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従来の倉庫保管はサプライチェーンの進化を遅らせています

グローバルにもローカルにも、静的なサプライチェーンの時代は過ぎ去りました。現在、企業は膨大なレベルの複雑さと変動性に対処する必要があり、継続的な変化が新しい常識となっています。

今日の組織は、より速い製品リリースサイクルに取り組む必要があります。より短い製品ライフサイクル;オムニチャネルの注文、配送、返品。新興市場への移行。貿易戦争など。さらに、消費者の期待の高まりと、購入の利便性、納期、製品の選択に対する需要の高まりにより、より応答性の高いサプライチェーンへの圧力が高まっています。

電子商取引とそれに伴う顧客サービスの期待のための新しいビジネスモデルが勢いを増しています。以前は小売パートナーに製品の売り込みを頼っていたブランド製品のほぼすべてのメーカーが、現在、オンラインと自社の小売店の両方で直接消費者(DTC)ビジネスを拡大しています。 Forbesによると、2018年には、消費者の3分の1以上が、前年にブランドメーカーのウェブサイトから直接購入したと報告しています。

効果のない従来の倉庫

従来は柔軟性と適応性が低かったサプライチェーンの1つのノードは、倉庫と流通センターです。これは、厳格な自動化機能を備えている傾向のある大量のバルクユニットを扱う場合に特に当てはまります。歴史的に、倉庫とDCは大量の保管および配送施設として設計されており、注文を処理するための最も効率的な方法はウェーブピッキングです。ウェーブピッキングの主な欠点は、アイテムが連続して処理されることです。また、すでに進行中のウェーブに同様の作業や追加のアイテムを追加するのは簡単ではありません。

言うまでもなく、従来の大量倉庫は、少量のDTC注文を処理するようには設計されていません。これらの従来のDCは、今日のeコマース注文と関連する出荷が混在するかなり前に構築されたため、企業は、メイン倉庫に二次施設または専用エリア(いわゆるプットウォール)を構築することで、少量のDTC注文に対処してきました。実際、現在、すべての小売店は、ピックアップ-リターンロッカーを含む、ある種の倉庫になっています。言うまでもなく、これらの個別の専用エリアには、冗長な機器、在庫、および労力のためにかなりの追加コストがかかります。

DCの自動化とタスクの実行のためのテクノロジーは長い間存在していましたが、今日のスピードと敏捷性のニーズには不十分です。倉庫管理システム(WMS)ソフトウェアでは、アイテムがコンベヤーシステムに導入された後は、ケースやパレットの可視性と制御がほとんどできませんでした。

一方、従来の倉庫実行システム(WES)ソフトウェアには、その世界の外にあるものの見通しがまったくありませんでした。入荷が遅れており、いくつかの商品が積み込みドックまたはピックステーションですぐに必要になることを考慮してください。 WESソフトウェアでは、その可視性は許可されません。したがって、出荷を促進するために何も行われません。同様に、需要に突然の変化があり、たとえばコンベア上の製品が他の場所で必要になった場合は、元の計画を実行させ、実行されたアクションをすべて取り消してから、WMSを使用して新しいフルフィルメントプロセスを開始する必要があります。ソフトウェア。

肝心なのは、倉庫の2つの最大のソフトウェアコンポーネントであるWMSとWESが、ある種の電信を介して相互に通信することです。しかし、彼らは独立していてお互いに気づいていないため、真に全体論的な決定(およびほぼリアルタイムで行われるインテリジェントな決定)はほぼ不可能です。このコラボレーションの欠如は、ほとんどの場合、両方のシステムが異なるベンダーによって製造され、さまざまな言語や用語などを使用しているという事実によって悪化します。

Amazon-ウェアハウスの化

しかし、モノのインターネット(IoT)接続とマイクロサービスがより簡単でオープンな統合を可能にする最近では、WMS、倉庫管理システム(WCS)、およびWESソフトウェアコンポーネントが1つと通信するのははるかに簡単ではありません。ほぼリアルタイムで別の?言い換えれば、WMS、WCS、およびWESの統合は、Amazonのオムニチャネル1日配達に役立ちませんか?

