ABeam Cloud® Predictive Warehouse Management(PWM)

ソリューション

IoT・ロボティクス時代の予測型倉庫運営を実現する新たなプラットフォーム

労働力が急速に縮小し社会全体としてサステナビリティの追求と生産性向上が叫ばれる今日、多くの人員作業で運営されている物流倉庫においては、働き方改革やダイバーシティ推進による労働力の確保や、高度なマテハン機器・ロボットによる省力化・省人化に向けた取組みが始まっています。こうした現場オペレーションの変革に伴い、倉庫運営管理においても従来の経験や勘による意思決定は通用しなくなり、情報武装した新たな運営基盤が必要になります。

アビームコンサルティングが提供する「Predictive Warehouse Management(以降PWM)」は、IoTやAI技術を活用し、倉庫運営上のあらゆるデータを統合管理するとともに、データ基点の意思決定による運営最適化を実現します。また、計画立案から現場指示に至る運営プロセスの自動化により、管理業務の省人化・省力化も実現します。

PWMとは

PWMとは、現実の倉庫における出来事をデジタル上で再現する仮想の倉庫(デジタルツイン)です。
各種デジタルデータを現場から収集することで、倉庫内のあらゆる情報をリアルタイムに可視化します。
また、PWM上で、現実倉庫の将来状況を予測し、事前対策につなげることも可能です。

PWMとは

PWMが実現する倉庫運営

PWMは、経験・勘に頼ることのない「データ・ドリブンな倉庫運営」を実現します。
PWMによって、作業開始前だけでなく、作業中に遅延が発生した場合などにも、計画の妥当性を素早く検証し、リアルタイムに最適化を図ることが可能になります。
また、各種リソースの状態を監視することで、予知保全や事故防止、作業効率化などの活動推進に寄与します。結果として、現場作業および管理業務の効率化が可能となり、省人化・省力化を実現します。

PWMが実現する倉庫運営

ソリューション構成

PWMはデータベース、運営適正化機能、UIの3つから構成され、センシングデータや、他システムの情報をインプットとして、倉庫実態の可視化・将来状況の予測を行います。
また、運営適正化機能によって導かれた最適な計画や指示は、WMSやWCS等のシステムに連携します。

  • シミュレータ、パターンマッチング、AIの3つのエンジン

ソリューション構成

PWMによる運営イメージ

リアルタイムに収集する現場の稼動データを元に、PWM上の仮想倉庫(デジタル・ツイン)で稼動状況を可視化するとともに、稼動状態を監視します。監視によって検知したアラートなどをトリガーに、運営適正化機能によってタイムリーにアクションを決定し現場をコントロールすることで、倉庫全体の運営を適正化します。

PWMによる運営イメージ

運営適正化のアプローチ

運営適正化機能は、パターンマッチングによる適正化とシミュレーションによる適正化の二つのエンジンを実装しています。

運営適正化のアプローチ

パターンマッチングによるアクション決定 ※特許取得済み

リアルタイムに収集した稼動データを元に、現場の稼動状況をパターン化し、事前に定義された稼動パターンとマッチングをかけることにより、運営を適正化するアクションを決定します。

事前定義

過去の稼働実績データを元に、計画と実績に乖離が生じたタイミングにおける現場の稼働状況を分析しパターン化します。そして、その状況下における最善のアクションをシミュレーション等による検証によって決定し、稼動状況パターンとアクションの組合せをパターンテーブルに格納していきます。

事前定義

運営

日々の倉庫運営では、リアルタイムに収集する稼動データから現況をパターン化し、事前に定義されているパターンテーブルのパターンとマッチングを行います。マッチングの結果、合致したパターンに定義されているアクションを、現場へフィードバックすることで、現場運営の適正化を図ります。

運営

シミュレーションによるアクション決定

計画系データや現場の稼動データを元に、現在発生している問題への対応アクションについてシミュレーションによる検証サイクルを実施し、最適なアクションを決定します。
①条件設定、②シミュレーション実行、③シミュレーション結果評価を最良の結果が得られるまで繰り返し行い、最適なアクションを決定します。

シミュレーションによるアクション決定

シミュレーションによって検証された最適なアクションは、パターンテーブルに登録することにより、今後同様の状況下においてパターンマッチング機能により即時的にアクションが決定できるようにもなります。

アプローチ

まずは倉庫運営の根幹をなす計画に関して最適化を行い、その後、各種リソースの情報を基に予知保全などの活動を推進しつつ、計画の更なる最適化を図ります。最終的には、計画立案から現場指示までの運営プロセスの自動化を実現します。

アプローチ

導入効果例

「計画最適化」に取り組んだDC型の倉庫では、目標スループットを保ちつつ作業員数を13%削減できることが明らかになりました。また、総人員数を変えずにスループットの向上(入荷10%、出荷12%)が可能であるとわかりました。

導入効果例

事例

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  • 富田 雅樹

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