)は、ロジスティクスの主要拠点である「オルビス東日本流通センター」の直営店舗・BtoB向け出荷ラインの刷新に伴い、重量計を搭載した最新のAMR（自律走行搬送ロボット）を導入し、稼働させている。AMR導入により倉庫オペレーションの省人化と効率化を達成することで、倉庫内出荷作業の生産性向上を推進。同社は、2020年に実施した通販出荷ライン「T Carry System」における小型AGV導入や、今回のAMRの本格導入・実用化にとどまらず、今後も最新テクノロジーの積極活用によって物流システムの自動化、省人化を促進する。物流現場の負担や環境負荷を軽減するとともに、各チャネルの物流基盤をサステナブルな形で強化し、生産性及び顧客利便性のさらなる向上と、社会課題の解決に取り組む考えだ。

同社は、サステナブルであることを前提とした自動化を達成するため、ヒトとAMRが効率よく連携して最適なピッキングができるよう、オリジナルの重量計付きAMRを採用し、独自の仕組みを構築した。同社の直営店舗・BtoB卸し先向け出荷作業は、日々約500品目のなかから、１オーダーあたり平均して約20品目・約100ピース（サンプル含む）を出荷するという特性がある。従来は、4拠点分のオーダーが割り当てられた重量計付きカートを、人が1台ずつ手で押して移動しながら当該商品が保管されている棚に移動してピッキングを行っていた。今回新たに導入した独自開発のAMRは1台につき4拠点分の出荷データを受信すると、自動的に最適なルートで棚間をヒトやモノに接触・衝突することなく安全に巡行し、オーダーがかかった複数の商品棚に向かって順番に移動。全てのオーダー商品が揃った後、発送ステーションまで商品の入ったケースを運ぶところまで自動的に行う。AMRには重量計が組み込まれており、ピッキングと同時に重量検品を実施。別工程で検品することなく、高い精度のピッキングを実現している。

全体的なシステム設計にあたっては、通販出荷ライン｢T Carry System」の基本コンセプトである、「4つの“ない”」（作業者を「歩かせない」「待たせない」「持たせない」「考えさせない」）を踏襲。自律走行するAMRと、ピック棚にやってきたAMRの搭載ケースに商品を入れる作業者の動きを効率よく連携させるため、商品保管棚スペースをゾーン化し、ゾーンごとにピッキングの作業者を配置する仕組みとした。さらに作業者の腕には次にピックすべき商品と棚の位置情報が表示されるウエアラブル端末を装着。これら工夫により、旧出荷システムに比べ、同じ出荷能力に対して人員を25％削減、売上高に対する出荷作業費比率も約10％削減できる見込みだ。また、作業者がカートを押して長い距離を歩く必要が無くなるため、作業負荷低減も期待できる。

サントリーホールディングス(株)は2023年6月19日以降、順次、製品の物流管理システム刷新を進めており、首都圏での導入を皮切りに、年内にも全国で稼働開始する予定だ。

人手不足やさらなる物量の増加など、物流を取り巻く環境の変化への対応が近年一層重要になっている。酒類・飲料を製造・販売するサントリーグループでは、年末年始やゴールデンウィーク、夏季などに配送量が大幅に増加し、トラックの現在地などの配送状況を確認する頻度も高まるため、その対応は物流企業・ドライバー、両者それぞれの負担となっていた。そこで今回は同社物流管理システムに、各物流企業が持つ車両の位置情報を自動でタイムリーに収集・把握する機能を新たに搭載。これにより、同社は各トラックの配送状況を即時に把握できるため、物流企業・ドライバーへの確認の問い合わせは不要。物流企業の従業員・ドライバーの問い合わせ対応の時間を、年間で計約6万時間削減できる見込みだ。

サントリーグループはこれまでも持続可能な物流の実現を目指し、労働負荷低減、環境負荷低減などに取り組んできた。今後も、物流企業やドライバーにとってより働きやすい環境を整備していく意向だ。

