こんにちは。画像解析AIを活用した検査・検品ソリューション「iSCAN」を提供するセイノー情報サービスです。
AI（人工知能）をWMSと組み合わせることで、業務効率化や標準化、作業ミスの抑制などが見込めます。この記事ではAIの特徴などの基礎知識、WMSにAIを連携するメリット、物流シーンではどのようにAIが活用されているか解説します。物流DXの一環としてAI活用をお考えの方は、参考にしてください。
目次
WMSとは
まずはWMSがどのようなシステムか、簡単に紹介します。
詳しくは別コラム「WMS（倉庫管理システム）とは」で解説しています。
WMSの概要
WMSとは倉庫管理システムのことで、「Warehouse Management System」の頭文字をとった略称です。
入出荷、保管など倉庫業務における作業精度の向上や効率化をサポートします。昨今はロボットやAIなどのデジタル技術活用が盛んになっており、今までデジタル化できなかった作業の自動化が進んでいくと期待されています。
WMSの基本機能
WMSの基本機能は入荷管理、出荷管理、在庫管理および進捗管理の4種類です。
入荷管理
入荷管理とは、倉庫に入ってきたモノを検品し決められた場所に保管するなど入荷業務をサポートする機能です。
予定との差異をチェックし、ロット番号など必要な情報を収集します。
出荷管理
出荷管理とは、ピッキングや梱包などの出荷作業をサポートする機能です。WMSからの作業指示にはロット番号や賞味期限の指定、ラベル貼付、納品書の同梱など届け先ごとに異なる運用ルールが反映されており、誰でも一定の精度で作業できます。
在庫管理
在庫管理とは、保管場所（ロケーション）や数量など対象拠点で保管している在庫に関する情報を管理する機能です。入荷日やロット番号、賞味期限など詳細情報も保持しています。WMSで正確かつリアルタイムな情報が管理できることで、倉庫業務の精度が向上したりクロスドック（入荷即出荷）が可能になったりします。
関連コラム： 倉庫管理におけるロケーションの管理方法と選び方
進捗管理
進捗管理とは、フロア別や得意先別など様々な角度から作業の進捗状況を把握できる機能です。
リアルタイムに可視化することで、作業遅延などの問題を早期発見・対処できます。
AIとは
AIとは、どのようなもので何ができるのか解説します。
AIとは
AIとは「Artificial Intelligence」の略称で、日本語では人工知能と訳されます。
AIや人工知能には明確な定義がなく、その認識や解釈は研究者や専門家ごとに異なります。一般的には「認識・思考・学習など人間の脳で行っているような作業を模倣し、知的な作業をするためにプログラムされたソフトウェアやシステム」とされています。
AIの特徴
AIには、自律性と適応性という2つの特徴が備わっています。
- ・自律性：人間による細かな誘導が無くても作業を遂行できる能力
- ・適応性：学習した内容をもとにパフォーマンスを向上させられる能力
AIの種類
AIは能力の違いなどから、以下のように分けられています。
- ・汎用型AI：人間のような問題処理能力を備えており、様々な種類のタスク・複雑なタスクを学習・処理
- ・特化型AI：特定の領域における学習・処理に特化
似たような定義ですが、強いAI・弱いAIという分け方もされています。
- ・強いAI：人間のような思考や意識を備えており、自身で考えて行動・処理
- ・弱いAI：プログラムに従って行動・処理
強いAIおよび汎用型AIは映画や小説に登場するAIをイメージすると分かりやすいかもしれません。
現在活用されているAIの多くは、弱いAIおよび特化型AIに該当します。
AIの学習方法
AIのパフォーマンス向上には、「学習」が必要不可欠です。大きく分けて2つの方法があります。
機械学習
機械学習とは、コンピュータが大量のデータから人間の思考を学ぶ方法、もしくはこの方法で学習したAIのことです。 「何に注目すべきか」を人間が指定した上で大量のデータを与えると、AIが自ら学習して予測や分類の作業モデルを生成します。
ディープラーニング（深層学習）
ディープラーニングとは機械学習の1種で、深層学習とも呼ばれます。機械学習と異なるのは「何に注目すべきか」をAIが自ら設定できる点です。設定の手間はかからず状況に応じた柔軟な判断ができるという良い面もありますが、AIが何を見てどう判断したのか人間には分からない、という指摘もあります。
物流業務に活用されているAIとは
物流シーンでもAIの活用事例が増えてきました。使用例の多いものを４つ紹介します。
画像解析
画像処理技術によって画像を解析し、画像内にある物体を認識・識別します。
