SAPの倉庫管理：
競争が激化する倉庫業界では、常に革新と進化が求められます。商品が瞬時に届くことが常識となった一方で、サプライチェーンの混乱や労働力不足といった問題も深刻化しています。倉庫の現場には、効率性やレジリエンス（回復力）を高める新たな方法が必要です。
これを受け、最新鋭の倉庫管理システム、人工知能（AI）、高度な自動化、データ分析ツールなどの先進技術が徐々に導入されており、以下のような成果も報告されています。
しかし、最新技術の導入が進む一方で、依然として旧システムに依存する企業も少なくありません。新技術への移行を先延ばしにすると、スピード、可視性、精度、柔軟性を向上させる機会を逃してしまいます。
本記事では倉庫業界の最新トレンドをご紹介しますが、その前に、旧システムに依存することのリスクについてお話しておきます。
現状維持のリスク
旧システムでは、現代の複雑なビジネスシナリオやニーズに対応できない場合がよくあります。たとえば、SAPの代表的な倉庫管理ソリューションWarehouse Management（WM）とExtended Warehouse Management（EWM）とでは、機能性、柔軟性、拡張性が大きく異なります。どちらも倉庫業務を支える堅牢なソリューションではありますが、EWMはより包括的で、高度な標準機能を幅広く備え、さまざまなビジネスプロセスに合わせてカスタマイズ可能です。SAPが描く倉庫管理の将来像はEWMが中心となっており、SAP ECCの一部であるLE-WMのメインストリームメンテナンスが2027年末で終了することを踏まえると、旧システムにはないEWMの主要機能に注意を払う必要があるでしょう。
SAP EWMの幅広い機能は、業務の拡張と最適化を可能にし、ビジネスの成長をサポートすることがお分かりいただけると思います。
それでは、市場の動向や最先端の技術革新など、倉庫業界の最新トレンドについて見ていきましょう。
注目ポイント：倉庫業界の最新トレンド
高度な自動化技術の台頭
高度な自動化とは、最先端技術を活用して手作業を排除し、オーダーピッキングを効率化する仕組みのことです。たとえば、自動仕分け装置、無人搬送車（AGV）、ロボットピッキングシステム、自動パレタイザーなどが挙げられます。eコマースの急拡大と、それに伴う慢性的な人手不足を解消するため、こうした自動化への投資が積極的に進められています。実際、2022年の世界の倉庫自動化市場は約150億ドルに達し、2030年まで年平均15％の成長率（CAGR）で拡大すると予測されています。
倉庫作業者のサポート
AIによる高度なプロセス分析
AI技術の導入は、サプライチェーン全体のあらゆるノードにさまざまな利点をもたらします。そして、マテハン・保管・リソース最適化などで、倉庫が中心的な存在となるでしょう。SAP EWMのAI活用例をいくつかご紹介します。
- 機械学習（ML）を活用したスロッティング：標準機能の1つであるスロッティングは、SAP EWMが資材の保管要件を動的かつ自動的に決定できるようにする仕組みです。製品の需要データ、パッケージ情報、マスターデータなどをMLモデルで分析し、最適な棚入れビンの場所を自動算出することで、倉庫スペースの有効活用と作業移動距離の短縮を実現します。
- 予測型の労働需要計画：EWMの労働需要計画は、過去のプロセス実行データをAI分析し、タスクに必要な時間や作業負荷を正確に予測します。日々の作業計画やリソース配分を最適化でき、業務全体の可視性も向上します。
- 高度なプロセス分析：SAP Signavio Process Intelligenceなど、高度な分析ツールを使って倉庫プロセスを詳細に可視化できます。SAP EWMの倉庫・在庫管理向けバリューアクセラレータが、ボトルネック、実行時の問題、プロセスのばらつきを特定します。
変革の準備はできていますか？
倉庫業界は今、自動化、作業者支援、AI活用、データ分析を急速に進めています。日々の業務プロセスをより効率的に実行することで、以下のようなメリットが得られます。
- 高い指図精度
- 在庫最適化
- 業務効率の向上
- プロセス全体の可視化
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