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物流の仕分け処理を最適化する3つのヒント

3 Ways Sortation Large

これは、流通センター (DC) 内の一般的なロジスティクスプロセスを調査する 4 部構成のシリーズの第 3 回目です。前回までは、受注処理に関連する課題の販売機会を探り出しました。今回は、物流センターで最も重要となる仕分けに焦点を当てます。

オンラインショッピングとコンベヤに乗らない搬送物(単品)の注文の両方が増加したことから、出荷量は劇的に増加しています。このような傾向により、現在、小売流通施設にとって店舗への出荷とオンラインによる顧客への直接出荷の両方を満たさなければならない課題を提供してきました。従来の仕分けシステムは、増加した量だけでなく、単一の商品注文を出荷するために使用されているポリバッグなどの様々な包装オプションを処理するように設計されていませんでした。

精度の高いバーコード読み取りおよびマシンビジョンシステムは、リアルタイムのパフォーマンスデータとトレンド情報を使用して、企業の選別スループットを向上させ、製品の損失を減らすとともに、プロセスデータを使用して業務を最適化する上で、より大きな役割を果たしています。

以下に、3 つの一般的な仕分けアプリケーションと、共通の課題に対するコグネックスのソリューションを紹介します。

出荷前の製品とパッケージの分類

出荷前の製品とパッケージの分類

単品受注の増加に移行すると、商品のサイズ、形状、および脆弱性が異なるため、物流運用チームは、効率を最大化するためにさまざまな仕分けプロセスで製品を賢く誘導する能力が必要になります。従来の選別装置は、例えば、大きさが一定の箱型パッケージ(立方体)しか扱えないなど、特定の種類のパッケージのみ扱う傾向があります。その規格に適用しない物が誤って選別されると、ラインを詰まらせたり破損したりする可能性があります。これにより、時間の浪費、余分なコスト、スループットの低下が発生します。

通常、パッケージはセンサーまたは手動測定で分類されます。センサーはエラーが発生しやすく、許容可能なエラー率で項目の分類決定を行うために使用できる詳細なデータを提供することはできません。手作業の測定は時間がかかり、様々な解釈が可能です。静的(手動ステーション)、動的(可動)、曲がりやローラー搬送を持つ複雑なプロセスなど、複数のプロセスを処理する1つのソリューションを見つけるのは容易ではありません。

コグネックスの 3D-A1000 寸法測定システムなど、三次元および二次元カメラの両方を利用したソリューションを使用して、仕分け作業で信頼性の高い検査やフィードバックに使用できる寸法データと体積データの両方をキャプチャします。このシステムは、立方体および非立方体の対象物を分類し、データの信頼度スコアを生成します。さらに、長さ、幅、高さ測定、および対象物の位置データ(ベルト上の位置)をキャプチャして出力することで、制御システムが適切な選別機能を実行できるようにします。荷物ソータの前にこのテクノロジを使用すると、運用処理がスムーズに進み、物品が誤って選別されるのを防ぎ、手作業を減らすことができます。このソリューションは、静的(手動ステーション)または動的(可動)形式で実装でき、コンパクトで素早く展開できるほかに、使いやすくなっています。

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物流荷物選別トレイ上のオブジェクトの状態を検出して報告

選別トレイ

eコマース受注および小売流通センターでは、受注と在庫を正確に取り込み、最終出荷場所に選別する必要があります。選別処理は、高効率で、製品の紛失やソータのダウンタイムを引き起こす可能性のあるエラーを検出して防止できる必要があります。ソータは摩耗したり、ほこり、汚れ、ラベルを蓄積したりします。そのような状態になると、従来のソリューションは故障するため、メンテナンスに費用がかかります。一部の倉庫では、ソータを手動で調整、清掃、監視するためだけに専用のスタッフを採用しています。さらに、ソータトレイの既存の存在確認ソリューションは複雑なことが多く、カスタムプログラミングを必要とするか、特定のソータタイプでのみ動作します。

