Logistics & Suppy Chain

Share withArticle by: Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 人工知能 (AI)はパーソナルおよびビジネスのあらゆる側面に存在していることから一般的に知られる技術となっています。ですが、消費者らは自分たちがAIを搭載する製品機器を日常的に使用していることに気づいてはいません。すでにAIは、民生用アプリケーション、事務的企業機能、オンライン/オフラインリテール、オートノマスモビリティ、知的生産の分野で採用されています。ですが、物流についてはAIへの取り組みは始まったばかりで、解決しなければならない課題が山積みになっています。 その知的能力にも関わらず、AIは単独ではなく、対処する問題ごとに様々な組み合わせで使用される対人技術コンポーネントの統合セットになっています。DHLとIBMの共同報告書によると、本技術は次の3つの要素で構成されているとのことです。感知、処理、そして学習です。感知とは人間によって理解される実世界の情報のことを指します。例えばテスト、画像、動画、サウンド、環境条件などです。すでにもののインターネット (IoT)ではAIベースのシステムのためにデータを準備しています。処理と学習はフレームワークとトレーニングのことを指します。例えば、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などです。多くの異なる種類の機会学習フレームワークがニューラルネットワークに基づいた深層学習能力のコア機能と共に存在しています。今日、対人技術はAIと共に埋込型モジュールとなり、物流における主要な破壊技術に搭載されています。 技術的に統合された物流シナリオ 1秒ごとに、産業は特定の主要技術の破壊に直面しています。そのような技術を正しいビジネスメカニズムと組み合わせることで、プロバイダはそれらの技術を用いて非常に画期的な物流モデルを活用することができます。物流分析におけるPwCのAIによると、4つの物流シナリオが提案されるとのことです。言い換えると、技術は主要な役割を担っていますが、異なる形で市場に影響を与えるということです。その内2つのモデルでは、新規参入企業が変化の主要な推進力となっており、残りの2つのモデルでは既存企業が力を持つことになります。市場ダイナミクスの性質、特に協力レベルと競争レベルもシナリオごとに異なります。物理インターネットの共有、スタートアップ、シェイクアップ、複雑な競合、スケール問題などです。 物理インターネットの共有は、既存企業同士が協力を強めることで効率を高めて環境的影響度を下げ、ネットワークの共有などの新しいビジネスモデルを開発していくことを指します。「物理インターネット」で検索をかけると出荷サイズの共通基準やより強力なモデル接続性、そしてキャリアを渡るIT要件に関する情報がヒットします。スタートアップとシェイクアップは、データ分析、ブロックチェーン、もしくは他の技術に基づいた新しいビジネスモデルを通して新規参入企業が既存企業から市場シェアを奪って大きな存在となることを指します。特定のセグメントごとに1つまたは2つの企業が力を持つようになります。 ラストマイルデリバリーは人気を高めているクラウドデリバリーソリューションによって崩壊してきています。これらのスタートアップが既存企業と協力し、提供するサービスを補間し合うのです。 複雑な競争はリテール業界の大企業が物流サービスを自身の必要を超え、効果的に対象範囲を顧客から競合へと広げている状態のことを指します。大企業は小企業を買収し、広範囲の市場をカバーし、顧客挙動について小企業が持つ理解を利用してサプライチェーンの最適化を図ります。かつてはサプライヤだった技術企業も物流の領域に参入し、物流サービスを提供して競合と化しています。スケール問題は、既存企業がそのオペレーションを円滑化し、新技術を利用することで効率性を高めるというシナリオです。彼らは有望な新技術をベンチャーキャピタルで資金提供を行い、市場で独占的地位を獲得するためにクリティカルな技術と知識を持った新しいスタッフを惹きつけるのです。大企業は合併して地理的スケールを拡大し、そのクロスモーダルカバレッジを強化するのです。これらの投資を実行するための資金へのアクセスがますます重要になってきています。 重要な点 プロバイダが競争力を保つには、ビジネスアイデンティティにコミットし、そのアイデンティティに対応する戦略的ロードマップを作成することでユニークな価値提案を生み出し、強めていくことが重要です。プロバイダが自身を見つめて競合するに値する力を持っているかを確認しなければいけない時がきたのです。それはつまり、企業はデジタル適合性、コスト効率、資産生産性、そしてイノベーションに集中しなければならないことを意味します。企業はこれらの能力を構築し、洗練し、戦略を日常へと変換していくのです。

Share withサプライチェーンをデジタル技術で進化させる：利益増強の方程式。 たったいまお客様がオンラインで注文を発注して即座にデリバリーのコンファメーションが来たとしましょう。そして発注から24時間以内に商品がデリバリー先の戸口に到着。実はお客様はみんな迅速な対応を希望しています。今日のような時代には我々はデジタルサプライチェーンにおける進歩を無視するわけにはいきません。B2CであろうがB2Bであろうが、オンディマンドでのスピード感を持ったデリバリーの体験をお客様にして頂く事は大切です。サプライヤーの最大の関心事は値段競争力を持った全情報をコスト効率を効かせて管理する事。これは倉庫や輸送部隊や販売代理店や卸売業者などをも含めたあらゆる所から来るデータが間髪入れずに完璧に同時進行で入ってくるという事を意味します。データのクオリティーはとても大事です。にも拘らず克服困難な技術的なバリアーがあるので多くの企業は四苦八苦しながら日夜その克服に時間を費やしているのです。