ピックアームと倉庫ピッキング方法: 正しいものの選び方

倉庫ピッキング方法の概要: 実際に最も効果的なのはどれですか?

最適なピッキング方法は、注文量、SKU 数、倉庫のレイアウトによって異なります。普遍的な答えはありません。 注文量が少ない小規模な作業の場合は、多くの場合、手作業によるピースピッキングで十分です。大量のフルフィルメント センターの場合、ゾーン ピッキングまたはウェーブ ピッキングとピック アームまたは自動ピッキング支援システムを組み合わせることで、移動時間とエラー率が大幅に削減されます。各方法間のトレードオフと、ピックアームなどのツールがどのように方程式に適合するかを理解することは、倉庫の効率を向上させるための一番の近道です。

ピックアームとは何ですか? ピッキングプロセスのどこに適していますか?

あ ピックアーム ロボット ピック アームまたは多関節ピッキング アームと呼ばれることもありますが、作業員が手を伸ばしたり、かがんだり、登ったりすることなく、棚、箱、コンベヤ システムから品物を取り出すために使用される機械式またはロボット式の拡張機能です。倉庫の状況では、ピッキング アームは、シンプルな人間工学に基づいた補助ツール (作業員が重い荷物を持ち上げるのに役立つバランスの取れた真空アーム) から、ビジョン システムや倉庫管理ソフトウェアと統合された完全自律型ロボット アームまで多岐にわたります。

ピック アームは、次の 3 つのシナリオで最も一般的に展開されます。

• 人間の手が物理的に制限されている高密度ストレージ環境
• 一貫した SKU 形状 (箱、ボトル、均一なパウチ) による反復的なピッキング作業
• 人体への暴露を制限することが重要な冷蔵倉庫または危険物倉庫

あccording to a 2023 MHI Industry Report, ロボットピックアームは 1 時間あたり 600 ～ 1,200 個のピック率を達成できます 理想的な条件下では、訓練を受けた人間のピッカーが手動で作業するよりもおよそ 3 ～ 6 倍速くなります。ただし、多くの中規模事業では依然として法外なコストがかかるため、手動ピッキング方法を理解することが依然として不可欠です。

現在の倉庫で使用されているコアピッキング方法

ほとんどの倉庫では、これら 5 つの主要なピッキング方法の 1 つまたは組み合わせを使用しています。それぞれに異なるワークフロー ロジック、理想的な使用例、一連の制限があります。

ピースピッキング（個別ピッキング）

1 人のピッカーが一度に 1 つの注文を処理し、次の注文に進む前に倉庫全体を巡回して 1 つのピッキング リストにあるすべてのアイテムを収集します。これは実装するのが最も簡単な方法であり、特別な調整は必要ありませんが、 大規模な場合は最も効率の悪いアプローチ 。この方法を使用すると、大規模な施設では移動時間がピッキング作業者の労働時間の最大 60% を占める可能性があります。 1 日あたり 50 件未満の注文を処理する少量の業務や、慎重な検証が必要な大規模で複雑な注文の処理に最適です。

バッチピッキング

あ single picker collects items for multiple orders simultaneously in one pass through the warehouse, then sorts them into individual orders at a consolidation station. Batch picking 個別ピッキングと比較して総移動距離を 40 ～ 60% 削減 バッチごとに 5 ～ 15 個の注文を処理する場合。これは、注文が共通の SKU を共有している場合に最も効果的に機能し、混載段階でピック アームと自然に組み合わせて仕分けプロセスを高速化します。主な課題はバッチ サイズの管理です。バッチあたりの注文数が多すぎると仕分けエラーが発生します。

ゾーンピッキング

倉庫は物理的なゾーンに分割されており、各ピッカーは 1 つのゾーンに割り当てられます。注文は各ゾーンを順次または同時に通過します (ピックアンドパス対ピックアンドマージ)。ゾーンピッキングは、10,000 SKU を持つ大規模な倉庫で非常にうまく機能します。 各作業者を馴染みのあるエリアに限定し、エラーとトレーニング時間を削減します。 。アマゾンのフルフィルメントセンターは、ゾーンピッキングの一種を採用していることで有名で、作業員は静止したままで、商品をピッカーに運ぶシステム（ピックアームを含む）がその逆ではなく商品を運ぶ。

