要点
自動化はさまざまな面で電子商取引物流に貢献しています：
- 仕分け、追跡、返品などの複雑な作業を処理し、シームレスな運用を実現する。
- エラーやダウンタイムを削減するためにAI搭載ビジョンを使用することで、効率性を高める。
- ピーク時の需要に対応する柔軟で拡張性のあるシステムを導入することで、よりスマートに拡張に対応する。
- リアルタイム分析および予知保全ツールを使用し、性能にデータを活用する。
世界の小売電子商取引売上高は、近い将来着実に成長すると予想されており、2025年から2028年にかけては年平均成長率（CAGR）7.6%の増加が見込まれています。厳しい労働市場において、物流チームは受注処理の効率と予測可能性を向上させるために自動化に注目しています。
物流業務へのプレッシャーは世界各地で感じることができます：
- 米国の電子商取引市場は成長を続けているものの、米国消費者は当日または翌日発送を求める傾向にあり、企業は自動化と注文量への対応を迫られています。
- ヨーロッパでは、特に英国、ドイツ、フランスで電子商取引が増加しています。このような地域における国境を越えた商取引には、注文処理、徹底した追跡、返品管理のための柔軟で自動化されたシステムが必要です。
- アジアは電子商取引の成長でリードしており、中国は世界最大の電子商取引市場であり、韓国は国民1人当たりのオンライン購入率が最も高い国の1つです。両市場とも、物流自動化を急速に導入し、新たな高みを目指しています。
自地域のこうした傾向を理解することは、電子商取引の進化に伴い、ビジネスを持続可能な成長へと導くのに役立ちます。
電子商取引プロバイダに自動化が必要な理由
電子商取引業務は小売流通などの従来の物流とは異なります。従来の物流では、サプライチェーンが予測可能な大量発送を処理します。
一方、電子商取引では、毎日何千もの消費者の注文を管理します。出荷センターでは、注文の正確な処理、仕分け、梱包、発送が求められます。
物流チームは、正確な注文処理を行った上で配送パートナーに引渡せるよう、社内プロセスの自動化に重点を置いています。
電子商取引の物流における課題には、以下のようなものがあります：
大量注文とスピード：電子商取引企業は、当日または翌日発送に対応するため、大量の注文を処理します。手作業による処理では、要求されるスピードと正確さを維持することが困難です。
- 受注処理の複雑さ：オンライン注文のサイズ、配送先、内容物はすべて異なります。自動化システムは、これらの注文を正確に整理するのに役立ちます。
- リアルタイム追跡： 消費者は注文のエンドツーエンドの可視化を求めています。そのためには、出荷プロセス全体を通して統合された追跡が必要となります。
- 労働力：現代では、ビジネスの効果的な成長に必要な労働者を十分に確保するのは困難になっています。また何時間も反復作業を行うと、疲労や注意散漫のために業務の質が低下します。
- リバースロジスティクス（返品物流） 返品率の高い電子商取引では、正確な在庫記録を維持しながら、返品された商品を迅速に評価、分類、再処理する必要があります。
- スケーラビリティ：販売イベントや祝祭日は注文量が急増します。自動化により業務を迅速に拡大することができ、人件費をこれに比例して増加させる必要はありません。
電子商取引におけるレガシーシステム
一部の企業では、依然として自動化が進んでおらず、かつレガシーシステムを使用し、品質チェックや処理作業を人間のオペレータに依存しています。物流では長年手作業が重要視されてきましたが、反復的な品質検査を人のみに頼ることは、注文処理の遅延、結果の一貫性の欠如、スケーラビリティの制限につながる可能性があります。
バーコードスキャン 、ラベル検証 、選別など、これらの手作業を自動化することで、注文処理のスピード、正確性、信頼性を大幅に向上させることができます。また、より価値の高い職務にスタッフを割くことができます。
レガシーシステムの場合、限られた統合機能は柔軟性に欠け、リアルタイムのデータも欠如していることから、古い機器を使用して多様なパッケージタイプを処理することは困難です。
時代遅れの機器をアップグレードするにしても、手作業のプロセスを自動化するにしても、��日の電子商取引環境の要求を満たすには自動化が必要です。
電子商取引物流の最新ソリューション