最近の研究調査においてデジタルサプライチェーンでは調達コストの低減が図れる（ガートナー）、サプライチェーンの行程コストの低減が図れる（BCG）、収益とEBIT即ち金利、税前収益の成長に貢献するという結果がでています。 拡張現実（AR）が最初の一歩：そしてウエアハウスに展開。 ついこの間まではARを開発してその人気を独り占めしていたのは娯楽産業だったのも今は昔。ターミネーターという映画もその良い例で映画のスクリーンを通してデジタルの情報と普通の風景情報を重ねて見るロボットの目で我々の住む世界を見せてくれた。その30年間の技術開発の後、現実の世界にARのディスプレーを可能にしたスマートグラスなる物が出現した。これは2013年の初頭にはGoogle Glassと呼ばれ開発に携わったトップの貢献者は「今年のベスト発明」としてTime Magazineで紹介された。世間からの色々な批判を浴びてもGoogle Glassはこの斬新なウエアラブルデバイスが消費者に齎す体験の予測を強気で継続した。そんな中その値段とプライバシー侵害に関する議論が持ち上がった。そしてごく最近になってGoogle Glassはサプライチェーンマネジメントの世界を驚きの話題で騒がせ始めた。この中にはサムソンやエプソンやその他の会社も名を連ねていた。 質問: スマートグラスとウエアハウスやDCオペレーションとの関連性は？ 当然のことながら、ロジスティック作業の効率を改善するために企業はスマートグラスを使ったウエアハウスにおける実験を増やしています。このウエアラブルデジタルメガネはワイヤレスネットワークを通じてデータの収集した後、メガネに組み込まれた小さなスクリーンに文字や数字を映し出します。ユーザーの眼にはその文字や数字のディスプレーはその時点において人間の目に映る「現実）の風景に重ねあわされてフルサイズで見えるのです。作業者はこれにより手放しでコンピューターからの情報にアクセスが可能、作業中携帯スキャナーを持ち歩く必要などはなく、RF機器や上の資料なども持ち運ぶ必要もなくスムーズな作業が可能となるため生産性の高いワークフローが可能となります。各種混合大型パレットに商品を搭載する作業をしているウエアハウスでは現在ボイスおよびにAGV技術のコンビネーションで作業を行っています。幾つかの大規模DCにおいてはこれらの技術のコンビネーションに移行し始めています。特に競争力維持のために従業員数を減らす事のできない西洋の市場においては、企業によっては現在既にベーターのユーザーと共に今日においては最も最先端の技術であるVoiceソリューションの導入の実験的な 移行を考えています。このようなスマートグラスを通したビジョンピッキングはVoiceの技術やその他の作業パフォーマンスを犠牲にせざるを得ない作業方法に取って代わる事でしょう。 評論家の中にはスマートグラスの存在価値を正当化する明確な理由は無く現実把握の認識を増補させるどころか妨害する恐れもありこんなものは娯楽の域を出得ないと意見しています。しかしこの現実増補メガネはウエアハウスにおいては明らかにその目的を果たしているように受け止められます。現実増補メガネは幾つかの場面においてはVoiceのパフォーマンスを上回る可能性は否定できないでしょう。先ず一つ目は、ロットまたはシリアルコードを知るために追加作業としてのスキャンが必要な商品である場合、この作業はビジョンシステムで行う方が早いはずである。 もう一つのシナリオはパレット乗せの最適化もこの現実増補メガネを使えばその他のソリューションよりも作業が捗るであろう。 この現実増補メガネが音声認識を超えるものかどうかは現時点では判断不能ですが、しかし、この技術はカッコ良いと言えるでしょう。我々は皆ファッショナブルでカッコ良い小物は好きなはずです。スマートグラスはコンピュータースクリーンを解したフューチャーチックなフィルタリングを齎すかもしれません。ウエアハウスの生産性を高めコスト削減も可能でしょう。実際に使ってみればその効果は一目瞭然です。ウエアハウス管理の手段としてはこれはそんなに遠い未来の話ではないでしょう。 実験段階における成功事例。時は今なのか？ スマートグラスはウエアハウスのアプリケーションの流れを変えられるのか？2019年においてそれは疑う余地も無いであろう。今この採用を妨げるものはその投資金額、それに掛かるコストを正当化できる明確なビジネスケース、そのビジネスのしきたり、そして他の情報と効率よく利用できる環境の不備などでしょう（CRM、ERP、WMS等など）。これらの要素が解決されると共にエンド　ツー　エンドの包括的なソリューションとして使えるようになればこの技術はすぐにでも採用されるでしょう。今日においてスマートグラスの技術はまだ限られた範囲での応用しかないかも知れぬが、そんな問題は近い将来には解決されるでしょう。スマートグラスとARの技術は日進月歩の勢いで技術革新が進んでおりロジスティック業界はその恩恵にあずかる最初の業界の一つになる事でしょう。 まとめ： この技術は手を使わないで瞬時にデータへのアクセスを可能にする そして更には、生産性やパフォーマンスの改善が図れる しかし、これを利用可能にするインフラの状況、ビジネスのプロセスやワークフローを考える必要がある そして最後に、ビジネスモデルとしての正当性

