世界の物流施設テック 週次ニュース

今週は、ロボットそのものの話を一本も選ばなかった。

独STILLがWCSの役割を説明している。フォークリフトと物流自動化を手がける会社だ。WCSは、施設のなかの機械に「次はどれをどこへ動かすか」を指示するソフトである。同社はこれを「物流自動化のデジタル神経中枢」と呼ぶ。AGVを数台走らせるだけなら、メーカー純正の管理ソフトで足りる。だが同じ荷物の流れにコンベヤやシャトル式の保管設備が加わると、どのメーカーのソフトも、すべての機械には指示を出せない。機械の間で荷物が待ち、現場が止まる。だからWCSは設備を買ってから足すのではなく、入札の条件に最初から書いておくべきだという。

サプライチェーン実行ソフト大手のInfiosは、AIにどこまで判断させるかを三段階に分ける考え方を示した。たとえば、天候が崩れて入荷が半日遅れたとする。積み替えるか、人員を組み替えるか、そのまま待つか。この判断を誰が下すかという話だ。第一段階では、AIが案を出し、実行するかどうかは人が全部決める。第二段階では「遅れが48時間以内なら自動で処理し、それを超えたら人に知らせる」という基準を人が先に決めておく。第三段階では、その基準の内側でAIが遅れの大きさを見て判断し、必要なときだけ人に知らせる。どの段階でも、なぜそう決めたのかを記録に残す。AIに実行まで任せられるかどうかは、予測の精度よりも、人がどこまで線を引いているか、そしてその理由をあとから確かめられるようにしてあるかで決まる。

米HireArtは、別の問題を指摘する。ロボットを動かす現場要員を派遣している会社だ。5台や10台を決まった環境で動かしているうちは、少人数のチームで足りる。だが拠点が数十に増え、シフトが二交代三交代になり、現場ごとに置き方も動線も違ってくると、仕事の中身が変わる。ロボットを立ち上げる仕事から、毎日たくさんの現場を回して止めない仕事になる。このとき、処理速度だけを評価の指標にすると逆効果になる。手順を省き、異常を報告せずに流した担当者のほうが、数字の上では成績がよくなってしまう。

一方で、ロボットそのものは手に入りやすくなっていく。LG電子とNVIDIAは、ロボットに作業をさせてその動きをデータとして集める専用の施設を年内に動かす。集める量は10万時間。このデータでロボットを動かすAIを鍛える。ベアリング大手の独Schaefflerは、ヒューマノイドの関節に使う減速機の作り方を削り出しから型押しに変えた。製造コストが25%超下がり、同社は2027年から量産に入る。

つまり、賢いロボットも安い部品も、これからは買えば手に入る。そうなると、現場の成果は機械の選定では決まらない。メーカーの違う機械と人の作業に一つのソフトが順番と行き先を指示できるか、そしてAIにどこまで決めさせるかを人が線引きできているか。この二つで決まる。仕組みを持たずに機械だけ増やせば、STILLが書いているとおり、機械の間で荷物が待ち、止まる回数がかえって増える。

GROUNDのGWESは、機械に指示を出すソフトを製品の中心に据えている。あとから他社のソフトをつなぎ合わせたものではない。日本の物流施設は世界でいちばん人手が足りない。扱う品目が多く、複数の作業の流れが同じ場所で入り混じる。だから、この仕組みがあるかないかで生産性が変わると考えている。