ロボットを導入しても全体最適しない
物流ロボットを導入するところが増えてきている。
けれど、一つのロボットを導入して全体が上手くいっているところは少ない。
例えば、そのロボットを入れた工程は効率化されていても、その前後の工程がかえって工数が増えてしまい、結果的にさほど効率化されていないなど、部分最適に収まっているところが多い。
どうして全体最適しないのか？
ロボット導入の実績データが少ない
Amazonなどの大手は、ここにしっかり予算を使えるため、何度もテストを重ね、自社に最適なロボットを導入している。
中小企業など、そういった予算が取れないところ向けのRaaSなどのサービスもあるが、やはりまだそれなりに大きな予算が必要である。
そのため、まだまだ導入の事例が少ない。
製品自体も種類が豊富なわけではないため、倉庫側がロボットに合わせてロケーションや仕組みを変えないといけない場合も少なくない。
各社手探りの状態で検討し、導入しているのが現状。
情報に偏りがあるというのも一つの原因？
物流ロボット導入事例の数がかなり限られている中、表に出やすいのは、ベンダー側の情報で、上手くいった事例や、ロボット導入の利点など。
導入した側、物流倉庫側の成功例・失敗例というのは、ニュースなどにもならず、なかなか表に出ない。
そうなると、ロボットを導入したいと考えたときに、情報を得ようとすると、ロボット導入のメリットや良い事例ばかりが目に付く。
これを入れると上手くいきそう！という流れで導入すると、自社の課題には合わなかったり、業務の前後の繋がりが合わなかったりする。
前後の工程がどういったものかを全部可視化して、導入を相談…という流れにしないといけないのでは？
製造業とは違う、物流倉庫の業務
製造業では、既に様々な自動化が進められており、当たり前のようにデータが蓄積されているが、物流でも同じように…と考えるのは少々無理があるだろう。
先述した通り、物流倉庫の実績データはまだまだ少なく、現場では、日々の物量の波動も大きいため、管理者が都度コントロールして回っているところが多い。
こういう現場がまだまだ多く、その人の感覚に頼ってしまっている状態。
言い換えると、属人的な業務が多いため、製造業のようにロボット化で効率化するのが難しい。
その管理者がやっていることを外に出して定量化できれば、ロボット化で効率化できる。
やはり、物流倉庫でも業務を数値化して可視化するというフェーズにいよいよ入ってきているのではないか。
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