従来型倉庫がサプライチェーン進化を阻害する──モダンソリューションが重要な理由

グローバルでもローカルでも、静的なサプライチェーンの時代はとっくに終わった。企業は今、途方もないレベルの複雑さと変動性に直面し、絶え間ない変化がニュー・ノーマルだ。

今日の組織は、より速い製品リリースサイクル、短い製品ライフサイクル、オムニチャネルでの受注・配送・返品、新興市場への進出、貿易戦争などに対処しなければならない。さらに、消費者期待の高まりと、購買利便性、配送速度、製品選択肢への需要増が、よりレスポンシブなサプライチェーンへの圧力を高めている。

Eコマースの新しいビジネスモデルとそれに伴うカスタマーサービス期待が勢いを増している。以前は小売パートナーに製品販売を依存していたブランド製品メーカーのほぼすべてが、現在ではオンラインと自社小売店舗の両方で直接消費者向け（DTC）ビジネスを拡大している。Forbesによれば、2018年に消費者の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る。

非効率な従来型倉庫

サプライチェーンの中で、伝統的に柔軟性と適応性に欠けていたノードの一つが倉庫と配送センター（DC）だ。これは特に大量のバルクユニットを扱う施設で顕著で、硬直した自動化機能を持ちがちだ。歴史的に、倉庫とDCは大量バルク数量の保管・配送施設として設計され、ウェーブピッキングが注文処理の最も効率的な方法とされてきた。ウェーブピッキングの主な欠点は、アイテムが直列的に処理されるため、進行中のウェーブに類似作業や追加アイテムを組み込むのが容易でないことだ。

言うまでもなく、従来型の大量倉庫は少量DTC注文を処理するようには設計されていない。それら従来型DCが、今日のEコマース注文と関連配送のミックスが存在するよりずっと前に建設されたため、企業は二次施設を建設するか、メイン倉庫内に専用エリア（いわゆる「put wall」）を設けることで、少量DTC注文に対応してきた。実際、今やすべての小売店がピックアップ・返品ロッカーを含め一種の倉庫だ。言うまでもなく、これら別個の専用エリアは、冗長な設備、在庫、労働力により 상당한追加コストを伴う。

DC自動化とタスク実行のテクノロジーは長らく存在してきたが、今日のスピードとアジリティ（機敏性）のニーズには不十分だ。倉庫管理システム（WMS）ソフトウェアは、アイテムがコンベアシステムに投入された後のケースやパレットへの可視性と制御をほとんど、あるいは全く提供してこなかった。

一方、従来型倉庫実行システム（WES）ソフトウェアは、自分の世界の外側について全く視点を持たなかった。入荷出荷が遅れ、一部商品がドックやピックステーションで今すぐ必要な状況を想定してほしい。WESソフトウェアではその可視化ができないため、出荷を迅速化するアクションは何も取れない。同様に、突然の需要変化でコンベア上の製品が別場所で必要になった場合、元の計画を完走させ、実行済みアクションを逆転させ、WMSソフトウェアで新しいフルフィルメントプロセスを開始するしかなかった。

結論として、倉庫の二大ソフトウェアコンポーネントであるWMSとWESが、一種の「電信」のような手段で会話している状態だ。しかし、それらが独立しており互いを認識していないため、真に包括的な意思決定（ニアリアルタイムでのインテリジェントな意思決定）はほぼ不可能だ。この協調不足は、ほとんどの場合両システムが異なるベンダー製で、多様な言語、用語などを使用している事実によって悪化している。

倉庫の「アマゾン化」

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によるより容易でオープンな統合が可能な今日、WMS、倉庫制御システム（WCS）、WESソフトウェアコンポーネントが互いにニアリアルタイムで会話するのは、ずっと容易ではないか？ 言い換えれば、WMS、WCS、WESの統合が、Amazonのオムニチャネル当日配送を支援しないはずがない。

その通りだ。このマルチシステム統合は、企業がより速く適応・対応するのを助ける。Amazon効果に対抗するには、企業は倉庫スループットを増やし、注文減少（またはその他の変化）が発生したときに迅速に対応する必要がある。

