Gap Inc.、ロボティクスとAI統合で倉庫効率を加速

世界中の消費者は、世代を超えて愛されるタイムレスな衣料品でGap Inc.を知っています。50年以上の歴史を持つGap Inc.は、その規模を活かし、年間数百万点のアイテムを最大効率で処理するサプライチェーンシステムを磨き上げてきました。同社は、テクノロジーの最先端と競争に勝ち残るため、革新的なソリューションの研究とテストを積極的に行っています。

2016年、Gap Inc.は新しいフルフィルメントネットワークへの大規模な移行を開始しました。「クロスチャネル・ロジスティクス最適化」プロジェクトは、競合他社に先んじるとともに、同年夏に北東部配送センターで発生した壊滅的な火災からの立ち直りを目的として設計されました。

プログラムの目標達成のため、グローバル・ロジスティクス・フルフィルメント担当シニアバイスプレジデントのケビン・クンツ氏は、同社がすでに使用している自動化ソリューション（自動倉庫システムなど）に加える革新的技術のパイロット導入を模索していました。さらに、すべての大手小売業者と同様に、Gap Inc.もピークセールスシーズン中の運営を支える十分な従業員確保という課題に直面し続けていました。

クンツ氏は、Kindredのピッキングテクノロジー「SORT」を知りました。SORTは人工知能を用いたロボットシステムで、視覚、把持、操作アルゴリズムを駆使して商品をピッキング・仕分けします。AI手法を用いてロボットの能力を継続的に改善し、数百万のデータポイントを評価して、各タスクの最適なピック戦略をリアルタイムで計算・実行します。

「SORTの実働デモを見て、この技術は他のソリューションより進んでいると感じました」とクンツ氏は語ります。

技術評価を開始するため、クンツ氏はテネシー州ガラティンのGap Inc.配送センターにパイロットSORTシステムを導入しました。これは、同社がいかなる配送センターでもAIテクノロジーを使用した初めての事例でした。

多くの配送センターと同様、Gap Inc.の施設はピーク需要に対応するよう建設されています。 需要の頂点はホリデーシーズン、特にブラックフライデーとサイバーマンデーの週に、店舗とオンラインの両方で最高のトラフィックが訪れます。 典型的な配送センターには、顧客注文を処理する手作業の労働集約型仕分けステーションがあります。

各配送センターには、巨大な楕円形ベルト「ボンベイソーター」があり、数千個の個別ユニットを個別ステーションに送ります。 ボンベイソーターに取り付けられたシュートが支流となり、商品をコンベアベルトから仕分けステーションへ振り分けます。

手作業の仕分けステーションでは、商品が山積みにされ、従業員が一つずつ拾い上げ、バーコードスキャナーでスキャンします。 対応するプットウォール（垂直グリッド状のキュビー）のライトが点灯し、その注文に対応するキュビーを従業員に知らせます。 このルーチンが商品処理の過程で繰り返されます。 注文の最後のアイテムがスキャンされると、そのキュビーで別の色のライトが点滅し、作業完了を知らせます。 すると従業員はキュビーの内容物を取り出し、次のステーションに渡して梱包・出荷します。

「人力の仕分けステーションは非常に手作業です」と、Kindredのカスタマーサクセス担当オペレーションディレクターで、クンツ氏のカウンターパートであるザック・ゴメス氏は言います。

「プロセスは単調で、シフト時間が経つにつれ、従業員の速度と精度は低下します。 人間の性です。」

Kindred SORTによる自動仕分けプロセスは、その従業員を2倍の生産性にできるとゴメス氏は主張します。「SORTユニットは本質的にプラグアンドプレイです」と付け加えます。

まず、Gap Inc.はボンベイソーターからのシュートを再配置し、アイテムを直接SORTシステムのビンに送るようにしました。 次に、システムのカメラがビン内のアイテムを撮影し、メモリに蓄積された数万枚の画像と比較します。 AIを用いて、見たものを既存画像と照合し商品を認識、どのアイテムがどこからどこまでかを特定します。

各アイテムの位置を記録後、円形システム中央のロボットアームが、独自の「オートグラスプ」技術（ピンチ、把持、吸引の組み合わせ）で物体を把持します。 ロボットアームがグリッパーでアイテムを保持したまま、バーコードが存在し得る領域をシステム内の4台のカメラのいずれかに素早く向けます。 いずれかのカメラがアイテムをスキャンすると、アームはそのアイテムを適切な注文と照合し、対応するキュビーに投入します。

ロボットがアイテムを確保できない場合、SORTシステムはKindred本社の「ロボットパイロット」に通知し、ヘルプを要請します。 リモートでパイロットが機械のライブ映像を見て、ロボットアームのピッキングを支援します。 ときには、仕分け対象外のアイテム（キュビーに入らないほど大きいものなど）がSORTのビンに紛れ込むことがあります。 その場合、ロボットパイロットが配送センターのオペレーターに通知し、オペレーターがビンからアイテムを取り出します。

機械学習を用いて、SORTは時間とともにアイテムの形状やバーコードの位置などの詳細を学習し、ピッキングと仕分けにおいてより高速かつ効率的になります。 Gap Inc.の配送センターで数ヶ月運用した後、SORTシステムは商品の98%を自律的にピックできるようになり、ロボットパイロットの介入をほとんど必要としなくなりました。

機械学習とAI能力を備えながらも、SORTはピッキングプロセスの最終ステップで依然として人間の参加に依存しています。 ロボットアームが注文へのアイテム追加を終えると、ライトを点灯してオペレーターに完了を通知します。 オペレーターは完成した注文をキュビーから取り出し、梱包エリアへ移動させます。

1人の従業員が少なくとも2台のSORTシステムを担当し、運用を監督します。 ロボットアームが大半の作業を行うため、ロボットSORTステーションでは1人の従業員がより多くの注文を梱包できます。 複数のピッキングステーションを監督する作業者は、2〜3倍のスループットを担当できます。

Gap Inc.配送センターの従業員は、テクノロジー導入の成功において重要な役割を果たしています。 彼女/彼らはSORT装置の管理と、すべてのプロセスがポイント間でスムーズに流れることを確実にする役割を担っています。

「すべての従業員がSORTステーションとのインタラクションを非常に容易と感じ、機械内外での作業に大きな安心感を持っています」とクンツ氏。「トレーニングは容易で、ほとんどの場合、従業員と1時間以下過ごせば定常作業が可能になります。 これには例外処理の学習も含まれます。 マシンの設計とシンプルさが、新入社員の迅速かつ容易なトレーニングを可能にします。」

Gap Inc.はその後、カリフォルニア州フレズノの施設にもSORTを導入し、2019年末までにニューヨーク州フィッシュキルの北部配送センターへの導入を計画しています。

「Kindredの、システムのあらゆる側面を改善しようとする姿勢は私たちの期待を超えていました」とクンツ氏。「グリッパーとスキャナーを強化し、マシンの精度を向上させました。 導入開始から18ヶ月で、驚くべき速度改善が見られ、自律ピックの割合も増加しています。」

ザック・ゴメスは、Kindredのカスタマーサクセス担当ディレクターです。