ウェーブピッキング

注文は「ウェーブ」にグループ化され、通常は出荷締め切り時間に合わせてスケジュールされた間隔でフロアにリリースされます。ウェーブピッキングは、ピッキング、梱包、出荷を統合サイクルとして調整します。効果を発揮するには倉庫管理システム (WMS) が必要であり、倉庫管理システム (WMS) を使用した運用では一般的です。 厳格な配送業者の集荷時間帯と 1 日あたりの注文量が多い (1 日あたり 500 件の注文) 。ロボット ピック アームがウェーブ ピッキング環境で使用される場合、通常はピッキング ゾーンと梱包ラインの間のバッファ ステーションとして配備されます。

クラスターピッキング

あ variation of batch picking where the picker carries a multi-slot cart or uses a pick-to-cart system, placing items for different orders directly into separate totes in a single warehouse pass. Cluster picking eliminates the separate sorting step required in standard batch picking. With the right cart configuration, 1 台のピッカーで 6 ～ 12 個の注文を同時に処理できます エラー率を大幅に増加させることなく。この方法では、棚の低い位置または高い位置にある重いアイテムや使いにくいアイテムを扱うときに、ピック アーム アシスト ツールが最も役立ちます。

ピッキング方法の比較: 速度、精度、複雑さ

ピックアームテクノロジー: 人間工学に基づいたアシスト vs. 完全なロボット

「ピック アーム」という用語は、幅広いテクノロジーをカバーします。カテゴリ間の違いを理解することは、倉庫管理者が適切なツールを運用段階に合わせるのに役立ちます。

人間工学に基づいたピックアームアシスト

これらは、ワークステーションまたはモバイル カートに取り付けられたバランスの取れた機械アームです。これらは人間のピッキング作業に代わるものではありません。ピッキング中に重いアイテムを持ち上げたり、伸ばしたり、降ろしたりする際の身体的負担を軽減します。たとえば、バキューム リフト ピック アームを使用すると、作業者は最大 200 グラムの重さのトートを扱うことができます。 66 ポンド (30 kg) で、ほとんど努力を感じない 。これらのツールは、繰り返しの重量物の持ち上げにより筋骨格系損傷を引き起こすバッチおよびクラスターピッキング環境で特に価値があります。倉庫環境における労働日の損失の主な原因の 1 つであり、 OSHAのデータによると、倉庫事故の33%以上 .

半自律型ピックアーム

半自律システムは、センサーと限定的な AI を使用して位置を特定しますが、ピッキングの確認や開始は人間のオペレーターに依存します。医薬品や電子機器の倉庫では、商品が壊れやすいため人間の判断が必要ですが、到達範囲と位置決めは機械化できる場合が一般的です。導入コストは通常、 腕ごとに 80,000 ドルから 250,000 ドルの範囲 、中間市場の運営にアクセスできるようになります。

完全自律型ロボットピックアーム

これらのシステムは、3D ビジョン、ディープ ラーニング、およびリアルタイム SKU 認識を使用して、人間の介入をまったく必要とせずに商品を選択します。主要ベンダーには、Covariant、Dexterity、Berkshire Grey などがあります。彼らは以下の点で優れています 均一で予測可能なアイテムタイプ — 現世代のロボット ピック アームは、依然として変形しやすい包装、ポリ袋、または不規則な形状に苦戦しています。 WMS との完全な統合は必須です。投資収益率は通常、次の範囲内で実現されます。 1 時間あたり 1,000 ピッキングを超える操作の場合は 18 ～ 36 か月 .

