物流業界における人工知能の応用と発展の動向の概要

北京科技大学機械工学部物流工学科

羅磊、趙寧

人工知能（AI）は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーションシステムを研究、開発する新しい技術科学です。簡単に言えば、人工知能とは、通常のコンピュータプログラムを通じて人間の知能を表現する技術を指します。人工知能技術の発展は、人類の生産と生活を一変させるでしょう。反復作業や単純な頭脳作業（データの整理、校正、データ入力、車両の自動運転、無人設備の制御など）は、まもなく人工知能技術に完全に置き換えられ、さまざまな業界に大きな変化をもたらすでしょう。物流業界は、工業生産の柱となるサービス産業であり、社会生活における新興サービス産業として、人工知能の最も早く、そして最大の受益者となるでしょう。物流設備やデバイスの知能化・無人化、物流情報のスマート化、物流業界の高効率化・コスト削減などは、人工知能技術の広範な応用により急速に実現されるでしょう。

本稿では、人工知能技術の応用が成熟している分野に焦点を当て、同時に、典型的な物流業界のシナリオと大手企業の実践を組み合わせ、物流分野における人工知能技術の応用を分析・まとめ、最後に、人工知能技術の今後の発展方向を組み合わせ、スマート物流の発展動向を展望します。

1. 人工知能技術の開発と応用

1. 認識

人間は感覚（皮膚、目、耳など）を通じて環境からの刺激を受け取り、触覚、視覚、聴覚、嗅覚、味覚などを生み出し、その後、言語や動作を通じて環境と相互作用します。人工知能テクノロジーは、インテリジェントエージェントが人間と同様の知覚能力を習得し、最終的に関連するタスクを完了できるように支援します。知覚能力は、見る、聞く、話す、読む、書く、感じるという 6 つのタイプにまとめることができます。

「読み取り」：自然言語処理、音声テキスト変換など

「書く」：機械翻訳、自然言語生成など

「話す」: 音声生成、テキスト読み上げなど。

2. 認知能力

認知能力とは、学習、判断、分析などの心理活動を通じて人間が情報を理解し、知識を獲得するプロセスと能力を指します。人間の認知の模倣と学習も、現在の人工知能研究の焦点であり、主に次のものが含まれます。

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予測機能: たとえば、AI ベースの設備寿命予測、インテリジェントな自然災害予測と予防など。

判断能力：例えば、囲碁をプレイする AI、自動運転車、インテリジェント検索、インテリジェント制御、ゲーム理論など。

学習能力：機械学習、ディープラーニング、強化学習などのさまざまな学習手法。

認知能力の面では、人工知能は多くの分野で依然として人間に遅れをとっていますが、囲碁や自動運転など、一部のニッチな分野ではすでに人間の知能に追いついています。

3. 創造性

創造性とは、人間が新しいアイデア、新しい発見、新しい方法、新しい理論、新しいデザインを生み出し、新しいものを創造する能力を指します。それは、知識、知性、能力、個性、潜在意識などのさまざまな要素を組み合わせることで最適化されます。現在、この分野では人間はまだ人工知能よりはるかに進んでいますが、人工知能も絶えず発展しています。たとえば、人工知能による作曲、詩、小説の執筆、絵画、デザインなどの技術を絶えず探求しているチームが多数あります。

4. 知性

知能とは、人間が人、物、対象について深く理解し、本当の真実を求め、善悪を区別し、人間が意味のある人生を送るように導く能力を指します。この分野は、人間の自己認識、自己認識、価値観に関係しています。これは、人工知能がまだ手を付けていない部分であり、人間が模倣するのが最も難しい領域でもあります。

2. 物流における人工知能の応用

典型的な物流業界のシナリオはそれぞれ特徴が異なり、必要な技術も異なります。技術の適用は実際のニーズに基づいて決定する必要があります。以下では、いくつかの典型的な物流シナリオと、適用できる関連 AI テクノロジについて説明します (図 2 を参照)。

図2 典型的な物流シナリオにおける人工知能技術の応用

1. サプライヤー管理

サプライヤーは、生産加工企業または電子商取引会社のサプライヤーです。科学的な調達、効率的な受領と品質検査、インテリジェントな財務管理システムなどにより、サプライチェーンの効率を向上させ、運用コストを削減できます。

2. 倉庫管理

倉庫管理には、入庫、保管、出庫（ピッキング）などの重要なリンクが含まれており、多数の物流ロボット、自動倉庫設備、輸送設備、人員が関与し、多額の企業資金を占めます。インテリジェントな倉庫管理は物流業界に破壊的な変化をもたらすでしょう。