製品がトレイの上に掛かるなどの処理上の問題は、製品がソータから落ちる可能性につながります。このような場合、顧客は製品を受け取らず、倉庫は在庫数が不正確になります。信頼性の高いトレイ使用データがなければ、インダクションの自動化は間違ったまたは二重のカウントを提供し、受注精度の低下につながります。

eコマース受注および小売流通センターでは、コグネックスの 3D-A1000 物品検出システムなどの高度な三次元画像処理技術と二次元カメラを利用したシステムを使用して、誘導プロセスをより効率的に実行し、ベルトやトレイの汚れ、埃、スポットなどの一般的な衛生上の問題を無視しながら、対象物を検出し、エラーを特定します。3D-A1000 は、工場でキャリブレーションされているため、セットアップが簡単で、カスタムプログラミングや複雑なキャリブレーションをしなくても様々なソータタイプに適応します。このシステムは、すべてのトレイとソータタイプに対応し、三次元と二次元の両方のデータを使用して、製品の紛失のない高い検出率を提供し、問題のある環境および項目条件を克服することによって選別の効率性を高め、低い誤検出を実現します。アイテムの位置やキャリアフィードバックなどの細分化されたデータにより、インダクションプロセスをさらに自動化できます。

荷物ソータスキャン

荷物ソータスキャン

荷物のソータは、流通施設の要であり、多くの場合、トラックに積荷される前の最後のスキャンポイントです。この時点でバーコードが読み取れない(読み取りミス)場合は、再循環、手動処理、および顧客への配達遅延につながります。

確実に配達するためには、ソータシステムが複数のラベルとコードを迅速かつ正確に読み取らなければならないことを意味します。注文量の増加に伴い、効率的なソート操作を実現するには、スループット(読み取り率)を最大化し、ライン上のパッケージ間のギャップを最小限に抑えることが必要です。受注・配送センターでは、常に選別システムの読み取り率を高める方法を模索しています。効率性を高めるには、読み取りミスの原因を深く理解するための運用データが必要です。従来のレーザーベースのスキャンソリューションの多くは、これらの貴重な情報を提供していません。

コグネックスのリーダを複数搭載できるスキャントンネルに DataMan 470 画像処理式バーコードリーダを搭載することで、仕分けにおけるスピードおよび精度の要求に対応し、パッケージの確実な仕分けとタイムリーな納品を実現します。多面処理が可能なスキャントンネルは、あらゆる角度からコードを読み取れるため、バーコードスキャナに合わせてオペレータが荷物を整理する必要がありません。

コグネックスのバーコードスキャントンネルは、箱をあらゆる側面からスキャンして損傷したコードを読み取るように設計されています。現在のソータに求められる荷物間の隙間が狭い高速処理にも対応しています。これにより、仕分けの精度に影響を及ぼすことなく、施設のスループットが向上します。コグネックスのトンネルは、隙間を狭くすることでスループットを向上させ、手作業を減らすことでシステムコストを削減し、プロセス最適化に役立つシステムパフォーマンスフィードバックを顧客に提供します。パフォーマンス フィードバック データには、視覚的フィードバックと写真によるエラーの証拠のための画像記録、コード品質指標、およびヒート マッピングなどがあり、それらを読み取りミスの根本的な原因究明に利用したり、施設内の他の場所で発生している問題の修正に役立てることができます。

このブログでは、選別を最適化できる最も一般的なアプリケーションを簡単に紹介しました。物流アプリケーションおよび物流バーコード読み取りシステムおよびトンネルソリューションのライブラリで、コグネックスの画像処理式バーコードリーダとマシンビジョンソリューションが、効率性とトレーサビリティの向上、スループットの向上、プロセスの最適化にどのように役立つかについてご説明します。

数週間後には、出庫物流を紹介します。是非ご覧ください。

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