倉庫効率向上：デバイスデータ活用でワークフローを合理化

データを収集し、ビジネスで時間効率を最大化しようとすることは、個人生活での予算管理に似ています。6ドルのコーヒーは比較的安い買い物に思えますが、毎日出勤前に1ドル安いコーヒーを買えば、時間とともに約250ドルの節約になります。それを100人で掛け合わせれば、集団で2万5,000ドルの節約につながります。

この概念は、ショップフロアでの反復的かつ不可欠なタスクに対処することで節約される時間にも適用されます。バーコードスキャンを例に取ると：特定のスキャナーは他より速く、スキャンあたりわずか1秒の差が効率に大きな影響を与えます。作業者が1日1,000回スキャンし、倉庫に1,000人の作業者がいれば、1日あたり100万秒――約12日分の時間を節約できます。

ショップフロアでの付加価値の70%は人間の手によって生み出されると推測できます。自動化でこの数が劇的に減るとの一般的な認識とは異なり、人間は予見可能な将来にわたり、製造、ロジスティクス、サプライチェーンの中心に留まり続けます。このエコシステムは、人間中心の出発点なしには機能しません。したがって、データ追跡に関わる機能を改善することは、アウトプットの最大化に役立ちます。例えば、すべてのスキャナーをIoT（モノのインターネット）に接続することで、作業者が倉庫内を移動する距離を削減し、時間を節約できます。

また、作業者集団として実行されるメトリクス（全体の時間節約、生産性向上など）をウェアラブルから収集し、ワークフロー効率の改善に役立てられます。それらは、以前気づかれていなかった日常オペレーションの弱点も特定できます。個人の支出の例えと同様に、多くの少額を積み上げ、全社的に掛け合わせれば、節約効果は驚異的になります。適切なテクノロジーを倉庫で活用する企業は、一部領域で約20%の効率化を実現できます。

あるドイツの研究によると、倉庫内の移動時間は平均総ピッキング時間の40%を占めます。これには、作業者がピック場所まで往返する時間と、その場所での滞在時間が含まれます。IoTにデジタル接続されたスキャナーならこのデータを収集でき、AIが改善点を分析できます。より速いルートや、アイテムをピックアップするより好ましい順序はないか？

こうした変数を決定するプログラムを実行できます。時として最も破滅的な問題は、検出されないものです。データ収集と分析を通じてそれらの盲点を認識することは、ゲームチェンジャーになり得ます。

スエズ運河が約6日間半封鎖されたとき、スエズ運河庁長官のオサマ・ラビエ氏は、危機が続く毎日1,500万ドルの損失があると指摘しました。しかし、真のコストは遥かに大きかった。1週間遅れれば翌週も遅れ、リソースをかき集めるためさらに翌週も遅れが拡大します。これは複合的に悪化させ、損失額をはるかに膨らませます。

逆に、新技術による効率化で時間を節約すれば、サプライチェーンにポジティブな複利効果が生まれます。作業者がより多くの時間を節約するにつれ、より多くのことが達成できるだけでなく、この「創出された」時間を他の効率化や、将来さらに時間を節約するイノベーションの考案に充てられます。

倉庫全体でプロセス分析を提供するテクノロジーを見つけ、投資することは、企業がより良い意思決定をするのを助けます。効率、安全性を改善し、ヒューマン・デジタルツインの始まりを創出できます。そこでは作業者が進化するIoTに接続され、効率を最大化するメタデータを提供します。すべては作業者を中心に置くことから始まります。

アクセル・シュミット氏は、製造、生産、ロジスティクス、小売向け産業用ウェアラブル開発企業ProGloveのシニアコミュニケーションマネージャーです。