物流分野におけるデジタル技術の5つの貢献

地球上でこれほど多くの荷物が配達されたことはかつてなく、ここ数カ月でその現象はさらに加速している。このような需要の進化は、ロジスティクス部門に変化に対応するための組織の適応を迫る。業界の第4世代への変貌をすでに警戒しており、遅れをとらないためにロジスティクス・ツールのデジタル化が必要になってきている。

• 4月第1週のオンライン販売は、"不要不急 "の休業により、2020年第1週と比較して45％増加した。
• Eコマース分野は2020年に4200億ドル近くに達し、2022年には5400億ドルに達すると予想されている。

そのため、倉庫の内外を問わず、製品が移動するすべての物流プラットフォームと経路を可視化することで、倉庫と高度な保管ポイントからのプロセスのスピードと効率に焦点を当てる必要がある。この意味で、よりスマートでデジタル主導の産業は、今日の課題と顧客の期待に応えることができる。

業務生産性

業務において、デジタル技術は、従うべきすべての手順を標準化し、迅速かつ簡素化する。現在、標準化されたコード化システムが装備され、各製品はデジタル化され、識別され、データ処理ソフトウェアに記録される。在庫はよりよく管理され、配送業務は最適化されます。製品と設備の情報は構造化され、標準化され、誰でも見ることができます。

在庫管理の最適化は、特にカタログの参照数が増加する傾向にあるため、より良い配送組織につながります。データへのリアルタイムアクセスは、例えば、配送と介入全体を管理するために、交通状況や車両の位置を知ることを可能にし、商品が倉庫を出るときでさえ、チェーンの各リンクを可視化する。

デジタル技術が情報を誰にでも見えるようにするため、顧客は配達を詳細に通知され、注文がたどった経路全体や、商品のテロワールを知るための食物連鎖を見ることができる。すべてのデータにリアルタイムでアクセスすることで、各経済主体は、サプライチェーン全体で何が起こっているかをグローバルに把握することができる：

• 需要レベル、
• 価格だ、
• 原材料の所在地、
• 注文状況
• チェーン内の紛争、

これにより、ビジネスに関わるすべての人々のコラボレーションが効率的かつ適切なものになる。

生産と物流の過程で登場する各インフラ、設備、製品について、誰もが可視性とトレーサビリティを持てるようにすることで、輸送チェーンにおけるエラーを制限することができれば、デジタル技術によって生産性も高まります。今日、ロジスティクスでは、バーコードとRFIDタグが最も広く使用されています。製品をコード化しラベル付けするこれらの方法は、管理が迅速で、製品の出発点から最終的に顧客に到着するまでの完全なトレーサビリティをエラーなく効率的に確保するため、注文の受け取りをスピードアップします。

管理に加えて、ピッキングは倉庫での時間のかかる作業です。デジタル技術は、効率的でミスのないオーダーピッキングのためのいくつかの方法を開発することを可能にしました：例えば、Pick To Lightデバイスは、物品の位置を照らし、従業員はそれを見て、使用する数量を確認するだけです。

長期的な物流コストの削減

ロジスティクス・プロセスにデジタル・ツールを導入することで、一部の手作業を自動化することができ、長期的には倉庫の運営コストを大幅に削減することができます。

• 自動化されたポータルとRFID読み取りを通じた製品や車両の管理、追跡、検証はより速くなる、
• デジタル技術は在庫管理コストを制限します。人工知能は、よりスマートで俊敏なサプライチェーンを可能にし、リソースはよりよく配分され、将来を見据えて、在庫の購入や移動は、在庫不足、期限切れ、余剰を避けるために制御されます。
  
  不適切な在庫管理は、収益、顧客、パートナー、サプライヤーとの信頼関係、倉庫の固定費および変動費などの面で、企業のコストになります。たとえば、有効期限が過ぎたり、在庫が余ったりすると、企業は在庫を手放さなければなりません。在庫管理方法をデジタル化することで、サプライチェーンの各主要ポイントで在庫を管理できるようになり、在庫とフローに関する知識が深まり、効率的に管理できるようになる。

デジタル技術とモノのインターネット（IoT）は、倉庫全体をインターネットに接続し、各オブジェクトがその状態をユーザーに通知できるようにすることで、物流分野にも革命をもたらそうとしている。IoTプラットフォームは、対象物に設置されたセンサーからの情報を一元化し、それらを注文し、充実させる。

情報はリアルタイムで処理され、実行されるアクションがより流動的になる。企業は常に機械の状態に注意を促され、収益性を高めるために介入やメンテナンス、あるいは別の使い方が必要になるタイミングを知ることができる。この意味において、技術者の修正や介入によるオペレーションの中断はますます少なくなり、長期的には企業のメンテナンスコストを節約することになる。

倉庫の出口では、IoTのおかげで配送も追跡され、会社は貨物やコンテナを追跡できる。例えば、車載カメラは現在多くの車両に搭載されており、道路上での不審な行動（衝突、急加速、急ブレーキなど）をトリガーとして作動する。運転情報は直接ロジスティクス・チェーンに送られ、事故が発生した場合、保険会社は時間を無駄にすることなく行動し、事故の迅速な処理と管理プロセスの迅速化を可能にし、長期的な管理コストの大幅な削減を実現する。