Share with物流管理システム 　　　　ロジスティクス4.0とサプライチェーンマネジメント4.0もしくはスマートサプライチェーンマネジメントは、end-to-endロジスティクス、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメント、モノのインターネット、サイバーフィジカルシステム、エマージングテクノロジー、高度データ分析、AIによる（半）自動意思決定の様々な面と関わりがあります。 インダストリー4.0はスマートファクトリーまたはテクノロジーの実現以上のものなのでしょうか。ここでは、ロジスティクス4.0と言われている、スマートロジスティクスに必要不可欠な要素、ロジスティクスマネージメント、インダストリー4.0におけるサプライチェーンマネジメントについて取り上げます。IoT産業時代のサプライチェーンやロジスティクス、自律型アプリケーション、サイバーフィジカルシステムに不可欠な要素に関する概要以上の情報が必要ならば、ロジスティクスにおけるロボットやコボットの使用、IoT（モノのインターネット）の役割や開発、ロジスティクス関連クラウドや高度分析に関する記事をチェックし、輸送や物流におけるデジタルトランスフォーメーションについて読みたいと思うかもしれません。ここで取り上げるロジスティクス4.0、スマートサプライチェーンマネジメント、デジタルサプライチェーンについて見ていくと、それらの記事に載せられている様々なテクノロジー、開発、課題/ソリューションが有用になることは明らかです。ですから、それらもサプライチェーンやロジスティクスに関する記事の一部とお考えください。 自動化とアプリケーション インダストリー4.0が自律性、知能、自動意思決定を機械や端末に（部分的に）伝達する包括的なものであるように、オーバーラップ、異なるアプリケーション、テクノロジー、人間やビジネスといった側面や要素の上にあるとしてもインダストリー4.0におけるサプライチェーンやロジスティクスもよく似ています。 ロジスティクスには様々なタイプがあり、その定義も様々です。組織、イベント設置のための物流のような複雑な計画や管理から、部品の移動や工程までを含みます。ここで考えるロジスティクスとはビジネスやサプライチェーン、インダストリー4.0において物を動かすという後者の意味です。 ロジスティクスが段階を踏んで物をAからZまで移動させるという本来の意味であると考え、サプライチェーンの構成要素や知能や効率がそれぞれの段階で機能し、それに自律性という側面が加わると、わたしたちが考えているアプリケーションの種類をすぐに見つけることができます。無人輸送からインテリジェントコンテナ、スマート倉庫、スマート港、スマートシェルフ、人との情報交換に至るまですべての可能な物流に関わるつながりや前後関係です。この面で画期的なのはブロックチェーンです。輸送、スマート港、外国への海上運輸、小売りなど書ききれないほど分散型台帳技術の使用例があります。 サプライチェーンにはいくつもの他の構成要素があり、デジタルサプライチェーン無しにロジスティクス4.0は不可能だとイメージできるでしょう。インダストリー4.0の場合と同様、サプライチェーンマネジメントのための全データ、見通し、実装知能を完全に理解するIoT産業が重要な役割担うことも想像に難くないでしょう。 ロジスティクスに関連したインダストリー4.0におけるスマートロジスティクス及びサプライチェーンマネジメントの中核を成すのは下記の通りです。 よりインテリジェントなロジスティクスを作りだすには適正な自律性と知能を加えることが必要です。しかし、よりつながった経済やリアルタイムな経済の要望に応じるためにはもっと効率、効果性、関連性、俊敏性/柔軟性が必要です。 ロジスティクスとサプライチェーンがその一部となっている全体的展望における産業変化の目標から始まり、人と機械の協働（例：倉庫内コボット）やエコシステムの需要を変化させる機能の最終目標による行動と知能に注目することで、自己組織化と（半）自動意思決定と人間の計画の間でうまくバランスを取ることは重要です。 データ分析、情報エコシステム、すべてを管理するために必要なスキル、分散環境の変化、迅速な決定、一括集中型組織や計画アプローチからオンデマンド型計画への移行によるリアルタイム能力と俊敏性の開発、ロジスティクス事前計画の不確実性（デジタル変革の中心）の管理などの現実と側面に沿ったインダストリー4.0の導入による生産ラインの作業や管理方法の変革 未来につながるロジスティクス ロジスティクス革命への突入はIotやAI、ブロックチェーンなどに馴染みがない人にとって脅威かもしれません。幸いなことに、テクノロジーの活用事例や基本概要を説明してくれるホワイトペーパーやビデオなどインターネット上で利用できる豊富な情報があります。第一歩を踏み出す準備が来たなら、次のことを覚えておいて下さい。関係しているロジスティクスそのものと同じように、安全で確実な旅行です

Share with　フォークリフトは物流において製品の移動のために使われる機械で、多くの産業で採用されています。フォークリフトを使い最高の効率、生産性を実現するためには、業務、現場、頻度などの基本情報を含むデータの研究、それに加え質の高いサービスと職業意識を維持することのできるサービス提供者が重要です。さらに大事なことは、作業工程を促進し生産性を高める多くのイノベーション、新しいテクノロジーを採用したツール、そして新しいソフトウエアを搭載した新しいフォークリフトの使い方を検討することです。 コスト分析             フォークリフトの使用にかかるコスト分析には、考慮すべきすべき点が２つあります。 基本コスト ・フォークリフトの価格は普通、フォークリフトの所有によりかかるコストのわずか20％を占めるのみです。 ・残りの80％のコストは部品、サービス料、運転手の給与、レンタル料（フォークリフトが壊れた場合）、その他です。 ・フォークリフトの購入が長期的に見て投資に見合ったものかを計算するのは難しいことです。 製品またはパレットの数からのコスト計算 フォークリフトで運搬する製品またはパレット数についてのコストは、移動のスピードと頻度で計算しなければならなりません。この種の計算は棚のデザインをする際に助けとなるので有益です。 １日あるいは１ヶ月にいくつのパレットを移動することになるのかはっきり把握しておくことが必要です。この方法は時間当たりのコストではなく、パレット当たりのコスト計算の際に有効です。 アフターサービスのコスト 価格や製品のみに焦点を当てていないサービス提供者を探すことをお勧めします。効果的な方法であなたの会社のビジネス経営にソリューションを提供できるパートナーを探しましょう。