倉庫における協働型ピッキングロボット：Locusや6 Riverのような「追従型」AMRは導入する価値があるか？

2018年2月、GEODISはインディアナポリスにあるアパレル倉庫に30台の小さなロボットを導入した。139,000平方フィート、30,000を超えるSKU。ピッキングの生産性は2倍になった。新人研修は、教室での数時間から、現場でロボットの後をついて回る数分に変わった。毎日、ユニットの80%がロボットに直接ピックされた。

それが協働型ピッキングロボットの仕事だ——Locusや6 Riverといった企業が作る「追従型」AMRである。あなたの代わりにピックしてくれるのではない。あなたの代わりに歩いてくれるのだ。

この記事では宣伝文句は抜きにして、数字を出す。こうしたロボットに投資する価値があるのか、そしてどんな倉庫が儲かり、どんな倉庫が「授業料」を払うことになるのか。

協働型ピッキングロボットは実際にどう動くのか

こう考えてほしい。かつてのピッカーは、スーパーマーケットでショッピングカートを押す人だった。商品1つに対して3歩歩き、ピックするより歩く時間の方が長かった。今、そのカートに足が生え、自律走行できるようになった。人間は手を伸ばすだけだ。

実際のワークフローはこうだ。作業員がロボットにバッジをタッチすると、画面に次のピック場所と商品画像が表示される。人がスロットまで歩き、ピックして、確認のためにスキャンし、ロボットに載ったトートに商品を入れる。するとそのロボットは自分で次のピック場所——あるいは出荷エリア——へ走り去り、別の空のロボットがすでにピッカーの前で待っている。人間とロボットは固定ペアではなく、リレーのように働く。

ここが、多くの人が勘違いしているポイントだ。協働型ピッキングロボットの価値は車体にはない。クラウドの中の「頭脳」にある。6 RiverはそれをCFS（Collaborative Fulfillment System）と呼ぶ。数十台のロボットをリアルタイムで配車するクラウドサーバだ。注文を最適なピックウェーブにまとめ、歩行距離を最小化するよう経路を組み立て、人と機械のペースを同期させる。車体はコモディティであり、常時稼働のスケジューリングアルゴリズムこそが商品なのだ。

データもそれを裏付けている。6 Riverはあるグローバル3PLの34日分の実際の注文データを比較した（94,000平方フィート、38本の長い通路を持つ拠点）。同社のピッキングアルゴリズムは、大手WMSのアルゴリズムと比べて、1トリップあたりの通路通過数を20%減らし、通路1回あたりの注文ライン数を18%増やした。同じ倉庫、同じ注文、ロボットの追加ゼロだ。こうしたロボットを買うということは、人々の歩行を減らすシステムを買うということなのだ。

注文ピッキング中に倉庫の通路で待機する、トートを載せた協働型ピッキングロボット

実際の2つの事例：数字に語らせよう

事例1：GEODIS、インディアナポリス、2018年。 冒頭のアパレル拠点だ。実証実験の前は従来の手作業ピッキングだったが、30台のLocusボットが稼働した後、作業員1人あたりの生産性は2倍になり、研修時間は少なくとも半減した。GEODISは後にペンシルベニア州Kutztownにも導入した。従来ピッキングの100 units per hourから、ロボット導入後は175–200 units per hourへ——1.8倍の向上を、6週間でデプロイした。

事例2：6 RiverのChuckを使う米国の3PL。 ベースラインは61 units per hourだった。導入から1週間後、拠点は151 units per hourに達した——2.5倍だ。精度は99.9%に達し、1件のミスピックを修正するのに平均$22かかっていた。スループットの倍増は人件費を削減し、精度向上はカスタマーサービスと返品を削減する——ほとんどのROI試算表は後半を忘れている。

もう一つ公開データがある。2018年、XPO Logisticsは25人のピッカーに対して40台のChuckを導入し、ピッカー1人あたり60 units per hourから120 units per hourになった。この比率に注目してほしい。40台のロボットに対して25人——ロボットは常にピッカーより多く買うものだ。1台が用事をしている間、別の1台がすでに待機していなければならないからだ。

ROIの計算：3つの選択肢を並べて比べる

協働型ピッキングAMRは、純粋な手作業ピッキングとフルスケールのgoods-to-personシステムの間に位置する。

項目	純粋な手作業	協働型ピッキングAMR	Goods-to-person
稼働までの期間	—	4–6週間	6–12か月
設備改修	不要	最小限（WiFi＋床の平坦化）	大規模（ラック、レール、電源）
スループット向上（公開事例）	基準	1.8x–2.5x	より高いが、投資規模がまったく違う
ピーク期の柔軟性	臨時雇い（健闘を祈る）	ロボットを追加（必要ならレンタル）	ほぼ固定
向いている注文	なんでも	マルチライン注文、分散したSKU	超高密度、膨大なSKU数

