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公開：2024-11-30

オムロンフィールドエンジニアリングが倉庫自動化システムを本稼働、入出庫リードタイムを50%削減し業務効率が向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• OFEが浜松物流センターで自動化設備を本稼働開始
• 入出庫リードタイムを50%削減し業務効率を改善
• AI搭載カメラとシステム連携で検品作業を自動化

オムロンフィールドエンジニアリングの倉庫自動化システム

オムロンフィールドエンジニアリング株式会社は、浜松物流センターにおいて2024年9月より自動化施設・設備の本稼働を開始したことを2024年11月29日に発表した。日本通運との共同プロジェクトとして実施された倉庫運用業務の改善により、入庫から出庫までのリードタイムの50%削減を実現している。^[1]

全国130か所の拠点と1200名のカスタマーエンジニアを有するOFEは、銀行ATMや小売店舗のPOSレジ・釣銭機などのIT機器の導入から運用・保守・改善までを一括管理することで、従業員・管理者の業務効率化に貢献してきた。近年の労働人口減少による省力化の需要増加に伴い、取り扱う物品の種類や点数が増加したことで、サービス品質の維持・向上が課題となっていた。

AI学習機能を備えたカメラ画像検品機の導入により、従来は人が実施していた入庫・検品作業、システム入力作業を自動化することに成功した。さらに、電動式のロータリーラック・パレットラックやハンディ端末などの設備とのシステム連携によって、出荷時の仕分工程も自動化され、入出庫作業全体の省力化が実現されている。

倉庫自動化システムの導入効果まとめ

AI学習機能について

AI学習機能とは、人工知能が大量のデータから特徴やパターンを学習し、その知識を基に判断や予測を行う仕組みのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• データの蓄積と学習による精度向上が可能
• 人間の作業を自動化し効率化を実現
• 24時間365日の安定した運用を実現

物流センターにおけるAI学習機能は、画像認識技術と組み合わせることで商品の種類や状態を自動で識別することが可能となる。従来は人手に頼っていた検品作業を自動化することで、作業時間の短縮とヒューマンエラーの排除を同時に実現することができる。

倉庫自動化システムに関する考察

倉庫自動化システムの導入は、労働人口減少という社会課題に対する有効な解決策となっている。AI学習機能を搭載したカメラ画像検品機の導入により、従来は熟練作業者の経験と勘に頼っていた検品作業が標準化され、誰でも高精度な作業が可能になったことは大きな進歩だ。

一方で、自動化システムの導入には初期投資や運用コストが必要となるため、投資対効果の検証が重要な課題となるだろう。システムの安定性や障害時の対応体制の整備、作業者のスキルアップなど、運用面での課題も考慮に入れる必要がある。

今後はAIやIoT技術の進化により、さらなる自動化や効率化が期待できる。特に機械学習モデルの精度向上やリアルタイムでの異常検知など、より高度な機能の実装が期待されるところだ。物流業界全体のDX推進に向けて、このような先進的な取り組みが果たす役割は大きい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「倉庫業務の自動化によりサービス品質を向上 | オムロンフィールドエンジニアリング株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000117540.html, (参照 24-11-30).

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