良いパートナーとはあなたのビジネスに特別のアドバイスをしてくれるものです。例えば倉庫のレイアウトのデザインや変更、作業のシミュレーション、フォークリフトその他の台数やモデルについてなどについてです。 状況や背景、制約に関係なく新しい製品やサービスの購入を勧める業者は良くありません。 メンテナンス契約への投資 事業が主に輸送に関するものである場合、メンテナンス契約に投資することが大事です。良くメンテされたフォークリフトは、中断なくより長く作業が可能だからです。自分でフォークリフトのメンテをするのではなく、もっとKPIに焦点を当てるべきです。 製品と部品において良いポリシーを持つパートナーが提供するサービスを選択しましょう。すなわち部品の在庫とメンテナンスに関する専門知識を充分持っているということです。交換部品の用意はあらゆるサービスとメンテナンスの要です。 ACモーターのフォークリフトを選びましょう。 最新のフォークリフトはテクノロジーの一部としてACモーターを使っています。整流子を使うこれまでのフォークリフトと比べ信頼性が高く、また手の届きやすい価格帯になっています。さらに最新のフォークリフトは、バッテリー使用のものより長時間作業ができます。従って、最新のフォークリフトはバッテリーを追加で購入する必要がありません。 運転手付きのフォークリフトのリースまたはフリートマネジメントへの投資 運転手付きのリースまたはフリートマネジメントには資源管理システムが付いてきます。フォークリフトのメンテナンス、エネルギー使用、人材、運転手と修理員、そして安全と事故への対応などといった他の件が含まれています。 この種類のサービスはコストと作業の確認を助けてくれるもので、どの場所で一番コストがかかっているかを分析できます。サービスの提供者は、コスト削減のための最良のソリューションを顧客に提案することもできます。 フォークリフトにテレマティクスと内臓のコンピュータダッシュボードを搭載しましょう。こうることで、正確にコストを反映するためのデータ分析ができます。このシステムからのデータは以下のものを含みます。 –運搬の平均時間 -製品を持ち上げている実際の時間 ストップしている時間 衝突等の頻度 運転とメンテナンスに関する勉強会の提供 サービス提供者は数多くありますので、その中でも、法律と技能開発部門、特別スキルの検査部門が定める規制に沿った勉強会を提供してくれる会社を選ぶことが大切です。 勉強会の結果により、フォークリフトの運転手の運転技能が向上し、その結果事故が減り、フォークリフトの寿命も延び、誤動作の時間も減るでしょう。 イノベーションと特別なアクセサリーの付いたフォークリフトの選択 最新のフォークリフトはイノベーションと人間工学的原則を備えて設計されており、作業中の運転手の疲労が軽減され、視界もより良くなっています。 スピードと荷重の関係を反映する自動調整機能、応答性の良いハンドル、または後退抑制機能が付いたブレーキなどの標準オプションやその他のオプションが、新たなフォークリフト購入に関して考慮すべき点です。 特別レーザーによる距離検知、カメラとディスプレイまたはジョイスティックコントローラーなどのオプションもまた、作業効率を上げるのを助けるので、考慮する価値があるでしょう。

Share with倉庫管理システムと輸送システムの管理は、中規模から小規模の産業の効率を高め、利益を上げるための重要な戦略の一つです。 ほとんどの製造業は、工場敷地の半分以上が納品前の製品の保管や梱包のための倉庫に用いられています。倉庫は原材料や完成品だけでなく、未完成品、部品に加えて製造過程の製品の保管にも用いられます。保管の効率が悪いと保管中の製品や材料に損害が出る場合もあり、コストや利益に大きな影響を及ぼすことも考えられます。効率的な管理、柔軟性、競争での優位性を生み出すために、効率・能率・コストパフォーマンスの良い製品管理方法を探し出す必要があります。そのためには製品倉庫管理システムを研究し、製品倉庫の効率を高めるためのテクノロジーを導入する必要があります。 効率的な製品倉庫管理として、避けて通れない一般的な基本テクノロジーは、GPSバーコードスキャナーを使用する方法です。Mobile 3G技術を用いた車両輸送工程制御システムにより検査・検索・製品輸送車の位置検索ができ、輸送効率を高め経費の有効活用に役立っています。RFIDシステムは荷受け、製品倉庫からの配送検査に役立ち、その際の効率や精度を高めることができます。製品倉庫管理システム（WMS）及び輸送管理システム（TMS）は製品倉庫管理を効率的に行い、製品の搬出入容量管理を厳密に正確に行うテクノロジーです。製造者が効率的な倉庫管理をすればするほど、企業は成功に近づくことでしょう。とはいえ現実には、必要な製品倉庫管理システムに変更できていない企業がほとんどです。これからも製品倉庫の発展のために製品倉庫管理の効率を高める方法を探っていきます。 リアルタイムでの結果表示のためテクノロジーを導入する 倉庫管理の効率を高めるための重要なカギは、スペースの配置をシステム化すること、リアルタイムで製品の出入りを記録するテクノロジーを導入すること、そしてERPプログラムで結果をすぐに表示し製品管理システム（WMS）ですぐに確認することです。この方法により販売部門と配送部門は製品在庫数を直ちに知ることができ、発注通りに配送されたかどうかの確認が可能になり、追加製品製造の仕事量を確定し、適正な資材を準備することができます。また不良在庫品を定期的に検査することでスペースをより適正に管理できるようになります。製品の出入りの流れが速いということは、その事業の効果性を示すものとなります。顧客の要望は常に変化するものであり、ERPシステムにより適性な製品量を予測し確定する必要があります。 リアルタイムテクノロジーの使用で最大限の効果を得る リアルタイムで情報を分析し、効率的に倉庫を管理・活用するため、ERPと合わせたWMSシステム及びサプライチェーンシステムを選択するべきです。WMSシステムは原材料をリアルタイムで管理することができ、作業効率が増すだけでなく、倉庫管理システムの改善点を見つけることができます。もう一つの重要な点は、従業員にIDを付与して従業員の作業結果を表示し、あらかじめ定めた規準と比較することのできるWMSシステムで従業員の作業効率を研究することです。これにより、リアルタイムでKPI値を分析することができます。倉庫内では縦置きにすることで最も適切な仕方で保管スペースを増やすことができます。一部の製造業者は、歩道を狭くして保管スペースを増やす設計をしています。狭い場所でも作業できるフォークリフト技術または作業にロボット技術を導入することで効率を高め、スペースを25-35%ほど増やすことができています。

