レコードキーピングからリアルタイムへ: デジタル倉庫ブレイン

現代の倉庫に入ると、不思議なものを見つけることができます。ロボティクス、センサー、コンベアシステムに数百万ドルを投資しているのに、バックオフィスにはiPhoneが存在する前から設計されたソフトウェアが使われているのです。

米国の倉庫および倉庫業界は、過去10年で50%以上成長し、電子商取引と消費者の期待の高まりによって推進されています。倉庫はより速く、密度が高く、複雑になりました。しかし、倉庫を運営するシステムは追いついていません。

倉庫管理システム（WMS）は、トランザクションを記録することを中心に設計されたカスタマイズされたデータベースです。入庫したもの、出庫したもの、どこに置かれたか。これは、仕事がデータ入力だったときには妥当な設計でした。しかし、現在の仕事はデータ入力ではありません。現在、課題はデータを取得することではなく、リアルタイムで決定を下すことです。

スクリーンとフロアの間のギャップ

従来のWMSプラットフォームは、記録するために設計され、応答するために設計されていません。静的なダッシュボードは、フロアで何が起こっているかと、監督者が見ているものの間に遅延を生み出します。 SKU数は爆発的に増加し、運用の複雑さを大幅に増やしています。一方、倉庫での労働者の離職率は年間40%を超える場合があります。タスクごとに数秒の遅延は、高容量運用の場合、年間数百万ドルに相当します。しかしながら、ほとんどの施設は、リアルタイムでこれらの非効率性を検出または応答できないシステムで運営されています。

結果として、チームはすでに古くなっている情報を使用して決定を下します。

私はオペレーターと話すときに、単純なテストを使用します: 「あなたのソフトウェアは、起こったことを教えてくれるか、次に何をするか教えてくれるか?」ほとんどの場合、答えは「起こったこと」です。これが問題の全てです。

倉庫が必要とするのは、空港の管制塔のようなものです。全てをリアルタイムで見ることができ、次に何が起こるかをモデル化し、緊急事態になる前に決定を提示するシステム。これがデジタル倉庫ブレインのようです。シグナルを継続的に取得し、状況を理解し、リアルタイムで作業を調整するシステム。問い合わせるのを待つのではなく、オーケストレーションプラットフォームは積極的に労働、在庫、設備、スペースを調整します。

テクノロジーは今準備できている

数年前、このようなプラットフォームは、運用するには高すぎて、生のフロアで信頼できるものではありませんでした。しかし、状況は変わりました。

コンピュータビジョンは、AIシステムに倉庫のリアルタイムの「目」を与えます。RFIDの信号やスキャンイベントだけでなく、ゾーンで何が起こっているかを実際に理解します。空間インテリジェンスは、交通渋滞をマッピングできます。デジタルツインを使用すると、決定を下す前にシミュレーションできます。機械学習による予測は、スタッフのギャップやインバウンドサージが発生する前に予測できます。

クラウドインフラストラクチャとエッジコンピューティングの進歩により、データをリアルタイムで処理し、大規模に、かつ運営者にとって最終的に実行可能なコストで実行できるようになりました。

インフラストラクチャは整っています。モデルは整っています。ほとんどの倉庫とこの機能の間にある唯一のものは、まだ数年先にあるという仮定です。

AIはオペレーターを置き換えるのではなく、仕事の内容を変える

ロジスティクスにおけるコンピュータビジョンの採用は、過去5年でコストが大幅に低下したため、加速しました。さらに、70%以上のサプライチェーンリーダーは、AIと自動化に投資している、または2030年までに投資する予定です。

これらのシステムで勝つオペレーターは、ベンダーに鍵を渡して去ったのではなく、運用をループに保った人たちです。パターン認識のためのAIを使用し、判断は人間に予約しています。

システムは、ゾーン4が混雑しており、ルート変更を推奨することをフラグできます。ただし、混雑が発生しているのは、2人のアソシエイトが明らかな対立をしていると人間が気づくことです。この区別は重要です。

ピッカーのタスクは、リアルタイムの優先順位と在庫レベルに基づいて動的にシフトします。フロアのメモリ化は不要です。監督者にリダイレクトするのを待つ必要もありません。監督者は、次の注文がどのくらいの時間がかかるか、ボトルネックが形成される前に労働力を再バランスする場所を正確に把握できます。システムは、問題が発生する前に問題を理解しています。

インターフェイスは変化する必要がある

レガシーのWMSインターフェイスは、データベース管理者向けに設計されました。行、列、フィルタ、フォーム。これは、仕事がデータ入力だったときには妥当なモデルでした。しかし、現代の倉庫が運営されるようにこれは完全に間違っています。

同時に、倉庫への圧力は、決して高くはありませんでした。同日配送と翌日配送の期待は、規範になりつつあり、納品の時間枠は、数日から数時間に圧縮されています。計画問題だったものが、リアルタイムの実行問題になりました。遅延で動作するシステムは、現実と根本的に相容れません。

正しいインターフェイスは、倉庫そのものです。フロアのライブビジュアルモデルで、在庫がどこにあるか、労働者がどこにあるか、混雑がどこで発生しているかがリアルタイムで更新され、問い合わせることなく洞察が表面化します。何が間違っているかを知るためにクエリを実行する必要はありません。

オーケストレーションプラットフォームによって促進される決定はすべて、エンコードされます。プラットフォームは、施設、SKUパターン、労働のリズム、季節的なサージを学習します。時間の経過とともに、蓄積する機関の記憶が形成され、誰でも、いつでも、誰にでも、離職率に関係なく利用可能になります。

知識は、人々の頭の中に住むのではなく、システムに埋め込まれることになります。これにより、時間の経過とともに改善される、運用の知性の永続的なレイヤーが作成されます。

権限は、システムを監督し、状況が人間の判断を必要とする場合に介入するオペレーターに残ります。しかし、知識は、必要な誰でもがいつでもアクセスできるプラットフォームにあります。

レコードキーピングシステムからリアルタイムオーケストレーションへの移行は、たちどころには起こりません。しかし、方向は明確です。複雑さが増すにつれて、リアルタイムインテリジェンスなしで運営するコストはさらに高くなります。

最初に動いた組織、または可視性、オーケストレーション、AI駆動の意思決定を受け入れた組織が、次の倉庫運営の標準を定義します。

私たちは、過去を記録するシステムから、未来を形作るシステムへと移行しています。初めて、真のデジタルブレインを倉庫に構築するツールが手に入りました。