倉庫のピッキング方法を選択する方法

適切なピッキング方法の選択は一度だけで決まるものではなく、注文量や SKU の複雑さに応じて変化する必要があります。このフレームワークを使用して現在の状況を評価します。

1. あudit your current travel time. ピッキング担当者が時間の 50% 以上をピッキングではなく歩行に費やしている場合は、ゾーン ピッキングまたはウェーブ ピッキング、またはピッキング アームを使用した商品から個人へのシステムが必要です。
2. あnalyze your SKU profile. 注文の 20% 以上が共通の SKU を共有している場合、バッチまたはクラスターピッキングにより、設備投資なしですぐにスループットが向上します。
3. あssess injury rates and ergonomic risk. 上半身の筋骨格系損傷の割合が高いことから、他の自動化の前に人間工学に基づいたピックアームアシストを統合する必要があることが示唆されています。
4. WMS の機能を確認してください。 ウェーブピッキングとゾーンピッキングには、リアルタイムの在庫の可視性と注文のバッチ処理ロジックが必要です。 WMS がこれをサポートできない場合は、ピッキング方法を変更する前に WMS をアップグレードしてください。
5. ロボット ピック アームの ROI を正直にモデル化します。 完全自動化に取り組む前に、統合コスト、保守契約、実際にロボットが選択可能な SKU カタログの割合を考慮に入れてください。

ピッキング方法の組み合わせ: 最も効率的な倉庫が使用するハイブリッド アプローチ

パフォーマンスの高い倉庫のほとんどは、単一のピッキング方法に依存せず、ハイブリッドを使用しています。一般的で効果的な構成は次のとおりです。 ゾーンバッチピッキング : 倉庫はゾーンに分割されており (移動を制限するため)、各ゾーン内でピッカーはバッチで作業します (移動ごとのピッキングを最大化するため)。この組み合わせにより、移動時間の短縮が実現できます。 ベースラインの個別ピッキングと比較して 70 ～ 80% .

このハイブリッド モデルにピック アームを追加する場合、通常は最高速度ゾーン、つまり SKU の回転が最も速く、物理的負担が最も大きい領域に配置されます。英国に本拠を置くサードパーティの物流プロバイダーによる 2022 年の事例研究では、8 つのピッキング ゾーンのうち 2 つのみに人間工学に基づいたバキューム ピック アームを導入することで、筋骨格系のインシデント報告が減少したことがわかりました。 初年度は47% そして、これらのゾーンで時間当たりのピッキング数が向上しました。 22% — より広範なピッキング戦略を変更する必要はありません。

要点: 意味のある利益を得るためにすべてを自動化する必要はない 。対象のボトルネック ゾーンにピック アームを戦略的に展開し、ボリューム層に応じた適切なピッキング方法と組み合わせることで、完全な手動操作や急いで行う完全自動化の展開の両方よりも常に優れたパフォーマンスを発揮します。

倉庫ピッキング作業でよくある間違い

十分なリソースを備えた倉庫であっても、ピッキング戦略においては回避可能なエラーが発生します。最も頻繁に観察されるものは次のとおりです。

• スロッティングの最適化をスキップします。 高速 SKU を梱包エリアから遠くに配置すると、ピッカーは不必要に移動する必要があります。通常、ベロシティの上位 20% の SKU をゴールデン ゾーンの場所 (腰から肩の高さ、発送に近い位置) に再スロットすると、テクノロジーへの投資なしでピック率が 10 ～ 15% 向上します。
• 過剰なバッチ処理。 バッチ サイズを 1 パスあたり 12 ～ 15 個の注文を超えて増やしても、特にリアルタイムでピッキングを検証する WMS がない場合、効率が向上することはほとんどなく、並べ替えエラーが大幅に増加します。
• 互換性のない SKU にピック アームを展開する。 ロボットピックアームは、不規則な物品、圧縮性のある物品、または透明な物品の故障率が 15 ～ 30% であることが記録されています。完全な展開の前に代表的な SKU サンプルを使用して試験運用を行うことで、コストのかかる統合の失敗を回避できます。
• ピックパスの最適化を無視します。 手動の個別ピッキング作業でも、品目入力順ではなく倉庫の場所ごとにピッキング リストを並べることで、移動距離を最大 30% 削減できます。
• ピッキング方法の選択を永続的なものとして扱います。 ピッキング方法と工具構成を毎年ではなく四半期ごとに見直し、調整している倉庫は、初期セットアップを固定として扱う倉庫よりも一貫して優れたパフォーマンスを示しています。