Share with　　我々は、コミュニケーションとロジスティクスの発展が進んでいる時代にいる。変化に対する産業の発展を進めるために、それらが一つの重要な点である。 　　車産業の成長率の評価については、トヨタモーターは車の製造メーカーとして、大会社のフォルクスワーゲンとGENERAL MOTORS(GM)(2012年から現在に至るまでの世界売上1)を超えている。トヨタは日本の車の製造メーカーであり、様々な製品とマーケティングに最も成功し、世界中それぞれのマーケットに合わせた特徴があり、それらの相違点、その他にもToyota, LexusとScionの車との間の相違点もある。サプライチェーンのマネジメントが異なり、そのためトヨタがトップレベルの車の製造メーカーになり、車の製造過程にサプライチェーンのマネジメントとロジスティクスの方針を適用して成功させたため、それらに関する研究事例として持ち上がることとなった。トヨタの製造システムは、製造原価の削減を中心とし、製造過程から過剰在庫・残材を処分する方法であり、販売可能な製品のみを中心して製造している。なぜならば、トヨタは、販売できない製造品も原価の一つとして考えているからである。製造から残材あるいは過剰在庫を発生しない知識を持って適用されるため、他社より低い原価で車を製造でき、2012年前に他の車メーカーはトヨタより売上高が多くても、トヨタの方が最も高い利益を持つ。 　　トヨタでは、サプライチェーンのマネジメントとロジスティクス面が一つの重要な方針であると考えられている。それが他分野の産業にも適用され、特に日本の大手企業にもよく適用されている。またタイには、Just in time システムが多く適用され、コンセプトについては、“only what is needed, when it is needed, and in the amount needed.”(必要なものだけ、必要なとき、そして、必要な量)である。必要な製造量と一致させるように在庫を管理し、それがZero Inventory式であり(在庫が最小又はゼロレベルに管理する)、カンバンシステム(Kanban System あるいはLean Production)と共に適用し、トヨタの作業Toyota Production System, TPS) は、“Supermarket method”と呼ばれ、製品にいわゆるバーコード・詳細・価格を貼り付けられている。このシステムは、受取者(従業員・サプライヤー・エージェント・顧客)がそれらの製品についての理解を一致させるため、社外内の他部門に送られる前に、送付毎に部品のコードと共に資料の詳細を添付される方針として適用され、次の以下の図表のとおりである。 ロジスティクス面の技術の発展 　　ロジスティクスシステムのポイントは、顧客の要望で設定期間内に定量的および定性的な作業を行なわれることである。ロジスティクスシステムは、サプライチェーン(Supply chain)の重要な構成の一つであり、特にサプライチェーン管理に適用されているJust in timeシステムでは、面積と労働の規模の削減に着目している。それはロジスティクスシステムがもっと重要な点となり、経営管理に対して定量的および定性的に受けるために、新技術の適用が必要となり、製造者からエンドユーザーまで効率的な輸送を求められる役割である。ただし、製品の輸送技術については、一般的に情報ロジスティックスのみが理解されるが(例えば、EDI ebXMLシステム等)、それはサプライチェーン情報の流れを管理するための技術である。しかし、現代輸送の技術面については、GPS：Global Positioning System “衛星で製品輸送の監視と管理のシステム”は、輸送のための、衛星からの情報の技術であり、信号システムがGPRS : General Packet Radio Serviceを通じて、信号が携帯電話のネットワークに利用され、それらがGPSの中央から信号を通信する技術であり、現在、製品の輸送過程(Transportation)と製品の配送(Cargoes Distribution)に繋がっている。JITシステムに基づきサービス時間内、及びロジスティックス面の原価を削減するために、輸送車が設定された通路・時刻で使用され、燃料に関する費用、部品の管理、輸送車の目的外使用、無駄使い(例えば、エンジンを付けたまま寝る、設定通路外の通行、速度超過等)を管理している。