(株)LIXILは、AI・機械学習アルゴリズムを用いた次世代型需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting（MDF、PwCコンサルティング(同)提供）」を導入した。サプライチェーン全体の最適化に向けた取り組みの一つとして、サッシ・ドアやエクステリアなどの建材事業を展開するLIXIL Housing Technologyの約120万機種におよぶ製品を対象に、AI需要予測の試験運用を開始している。

LIXILは、急激な事業環境の変化に柔軟かつ機動的に対応するため、DXを加速している。デジタル化で、より顧客志向の強い組織へと転換するとともに、生産体制とサプライチェーンの最適化に取り組んでいる。同社はこれまでも、消費者の様々なニーズに対応するため、多品種の生産基盤を構築し、事業生産性向上やブランド競争力向上に取り組んできたという。資材調達リスクやコンテナ不足など、サプライチェーンの問題が発生し、事業環境が大きく変化するなか、多岐に渡る製品の需要を担当者レベルで予測することは難しい。同社はこのため、今後発生する問題を予見し、迅速に対応できる体制を構築する必要があると認識。調達から製造、販売までの各プロセスにおける状況を把握し、在庫管理や業務運営の効率化などサプライチェーン全体の最適化に向けた取り組みの一つとして、今回、AI需要予測ソリューションを導入し、プロジェクトを始動したものだ。

2022年9月より、ハウジングテクノロジー事業の約半数を占める既存品の予測値を先行展開。2023年１月からは、これまで予測できなかったモデルチェンジ品についても対応し、LIXIL Housing Technologyのほぼ全ての製品をカバーする予測値の算出が可能になったという。

ハウジングテクノロジー事業は、取扱製品が約120万機種に達し、販売エリア別に展開したSKUが230万を超えるほど規模が大きく、細かい粒度で需要の動きや特徴を捉えることは困難。このため、様々なサプライチェーンリスク（欠品・リードタイム延長・過剰在庫・廃棄コスト・横持ち輸送コスト等）を低減することがハウジングテクノロジー事業の喫緊の課題になっていたという。今回導入したMDFはAI・機械学習アルゴリズムを採用しており、230万の予測対象一つ一つの特徴を捉えた高解像度かつ高精度な予測算出が可能になった。

膨大な予測データを提供する環境構築には、同社の様々なデータを一元管理するクラウド型のデータ統合基盤「LIXIL Data Platform」を採用し、各工場でデータ活用の自走化を促すためのデジタルスキル支援も並行して進め、多くの工場で潜在リスク低減に向けた実用化レベルの取組が加速しているという。今後は、製品だけでなく副資材等も含め、需要予測の対象領域をさらに拡大していく予定。今後もDXを推進し、サプライチェーン全体の最適化を図るとしている。

物流DXは、物流2024年問題に対応し、物流に携わる企業が生産性向上や競争力強化などいった課題を達成するため、もとより必要な取組であるに違いない。ここで紹介した事例は、いずれも物流2024年問題に対応するだけでなく、自社の事業拡大・成長に直結するものとなっている。逆に言えば、各企業がサプライチェーン全体を視野に入れた物流の生産性向上・効率化に取り組むことが物流2024年問題の解決につながるとも言える。その根幹が物流DXへの取組であることは言うまでもないだろう。物流ITソリューションや各種プラットフォーム、ロボットを含めたMHなどの各種自動化機器・設備、ハンディターミナルなどの情報端末機器の新製品開発がここにきて活発化しているのも不思議ではない。メーカー・サプライヤーがここを商機ととらえているからだ。実際、ここに挙げた事例以外にも多くの物流DXへの取組が進展している。

物流危機を乗り越えるための取組を地球の動きに例えれば、政府の施策は公転であり、各企業の取組は自転であると言える。この双方の動きが相まってこそ軌道は正常化する。内容の是非はともあれ、政府は様々な施策を打ち出しているだけに、これを実体化する各企業の物流DXへの取組が今後さらに進むことを期待している。