2021年4月27日 事業紹介
物流倉庫向けにAI画像判別サービスを提供する株式会社NTC（本社：東京都豊島区、代表取締役社長：和田 賢太郎）は、物流倉庫業務を担当する方を対象に、物流倉庫内で人手で行われている検品業務の状況についてアンケート調査を行いました。
調査結果サマリ
・多くの物流倉庫担当者は人手による検品作業には効率、品質、教育コストの面で課題があると感じている
・システム化は進んでいるものの、十分に活用できていない
多くの物流倉庫担当者は人手による検品作業には効率、品質、教育コストの面で課題があると感じている
「出荷時のピッキング後の目視検品は時間がかかっていると思いますか？」の質問に対し、「非常にそう思う」、「そう思う」と回答した方が合わせて78%という結果となりました。人手による作業は時間がかかり、負担に感じている方が多いことが伺えます。
「出荷時のピッキング後の目視検品は、スタッフによって検品時間が異なりますか？」の質問に対しては、「非常にそう思う」、「そう思う」と回答した方が合わせて73%という結果になっております。人手では作業品質にばらつきが生じると考えている方が多いことが分かります。
「出荷時のピッキング後の目視検品は、新たなスタッフが入る等、スタッフの入れ替わりが発生しますか？」の質問については、「非常に発生する」、「時々発生する」と回答した方が合わせて60%という結果になりました。新たなスタッフが加わると、業務内容の教育・習熟期間が必要となりますので、それら教育に必要なコストの削減も重要な課題であると考えられます。
調査結果より、多くの物流倉庫担当者が人手による作業に課題を感じていることが分かりました。今後少子高齢化により人材の確保がさらに困難になると想定されることもあり、人の手に頼らずに効率化、高品質化、低コスト化が実現できるような、業務改善が必要になると考えられます。
システム化は進んでいるものの、十分に活用できていない
業務改善手段の一つとしてシステム化が考えられます。物流倉庫では、主に倉庫管理システム(以下WMS)とハンディターミナルが利用されております。システム化状況について伺ってみると、「WMSとハンディターミナルを利用している」の回答は47%と半数程度の企業がWMSとハンディターミナルを利用しており、システム化が進んできていることが分かります。
しかしながら、ハンディターミナルの利用にはバーコードなどのコード類が必要です。こちらは「取り扱っている商品には判別するためのコード類が付与されていますか」と質問したものの回答結果となります。結果を見てみると「一部付与されていない商品がある」、「全ての商品に付与されていない」の回答が合わせて83%になり、現状ではコード類が付与されていない商品が多く流通していることが分かります。このような状態では、せっかくシステム化をしても商品や棚にバーコードを貼るといった新たな作業や、人手による作業が発生してしまいます。
WMSとハンディターミナルを利用している方に対して、商品を出荷するまでの業務フローで、商品にコードが付与されたもの、されていないものによって、業務内容が変わるかを伺ったところ、「業務フローの作業内容が変わる」の回答が73%になりました。また、なぜ業務を分けているのかを合わせて伺ったところ、「管理の方法が異なるため」、「システムへ情報を手入力する必要があるため」といった回答が見られました。多くの企業が、コードが付与されていない商品の扱いが原因となり、システムを導入しても業務フローを標準化出来ずにいることが分かります。人手による作業が必要となる理由の一つだと考えられます。
まとめ
人手による作業には多くの課題があり、解決にはシステム化が有効な手段であると考えられます。しかし、コード類が付与されていない商品の存在により、現状ではシステムを十分に活用出来ていないと考えられます。コード類が付与されていない商品が、システム上でより容易に取り扱えるような、新たなソリューションの導入への期待が高いと言えそうです。
アンケート調査の概要
調査方法：インターネットによるアンケート調査
調査対象：サード・パーティー・ロジスティクス 物流センター勤務者、製造業の物流センター(倉庫)勤務者、小売業の物流センター(倉庫)勤務者 107名
調査期間：2020年12月21日～2021年1月10日
調査方法：インターネットによるアンケート調査
調査対象：サード・パーティー・ロジスティクス勤務者、製造業の物流部門勤務者、建設業の物流部門勤務者、鉄鋼業の物流部門勤務者、卸売業の物流部門勤務者、小売業の物流部門勤務者、倉庫業勤務者822名
調査期間：2021年2月25日～3月18日
「AI画像判別サービス」について
株式会社NTCでは物流倉庫向けにスマートフォンやタブレットのカメラで撮影することで商品を判別するAI画像認識サービスを提供しております。あらかじめスマートフォンやタブレットで撮影した商品画像をAIに学習させ、商品のマスターデータと対応させておくことで、作業時に商品の判別が可能になります。これまで検品担当者が人の目で行っていたパッケージやラベルの確認、確認結果の手書きメモやキーボード入力などの作業が瞬時に完了するため、作業時間が大幅に短縮できるほか、担当者間の品質のばらつきも無くすことが可能です。また写真を撮影するだけで済むため初心者の方でも覚えやすく、教育コストの削減も期待できます。AIに学習させる画像が3～10枚程度でも十分な精度を達成できる手法を採用しており、導入後の運用もしやすいものになっております。以下お問い合わせページより、お気軽にご連絡くださいませ。