Eコマースの急成長がサプライチェーンに多大な影響を与える
Eコマースの爆発的な成長は、すでに小売業に劇的な影響を与えていましたが、そこにパンデミックが発生しました。それにより、従来予測されていたスピードを遥かに越してEコマースの需要は拡大していくことが予測されています。
このようなEコマースの成長は、サプライチェーンに多大な影響を与えると言われており、ほとんどの報告書では、Eコマースビジネスは在庫が一切店舗にないため、従来のショッピングビジネスに比べて3倍のスペースが必要になるとされています。
また、スペースが必要になるだけでなく、小売業者が同じ配送センターから消費者と店舗の両方に出荷するという大きなトレンドもあります。
物流倉庫が抱える現在の課題を解決するために
労働力不足を克服する
注文量の増加と労働力不足に対処するために、物流倉庫やフルフィルメントセンターでは、よりスマートなテクノロジーを導入して業務を継続する必要があります。需要を満たすためには、自動化が鍵となります。自動化は、迅速な投資回収とビジネスニーズの変化に対応できる柔軟性を備えているだけでなく、物流倉庫やフルフィルメントセンター内の他のタイプの自動化と連携して拡張できるものでなければなりません。
”より多くより速く”が求められるピッキング
Fetch Roboticsの自律走行ロボット(AMR)は、柔軟な自動化を提供するだけでなく、ASRSや仕分けシステムなどの他のタイプの自動化機器と統合し、ビジネスオペレーションに合わせて拡張することができます。これにより、Fetch AMRは、ディストリビューションセンターやフルフィルメントセンター内で、大きな。
作業者とロボットの最適化
Fetchのフルフィルメント・ソリューションは、オーダー・ピッキング、バッチ・ピッキング、ケース・ピッキングなどのワークフローにおいて、リアルタイムで動的に更新されるシステム全体のピッキング最適化と連携を可能にします。これらのワークフローは、独立したワークフローとして実装することも、ワークフローをすべて包含する単一のソリューションとして実装することも可能で、大小に応じたさまざまなサイズの商品のピッキング作業を最適化することができます。
人とロボットのダイナミックなオーケストレーション
- オーダー、バッチ、ケースピッキングのワークフローを、ビジョンやハンドヘルドデバイス、または自律走行ロボット(AMR)を使って最適化
- WMSからのピッキングデータを多数のオーダーに集約し、コラボレーティブピッキングで迅速なフルフィルメントを実現
- 新規のラッシュオーダーに自動的に対応し、処理中のワークオーダーを即座に更新。 新しいオーダーのアイテムに最も近い作業者または自律走行ロボット(AMR)を特定する
- ピッキングゾーン内での無駄な移動を減らし、ピッキングゾーン外での移動をなくす
- 各作業者やロボットのリアルタイムの位置、タスク、タスクの優先度に基づいて、最適な次の行動を決定する。
物流倉庫でのソリューション例
ロボットから/へピック
オーダーを作業者にダイナミックに届け、作業者を特定のゾーンにとどめることで通路の混雑を緩和します。作業者は視覚的な指示により、一度に複数の注文をピッキングし、仕分けすることができます。
トートから/へピック
コンベアへのトートの入出庫を自動化。作業者の動きを最適化：何を選べばいいのか、どこにその商品があるのかをリアルタイムに把握できます。カートを押してパックエリアに移動する時間を短縮します。
ピッキングと補充の連動
WESを使ってピッキングと補充のタスクを優先させることで、補充のための正社員を最小限に抑えることができます。 空いているポジションを補い、人手不足を解消します。
急ぎの注文
急ぎの注文やホットピックを可能にし、柔軟な運用を実現します。最も迅速な導入ソリューションで小・中規模のペイロードに最適です。低滞留時間、大量生産の環境で、移動を減らし、生産性を向上させます。
自律走行ロボット ラインナップ
Virtual Conveyor/バーチャルコンベヤー
倉庫や工場、流通センターなどの様々な施設で、形状やサイズの違う商品や材料を施設内で自動輸送します。従来の人による移動時間が節約され、従業員はより高度な作業に時間を割くことができます。
