倉庫管理のIoT活用事例や導入するメリット、物流課題などを解説

IoT（Internet of Things）とは、センサーと通信によって、様々なモノがインターネットに接続される仕組みのことです。

例えば、倉庫管理でのIoT活用は、物流業界の人手不足や長時間労働といった課題を解決できるとして、現在多くの企業から注目されています。

倉庫管理にIoTを活用した事例を６つ紹介します。

RFID（商品データの読み取り技術）

RFID（Radio Frequency Identification）とは、ICチップの入った電子タグを商品に付けることで、無線通信で商品データを読み取る技術です。

これまで倉庫管理では、バーコードやスキャナで1つずつ商品データを読み込む必要がありましたが、RFIDの導入により在庫情報を一括読み取りできるため、データ管理作業が効率化し、スタッフの省人化もできるようになりました。そのため、現在、多くの物流倉庫でRFIDの導入が進んでいます。

画像認識AI

画像認識AIとは、AIの画像認識技術を活用して自動で検品作業を行うシステムです。

＜AIによる自動検品＞

1. 事前にAIに商品画像を認識させる
2. カメラ撮影で検品対象の商品画像をAIに取り込む
3. AIが正しい商品画像を照合させて異常を検知
4. 該当の不良品を取り除く

物流における倉庫管理では、これまで人力で行っていた検品作業や商品仕分け作業を、この画像認識AIに代替する事例が増えています。

WMS（倉庫管理システム）

倉庫管理システム（WMS：Warehouse Management System）とは、入出庫にともなう在庫数管理をはじめとした、倉庫業務を管理するシステムです。倉庫管理システムへのデータ入力時にRFIDを併用することで、よりスピーディーに在庫確認ができます

また倉庫管理システムには「ピッキングリスト作成機能」「検品・仕分け管理機能」もあり、これらを利用することで倉庫管理の効率化を促し、ヒューマンエラーも軽減できます。

物流ロボット

物流ロボットとは物流倉庫内で商品を運搬するロボットのことで、ピッキングロボットとも呼ばれ、以下のようにいくつか種類があります。

WMS（倉庫管理システム）とこれらの物流ロボットを、IoT技術でデータ連携することで、さらに作業効率が高まります。例えば、物流ロボットがWMSから入出庫の指示データを受け取り、スタッフの指示なしで自動ピッキングを行うことが可能です。

温度・重量の計測装置

温度計測のIoT活用事例

例えば、食品を扱っている物流倉庫内で温度管理をする場合、これまでは倉庫内の各所に設置した温度計を目視で確認する必要がありましたが、IoTを活用した温度計測装置により適切な温度が保たれているかどうかをリアルタイムに自動計測し、一括管理ができます。

重量・サイズ計測のIoT活用事例

コンベア上に流れる商品の重量・サイズを自動計測し、インターネット通信を介してデータベース上に情報が登録されます。さらに、重量やサイズから配送料金を自動計算して配送伝票を作成する機能をシステム上に実装できると、配送業務のさらなる効率化につながります。

トレーサビリティシステム

物流におけるトレーサビリティとは、商品の製造から消費者に届くまでの移動の履歴を追跡できることです。IoTを活用したトレーサビリティシステムの事例としては、物流全体でIoT通信機器を導入することで、温度や湿度、入出庫履歴、配送ルート等の必要な情報を収集・活用することがあげられます。

物流倉庫にIoTを導入するメリットとして、下記の３点が挙げられます。

倉庫管理業務を効率化できる

たとえば、上記で紹介したRFIDを活用した事例では、スタッフがバーコードを１つずつ読み取る必要がなくなり、データ読み取りにかかる時間を大幅に短縮することが可能です。

また、検品作業や商品仕分け作業においても、スタッフの目検チェックに代わって画像認識AIを導入することで業務効率化が実現します。このように、IoT活用により倉庫管理を効率化できる場面は多々あります。

物流倉庫の状況を可視化できる

たとえば、WMS（倉庫管理システム）を導入した事例では、商品の入出庫についての情報や、在庫数・出荷予定の商品数をデータベースで一元管理することが可能になります。それにより、在庫に過不足がないかどうかなどの状況をリアルタイムに把握することが可能です。

倉庫内の情報を見える化できるため、業務の改善点やボトルネックを把握することができ、さらなる業務効率化に繋げることができます。

トラブルに迅速に対応できる

IoT技術により、センサーと通信によって「食品の温度」や「精密機器の状態」などの情報を、リアルタイムに確認・管理できるため、倉庫内で異常値を感知した際にスタッフが即時にトラブルに対応することが可能です。

物流倉庫へのIoT活用が進んだ背景には、物流業界の課題があります。具体的な物流課題としては下記の３つが挙げられます。

ヒューマンエラーによる誤出荷の発生

倉庫管理の作業を人力で行う場合は、ヒューマンエラーはゼロにはならず、誤出荷が発生してしまう点が課題です。たとえば、ピッキング作業時に商品を取り間違えたり、発送先を間違えることで誤出荷になることがあります。

こうしたヒューマンエラーの課題を解決するために、倉庫管理ではIoTの活用が進んでいます。物流ロボットを導入してピッキング作業を機械化することで、出荷時のヒューマンエラーを最小限まで軽減できます。また、WMS（倉庫管理システム）を導入することで商品情報を手作業で入力するようなヒューマンエラーを防ぐことも可能です。

商品数増加による在庫管理の煩雑化

物流倉庫での取り扱い商品数が増えるほど、在庫管理が煩雑化する課題もあります。種類（SKU）ごとに適切な在庫数が保たれているかどうかを定期的に確認する必要があり、さらにピッキング時に商品を探し出せるように保管場所の情報を管理する必要もあります。

商品数が増えても正確に在庫管理ができるように、IoTの活用が進んでいます。商品に電子タグを付けて無線通信により自動でデータ収集ができるRFIDの仕組みを利用して、在庫数や保管場所を可視化することが可能です。

人手不足の深刻化

物流業界においては高齢層の退職等を契機として、人手不足が深刻化しています。また、倉庫管理を含め物流業務は労働集約的で長時間労働になる傾向があり、新たな人材確保が難しい状況です。

そこでIoT活用により倉庫運営を効率化し、省人化を図る事例が増えています。商品データをセンサーと通信によって自動収集するIoT技術は、入庫から出庫までのさまざまな業務を効率化させることが可能です。

物流の倉庫管理においては、IoT技術を活用したRFIDやWMS、トレーサビリティシステムの導入が進んでいます。IoTは倉庫管理を含めた物流全体の課題解決（スマートロジスティクス）につながる有効な手段です。

当社は通販物流の専門家として、スマートロジスティクスに向けて、さまざまなサポートが可能です。自社の物流業務にお悩みの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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