画像解析は、大きく2種類に分けられます。
- ・分類：写っている（書かれている・描かれている）ものを見分ける
- ・検出：画像のどこにその物体があるかを判断
物流シーンでは入出荷検品、品質検査、顔認証による作業管理などの業務に活用されています。納品書や梱包材に書かれている文字を読み取って検品・データ化できるのも画像解析AIのおかげです。
関連コラム：ロジの素「物流におけるAIの活用方法～画像認識技術編～」
動画解析
画像解析と同じく画像処理技術が使われていますが、こちらは動画を対象とした技術です。
物流シーンでは、現場に設置された防犯カメラ映像を安全指導に活用したりします（歩車分離、フォークリフトの一旦停止チェック等）。管理者が現場にいなくても安全ルールが守られているかチェックできます。現場にパトライトを設置すれば、危険行動があった時リアルタイムに警告することも可能です。
そのほか、貴重品置き場などの入退室管理にも活用できます。
関連情報：AI活用事例（動画解析）
時系列予測
時系列予測とは、過去のデータをもとに未来を予測する技術です。過去の出荷データなどから需要を予測すれば生産・発注業務の精度向上に、物量や作業量を予測すれば在庫補充や要員配置の適正化に活用できます。
自然言語処理
HP上に設置されたチャット形式の問合せ窓口やChatGPTにも活用されており、翻訳や要約、文章作成などが行えます。
物流シーンでの使用例は未だ多くはありませんが、問合せ対応などに活用できます。当社ではコールセンタースタッフが問合せに関する情報（参考資料や過去履歴など）を探すのに使用しており、問合せ対応の標準化とサービス品質の向上（迅速かつ正確な対応）に役立っています。
WMSとAIを組み合わせるメリット
WMSなど物流システムとAIを組み合わせることで、従来は難しかったことが出来るようになるなど新たな価値が追加されます。物流業務の中にはシステム化しづらいものが少なくありません。しかしAIを活用したDXによって人手に頼った運用から脱却し、効率化や標準化、作業ミスの抑制、省人化・省力化など多くの効果を得られます。
WMSとAIを組み合わせることで起こる変化（例）
- ・バーコードのない商品も目視に頼らず、商品名やロット番号、数量などを検品
画像からのデータ化も可能になるため、実績収集もしやすくなる - ・出荷動向の分析結果を活用した在庫配置の適正化によって、ピッキング時の歩行距離を削減
- ・熟練者の知識に頼った業務が標準化され、属人化が解消
WMSとAIによる倉庫業務の改善事例
WMSにAIを搭載すると倉庫業務のDXが促進され、多くの課題が解決できるようになります。
ここでは、当社のAI検品ソリューション「iSCAN（アイスキャン）」を使った改善事例を紹介します。
iSCANによる検査・検品作業の効率化
「iSCAN（アイスキャン）」とは、画像解析AIを活用した検品ソリューションです。
当社が請け負うアウトソーシング現場では組立・キット化作業後の検査・検品にiSCANを活用し、ミスの削減および省力化を実現しています。
検品方法
- ・キット全体の画像をタブレット端末で撮影
- ・AIが画像を解析し正しくキット化されたデータと照合
- ・タブレット端末に照合結果が表示される
導入前は目視による二重チェックを行っていましたが、iSCANによる検品に置き換えたことで1キット当たりのチェック時間が約30％短縮できています。作業も画像を撮影するだけの単純なものになり、作業者の負担軽減にもつながりました。
関連情報：AI活用事例（iSCAN）
まとめ
AIをWMSに搭載する（または連携させる）ことで、従来は難しかったことが出来るようになるなど新たな価値が生み出されます。物流においては画像解析、動画解析、時系列予測および自然言語処理といった技術が活用されており、適用可能な業務も増えてきています。自社の課題に合ったAIを活用し、業務効率化や標準化を目指しましょう。
倉庫業務にAIを活用するなら、画像解析AIを活用した検査・検品ソリューション「iSCAN」をご利用ください。目視検品のデジタル化により、作業時間の短縮やミスの抑制、作業者の負担軽減が見込めます。
このコラムの監修者 |
セイノー情報サービスは400社以上へのWMS導入を通して培った物流ノウハウをもとに、お客様の戦略立案や物流改善をご支援しています。 当コラムは、経験豊富なコンサルタントやロジスティクス経営士・物流技術管理士などの資格を持った社員が監修しています。 |
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