高度なマシンビジョンとバーコード読み取りテクノロジにより、これらの課題に簡単に対処できます。最新のシステムは、高度な画像処理とAIを組み合わせて以下の処理を実行します：
- マルチコード読み取りにより、1台のスキャナで複数のバーコードタイプを同時に読み取れ、処理時間を短縮できる。
- 簡単な導入により、技術者以外でも迅速にテクノロジを設定でき、あらゆる規模の企業において、マシンビジョンの専門家や訓練を受けたオペレータに頼ることなく、これらのソリューションを維持できる。
- 柔軟なフレームワークにより、施設全体に同じソリューションを簡単に導入したり、あるいは既存の自動化インフラに「ボルトオン」機能を追加する（例：既存のスキャントンネルに寸法測定システムを追加する）こともできる。
- 簡単なデバイスの再トレーニングでは、新しいパッケージタイプやプロセス要件に迅速に適応するために必要となるのはわずかな例のみで、これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、ラインを効率的に保つ。
- 事前学習済みAI搭載画像処理ソリューションを使用して、プロセスエラーを減らし、品質チェックをシステムに組み込み、技術者以外のユーザでも導入や保守を簡単に実行できる。
分析とインテリジェンスによる業務改善
最新の物流自動化システムでは、継続的な改善を促すデータが生成されます。分析ツールは、スループット性能の解釈、ボトルネックの特定、保守の予測に役立ちます。
エッジインテリジェンス（EI）やトンネルマネージャなど、コグネックスのソフトウェアソリューションには多くの利点があります。EIはデータをローカルで処理し、リアルタイムの意思決定を行う一方、より広範な分析のために集中システムに情報を供給します。トンネルマネージャは、出荷ライン全体で複数のスキャンと検査ポイントを調整し、性能の向上および異なる自動化コンポーネント間のシームレスな統合をサポートします。
運用データを利用することで、予知保全ツールは、コストのかかるダウンタイムを引き起こす前に機器の問題を特定することができます。これらのシステムは、既存のERPプラットフォームに統合され、機器の健全性監視と保守スケジュールとをシームレスに接続することができます。この統合により、業務全体のスケジュールや機器の状態の可視性が向上し、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
電子商取引自動化戦略の策定
物流自動化の導入には、業務上のニーズを把握し、将来の成長を見据えた計画を立てることが必要です。
- インフラを評価し、どのシステムがアップグレード可能か、あるいは交換可能かを把握する。最新ソリューションの多くは、既存の機器と統合することができます。
- 業務に応じて成長可能なシステムを選択することで、スケーラビリティを計画する。
- 統合要件を早期に検討する。自動化システムは、既存の倉庫管理および注文処理プラットフォームと統合する必要があります。
- テクノロジプロバイダによるサポートとトレーニングを評価し、チームが最高のパフォーマンスを維持できるようにする。
電子商取引物流における競争力の維持
物流で競争優位に立つためには何が必要でしょうか？ 重要なのは、可能な限り効率的に業務を遂行することであり、特に高速ラインを維持し、ダウンタイムや顧客満足度の問題につながるエラーを最小限に抑えることです。物流プロセス内の品質管理チェックを自動化することも、現代の物流チームが競争力を維持する上で役に立ちます。
物流プロセスも製造プロセスと同じように扱うのがベストです。これは、AI搭載マシンビジョンによって品質管理チェックを実施することを意味し、従来手動で行われていた、またミスが発生しやすいプロセスでの重要な変化を検出できます。このようなミスは、機器の詰まり、機器の損傷、製品の損失などによるラインのダウンタイムにつながり、これらはすべて、設備総合効率（OEE）に影響します。
コグネックスのマシンビジョンソリューション（SLXポートフォリオなど）は、エラーを早期に検出することでOEEを改善し、これにより、コスト削減や下流でのリワークの低減を実現します。SLXの製品は、搬送システムやパッケージタイプでの大きいばらつきに対して高い許容値を有しています。そのため、従来のマシンビジョン製造ソリューションよりも効果的です。