昨今、ビジネス環境が短い時間で激しく変化しています。この変化に追随するために新たな取組みをしていかなければ、市場ニーズに適応できません。同時に、従来からの課題である生産性の向上や品質向上への対応も求められています。
このような背景から、多くの企業ではデジタルトランスフォーメーション(以下DX)への取り組みが急務となっており、当社もこの活動を進めています。
DXとは
DXとは、企業が激しいビジネス環境の変化に対応するために、新たなデジタル技術を活用しビジネスを変革する事です。企業におけるDXの活用分野は、「サービス・商品のデジタル化」と「業務のデジタル化」の2つがありますが、当社は物流業務に特化したデジタル化を進めています。
DXが実現すれば、これまで人手に頼っていた作業の省力化や、業務における将来予測、意思決定プロセスの自動化など、今まで実現できなかったことが現実のものになります。
しかし、一般的にDXの必要性の認識が高まってきているものの、ロボットやAIなどの最新技術の活用をいざ自社で取り組むことになると、
- 「何から始めてよいか分からない、時期尚早でないか」
- 「どの様に活用すれば良いか判らない、具体的なイメージがつかない」
- 「大きな投資が必要ではないか? 投資対効果が分からない」 という理由から、二の足を踏む方が多くいらっしゃいます。
セイノー情報サービスのDXへの取り組み
当社では、2016年より最新技術BRAIS(Bigdata、Robot、AI、IoT、Sharing)の活用に取り組んできました。そこで得たノウハウを、課題を抱えている既にお取引のあるお客様に提供することで、いち早くデジタルトランスフォーメーションを実践していただこうと考えました。
しかし、物流分野に適応するにはまだまだ越えなければならないハードルがあることも事実です。
そこで、お客様の現場で最新技術の実証実験を進めるDX研究会を立ち上げ、DXに関心の高いお客様と共に活動を進めています。
ここでは、その事例の一部をご紹介します。
事例 AI画像認識による検品
お客様が置かれている背景
- ・アナログな手法による生産性向上や作業ミス低減に限界を感じている
- ・労働力の確保が難しく、新しい技術を取り入れていかなければ事業拡大は難しい
課題
出荷業務において検査場からの受入検品に時間がかかる
- ・目視と手書きのリストで検品作業をしており、記入ミスが発生
- ・手書きのリストを事務所で目視チェックするなどプロセスに無駄がある
課題の解決策
この課題を解決するため、DX研究会では「AI画像認識による検品」に取り組みました。
AI検品の流れ
- ・パレットに積まれたプラスチックコンテナをタブレットで撮影
- ・AIが画像の中からプラスチックコンテナにつけられた伝票だけを切り出し、個数をカウント
- ・伝票に印字されている品番などの情報をAIが解析
- ・品番と個数を予定情報と照合し、エラーがあればタブレットに表示
AI検品を行うにあたり、理論上は可能でも現場に適応するにはクリアしなければならない課題がいくつもありました。
例えば、以下のようなものです。
- ・時間帯によって倉庫内の明るさが変わり、伝票の切り出しについて調整が必要だった
- ・伝票を挟む半透明のプレートにより品番の一部が読みづらいため認識率を上げる調整とデータによる補完が必要だった
効果(実証実験の条件下)
- ・検品関連の作業が33%削減
- ・手書きによる記入ミスなどのリカバリーが削減
お客様の声
AIは万能のように思っていたが、できること・できないことについて理解が深まりました。また、それを踏まえて、どのように業務へ応用すべきか知見が広がりました。
今後の活動
当社はこのAI検品を倉庫管理システム SLIMS のオプションとして商品化を進めており、実証実験をしていただいたお客様も導入をご検討いただいています。
また、今回はAI検品をご紹介しましたが、DX研究会ではその他にも「AIによる未来物量予測と最適要員配置」や「IoTセンサー、画像認識を利用した採寸」「物流センターにおける搬送ロボットの活用」などの活動も行っており、今後は、更に新たなテーマの活動を検討しています。
デジタルトランスフォーメーションには、AIやロボットなどの最新技術を導入する必要があり、そのためには多くのコストや労力がかかります。しかし、この取り組みにはそれ以上のメリットが得られるのです。また、AIやロボットなどの最新技術は日進月歩であり、適応できる範囲や得られる効果が拡大する一方で、コストはどんどんと下がり、活用しやすくなってきます。
みなさんも、ビジネス環境変化への対応や新たなビジネスへの進出のためにも、DXへの取り組みを検討されてみてはいかがでしょうか。
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