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品質管理に重点を置く小売配送センターはファクトリオートメーションと同じ

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消費者の購買行動の変化は、物流事業のバックボーンとなる流通センター (DC) の自動化の波を押し上げています。小売業者がこれらの現実に適応するにつれて、ファクトリオートメーションにおいて最新の生産ラインを自動化するための技術(ロボット工学、ディープラーニング、ネットワーク接続されたセンサなど)に注目しています。

小売業者は、スマートフォン、PC、タブレットなど、様々なデバイスからいつでも好きなものを購入したいという消費者の高まるニーズに対応しています。店のウェブサイトで製品に在庫ありと表示されていれば、車中にいるときも、家でくつろいでいるときも、実店舗で品定めしているときも、装品が存在し、いつでも購入できなければなりません。

物流センターにおける品質管理の自動化に向けたシフトを推進するには、いくつかの課題があります。小売業者は、このシフトをスムーズに実行するために、幅広いさまざまな問題を解決する必要があります。

物流センターにおける品質管理の改善に関する主な課題

物流センターの運営者は、入庫、フルフィルメント、仕分け、出庫の4つの主要分野で、品質管理の課題に直面しています。ここでは、最も一般的な困難のいくつかを簡単に見てみましょう:

施設全体で品物をトレースする。バーコード読み取り形式でトレーサビリティを拡張することで、施設全体で、すべての製品がどこにあるか、常に流通センターが把握できるようになります。ドックドアまたは輸送時点で製品追跡にギャップが生じる場合、希望と売りの顧客への配達や、オンラインショッピングでの正確な在庫表示が非常に困難(そして高価)となる場合があります。

バーコードの品質を管理する。標準の印刷コードは、物流チェーン内のすべての製品に固有の署名となるため、正確にバーコードをスキャンことが流通センターで最も差し迫った課題の1つとなっています。バーコードは、剥がれたり、剥がされたり、プラスチックラップで覆われたりするため、施設から出庫された後のサプライチェーン全体で潜在的な問題を引き起こす可能性があります。バーコードをあらゆる条件で読み取り、ラベルの交換時期を特定する方法を確立し、顧客まで確実に届く物しか施設から出荷されないようにすることが重要です。

返品に対処する。トレーサビリティと品質検査で失敗した商品は、顧客への配達が遅れる、あるいは届かない、または破損した商品が届くなどの問題を引き起こします。そのような商品は、交換、再包装、または再調整して低価格で販売する必要があり、利益率を圧迫する可能性があります。企業は、店舗で品質検査を完了することはできないため、顧客が求めた品物を、希望通りに、かつ許容可能な状態でお届けできるよう、DC で実行する必要があります。

ランタイムを改善する。スループットを高速化すると、施設の効率が向上し、投資収益率が向上します。しかし、多くの生産ラインはすでに毎分数百の製品を製造しているため、品質管理を維持しながらさらに効率を高めることは厳しいバランスとなる可能性があります。

メンテナンスと修理費用を管理する。何千もの可動部品を備えた機械やコンベアラインは必然的に故障し、利益率を下げ、遅延によって納期を延長しなければならない状況を生み出します。

データ信号を理解する。物流センターは、デジタルカメラのネットワークを使用して、バーコードをスキャンし、製品を検査することで精度と品質を確保しています。これらの各センサは、大量のデータを生成します。このデータは、慎重に分析して非効率の原因を追究し、読み取りエラーのリスクを軽減する必要があります。

学習アルゴリズムを実装する。センサが生成する大量のデータには、実際には目で確認できない製品の欠陥や非効率な処理に関する情報が含まれています。そのような情報を見つけるには、これらのデータフローをスキャンして一貫したパターンを探し、人の介入なしに結果を改善する方法を学ぶ高度なソフトウェアが必要です。

コグネックスが物流事業者の品質管理を強化する

効率的な物流業務には、カメラとソフトウェアでデジタル画像のデータを解釈し、流通センターの効率性を高める情報を提供するマシンビジョン技術が必要です。

これらのツールはコグネックスのビジネスの中心です。たとえば、コグネックスのマシンビジョンテクノロジは、

[詳しく読む:当社の物流顧客のストーリーは、コグネックスのテクノロジーのメリットを深く掘り下げています。]

当社の技術が物流の精度と品質を向上させる方法をいくつか紹介します。

三次元検査。コグネックスの工業用三次元カメラは、高度な三次元ツールを使用して、コンベアライン上を移動する製品やパッケージの形状、寸法、その他の重要なデータをすばやく特定します。一般的な検査アプリケーションの 1 つは、箱の損傷検出を識別することです。コグネックスのビジョンシステムは、物品の搬送で問題を引き起こしたり、顧客に破損したパッケージを届ける原因となる問題を特定します。

DC 自動化 - 三次元スキャン

IoT と分析。工業用カメラは、Industry 4.0 ネットワークにデータを供給する末端装置です。データサイエンティストは、人の目では見ることができない傾向や非効率性をスキャンするアルゴリズムを開発したり、ディープラーニングを活用して、エラーの発生頻度を特定して、プロセスの改善に役立てることができます。

DC 自動化 - IoT と分析

予知保全。Industry 4.0 ネットワークによるリアルタイムの分析データは、物流事業者に機器の寿命に関する重要な情報を与えます。修理を停止時間にスケジュールしたり、摩耗部品を故障前に交換することができるようになるため、一年で最も忙しい時期に高価な遅延を回避することに役立ちます。

DC 自動化 - ソータトレイのメンテナンス

ディープラーニング。当社のプレミアムディープラーニングビジョンソフトウェアは、OCR コードの解読、アセンブリ検証の実行、欠陥の検出、シーンやオブジェクトの分類を行うことができます。このソフトウェアは、欠陥のない物品の外観を確立し、登録した画像を使用して自動的に損傷した商品を識別することで、検査官の作業を軽減します。

DC 自動化 - ディープラーニング

ロボット。コグネックスのマシンビジョンシステム、バーコードリーダディープラーニングソフトウェアは、物流業務における高度なロボット作業の基礎を築いています。最も複雑なピッキングの作業には、今でも人の目、指、脳が必要ですが、技術系スタートアップ企業は、これらのタスクの自動化に懸命に取り組んでいます。コグネックスのハードウェアとソフトウェアは、市場に参入する際にこれらの進歩を実現する上で中心的な役割を担っています。

DC 自動化 - ロボット

物流における自動化と品質管理の必要性を認識

小売業者や物流事業者は、「在庫切れ」のメッセージがオンライン購買者をイライラさせ、注文に失敗すれば二度と戻ってこないことを認識し始めています。一方、需要の急増や COVID-19 パンデミックのような外部の脅威は、このような新しい需要に対応するのに十分な人材の確保を困難にしています。

このような傾向により、小売業者は流通センターの自動化と品質管理を導入せざるを得ない状況をなっています。コグネックスの技術は、すべてを可能にします。

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