（１）スマート保管設備：現在、倉庫ではさまざまな機能を備えた多くの種類の物流設備が使用されています。長い開発の歴史を持つスタッカーラック、より効率的な多層シャトルシステム、小型資材箱の効率的な保管装置であるMiniLoadなど。ストレージ設備のインテリジェント運用に関しては、コンピュータービジョン、ディープニューラルネットワーク、機械学習、自動制御などの技術を応用することで、ストレージ設備の回転効率を大幅に向上させ、設備の利用率を最大化することができます。ストレージ設備の科学的計画と実装に関しては、ビッグデータ分析やエキスパートシステムなどの技術により、システム計画の有効性を向上させることができます。ストレージ設備の保守と維持に関しては、設備データに基づく寿命予測技術を使用することで、設備の状態を正確かつ事前に把握し、事前に対策を講じることが容易になります。冷蔵倉庫は、生鮮食品や医薬品などの特殊な商品の需要が大きい、倉庫業界の特殊な分野です。人工知能技術で構築された新しいタイプの自動冷蔵倉庫は、ビッグデータ分析を使用して、調達予測と倉庫状況を組み合わせることができます。自動制御技術は、冷蔵倉庫の低温特性に基づいて、保管棚に使用されるシャトル車両とスタッカー、輸送に使用されるフォークリフト、パレタイジングに使用されるパレタイジングロボットなどの機器をより適切に制御できます。

（２）インテリジェント仕分けシステム：インテリジェント仕分けシステムには、AGV、インテリジェント仕分け車両、コンベアベルトなどの仕分け工程で使用される輸送設備と、仕分け工程における情報の流れが含まれます。経路計画やマシンビジョンなどの技術により、輸送機器の知能が向上し、無人輸送がより安全で効率的になります。データマイニングやビッグデータ分析などの技術により、ピッキングオーダーをより合理的に分割・統合し、倉庫設備、輸送設備、人員との連携を形成して、より効率的なオーダーピッキングを実現できます。

3. 輸送管理

輸送リンクは、主に輸送設備と輸送プロセスの情報管理を含む、貨物の輸送を実現します。国内輸送手段には航空輸送、鉄道輸送、道路輸送、海上輸送が含まれます。道路輸送は柔軟性が高く、貨物量が多いため、人工知能がより大きな役割を果たすことができます。ますます成熟する自動運転技術は、既存の道路輸送システムを完全に覆すでしょう。より効率的で安全な運転、人力への依存度の低減により、道路輸送の効率が大幅に向上します。出発前のタスク割り当てやルート計画、走行中の情報追跡や緊急出動、目的地到着後の在庫管理や荷降ろし、車両状態点検など、輸送情報の管理は複雑です。人工知能技術は人間よりも効率的に情報を処理します。ビッグデータ分析を通じて、車両配車メカニズムに、よりリアルタイムで信頼性の高いソリューションを提供できます。設備寿命管理は、車両の状態を体系的に監視し、タイムリーにアラームを発し、車両故障の発生を減らすことができます。ビッグデータ分析により、コールドチェーン輸送中の商品の状況やドライバーの行動をより適切に監視し、品質と量を保証するコールドチェーン輸送をよりスマートに監視できるようになります。

4. 配送管理

5. 顧客管理

3. 物流業界におけるAI活用の実例

人工知能は物流業界で広く利用されています。人工知能により、物流業界はさらなる効率向上と経済性の向上を実現しています。また、物流業界は人工知能の実際の応用シナリオも提供しており、人工知能技術のさらなる発展を促進しています。全世界をカバーする電子商取引企業として、アマゾンは調達から保管、輸送から配送、情報世界から実際のデバイスまで、すでに業務のあらゆる側面に人工知能技術を浸透させており、同時にロボット工学、情報処理、インテリジェント制御の分野でも人工知能の急速な発展を促進しています。 JD.com、Taobao、STO Express、SF Expressなど、国内の多くの電子商取引関連企業は、人工知能技術の実用化を絶えず模索しています。Geek+、Megvii、Quick Warehouseなどの多数の設備メーカーは、スマートデバイスを皮切りに、ロボット、棚、輸送車両などの物流設備と人工知能を組み合わせ、業界全体に変化をもたらしています。

1. 倉庫管理における人工知能の応用

インテリジェントロボットは現在、倉庫業務で広く使用されています。自動倉庫、無人フォークリフト、AMR（自動移動ロボット）などの機器の応用により、倉庫での仕分けと取り扱いの効率が大幅に向上しました。アマゾンは2012年に7億7500万ドルを投じてKiva Systems（倉庫で大量のオンライン注文を処理するロボットを専門とする企業）を買収した後[8]、倉庫にKivaロボットを大規模に導入し（図3参照）、倉庫から従業員の処理エリアに棚を移動して、商品から人のピッキングを実現しました。Kivaロボットの導入により、ピッキング効率は3倍に向上し、精度は99.99％に達しました[9]。

