未来のテクノロジーと現代のテクノロジー、またはサプライチェーンのデジタル化について考えるとき、何が思い浮かびますか？ ロボット工学、人工知能（AI）、無人偵察機、自動運転トラック、および外骨格はすべて、それらの多くが急速に一般的になりつつあるとしても、「未来」の感覚を持っています。 しかし、これらの信じられないほどの新しい技術の代わりに、それは倉庫操作の未来への架け橋を作った30年以上の歴史を持つ技術かもしれません。

音声技術は一般的にピッキングに関連しています。 ハンズフリー、アイフリーのテクノロジーとして、保管、補充、サイクルカウント、検査、その他多くのアプリケーションに等しく価値があります。 この変更は今後も変わりません。 ただし、音声はXNUMXつの壁内の他のツールやシステムとは異なり、独自の位置にあります。 これは、サプライチェーンの複雑化の副産物です。 課題により運用が困難になっているため、企業は新しいツールと戦略を維持することを検討しています。 これに対応して、企業は音声アプリケーションを再発明して、その実証済みの労働者の効率と生産性の利点を超えるものを見ています。 ここで、音声はブリッジとして機能し、倉庫システムを一緒に接続してより総合的な統合ソリューションを実現し、運用の可視性を高め、よりスマートに作業する新しい機会を生み出します。

新しい音声アプリケーションの可能性

ボイス＆マルチモーダルワーク

ほとんどの倉庫では、ピッカーがシステムとやり取りする方法はXNUMXつしかありません。 多分それは音声指向の仕事やRFスキャナーです。 多分それは手動のデータ入力です。 ピッキングの未来、そして一般的に労働者の生産性は、システムとのマルチモーダルインターフェイスです。 明確にするために、マルチモーダルでは、少なくともXNUMXつのテクノロジーを使用してWMSや他のシステムと通信するワーカーについて話します。

サプライチェーンマネージャーは、テクノロジーのどの組み合わせが、労働者に最高のパフォーマンスと人間工学を提供するかを知りたいと考えています。 ここでのリスクは、労働者の複雑さが増していることです。 入力デバイスが多すぎるか、組み合わせが間違っていると、逆効果になる可能性があります。 RFとボックスを押しながらピッカーがタブレットをタップするとします。 面倒です。

音声は、マルチモーダルワーカーのキーストーンとして位置付けられています。 ハンズフリー、アイフリーのソリューションとして、従業員は他のツールとシームレスに音声を活用できます。 最良の部分は、音声がこれらの他のシステムと統合されていることです。 したがって、XNUMXつの異なるツールの代わりに、音声はそれらをXNUMXつのソリューションとしてまとめます。

たとえば、ビジョンと音声は便利なペアです。 ヘッドアップディスプレイ（HUD）の作業員が倉庫の床に着用すると、ビジョンシステムが作業員を製品に誘導します。 製品の図と図面、およびその他のジョブの視覚補助を提供します。 このアプリケーションの音声技術により、ピッカーは音声コマンドでタスクを確認できます。 次に、ビジョンシステムは次の指示をHUDに表示します。 音声は、労働者が適切な目的地に到着するように情報を補足します。 音声ビジョンのセットアップにより、作業者は作業から目を離さずに画面をクリックしたり、データをログに記録したりせずにタスクを完了できます。

この設定は拡張現実にも適用されます。音声により、作業者は作業を更新し、情報を他のシステムに中継することができます。 結局のところ、マルチモーダル作業とは、作業者にその作業に適したツールを提供することです。 Voiceは、ワーカーを煩わせることなく、ワーカーに複数のシステムを追加する機会を開きます。

音声とビッグデータ

ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、データ分析は、倉庫管理の将来に影響を与えるXNUMXつの主要なリソースです。 多くの企業には、詳細なデータを収集できる倉庫管理システムがあります。 たとえば、マネージャは製造現場のデータを調べて、XNUMX日に発送された注文の数を確認します。 ただし、WMSには死角があります。 従業員がどのように製品にアクセスしたかは考慮されません。 これは、ピック時間と全体的な効率に貢献する重要なコンポーネントです。

より深い洞察はより良い決定につながります。 音声ピッキングソリューションは、管理者がすべてのピックの詳細を含む、倉庫操作をドリルダウンするのに役立ちます。 作業者がタスクを完了するのにかかる時間、および従業員がXNUMX日のどこに行くか。 人や製品の動きに関するより詳細なデータを取得すると、知識のギャップが埋められます。 この情報をWMSによって生成されたデータと組み合わせることで、操作のより包括的なビューが得られます。

