世界の物流施設テック 週次ニュース

今週は、メーカーの違うロボットと人に指示を出すソフトをめぐり、大手が出資や実装を進めた動きを軸に5本を選びました。

ハイライトに選んだのは、独Körberが同じ独のソフト会社NAiSEに出資した件だ。Körberはサプライチェーン向けのソフトと製造向けの技術を手がける。NAiSEのソフトは、無人搬送車（AGV）、自律移動ロボット（AMR）、人が運転するフォークリフトなどの産業用車両を、メーカーを問わず一つの仕組みで動かす。AGVは決められた経路を走る搬送車、AMRは自分で経路を選んで走る搬送ロボットである。物流施設では、こうした車両や、荷物の搬送と保管をする設備や機器（マテハン）が増えている。

NAiSEのソフトは、背後でどのWMS、WES、WCSが動いていても使えるという。WMSは在庫と出荷を管理するソフト、WESは受けた注文をどの順番でどう作業に割り振るかを決めるソフト、WCSは施設のなかのマテハンに「次はどれをどこへ動かすか」を指示するソフトである。たとえば、A社のAMRとB社のAGVと人が運転するフォークリフトが同じ通路を通るとき、メーカーごとの管理ソフトは他社の車両の位置が分からないため、交差点で互いに譲り合って動けなくなることがある。

ロボットを施設に入れる手間は減っている。物流施設や工場の機器を製造・販売する独KIONは、施設を仮想空間に再現するデジタルツインをAIで強化し、物流大手GXOのエピノワ（仏）の施設で、自律走行車を現地で立ち上げる時間を数週間から数日に縮めた。現地での作業時間は60%以上減った。ロボットアームのUniversal Robotsなどを傘下に持つ米Teradyne Roboticsは、独Sereactと提携した。Sereactは、新しい商品ごとに学習し直さなくても、一つのAIモデルでロボットを動かせるという。スイスのABBは、衣料品を仕分け機に載せるロボットが、稼働中の失敗から自動で学び直す仕組みを加え、立ち上げの工数を最大75%減らせると説明している。

一方で、機器の種類が増えるほど、指示を出す側の仕事は難しくなると私は考えている。ヒューマノイドロボットを論じたLogistics Viewpointsの論考は、ヒューマノイドが働く施設でも、WES、WMS、制御用のソフトが、在庫、人員、設備、輸送の予定を調整する役目を担うと述べる。さらに、勝つのは最良のロボットを作る会社ではなく、ロボットを作業の流れにうまく組み込める会社かもしれないと書く。ただし同じ論考は、ヒューマノイドの費用対効果を示す実測値はまだないとも指摘している。

ロボット本体と、それを動かすAIモデルは、今後も導入の手間が減り、費用も下がると私は見ている。そうなれば、施設ごとの差は、メーカーの違うマテハンと人に、一つのソフトが作業の順番と行き先を指示できるかどうかでつく。加えて、AIにどこまで判断を任せるかを、運営企業が線引きできているかどうかも差になる。たとえば、荷物を運んでいるロボットの前に人が立ったとき、止めるのか、迂回させるのか。この動作を実行するのはロボットの制御システム（RCS）だが、その基準を誰が決めておくのかが定まっていなければ、事故や遅れが起きたときに、責任の所在が分からなくなる。

指示を出す仕組みがないままマテハンだけを増やすと、メーカーごとの車両が互いに連携できず、荷物の待ち時間が延び、車両が止まる回数が増える。Körberも発表のなかで、複数メーカーの車両をまとめて制御する上位のソフトがなければ、車両群は孤立し、効率と拡張性が頭打ちになると説明している。GROUNDの製品GWESは、物流施設のマテハンと人に作業を指示する機能を中核に設計している。他社のソフトを後から組み合わせた構成ではない。日本の物流施設は、人手不足が深刻で、多品種の荷物を同じ施設で扱う。マテハンと人に指示を出す仕組みがあるかどうかが、生産性の差になると考えている。