Share withAsst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 機械、コンピューター、ロボット工学は進歩しており、自ら考え動くことのできる人間の仕事を代行し始めています。人間は問題解決、単純化できない手動操作、分析や作成、決定を行うことができます。人工知能や機械学習、ロボット工学などのおかげでコンピューターや機械は24時間365日人間よりもミスなく効率的に作業できます。しかしながら、機械は単純化できない手動操作のような認知作業、非単純作業に苦戦しています。 未来の人間の仕事 知能を持つ機械の登場により人間の仕事を再定義する必要が生じました。様々な作業を実行したり、同じ作業のなかで新しい技術を習得するよう従業員を訓練したとしても、労働者の根本的な問題解決や会社の可能性を広げることにはなりません。仕事を再定義することによってのみ、会社や顧客、労働者の価値を高める可能性が広がります。それには性質の全く異なる作業に取り掛かる人間本来の能力を磨き、引き出すことが必要です。この号では、作業を再設計することによって人間と機械の協同における最高のモデルケースとなり得るDHLが描く未来を探ります。 人間と機械の協同 人間と機械の協同の一つとして、英国交通研究図書館、DHL、DAFトラックはイギリスの高速道路での隊列走行を計画しています。ここでの隊列走行とはトレーラーの集団知能走行を指します。車々間通信と車間距離アシスト技術により、2-5台のトレーラーが加速、ハンドル操作、ブレーキ、車間距離を自動調整し、追従走行が可能です。先頭車に乗った人間の運転手が隊列走行をコントロールし、必要に応じて後続車にも運転手が配置されます。やがてはサプライチェーンのあらゆる場面で自律車両が使用されることになるでしょう。すでにイントラロジステックス、ルート輸送、配達の分野で見かけるようになっています。これから、現在試験的に物流センター、配送センター、配達に導入されている知能ロボットや自動化技術に関するDHLの調査について記述します。 DHLの描く未来：物流センター 労働者はシンプルな装置を使ってロボットに簡単な反復作業を覚えさせ、ロボットはクラウドと接続して特定の作業に必要な情報をダウンロードします。これにより人間は操作管理、物流調整、ロボット修理、異常事態や故障の対応など、より高度で責任が重く課題となる作業に取り組むことができます。各物流センターでの単一障害点が減少するため、全体として信頼性が高まります。故障した場合でもロボットを直ちに交換することができます。 DHLの描く未来：配送センター ロボット化倉庫や配送センターは最後のシフトと同様最初のシフトでも効果的です。新しいサプライチェーンは日々の顧客への複数便配送を円滑にしています。シフトを越えて装置を徹底活用することで物流コストを抑え、毎日の複数便配送によって最終的な顧客への配達を早めることができます。商品は予定通りの時間に到着する自動運転トラックで配送センターに運び込まれます。GPSやヤード管理システムを使用することでヤード内及び周辺のトラックの動きを効率よく管理できます。配送センター出発後、ほとんどの荷物はアームロボットでルート配送トラックに積み込まれ、次の配送センターに運ばれます。いくつかの荷物は配達困難地域へ空輸するためドローンに積み込まれます。 DHLの描く未来：配達 　　将来、日常的にロボットと接することになるでしょう。配達ロボットはカメラやレーザースキャナー、近接センサーなどの高度なセンサーを使用した衝突防止システムがあるため安全です。クラウド技術を利用することでロボットは高品質のサービスを提供します。多言語を話し、顧客の感情を判断し、適切なアカウント情報にアクセスすることで相互のやり取りを成立させます。依然として大きな荷物は人間が配達しています。ルート内で配達員の後をついて回るモバイルロボットが荷物を運んで配達員をサポートすることになるでしょう。 重要ポイント 　　すでに物流の世界でロボットは活躍していますが、数多くの研究によって今後20年間で多くの先進国で労働力が不足することが明らかになっています。世界中でオンラインショッピングが主流となり倉庫内作業員の必要が増す中、懸念材料となっています。ロボット工学の見通しはとても明るく、物流の世界も知能機械技術の進歩の恩恵を受けることでしょう。

Share withArticle by: Asst.Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 買物ができる場所を考えてみよう。我々を取り巻き始めた変化のスケールの大きさは小手先の伝統的な商売戦術の修正や現在の方針からの微調整方向転換などでお茶を濁してもどうにもならない。WPPグローバル小売業界フォーラムに因れば今日我々は第二次デジタル小売時代の真っ只中におりウエラブル、スマートシェルフ、ドローン、そしてロボットが消費者の買物仕方も店舗の商売の仕方も変えてしまった。今後、いま我々が目の当たりにしている風景はガラッと変わっていく。第三次デジタル小売時代は電話やデバイスやスクリーンなどの話しではなくシームレスと人々の体験がより大事になるのである。我々が今から目の当たりにするのは革命などと言う程度のものではなく進化なのである。 DIGITAL RETAIL ERAS 第一次デジタル時代は1995年にアマゾンとイーベイがアメリカでのオンラインの導入から始まった。この時代はリサーチやショッピングツールとしてのインターネットが主役でありどっしりとしたデスクトップに電話回線を繋いだものがその主流であった。のろまチックなスタートではあったがこのオンラインへのシフトは物理的な大規模小売業者がここそこに散らばる当時の業界を脅かした。90年代初頭は「専門店キラー」が主役となった。店舗やモールはその規模を急激に成長させていった。「うお～」という体験を作り出すために大きなショッピングアレーに所狭しと商品が置かれていた。 第二次デジタル小売時代はアップル社のアイフォーンの出現により2007年から始まった。十年という月日でコンピューターパワーが大変な発展を遂げプロセシングプライスの下落、クラウドの出現、インターネットオブシングズ（IoT）の誕生そしてオムにチャネルショッピングの出現。モバイルディバイスがショッパー達を開放し小売業者達は連結性をそのゴールに掲げた。ブランドと小売業者達はロボティックスやドローン等の新技術の実験利用を始めた物理的な現物小売業においてアップルストアはショッピングの有り方を再定義した:体験とインタラクションとサービスがその根幹を成している。古い時代の特大大規模小売店は顧客の体験に食われていった（CX）。 第三次デジタル小売時代はデータ分析と進化しつつあるAIの出現がそのベースである。