ロボティクスでサプライチェーン労働力ギャップを埋める

過去10年の変化と労働力課題

過去10年間でサプライチェーンには実質的な変化が見られました。Eコマースに対応するための配送センターの進化であれ、Eコマースフルフィルメント運営を人口中心地に近づける推進であれ、一つの定数は労働力課題でした。成長するサプライチェーン業界では、労働需要が労働力プールを6対1の比率で上回っています。Deloitteの2018年調査によると、このギャップは2028年までに推定240万のポジションを未充足のままにする可能性があります。

自動化への遅れと持続不可能な現状

しかし、ほとんどのDC運営は自動化への道のりで遅れをとっています。手動運営は今日、約80%のDCで依然として標準です。Eコマースフルフィルメントがますます複雑かつ高速化する中、このモデルは急速に持続不可能になりつつあります。オンラインショッピング売上は年間約25%の割合で増加し、フルフィルメントと配送運営を限界まで押し上げています。

スマートな自動化ソリューションへの転換

求人数が求職者数を上回る中、より多くの施設がよりスマートで汎用性の高い自動化ソリューションに転じるのも不思議ではありません。しかし、これには独自の課題も伴います。ほとんどのサプライチェーンジョブには、現在の労働力の約30%しか持っていないスキルが必要です。多くは反復的で危険であり、高い離職率、低い士気、労働者の継続的な再訓練の必要性をもたらし、すべてが高コストです。

ロボティクスがもたらす可能性

ロボティクスは、これらの労働力と生産性成長の課題に対処する巨大な可能性を提供します。ロボティクス自動化はサプライチェーン業界にアピールしますが、多くの疑問が残っています。ロボットはフルフィルメント運営の混沌とした環境に耐えられるか？従業員や既存の自動化システムとどう統合できるか？どのワークフローをサポートできるか？答えは各運営の独自のニーズに大きく依存します。しかし、ロボットはDCの実世界の課題にますます対処できるようになり、利用可能な人的労働を増強し、合理的なコストで実現できるようになっています。

自動化への第一歩

今日の労働力不足に対処するため、DCは独自の課題とニーズを特定するための多面的アプローチを採用する必要があります。成功するロボティクスシステムは、コンベアからピッキング技術まで、フルフィルメント運営内の多様な可動部品間の慎重な調整を必要とし、スマートなソフトウェアがそれらすべてを結びつけるべきです。以前は手動だったタスクの自動化は、単一のイノベーションからではなく、一つの統合パッケージでの多様なテクノロジーの組み合わせから生まれます。

すべての配送運営が自動化に関して同じレベルのサポートを必要とするわけではありません。ワンサイズフィットオールのモデルはありません。選択肢が幅広いため、ロボティクス導入への適切な第一歩を選ぶことは圧倒的なタスクになり得ます。

例えば、モバイルロボットはこれまで以上に効率的に荷降ろしタスクを処理できるようになりました。配送トラックと海上コンテナの完全自動荷降ろしソリューションが近年導入され、主要な手作業需要を軽減できます。同様に、ロボティックソーター誘導技術は手動誘導を置き換えたり補完したりし、スループットを最大化し、単調で肉体的に要求の高いタスクから労働者を解放します。

運営者は独自のニーズを慎重に評価し、最適なソリューションを特定すべきです。堅牢な業界知識とロボティクス工業会認定を持つパートナーと協力することで、企業はサプライチェーン全体でメリットを最大化するソリューションを見つけられます。

さらに、運営はロボティクスソリューション評価時にシミュレーションツールを検討すべきです。物理ベースのシミュレーションツールを使用すると、現実世界で使用するのと同じ制御ロジックを使って仮想環境でテストできます。多様な製品形状、サイズ、重量で、シミュレーションはロボティクスソリューションが個別の製品シナリオ下でどう振る舞うかを実世界への導入前に示せます。これらの強力なツールは、試行錯誤に頼らずロボットが最も効果的な場所を特定できます。これによりエンドユーザーは、ソリューションが期待通りに機能し、ソリューションを正当化するために必要なリターンをもたらすという自信を得られます。

ロボットと人間のギャップを埋める

最適なソリューションが特定されたら、フルフィルメント運営はロボットと人間労働者の間のギャップを埋めることに焦点を当てなければなりません。平均的なDC労働者は、ロボットの追加サポートなしでは、今日の配送速度期待に追いつくのが難しいかもしれません。自動化は競争力維持の鍵ですが、DCは手作業がますます見つかりにくく、維持しにくくなっていることを認識しなければなりません。

サプライチェーンジョブの60%が、労働力のわずか20%しか持っていないスキルを必要としていることがわかっています。労働者が見つかったとしても、多くのジョブは反復的で危険です。その結果は士気低下、高離職率、再訓練と関連コストです。

幸い、バーチャルリアリティ訓練、拡張現実メンテナンス支援、音声ソリューションのようなソリューションが、運用面と技術スキル両方のギャップに対処するために利用可能です。ロボティクスを労働力移行を支援するテクノロジーで補完することで、DCはコストのかかる離職を防ぎ、自動化移行に伴うスキルとテクノロジーのギャップに対処できます。

将来展望

拡大する労働力ギャップは、今日のサプライチェーン業界で最も差し迫った問題の一つです。自動化は今や競争力維持に不可欠であり、ロボットは労働力移行をサポートし、より高付加価値の仕事のために労働力を解放する重要なパートナーです。

自動化は、今日の高速でEコマース主導の経済の要求に追いつくために必要です。アメリカの雇用にとって最大の脅威はロボットではなく、企業の競争力維持不能です。戦略的にロボティクスと労働力ソリューションに投資し、運用と技術スキルのギャップを埋めることで、DCは現在および将来の労働力変化に確実に対応できるようになります。

Matt Wicks氏はHoneywell Intelligratedのチーフロボティクスソリューションアーキテクト兼ロボティクス工業会取締役会議長です。