そう見えます。このマルチシステム統合は、企業がより迅速に適応し、対応するのに役立ちます。アマゾンの影響に対処するには、企業は倉庫のスループットを向上させ、注文が減少したとき(またはその他の変更が発生したとき)に迅速に対応する必要があります。

そうです、数年前に絞って乾かしたオレンジ(従来の倉庫)には、今ではより多くのジュースが残っているようです(特に新しいロボットをミックスに投入した場合)。 1つのDCが複数のブランドとタイプの自動化およびロボット工学を使用することは珍しいことではありません。 WMSソフトウェア全体から必要なワークロードをより適切に予測するために、異種のテクノロジーをますます高度に統合して、それらが連携し、人間の労働力と連携できるようにする必要があります。ロボットと自動化装置を本当に優れた脳に接続することが重要です。つまり、DCには、人的および機械的リソースの全範囲にわたってワークフローを効率的に調整するためのウェアハウスインテリジェンスが必要です。

最新のWMSシステムは、小売業者、流通業者、およびその他のロジスティクス企業に対して、より優れたフルフィルメント実行機能を有効にする必要があります。このため、ソフトウェアは、注文の柔軟性と資産の使用を改善し、モバイルデバイスを介して倉庫のワークフローを拡張できるようにする必要があります。最新の倉庫ソリューションでは、敏捷性と効率を高めるために、新しい注文インテリジェンスと最適化機能、および人間と機械のオーケストレーションを採用する必要があります。最新のWESソフトウェアは、完全に自動化されたDCだけでなく、手動およびハイブリッド自動化環境でも価値を高める必要があります。

さらに、倉庫の監督者は、どこからでも問題を表示、診断、および対処できる必要があります。このためには、ソフトウェアに、最新のデータ視覚化技術を活用する応答性が高く直感的なタッチスクリーンユーザーインターフェイスが必要です。管理者はまた、高度な分析を使用して、倉庫全体のパフォーマンスを評価し、傾向や問題に対する洞察と応答をほぼリアルタイムで取得する必要があります。さらに、倉庫担当者は、新しい画面を使用してさまざまなタスクの完了を合理化し、トレーニング時間を短縮できる必要があります。

Manhattan Associatesは最近、注文ストリーミング機能を導入して、単一の施設でウェーブ、ウェーブレス(単一の注文、バッチ、ゾーンなど)、フロースルーの注文を同時に処理できるインテリジェントなフルフィルメント最適化エンジンを作成しました。注文ストリーミングでは、機械学習を使用して倉庫の従業員と自動化資産の間のアクティビティを調整し、それによって、より高いサービスレベルでさまざまなフルフィルメント方法を動的に管理します。

シミュレーションは敏捷性の向上に役立ちます

HighJumpやSofteonなどの他のWMSソフトウェアベンダーもWESシミュレーション機能を提供しています。このソフトウェアは、複数の期間にわたる分析と意思決定のための洞察とデータを生成します。 WESシミュレーションにより、倉庫は、コストのかかる物理的な展開を実行することなく、考慮される変更のパフォーマンスと効果をデジタルで分析および理解できるため、会社の意思決定が改善され、リスクが軽減されます。

倉庫シミュレーションは、文書化された期待やその他のユースケースに対するプロセス検証に使用できます。シミュレーションにより、最小限のリソースでプロセスのテストが可能になります。企業はこれを使用して、パフォーマンス(スループットと応答時間)をテストし、what-if分析を実行することもできます。たとえば、プットウォールの追加やタスクのインターリーブの有効化など、WMSソフトウェア設定の変更がスループットと生産性にどのように影響するかを尋ねることができます。

Astute WESソフトウェアは、DCのリソースの可用性と制約に対して、特定の日またはシフトの注文プールに関する洞察を可能にするために、より戦術的なシミュレーションを実行する必要もあります。これにより、たとえば、企業は1日の早い段階で理解したり、既知または予想される需要に対してボトルネックやリソースの制約がある可能性がある場所にシフトしたりできます。

このソリューションでは、ボトルネックを特定し、リソースバランスを確保し、ピーク期間(ブラックフライデーなど)のストレステストを実行し、自動倉庫および検索システム(ASRS)シミュレーションを実行し、新しいテクノロジーを段階的に追加します。 DCリソースの需要をほぼリアルタイムで検知し、必要に応じて人と機器を再割り当てし、最新の需要を満たすために一部の注文を再ルーティングする可能性があります。一部のWESシミュレーションソリューションは、ヤードのサイトトラフィックを可視化し、各店舗または倉庫のピッキング戦略を評価するのにも役立ちます。

自己修復(コグニティブ、自動運転、適応型)サプライチェーンの将来に目を向けると、倉庫は適応性を発揮する必要があります。将来の世界クラスのソフトウェアベンダーが、WES、WCS、およびWMSの機能を組み合わせて、将来のサプライチェーンの適応性と応答性を強化することを期待する必要があります。

PJ Jakovljevic は、テクノロジー評価センターの主任アナリストです。


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