IoTを活用して物流プロセスを最適化するには？

技術の進歩に伴い、サプライチェーン最適化におけるIoTの活用はますます広がり、価値を高めていくでしょう。例えば、IoT対応の統合プラットフォームは、紙、ファックス、電話に取って代わることができます。物流業界におけるIoTは、企業の市場における地位やリアルタイム資産追跡能力に悪影響を与える輸送コストの削減に貢献します。IoT物流追跡システムは、主要な手順を常に可視化できるため、製品配送の精度向上、人的ミスの削減、顧客満足度の向上にもつながります。これらのシステムをIoTで統合することで、時間とコストを節約し、サプライチェーン全体を強化することができます。

IoT（モノのインターネット）は、輸送車両の運用を効率化し、運用コストを削減できます。車両や資産を輸送プロセスに無線で接続することで、意思決定を改善し、主要な手順を最適化できます。在庫管理の強化や、予知保全に必要なすべての条件設定に加え、IoTは配送ルート、環境条件、コンテナの状態を分析することで、配送プロセスをより詳細に把握することを可能にします。デバイス間通信を利用することで、製品の所在を追跡し、リアルタイムの位置情報に基づいて変更を加えることもできます。

なぜ物流業界にIoTを導入する必要があるのか​​？

輸送・物流企業にIoTを導入する理由は数多くあります。まず、輸送・物流業界におけるIoTは、製造業者が車両の位置を追跡し、人的介入を減らすことを可能にします。人的介入は、時にエラーや遅延の原因となることがあります。物流におけるIoTアプリケーションは、車両の性能向上や、温度などの特性を調整して腐敗を防ぐことにも役立ちます。IoT対応車両は、ドライバーがより的確な判断を下せるよう、貴重な情報を収集することもできます。これにより、通常はダウンタイムで無駄になる対応時間とコストを削減できます。物流におけるIoTの活用事例は、企業の生産性を向上させ、顧客満足度を大幅に高めることができます。

IoTと物流の連携は、企業がグローバルサプライチェーンに伴うリスクを排除し、車両の使用状況を監視し、車両の稼働停止時間を削減するのに役立ちます。医薬品や生鮮食品などの輸送において特に重要な、出荷時の不具合を事前に特定することも可能です。物流におけるIoTの活用は、リアルタイムデータを分析することで、配送センターへのルートを最適化し、ビッグデータに基づいてスマートな配送計画を事前に立てることができます。また、IoTセンサーは、機器の非効率的な使用を特定し、運用効率を向上させ、予測分析を用いて事故を未然に防ぐことも可能です。物流におけるIoTのメリットは、ビジネス分野全体に及ぶと言えるでしょう。

一般的に、IoTプラットフォームは、組織が業務プロセスをより包括的に把握することを可能にし、リアルタイムの洞察を提供し、収集したデータに基づいてパターンを特定し、配送管理に関する無料コンサルティングを提供します。これは、原材料の納期、倉庫スタッフの対応時間、製品の品質、顧客が設定した要件など、外部要因の影響を受けやすい他の産業分野では特に重要です。製品に適用されたRFIDタグとIoTを組み合わせることで、デジタルサプライチェーン、倉庫管理、車両管理、および配送プロセス全般の最適化に役立ちます。リアルタイムの可視性は、より良いプロセス追跡を保証し、物流業務を円滑化し、物流会社の運用コストを削減するため、サービスルートの効率化にとって非常に重要です。これは一般的に、手動で配送状況を監視および確認するよりも時間がかかりません。機械学習、リアルタイム追跡、および接続されたシステムの連携強化により、商品をスムーズに移動させるために必要なすべてのリソースが提供されます。モノのインターネット（IoT）技術は、ビジネスにとって大きな競争優位性の源泉となり得ます。

サプライチェーンマネジメントにおけるIoTの役割とは？

物流企業の拡大に伴い、サプライチェーンにおけるIoTの役割はますます大きくなっています。多くの可動部品と高額商品を扱うサプライチェーンでは、すべてを把握し、顧客の要求を満たし、タイムリーな配送を確保することは容易ではありません。IoTベースの物流ソリューションを活用して、配送ルートに沿った商品の状態を監視・管理することで、物流企業やハイテク企業は顧客の要求に応え、良好な顧客体験を確保することができます。