図3 Amazon Kivaロボット

新興のインテリジェント物流設備企業として、Geek+はインテリジェントピッキングロボット（図4参照）を開発し、広く使用されています。製薬会社の物流センターにAMRを使用したプラットフォームコレクションシーンの構築に成功し、無人による出庫集荷と積み込み、輸送を実現しました。また、数百台のインテリジェントピッキングロボット（棚から人へのロボット）を使用して、商品から人へのピッキングプラットフォームを構築し、フロアや地域をまたぐ包括的なソリューションを生み出しました[10]。 JD.comは、非常に大規模なスマート倉庫群を保有している。「スマートブレイン」は、JD.comのアジアNo.1倉庫の「司令官」として機能し、倉庫内の自動立体棚、無人フォークリフト、無人仕分け機、包装機などのスマートユニットの協調動作を正確に制御している。「スマートブレイン」は、1分間に数億回の計算を実行することで、従来の倉庫と比較して、スマート倉庫の効率を少なくとも3倍向上させることができる[11]。

2. 流通分野における人工知能の応用

ドローン配送は、地形や交通機関、人員に制約されない配送方法として、今後の宅配便の大きなトレンドとなっています。アマゾンは2013年12月に早くもPrime Airの無人配送サービスを開始した。顧客がオンラインで注文し、重量が5ポンド未満の場合はドローン配送を選択でき、荷物は30分以内に自宅に届けられる。このプロセス全体は無人で行われ、ドローンが物流センターの組立ラインの最後で自動的に商品をピックアップし、顧客のもとへ直接飛行します[12]。 2020年4月、アマゾンは米国連邦航空局（FAA）からPrime Airの速達ドローンの運用許可を取得し、アマゾンの配送システムは正式に「海・陸・空」の時代に突入した[13]。 Amazon の Prime Air 配達ドローンの最新バージョン (図 5 を参照) は、垂直に離着陸できるハイブリッド航空機です。

3. データ分析における人工知能の応用

4. スマート物流の発展動向

科学技術の進歩と人類社会の発展は、時代の流れの中で誰もが将来の変化への期待に満ち溢れています。 「人工知能」は、「人間の知能を模倣し、それを超える」技術として、人間の世界を一変させるだろう。物流業界は、人工知能などの新技術によって早期に調整され、人類の生産と生活のあらゆる側面に関わるこの「ビッグサービス産業」を新たなレベルに押し上げます。人工知能技術の継続的な発展と物流業界の継続的な進歩の過程で、次の側面が注目に値します。

1. ドローン倉庫システム

ドローン保管システムの概略図

2. 「陸空一体型」無人配送システム

自動運転技術により、物流や配送が完全に無人化されます。都市部に設置された無人宅配ステーションでは、知能ロボットが自律的に操作し、自動で受取・一時保管を行う。荷物を受け取った後は、走行速度が速く、積載能力に優れた無人高速車両が、人口密集地域への配送サービスを提供します。地形の影響を受けず、柔軟性に優れたドローンが、人口が分散し、地形条件が悪い地域への配送サービスを提供し、効率的な「陸空一体型」配送システムを構築します。無人宅配車とドローンはどちらも荷物を受け取る機能があり、顧客の配送ニーズを満たすことができます。

3. インテリジェント情報システム

「データ駆動型物流」の概念がより広く実践され、物流企業に関わるすべての情報が「インテリジェント情報システム」によってインテリジェントに管理されるようになります。人間による記録、整理、アップロード、分析、意思決定に大きく依存する従来の情報管理システムと比較して、インテリジェント情報システムは、データの収集、分析、活用、保管など、さまざまな面で人手を置き換え、無人による情報管理と効率的な情報活用を実現します。電子商取引を例にとると、顧客の注文はオンラインショッピングプロセス全体の情報駆動力となり、インテリジェント情報システムはそれを調達の基礎、倉庫の運用ルール、輸送のスケジュールの前提条件、配送のガイドラインに変換し、電子商取引企業が最低のコストで最高品質のサービスを提供できるようにします。

4. 物流業界は知識集約型産業になる

人工知能などの新技術とその大規模な産業応用が継続的に成熟するにつれて、物流業界は労働集約型産業から知識集約型産業へと変化し、企業は専門的な人材、技術、特許などの蓄積にさらに注意を払うようになります。研究開発人材は企業の知能化に継続的な原動力を提供し、上級エンジニアは倉庫、輸送、配送などの保証力となり、多数の労働者が忙しく働く現場はなくなり、少数の専門家が巨大な物流チェーンを維持できるようになります。