我々は特大XLから顧客の体験CXに到達したが今ここに来てCXは個人個人の「私」の方に迫って来ている。小売は真のパーソナルなものとなり顧客の体験はより直感的なヒューマンチックなものになるのである。第三次デジタル時代は今ここでモメンタムのエネルギーを蓄えている。そして小売業者や製造業者の共通ニーズは瞬発行動力で商品売上の機会を確りと捉えることである。 カスタマーエクスペリアンス即顧客の体験 消費者の体験はデジタルを店舗中に設置される事によって大いに向上された:商品仕入、マーケティング、そしてプロモーションなどは進化を遂げた。デジタルによるカストマージャーニーは発見から忠誠心まで完全なライフサイクルを取囲み益々複雑になってきている。がしかし、小売業者は相いも変わらず店舗内で働く人間向けのモバイルデバイス上で開発されたアプリに投資し続けている。真にカスタムメードされた体験を創造するためには小売業者はカストマーのデバイスへの情報の提供を考えなくてはならないであろう。 AR,VRやAIを通じた多種多様な方法での顧客との繋がりのテクニックがスピード感のある商売の拡大をさせたり顧客とのインタラクションの方法に変化を齎せている。運転手不在の自動運転車やドローンの普及は世界的に見てもまだまだやらなければならない事があるがAIやVRのような技術は非常に没入感のある体験を自宅に居ながらにしての消費者に提供する。バーチャルにより自分専用のショップアシスタント付きで試着室に入る事無く試着体験が出来る。 VR FOR CUSTOMER ENGAGEMENT バーチャルリアリティー（VR）技術は物理的およびに感情的フィーリングに一度に作用してオンラインショッピング体験に対して価値を創造する。HBSデジタルイニシアチブに因ればこれらの技術導入により実際に物理的なストアを持たない販売業者に対しより多くの顧客達と商売する事を可能にすると言う。アリババはイーコマースのプラットフォーム上で何百万と言う商品を売っている。同社は金持ち会社ではあるが同社のプラットフォーム上の殆どの商品は中小業者の売っている商品である。それら業者の殆どは商品の写真を載せてもインセンティブは無い。これはアリババのIP問題に抵触しないためにである。これらの問題発生の可能性の観点から見るとVRは将来性があるように思える。 アリババの初デビューは巨大な長屋チックなショッピングモールで「Buy+,」と言う名がそのデビュー名であった。そして開店初日のオープン一時間後30,000人が同社のプラットフォームをトライしていた。Buy+はこのクラスター分野においてRVを将来のショッピングの姿を謳い文句にした最新で最大の会社だ。IKEAはAudiがそのショールームでやっているのと同じようにカストマーにHTV Viveヘッドセットを利用させ自分たちの欲しいキッチンをデザインさせている。オーストラリアのイーベイとMayerは「世界初のバーチャルリアリティー百貨店」を展開した。アメリカとヨーロッパのスタートアップでは超現実的シェルフとロボットアシスタント付きのショッピングシミュレーションを立ち上げたが業界の仕法が破壊されるのも時間の問題であろう。バイスによればゴールドマンサックスはバーチャルとオーグメンテッドリアリティー即ち拡張現実の2025年の市場規模は16億ドルになると予想しているとの事である。 副作用 VRショッピングにはメリットがあるが期待以下の体験も時にシテ起こる。バイスニュースによるとBuy+でVRショッピングに参加した顧客はショッピング中ショッピングモールの雰囲気とワイワイガヤガヤとした活気を感じることが出来なかったので異様で孤独な体験だったという。アリババのVR空間でショッピングをするには欲しい商品をジッと見るのだが実体感の無い自分のアバターがそこにいるだけなのである。孤独でシュールな感覚が消費者体験をつくるのであるがお買物している感に欠ける小宇宙のような所でショッピングをしているような感覚なのであろうか。

Share withArticle by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor MEGA Tech Magazine デジタルソーシャルテクノロジのパラダイムシフトに向かって、現代の輸送と物流の複雑さが増すにつれて、ビジネスは何に焦点を合わせるべきかを理解することがますます困難になっています。最近、スマートセンサシステムがロジスティックエコシステムで重要な役割を果たしています。センサは、予測可能で一貫した測定可能な方法で物理的プロセスまたは物質に関するフィードバックを提供するデバイスです。スマートセンサは、マイクロプロセッサー、ストレージ、診断、および従来のフィードバック信号を真のデジタル洞察に変換する接続性ツールなどのオンボードテクノロジを備えた高度なプラットフォームであるという点で、さまざまな形式のセンサです。これらのスマートセンサは、分析の洞察力を強化するための基盤となり、その結果、コスト、パフォーマンス、またはカスタマーエクスペリエンス（顧客体験）の向上を促進できます。 スマートセンサ市場と概要 モノのインターネット（IoT）の利用率と普及率の高まりが、自動車の自動化と健康監視のためのスマートウェアラブルシステムの増加と相まって、予測期間中のスマートセンサ市場の成長を促進すると予想されます。さらに、有利な規制と外国企業への投資奨励により、世界中の政府が市場の成長に拍車をかけており、これが市場の成長を推進すると予想されます。スマートセンサ市場は2018年に30.82億ドルの価値があり、2024年末までに859億3000万ドルに達すると予測されており、2019年から2024年の予測期間中に18.82％のCAGRを記録しています。 デロイトの分析によると、世界のスマートセンサ市場は年率19％で成長しており、2022年までに600億ドルに達すると予測されています。技術の進歩は、装置を小型化し、性能とエネルギー効率を改善し、そして製造コストを削減しました。