第三次・AIブームと呼ばれる今、人工知能のAIや、モノのインターネット化であるIoTといったテクノロジー活用はますます発展しています。
その中でも大きな注目が集まっている「デジタルツイン」
デジタルツインとは、IoTなどのテクノロジーを活用することにより、現実の生産設備などをデジタル上に再現する技術を指します。今回は、デジタルツインの基本概念やメリット、最新の導入事例などを詳しくご紹介します。
デジタルツインとは何か？
デジタルツインとは直訳すると「デジタルの双子」で、「現実の世界」をデジタル上であたかも双子の様に再現する技術のことです。
そして、現実空間にある「物体」や「現象」を、デジタル空間でシミュレートする技術がデジタルツインです。このデジタルツインは現実空間とデジタル空間、それらをつなぐ情報連携の3つの要素が構成されたものです。
デジタルツインの基本概念
上記でもご紹介したように、デジタルツインとはIoT等のテクノロジーを活用することによって、現実の生産設備をデジタル上に再現する技術です。
特徴としては、現実の生産現場などで起きているリアルタイムの状況をIoT等の最先端技術を活用することで、「実際の現場にいるように詳しく把握できる」という点が挙げられます。
このデジタルツインが大きな注目を集めるようになったのも、AIやIoTといった最先端テクノロジーの技術力が向上したからです。そもそもデジタルツインという言葉自体は古くから工学分野を中心にシミュレーション技術で使われていましたが、近年のAIやIoT、3Dモデリング技術が発展したことでさらに注目が集まり始めました。
そんなデジタルツインは、市場の成長に伴って大きな期待が寄せられていて、Marketsand Markets社が行った調査では、2026年までにおよそ482億ドルの市場規模（日本円：約5兆5,000億円）になると予測されています。
物流業界におけるデジタルツインの応用例
物流業界ではデジタルツインを有効活用できるさまざまな領域があります。
ロジスティクスプロセスの最適化
デジタルツインは、運送スケジュールや輸送経路の最適化に大変役立ちます。
リアルタイムの交通状況、気象条件、在庫状況などのデータを考慮して、輸送プロセスを最適化し遅延を軽減することで、輸送コストを抑えることができます。
AI在庫管理と貨物追跡
物流業界では、デジタルツインを活用したリアルタイムでの貨物の追跡・在庫管理をしています。コードやセンサーなどを用いて、貨物の位置から保管状態などをモニタリングし、デジタルツインを通して情報にアクセスします。これによって、在庫の正確な把握と効率的なサプライチェーンの管理が可能になります。
データ分析からの予測保守
デジタルツイン機能を使用して輸送車両や機器の保護・セキュリティ計画を最適化し、予測保守ができるようになりました。センサーから得たデータを分析して車両や機器の故障を予測し、事前に回避することで、稼働すべき車両の停止時間を最小限に抑えて、輸送サービスの信頼性が向上します。
物流シミュレーションの進化
昨今の物流業界では、デジタルツインを使用したトレーニング及びシミュレーションを実施しています。
トレーニング用のデジタルツインシステムは、ドライバーや倉庫作業員のスキル向上や危険時の模擬対処に役立ちます。また、物流プロセスや施設の設計段階でシミュレーションを実施することで、効率的な物流プランの策定にも貢献します。
伝統的な物流シミュレーションとの違い
まず、物流シミュレーションの種類としては、以下が挙げられます。
輸配送
工場から物流センター、顧客までの輸送、配送シミュレーション
在庫
拠点間の在庫配分や拠点の在庫管理シミュレーション
倉庫オペレーション
倉庫内作業、バース、ピッキング、搬送作業などのシミュレーション
従来の物流シミュレーションは、上記の様々な業務プロセス内の情報や荷物の流れを時間の経過を追ってシミュレーションをし、最適化を可能にするシミュレーションツールを使用していました。
エクセルや簡単な計算式で行っていた従来のシミュレーションは、誰もが理解しやすく説明力がありました。
しかし現在のデジタルツインを活用した物流シミュレーションは、従来よりも大量のデータを処理することができます。
輸配送シミュレーションでは、大量の出荷データをもとに実際の配送ルートを再現しシミュレーションすることが可能です。
また、デジタルツインを用いた倉庫内作業のシミュレーションでは、作業員の行動や搬送車の行動をリアルに再現できるため、「実際の現場にいるように作業範囲を把握できる」という優位性が従来のシミュレーションに比べて明確です。
AIを活用したシミュレーションのメリット
AIの最新テクノロジーを利用した際に得られる効果・メリットは以下が挙げられます。
配送計画の最適化
政府が掲げる働き方改革により、トラックドライバーの時間外労働の上限規制が2024年から適用されました。そのため、物流企業や運送会社は適切な配送計画を立てて業務効率化を図る必要があります。
しかし、どの配送ルートが適してどの順番で回るか、倉庫規模や従業員など多数の要素を考慮して適切な配送計画を立てるのは容易ではありません。
これをAIシステムによって配送計画を最適化すれば、大量のデータを分析して短時間で効率的な配送ルート予測は可能です。さらに、従来の交通量データから渋滞予測も可能になり、繁忙期でもスムーズな配送が実現するメリットがあります。効率的な配送は業務時間も短縮できるため、働き方改革にも効果があります。