音声とロボット工学

ロボット工学と自動化は労働者から仕事を奪っているか？ 一般的には違います。 ほとんどの市場で労働力プールが縮小することにより生じたギャップにより、自律移動ロボット（AMR）などのテクノロジーが介入する必要が生じました。企業は、対立する関係の代わりに、労働者とロボットを組み合わせる方法を模索しています。

音声ピッキング技術は、従業員やサプライチェーンロボットのための十分な余地が倉庫にあることを示しています。 例として、音声ありとなしの商品対人ロボット工学アプリケーションを比較してみましょう。

AMRはラックをピックフェイスに持ち込み、労働者の移動を減らします。 これにより、ピッキングがより速く合理化され、労働者のエネルギーが節約されます。これにより、労働者の生活の質が向上し、従業員の定着率が向上する可能性があります。 通常、これらのアプリケーションでは、ロボットに取り付けられた大きなモニターがあり、ラックから何を選び、アイテムをどこに置くかを従業員に示します。 このプロセスは正常に機能します。 ただし、混合物に音声を追加すると、作業者は画面に戻って参照するのではなく、ピッキングプロセスに目を向けることができます。 ヘッドセットを介してピックの指示が与えられることにより、従業員はタスクの効率をさらに高めます。

コボットは、ロボット音声アプリケーションのもうXNUMXつの例です。 ここでは、ロボットが作業員に割り当てられ、ピックされたアイテムの輸送などのタスクを実行します。 多くの場合、ロボットはピッカーから離れてアイテムを輸送します。 ヘッドセットを介してボットを制御することで、作業員は倉庫全体でローリングアシスタントとしてロボットを使用しながら、作業に目を向けることができます。

音声技術が人を第一に

音声が最新のテクノロジーとどのように統合され、どのように役立つかについて説明しました。 しかし、現代のテクノロジーはどのように音声に利益をもたらすのでしょうか？ 音声システムは、トレーニング時間を短縮することですでに知られています。 AIを音声システムに埋め込むことで、デバイスとワーカーをペアリングする時間が実質的になくなります。 これらの「ピックアップアンドゴー」ソリューションは、音声トレーニングを行わなくても機能します。 これにより、一般的にトレーニング時間が大幅に短縮され、生産性と人数の価値が向上します。

従業員の満足度と定着率の観点から、ボイスピッキングソリューションは、従業員が快適で安全、そして人間工学に基づいた方法で作業できるようにします。 一度にボックスを持ち上げてハンドスキャナーのバランスをとるのではなく、すべての指でボックスを安全に持ち上げることができると、怪我のリスクが軽減されます。

多言語音声システムは、労働者に利点を提供します。これにより、言語の壁が取り除かれ、労働者が最も快適に感じる作業を支援します。 また、Androidオペレーティングシステムを介して配信される音声システムは、従業員にデバイスに関する貴重な知識を提供します。

ゲーミフィケーションは別の興味深い道です。 声が友好的な競争を可能にするとき、それは労働者に彼らの仕事から少し余分なインセンティブと楽しみさえ与えます。 労働者が見つけて取り替えるのが難しくなるにつれて、これらの特典を追加して、他の倉庫と比較して業務を際立たせることが重要です。

XNUMX歳の若者

私たちの世界は急速に変化しています。 顧客の期待は日ごとに変化します。 eコマースは、サプライチェーンについての考え方をすでに混乱させています。 また、COVID-19によって作成された不安定性は、需要を縮小および増大させ、不確実性、複雑さ、および将来に関する多くの疑問をもたらします。

音声は長い間存在していますが、それが1980年代と同じソリューションであるという意味ではありません。 生産性を最大30％向上させ、誤操作を最大50％削減するソリューションに成長するのを見てきました。 音声アプリケーションが複数の倉庫システム間のブリッジとしてのこの新しい役割に成長するにつれ、音声の価値は増え続けます。

At ケルバー、Anton du Preezは、顧客が音声、ビジョン、およびモビリティソリューションを通じてサプライチェーンの複雑さを軽減するのを支援する販売およびマーケティング活動を監督しています。 また、これらのスペース内で戦略的パートナーシップを構築して、可能なことを推進し、サプライチェーンロジスティクスのよりダイナミックで統合された未来を作ります。 アントンは、現在のケルバーの一部である音声ベースのビジネスであるVoiteqから、販売およびビジネス開発において10年を超えるリーダーシップを発揮しています。

出典：https://logisticsviewpoints.com/2020/05/14/voice-technology/