スマートセンサコンピューティング機能が大幅に強化され、それによってソースまたはその近くでのデータ処理および分析（「エッジコンピューティング」）が可能になり、デバイスとプラットフォーム間を移動するデータ量が削減されます。更に、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）技術の導入は、微小空間内に微小電子機能を効果的に組み込むことによって、よりコンパクトで高機能のスマートセンサを可能にしました。 サプライチェーンのセンサ マイクロセンサインプラントや生分解性センサなどの技術革新により、スマートセンサはより動的になり、ビジネスケースが改善されました。新しいワイヤレステクノロジは、従来のワイヤレスネットワークよりも拡張性が高く、より高度な容量のデータデバイス用に設計された、従来のワイヤレスネットワークよりも拡張性の高い接続ソリューションを提供しています。例えば、低電力ワイドエリアネットワーク（ＬＰＷＡＮ）は、コスト、電力消費、およびスマートセンサの使用に対する激しい問題を低減してきました。 サプライチェーン全体にスマートセンサを統合することで、運用コストを削減し、資産効率を向上させ、需要計画を改善し、顧客の行動に関する重要な洞察を得ることができます。集中型プラットフォームと通信ネットワークがIoTデバイスの目的のために進化し続けるにつれて、企業は利用可能なさまざまなスマートセンサを検討し、サプライチェーンをエンドツーエンドでより有効にする方法を決定する必要があります。 テイクホームメッセージ スマートセンサには、バイオメディカル＆ヘルスケア業界、自動車業界、航空宇宙＆防衛業界、ビルディングオートメーション業界、家電業界、および産業オートメーション業界などのさまざまなアプリケーションでスマートセンサを使用できることなど、いくつかの利点があります。これらの多種多様なアプリケーションがスマートセンサ市場の市場を牽引しています。導入にかかる時間や初期コストなどの要因が、市場の成長を抑制しています。Kionix、Inc.、Sensonor AS、Smart Sensors、Inc.、XYZ Interactive Technologies Inc.、SmarThings、Inc.、Knowlesなどの主要企業の一部。これらの大きな名前にもかかわらず、企業は最良の戦略を勝ち取ることができます。

Share withArticle by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor 既存のスマートパッケージソリューションのほとんどは、高度な化学と材料を使用して、腐食/水分制御、または主に食品および飲料、ヘルスケア、およびペルソナケア消費者製品向けのサーモクロミック機能を提供します。他のパッケージまたはインターネットと通信できる接続されたパッケージは、まだ比較的未開拓の機会であり、サプライチェーン内のパッケージの場所を追跡および追跡するためにシンプルなカーコーディングとRFIDがますます使用されています。 スマートパッケージング市場は、テクノロジー（アクティブパッケージング、インテリジェンスパッケージング）、エンドユーザーの垂直（食品、飲料、ヘルスケア、パーソナルケア）および地理学によって区分されています。Mordor Intelligenceのレポートによると、市場は2018年に353.3億米ドルと評価されました。また、2024年までに443億9千万に達すると予想されています。2019-2024の予測期間にわたり4.19％のCAGRを登録します。時間と温度のインジケータを使用して、食品の品質の向上を伝え、監視するのに役立ちます。 デロイトの調査によると、コネクテッドパッケージの採用は業界によって異なり、消費者向けパッケージ商品や製造業や工業会社が最高の関心を示しています。ただし、コネクトパッケージはまだ成長の初期段階にあり、成熟に近づいているアプリケーションや業界はありません。大規模から中規模の企業も中小規模の企業も、大規模な実装のための統合されたまとまった製品を提供するのとは対照的に、狭い範囲の1回限りのソリューションに注力し続けているため、スマートパッケージ業界は依然として非常に細分化されています。相互接続されたエコシステムの性質と、インフラストラクチャプロバイダーからパッケージ業者、ブランド、小売業者、消費者までの幅広い参加者が、スマートパッケージングの急速な加速を妨げています。 スマートパッケージングの生産者とユーザーは、その恩恵を受けることができます。荷造り業者、材料生産者、および技術プロバイダーを含む生産者は、ソリューションのすべてまたは一部を設計および/または製造することで利益を得ます。また、多くの企業は、さらに洗練されたスマートパッケージのアイデアを顧客に提案するだけで、それらのアイデアが「ハロー効果」商業取引を得るかどうかに関係なく、従来のビジネスラインに利益をもたらしています。 さらに、この分野の革新は主に小規模な新興企業によって推進されており、ソリューションはまだ大きな規模を達成していなません。主要な業界全体のモノのインターネット（IoT）標準は、ローカルワイヤレスネットワークにBluetoothやWiFiが到着する前の日と同様に、まだ定着していません。センサー化と接続のコストは、近年大幅に低下しており、さらに低下することが予想されていますが、依然として高額です。 テイクホームメッセージ スマートパッケージングの参加者は、 外部資産に機敏に対応しなければならないだけではなく、内部イノベーション資産の構成にも機敏に取り組む必要があります。これは、ほとんどの企業にとって簡単には実現できませんが、厳格な割引キャッシュフロー主導のビジネスケースプロセスを通じて、すべてのイニシアチブを継続的に動かします。但し、競争上の優位性のルールはまだ形をとっているので、スマートパッケージングには、アイデアの開発、チームの迅速な形成、プロトタイプの審査、市場テスト、効果の確認、および反復のアジャイルイノベーションテクニックが含まれます。