高精度な物流予測
AIシステムなしで人が作業する場合、高精度な物流予測は困難です。
しかしAIを活用すれば、過去データ解析による高度な物流予測は可能になります。具体的には、企業が保持する集荷配送や売上実績などのあらゆるデータを分析して、AIの機械学習によって物流を予測させれば、信頼性が高い情報を入手できます。
この高精度なAIによる物流予測が実現することで、事前の必要な物資確保から機器の手配、配送ドライバーへの適切な指示が可能となり、ドライバーの負担軽減や業務効率化につなげられると期待されています。
AIによる物流プロセスの最適化
AIを活用することで、物流の予測を高精度で行えるようになるため、AIを活用した物流システムは年々多くなってきています。
より高精度な予測が可能になれば、積載率の効率化や燃料代の削減に繋げることも期待できます。さらに、到着予定時刻の予想などもAIは行えるため、事前連絡による再配達の削減も可能になるでしょう。
AI最適化の具体的な手法
倉庫管理業務のコストを削減できる
倉庫管理業務は、繁忙期など時期によって作業量が変化することも少なくありません。そのため、予測を誤り下手に従業員を増やしてしまうと、思いがけない閑散期などでリソースが余ってしまい、人件費のムダが発生します。
かえって、少ない人員で補おうとしてしまうと、突然の繁忙期の従業員一人あたりの負担は大きくなってしまいます。最悪の場合、業務が円滑に回らなくなり顧客に迷惑をかけるケースも考えられます。
AIを活用することで、これまで人の手で作業していた在庫管理、検品や棚卸しといった作業をAIロボットやシステムに任せることが可能になります。そのため、常に最適な人員で、効率的に業務を進めることができます。
配送ルートを最適化する
AIを活用すると、より効率的な配送ルートを予測することも可能になります。
その結果、ドライバーの業務時間短縮に繋げられ、2024年からは適用される時間外労働時間の上限が制限を遵守しながら、より効率的な業務ができます。
ドライバーの業務効率化をサポートし、負担を軽減することでモチベーションの低下を防ぐという点でも、AI活用には大きな効果が期待できるでしょう。
倉庫への入庫作業を自動化
従来の物流プロセスでは、倉庫への入出庫作業において、商品のパッケージやタグなどを人の目で確認しなければなりませんでした。さらに、その商品名や型番を倉庫管理システムに入力する作業も、人員作業でした。
しかし、最近はAIの画像認識技術を活用したシステムが普及し、これら一連の業務をすべて自動化できるようになり、検品業務が半分以下の時間で実施できるようになったといわれています。
荷物の仕分けを自動化
倉庫や物流センター内では、出荷する荷物や商品の仕分け作業が日々行われています。場所によっては多岐にわたる種類の荷物が集まるセンターもあり、仕分け作業が複雑化するため、どうしても人の手で作業を行わなければならない状況でした。
しかし、最近ではAIの画像判別とディープラーニングシステムを活用して、複雑な仕分け作業も自動化させることが可能になっています。
成功事例とその効果
では、実際に成功しているAIを活用した物流プロセス事例を見てみましょう。
倉庫業務でのAI導入事例
サントリーロジスティクス株式会社と富士通株式会社は共同で、2021年に物流プロセスに欠かせないフォークリフトの安全性を高めるAI判定システムを開発しています。
このAI判定システムは、フォークリフトのドライブ映像データを活用し、AIがドライバーの爪操作から、走行状態を検知し、危険操作シーンを予測・抽出・判定することが可能になりました。
近い将来はハード面の機能向上により、リアルタイムでのドライバーへのフィードバックと解析ができるようになると予想されています。
検品業務でのAI導入事例
株式会社アラヤは、画像認識技術を活用したAIソリューションを物流業向けに提供しています。このAIシステムをもって、検品・セキュリティ管理・作業の自動化に成功しています。
検品は、製品にへこみやキズ、不良部分がないかを自動で確認します。
セキュリティ管理については、機械や輸送車両などと人員が接触しそうになったらアラームを自動で出したり、立ち入り禁止区域への侵入を検知したりすることが可能です。
作業の自動化としては、入出庫される資材や在庫の数量カウントを自動で行えます。
配送業務でのAI導入事例
コンビニエンスストア大手のファミリーマートでは、AIシステムを活用した配送ルート最適化に取り組んでいます。
店舗数を多くもち、24時間営業するコンビニにおいて、商品の物流は生命線です。
特に弁当や惣菜類は、需要ピークの時間帯に不足なく十分な量を用意できるよう、正確な時間に配送されることが重要となります。これまでの配送ルート作成には既製のAIシステムを活用していましたが、精度が低かったため結局はドライバーの経験と勘に頼らざるを得ない状態でした。
届ける時間に遅れても、また早すぎても店舗の運営には支障が出てしまいます。そのため、効率的かつ正確な商品配送ルートを提示してくれるAIの自社開発に踏み切りました。
効率配送を徹底させることにより、エリアごとのトラック数を減らし、同時に輸送コストやCO2排出量の削減も可能だと見込まれています。
