パンデミック時にAIがEコマースをどのように節約したか

2年前のコロナウイルスのパンデミックによる米国の最初の閉鎖以来、多くの変化がありました。前例のない電子商取引の加速と労働力不足の時代に、レガシーのピックアンドパックプロセスは需要を満たすためのスケーラビリティを欠いています。パンデミックによる悪影響は確かにありますが、「これは私たちの働き方をどのように変えたのでしょうか？」という疑問を投げかけています。

ロボット工学の急速な加速は変動性を取り除きます

労働力不足はパンデミックの間に急増した傾向であり、パンデミックの影響は、ロボットによる自動化を実装する準備ができていない企業に壊滅的な打撃を与えました。 COVID-19がヒットしたとき、フルフィルメント倉庫は一晩でより大きな容量を必要としていました。倉庫に従業員を追加することはできなかったため、人々が仕事に来ることができなかったとき、倉庫は仕事を成し遂げるためにロボットに頼りました。

倉庫作業は怪我をしやすく退屈であり、一部の仕事は狭い場所で実行されます。たとえば、手動の郵便袋の仕分けでは、3人が非常に近くにいる必要があり、カビの間で作業するときに互いにぶつかることがよくあります。ロボットによる仕分けシステムは、物理的に近接して作業する倉庫の従業員の要件を打ち破り、従業員が日常的な仕分けプロセスを監督するため、社会的な距離を置くことができます。

将来的には、施設は建物を構成できるため、人々は安全で社会的に距離のある方法で複数のロボットを管理できます。日常的なタスクを実行する大規模なグループへの依存度が低い企業では、1日1平方フィートあたりの総スループットの信頼性が高くなります。これは、企業が顧客に守ることができる約束をすることができることを意味します。

ロボットは人間の能力を増幅する

倉庫施設は、1日あたりの平方フィートあたりのスループットで測定される効率の最大化を目指しています。倉庫は、人間を扱うときに変数に直面します。たとえば、労働者は空腹で、疲れていて、次の休憩を期待していますか、それとも気分が良く、生産的で高性能な1日を過ごしていますか？

1つのアイテムまたは小包をソートする行為を検討してください。人間は次のことを行う必要があります：

製品や小包の山を見る

整理されていない山から拾うアイテムを選択してください

アイテムを選び出すためのピックポイントを特定する

アイテムを受け取る

ピックアップ時に、ピックアップされたアイテムが1つだけであることを認識して確認します

上記のアイテムを出力場所（メールサック）に移動します

製品密度（袋密度）を最大化する方法で、アイテムを正しい出力場所に正常に配置します

人間はこれを行うことができますか？はい。

簡単ですか？はい。

人間はそれを1日4,000回、週5日やりたいですか？いいえ。

ロボットは一貫性を生み出して、山と谷を緩和します。さらに優れた、非常に器用な仕分けロボットは、Simulation-to-Reality（Sim2Real）AIを搭載しており、初日に倉庫内のほぼすべてのアイテムを拾い上げて、効率を高め、人間の作業条件を改善できます。

企業は、ロボットを設置することで、人間の労働者の介入なしに「そのことを行う」という幻想を抱いているかもしれませんが、そうではありません。人間はロボットと協力してスループットフローを最適化します。回復力のある操作の場合、一方を他方なしで使用することはできません。

区画分類のロボットによる実装は、人間があいまいなアイテムを処理し、ロボットがありふれた反復的なタスクを処理する場合に最も成功します。これら2つのタイプのタスクを組み合わせると強力です。人間がロボットが離れたところを拾うので、調和が起こります。たとえば、ロボットはアイテムを識別して把握し、アイテムを袋に入れます。人間は袋を操作したり、縛ったり、ラベルを付けたりする必要があります。ロボットの器用さと能力は大幅に進歩していますが、人間が最も得意とする特定のタスクがあります。

シミュレーションから現実へのAIは絶え間ない商取引の需要に応えます

従来のロボットはかつて、同じ動作を繰り返し実行するようにプログラムされていました。今日、AIはロボットの機能を拡大し、ロボットが拾うことができるアイテムの種類への適応性を高めています。電子商取引の量が増え続けるにつれて、パッケージのサイズと形状は絶えず変化しており、ロボットがこれまで以上に機能する必要性が高まっています。

高度なAIがなければ、ロボットが人間のスループットを満たす速度でパッケージを並べ替えるのに何年もかかる可能性があります。さまざまなアイテムの処理はデータ集約型であり、ロボットが効果的に機能する前に何百万ものピックを実行する必要があります。 Simulation-to-reality（Sim2Real）テクノロジーは、トレーニングプロセスを促進および合理化します。 Sim2Realは、仮想世界でロボットを数時間で数百万の例で事前トレーニングするため、ロボットが施設に到着したときに、表示される可能性のあるパッケージの種類を把握しているため、初日から動作を開始できます。

Eコマース、海運、郵送、金融サービスの分野で数十億のトランザクションを促進するコマースソリューションを提供するグローバルテクノロジー企業であるPitney Bowesは、eコマースビジネスで大きな成長を遂げました。ピツニーボウズの顧客ごとに販売するアイテムのセットが異なるため、各アイテムのパッケージとブランドは大きく異なり、ピツニーボウズがサプライチェーンを移動するアイテムの種類は毎月変わります。

ピツニーボウズは、自動仕分けソリューションを見つけることを望み、製品タイプの急速な変化と多様性に対応できるようにする必要がありました。

Sim2Real AIは、ピツニーボウズが数十万のユニークな区画を効果的かつ正確に分類した2020年のホリデーシーズンのピーク時に、ピツニーボウズが迅速に業務を拡大するのに役立ちました。それ以来、ピツニーボウズはサプライチェーン全体でロボットの使用を拡大し、複数の施設でさまざまな方法で仕分けシステムを使用しています。