カスタマー・エクスペリエンスの向上

業務がより速く、より効率的になるにつれて、会社は顧客により多くの時間と情報を提供できるようになる。顧客は、自分の注文がどこにあるのか、いつ届くのか、誰が送信するのかを知ることができるように、各オブジェクトから取得されたデータにアクセスできる人々の輪の中に含まれるようになった。

第4世代産業について語るとき、私たちは生産方法の変革における新技術を重視する。この産業革命によって、私たちは拡張サプライチェーンという用語に近づき、サプライヤー、同僚、顧客の間で共有される共同物流について語る。後者は最終的に、重要かつ考慮すべきアクターとしてロジスティクスのループに入る。

私たちは逐次的な意思決定を避け、適切な戦略を一緒に選択します。チャットボットを通じて、同社は人間だけが提供するカスタマーサービスよりも低コストで顧客ロイヤルティを構築する。顧客は一日中いつでも対応できるため、低コストでより良いサービスを受けることができる。デジタルでパーソナライズされたサービスを提供するためには、新しいテクノロジーとラストワンマイルのデリバリーも切り離せない。

企業側では、この人工知能が顧客情報を蓄積し、さらなる研究を行うことで、企業の顧客サービスと製品の品質向上を提案することができる。顧客に情報を提供することで、企業側にも同じメリットがもたらされる。企業側は、顧客とのコミュニケーションが簡素化されるおかげで、顧客の行動をよりよく理解し、オファーに適応させることができる。

企業だけでなく、サプライチェーンに関わるすべてのプレーヤーが、パフォーマンスを最適化するために使用される新しいデジタル・ツールの恩恵を受けるのだ。

主要な環境問題への対応

ロジスティクスは必要不可欠なセクターであるにもかかわらず、温室効果ガスの主要な排出者である。組織的な利点に加え、デジタル技術はエコロジカル・フットプリントを削減する可能性も提供している。

以前にも見たように、オンライン販売は爆発的に増加し、荷物の数も増えている。これに対応するために物流プラットフォームが拡大し、これまで以上にエネルギーを消費していることは言うまでもない。空調、暖房、照明は、企業にとっても環境にとってもコストのかかる設備だ。

この問題に対応するため、デジタル技術がビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）をもたらした。倉庫の設計から、BIMはデジタルモデルとして使用され、倉庫の建設まで、そしてその後リアルタイムで変更を加えることで、その運用全体にわたってデータと情報を一元化する。これにより、プラットフォーム全体の可視性を高め、コストを削減し、倉庫組織をインテリジェントでエネルギー効率の高いものにするための計画を立てることができる。

このデジタル倉庫管理は、例えばドア管理、つまりドアがきちんと閉まっているかどうかをチェックし、2つの部屋、特に冷蔵倉庫の入り口での温度変化を避けるために使用されます。これにより、エネルギー損失と不必要な出費を抑えることができます。

BIMモデルだけでなく、サプライチェーン全体のネットワーク化もエネルギーコストの削減に役立つ。道路上では、物流ネットワークのプールと配送地点までの車両充填の最適化により、道路を走る車両の数が減り、その結果、温室効果ガスの排出量も削減される。

• フランスでは、このネットワーク化によって排出ガスが10％削減され、車両の積載率が15％向上した。

また、交通の傾向を把握しやすくなるため、車両や料金に応じて運送業者の出発時間を選択することができる。車載機器はまた、ドライバーの行動を分析することもできるため、ドライバーは運転スタイルを環境に優しいものに変え、温室効果ガスの排出を削減することができる。

新しい仕事と新しい働き方

物流倉庫のデジタルトランスフォーメーションは、大規模なプラットフォームで事業を展開する大規模グループにおいては、今やほぼ完了している。このデジタル・トランスフォーメーションと並行して、雇用の変化が見られるのは、小規模な独立倉庫ではなく、大規模なハブ倉庫である。

すでに倉庫内での作業方法は変化している。例えば、"Goods to Man"方式は、注文された商品を組み立て担当のピッカーのところに持ってくるというものだ。ピッカーが注文品を組み立てるために倉庫内を歩き回るという従来の方法はなくなり、今では、スキャンして注文を確定するために、製品が直接ピッカーのところにやってくる。

• ピッキングはより速く、ミスがない。
• 従業員は通路の出入りを制限されるため、会社はより高い安全性と労働災害の最小化を保証する。

そして、ロジスティクスの各分野におけるデジタルの到来を管理する必要性を企業が感じたことで、新たな仕事が登場した。こうして、BIMモデルだけを扱うモデラーや、ロボットや外骨格の運転もできるメンテナンス作業員が求められるようになった。この変化は、訓練中の学生に対する雇用主の期待に変化をもたらす。実際、自動化や人工知能には、サプライチェーンの理解や物流の技術的知識に加え、現場の経済的・生産的最適化を目指すデータ分析能力が求められる。

しかし、ロジスティクス部門で新しい仕事やトレーニング（データサイエンティスト、ビジネスアナリストなど）が盛んになる一方で、一部の職種は能力を失いつつあり、その結果、その価値や魅力を失いつつある。

ロボットやオートメーションの登場は、一般的に人間の仕事を貧しくするが、仕事の雑務を軽減し、管理方法を変えるが、グローバル・システムをより柔軟で双方向的なものにする。