6 River自身のビジネスケース資料は目を引く主張をしている。goods-to-personと比べて、協働ロボットは「20%のコスト、36%の期間で、67%の価値」を出すというものだ。ベンダーの数字なので割り引いて聞くべきだが、方向性は正しい。売り文句は「最高のスループット」ではなかった。「最高の回収、最も速い成果」なのだ。

では実際にどうやって回収を計算するのか。ざっくりした式はこうだ。

回収期間 ≒ ロボットへの総投資 ÷（ピーク期の臨時人件費の削減＋ミスピックコストの削減＋残業の削減）

先ほどの事例の規模で当てはめてみよう。20人のピッキングチーム、平均70 units per hourが、ロボットで150 units per hourになる。1,400 units per hourの処理能力を維持するのに、以前は20人が必要だった。今は10人とロボットフリートで足りる。ピーク期に人材派遣会社に頼み込んでいた10人の臨時作業員——教育に時間がかかり、ミスは速い——を雇わなくて済む。多くの3PL事業者にとって、それだけで投資が正当化される。

意外な真実：ROIはナビゲーションではなく配車に宿る

多くの人は、こうしたロボットの技術的な堀はLiDARナビゲーションと障害物回避だと思っている。違う。ナビゲーションは今やコモディティだ——あなたの掃除ロボットだってやっている。本当の堀は、先ほど説明した中央配車だ。数十台のロボット、数十人の人、数千の注文ラインをリアルタイムで計算する。誰がどこへ行き、どのロボットが誰を待つのか——衝突なし、ロボット待ちで人間が立ち尽くすこともなしだ。

ここから意外な結論が導かれる。同じロボットフリートでも、ウェーブ管理がしっかりした倉庫に入れた場合、注文が来た順にバッチ化せずピックする倉庫に入れた場合の2倍のパフォーマンスを発揮する。ロボットは既存のプロセスを増幅する。置き換えるのではない。ぐちゃぐちゃなプロセスにロボットを入れれば、「ぐちゃぐちゃ、ただし高速」になるだけだ。

研究もその境界を裏付けている。ロボットピッキングに関する2018年のAuburn Universityの論文は、ピック場所間の平均距離とデポまでの平均距離の比率が高いほど効果が大きく、大規模施設でピックリストが小さい場合は効果が急速に薄れるとしている。平たく言えば、SKUが分散していて、歩行が多いオペレーションほど、こうしたロボットは元が取れるということだ。

買うべきでない人：はっきり言おう

ロボットを買うことが「授業料」になる3つの状況がある。

量が少なく、歩かない。 1日の注文ラインが数千件レベルで、ピッカーが歩く時間が30%未満なら、削減できるものがない。まずABCスロッティングとゴールデンゾーン配置をやろう——それはタダだ。
1カート1注文のまま。 いまだに1注文、1トリップ、1カートで回している倉庫もある。そのプロセスではロボットはただの高級ショッピングカートだ。まず複数注文のバッチピッキングに切り替えないと、価値は永遠に引き出せない。
精度の改善をロボットに期待する。 ミスピックの90%はプロセスの問題だ——バーコードスキャンなし、検証ステップなし——足の問題ではない。検証プロセスを直せば、タダで同じ結果が得られる。

メンテナンスの落とし穴：買う前に読んでほしい

充電。 「10時間稼働」というスペック表を信じてはいけない。あれは空荷で直線走行の値だ。積載して頻繁に停止・発進を繰り返せば、約30%割り引いて考えよう。機会充電かバッテリー交換か、ピーク期のスケジュールに充電の窓が必要かどうかを確認すること。
WiFi。 こうしたロボットはクラウドから配車される。WiFiのデッドゾーンはストライキを意味する。稼働前に全館のローミング調査をすること——高層ラック、冷蔵庫のドア、金属製シャッターが典型的なデッドスポットだ。
床。車輪は思ったよりデリケートだ。伸縮目地、ひび割れ、不均一なエポキシは、ロボットを減速させたり故障させたりする。フリートが来る前に古い床を平坦化しておくこと。
トートの標準化。 ロボットは標準トートしか受け付けない。大きすぎるものや変形した商品は先に整理しておくこと——XPOの導入では、標準トートに入らない枕やブレンダーのために大型のChuck+ユニットを追加した。
ソフトウェア更新。 クラウドシステムは夜間にルーチンで更新を配信する。更新の時間帯を自分でコントロールできることを確認すること——ブラックフライデーに「システムメンテナンス中」のバナーは見たくないはずだ。