そう、数年前に絞り尽くされたオレンジ（従来型倉庫）が、今ではまだ果汁が残っているように見える（特に新しいロボットを加えれば）。単一DCで複数ブランド・タイプの自動化とロボティクスを使用することは珍しくない。それら異質なテクノロジーを相互に、そして人的労働力と協働させ、全体としてのWMSソフトウェアが必要とするワークロードをより良く予測できるよう、ますます高度な統合が必要だ。ロボットと自動化機器を「本当に良い脳」に接続することが重要だ。つまり、DCには人的・機械的リソースの全スペクトラムでワークフローを効率的にオーケストレーションする倉庫インテリジェンスが必要だ。

現代のWMSシステムは、小売業者、流通業者、その他物流企業により優れたフルフィルメント実行能力を提供しなければならない。そのためには、ソフトウェアが注文柔軟性とアセット活用の改善、モバイルデバイスによる拡張倉庫ワークフローを可能にする必要がある。現代的な倉庫ソリューションは、新しい注文インテリジェンスと最適化能力、人間と機械のオーケストレーションによるアジリティと効率の向上を掲げるべきだ。現代的なWESソフトウェアは、完全自動化DCだけでなく、手作業とハイブリッド自動化環境でも価値を発揮しなければならない。

さらに、倉庫スーパーバイザーはあらゆる場所から問題を閲覧、診断、対処できる必要がある。そのためには、モダンなデータ可視化技術を活用したレスポンシブで直感的なタッチスクリーンUIがソフトウェアに必要だ。マネージャーはまた、高度な分析を用いて倉庫全体のパフォーマンスを評価し、トレンドや問題へのインサイトと対応をニアリアルタイムで得る必要がある。加えて、倉庫作業員が新しい画面を使っ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る。

Manhattan Associatesは最近、ウェーブ、ウェーブレス（単一注文、バッチ、ゾーンなど）、フロースルー注文を単一施設で同時に処理できるインテリジェント・フルフィルメント最適化エンジンを生み出すオーダーストリーミング機能を導入した。オーダーストリーミングは機械学習を用いて倉庫労働力と自動化資産間の活動をオーケストレーションし、より高いサービスレベルで多様なフルフィルメント手法を動的に管理する。

シミュレーションがアジリティを高める

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る。ソフトウェアは複数の時間軸で分析と意思決定のためのインサイトとデータを生成する。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導入を行わずに、検討中のあらゆる変更のパフォーマンスと効果をデジタルで分析・理解できる。これにより企業の意思決定が改善され、リスクが低減される。

倉庫シミュレーションは、文書化された期待値や他のユースケースに対するプロセス検証に使用できる。シミュレーションにより最小リソースでプロセスをテストできる。企業はまた、パフォーマンス（スループットと応答時間）テストやホワットイフ分析にも使用できる。例えば、WMSソフトウェア設定の変更（put wall追加、タスクインターリービング有効化など）がスループットと生産性にどう影響するかを問える。

賢明なWESソフトウェアは、より戦術的なシミュレーションも実行し、特定の日またはシフトのオーダープールを、DCのリソース可用性と制約に対して検証し、インサイトを得られる必要がある。これにより、例えば、その日やシフトの早い段階で、既知または予想される需要に対して、どこにボトルネックやリソース制約があるかを理解できる。

ソリューションはまた、次のベストステップを予測・提案し、ボトルネック特定、リソースバランス確保、ピーク期間（ブラックフライデー等）のストレステスト、自動倉庫（AS/RS）シミュレーション、新技術の段階的追加効果評価を行う必要がある。ニアリアルタイムでDCリソース需要を検知し、必要に応じて人員と機器を再配分し、潜在的に一部注文を最新需要に合わせて再ルーティングする。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可視化や、各店舗・倉庫のピッキング戦略評価にも役立つ。

自己修復（認知的、自動運転、適応的）サプライチェーンの未来を見据えるとき、倉庫も適応性の分担を果たす必要がある。世界トップクラスのソフトウェアベンダーが、WES、WCS、WMS機能を融合し、明日のサプライチェーンの適応性と応答性を高めることが期待される。

PJ Jakovljevic氏は、Technology Evaluation Centersのプリンシパルアナリスト。