パーソルR&DとJDSC 、AIと自動搬送ロボット活用による工場・物流倉庫業務の生産性向上に向けた共同研究を開始

物流業界における「2024年問題」が差し迫っている中、ドライバーの残業時間の管理の問題だけではなく、運輸業・郵便業では直接的に、卸売業・小売業、製造業などでは間接的に影響を受けることが予想される。また、パーソルホールディングスの調査によると、物流関係企業の経営者・管理職の60.2%が、「2024年問題」について「何らかの影響あり」と回答し、想定される課題としては、「人材不足」が1位となったという。このような時代の変化の中、物流・製造業の現場ではさらなる人材確保とともに、生産性向上のための業務上の工夫・新しいテクノロジーの導入が喫緊の課題となっているとのことだ。

これまで工場や物流倉庫の現場では、作業別工数や要員シフトといった人に関わるデータと、自動搬送ロボットや施設設備のデータは個別に管理されていた。パーソルR&DとJDSCの共同研究では、工場や物流に関わる、属性の異なるさまざまな情報をデータ化および統合管理し、予測・最適化を経て実行する新たな仕組みを作ることで、倉庫や工場での業務の効率化および生産性向上を目指している。第一の取り組みとして、JDSCが開発するAIとパーソルR&Dが展開する自動搬送ロボットの遠隔ソリューションを組み合わせ、ロボットの導入促進や人員との協働体制の構築、最適な活用方法を、業種を問わず倉庫や工場に提供する。

本ソリューションでは、工場や物流倉庫で取得した各種データを基に、JDSCがAIを用いた予測と最適化を行い、パーソルが勤怠管理システムやセンシングを用いた各種データの取得、及び自動搬送ロボットの導入や現場に合わせた機能拡張を行う。