2020.10.20
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<第3話>ニューノーマル(ニューパンデミック)フェーズへの施策

ロジの素 アフターコロナの対応策

 

ニューノーマル(ニューパンデミック)フェーズへの2つの施策

 

施策1:グレーカラーのリモートワーク化(集約化)

企業内の管理部門などで企画・管理業務を従事するホワイトカラーや、生産現場での業務を従事するブルーカラーに分類できない業務に従事する労働者のことをグレーカラーといいます。ホワイトカラーとブルーカラーの中間的な業務に従事する労働者を指すため、両者のように業務や区分けの意味合いが明確ではありません。近年では、サービスの多様化が進み、物流現場の業務に携わるグレーカラーはとても多いです。

コロナ禍においてグレーカラーは、テレワークができないと思われがちです。例えば物流センター長はグレーカラーの代表各ですが、終始、物流現場にいないと業務が回らないのかというと、検討の余地は十分にあります。例えば多くの物流現場では、物量や作業の進捗具合はWMSによって可視化されていますし、重要な労働安全についても必要に応じて現場をモニタリングするカメラがあれば、遠隔からでも監視が可能です。このようなことから、グレーカラーのリモートワークは不可能ではありません。

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図1 物流管理業務のテレワーク拡大

画像認識AIによる労働安全監視

AI(人工知能)は労働力不足への対応として期待されるツールのひとつです。この活用例として、工場や物流現場における事故防止への画像認識AIがあります。これは、監視カメラの動画を画像認識AIでリアルタイムに解析することで、作業者の危険行動を検出します。検出次第、すぐに直接的な指導が行えるため、従来の定例的な教育・指導に比べ、労働災害の抑止効果が高まることが期待できます。また、管理者は現場にいなくても現場を知ることができるため、管理者のリモートワークも促進されます。さらには、リアルタイムかつ自動的であることにより、管理者の教育・指導の負担も軽減されます。

このように、画像認識AIにより、「安全管理のリアルタイム化」や、「安全管理の効率化」という課題が解決されます。

一般的に、倉庫プロセスの業務の内容や時間は、曜日により異なるケースがあり、危険行動が発生しやすい時間帯や場所も異なります。そのため、リアルタイム監視の範囲を決める際には、予め、動画解析により危険行動が発生しやすい曜日、時間帯及び場所の特定しておくことが重要となります。

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図2 画像認識AIによる労働安全監視
 

施策2:自動化(協働ロボット)によるリスク回避

物流現場における搬送作業の自動化は、コロナ禍での人材不足を補う点や人と人との密接な状況を回避する点で、今、大変期待されています。

図3は、商品の入荷や、物流センター内でのピッキング、検品・梱包、出荷といった各現場にロボットが導入されると、どのように変化するかを表しています。○で囲まれた箇所にロボットを導入し、エリア間を跨った搬送を自動化します。これにより、人の移動距離は大きく削減されます。

特に大きく変化する業務がピッキング業務です。ロボットの導入前は、人が棚の間を移動し、商品をピッキングしていましたが、可動式の商品棚を搬送するロボットを導入することで、棚がピッキングエリアにいる作業員の元へやってくるようになります。ここでは複数のロボットを一つのRMSでコントロールします(図4)。また、RMSはWMSなどの業務システムとも連携するうえ、 物流現場にあるIoTセンサーとも接続できるため、自動化の幅は拡大します。

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図3 スマート・ウェアハウス

人とロボットを繋げるロボット活用のための基盤:RMS

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図4 RMS(Robots Management System)

ここまで、アフターコロナへの対応策をご紹介してきました。
このような対策を取っていくことでロジスティクスの混乱を最小限にとどめることができるのではないでしょうか。

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