モノのインターネット（IoT）は、物流業界において不可欠な要素となっています。IoTデバイスが生成するデータを利用することで、倉庫管理者は在庫の位置と状態を把握できます。これは、商品を時間通りに配送するためには、スムーズに機能する資産追跡システムが不可欠であるため、在庫監視管理において非常に重要です。結果として、IoTは物流企業が車両管理をより効率的に行えるようにし、顧客により良いサービスを提供できるようになります。

もう一つ重要な点は、物流におけるIoTの将来性、そしてその役割が、単なる物流問題からグローバル経済の問題へと変化しつつあるということです。輸送業界におけるIoTデバイスの数を増やすことで、企業は製品の需要状況を正確に把握できるようになります。IoT対応デバイスは、今後1年間の需要増加を予測することも可能で、意思決定のためのデータが豊富に提供されます。これにより、企業は遠隔地での原材料や未使用製品の無駄を回避できます。無駄を削減することで、効率性が向上し、新たな課題の影響を軽減し、製品ロスを減らすことができます。

IoTのサプライチェーンおよび物流への応用可能性

物流におけるIoTデバイスの活用方法について言えば、物流マネージャーにとって知っておくと有益な点が数多くあります。まず、IoTは予測分析のプラットフォームとして機能し、サプライチェーン管理や顧客の要求への対応を改善します。物流におけるIoTは、社内の業務やプロセスをより正確に把握するのに役立ちます。例えば、サプライチェーン、企業効率、顧客に関連するさまざまなデータを追跡することで、保存されたデータを送信して効率的な機械学習アルゴリズムを構築し、多くのプロセスを自動化し、最終的に利益を増やすことができます。拡張性の高いクラウドソリューションは、リアルタイムの位置情報を提供することで、盗難や出荷遅延の特定に役立ちます。物流・輸送業界で成功を収めたいのであれば、物流におけるIoTの活用は賢明な選択となるでしょう。そこで、IoTで対応できる4つの主要な側面について概説しました。

問題の迅速な特定

IoTは、問題が発生する前、あるいは最初の兆候が現れた直後に問題を検知・特定することで、物流プロセスを支援します。例えば、IoTセンサーは倉庫やトラック内の温度と湿度を監視し、特定の製品に適したレベルであることを確認するのに役立ちます。食品や医薬品の輸送サイクルでは、インターネット接続デバイスを使用することで、データを継続的に監視・分析し、企業が迅速かつ効果的に対応できるようになります。最近のIoT物流事例研究によると、ビッグデータ分析システムを活用することで、企業は物流市場におけるパフォーマンスと地位を大幅に向上させることができます（Hopkins & Hawking、2018）。問題が深刻化する前に対処することで、不快なメディアの中断やアナログチャネルからの有害なeコマースから身を守ることができます。さまざまなIoT技術は機械学習の優れた基盤にもなり、自動予知保全の組織化に大きく貢献できます。

十分な供給量

IoT（モノのインターネット）の活用は、製品需要への対応に役立ちます。IoT技術を用いることで、複数の要因に基づいて需要を予測できます。機械学習アルゴリズムに基づくスマートIoTソリューションは、商品、燃料レベル、商品の状態を追跡し、在庫不足や過剰在庫を防ぐことができます。IoTを活用すれば、配送中の商品の位置を容易に特定し、在庫管理を効率化できます。物流におけるIoTは、あらかじめ設定された需要レベルへの対応や、製品の損失防止に役立ちます。さらに、物流におけるIoTは、ドローン配送、スマートなリソース配分、在庫資産の監視など、絶えず変化するグローバル市場や新世代のトレンドに対応していく上でも役立ちます。

サプライチェーンの可視性の向上

IoTロジスティクスアプリケーションは、サプライチェーンの可視性を向上させ、より良いビジネス上の意思決定に役立つ多面的なデータを提供します。IoTは、従業員が重要なデータをリアルタイムで収集・共有するのにも役立ちます。IoTを活用することで、交通状況、天候、輸送品が最終顧客に届くまでの所要時間などを考慮に入れ、短期および長期の戦略をより効果的に立てることも可能です。可能性はまさに無限大であり、IoTをビジネスに容易に導入して、ロジスティクスビジネスのあらゆる主要な側面を改善できる時代が到来しました。

最適化された在庫管理

物流プロセスは非常に複雑なため、物流管理者は配送、道路費用の計算、トラックの状態だけでなく、在庫管理も考慮する必要があります。IoTシステムは、企業が効率的な在庫計画を構築するのに役立ちます。IoTソフトウェアを使用することで、企業は原材料、完成品、製造能力に関する情報を収集できます。これにより、顧客満足度の向上とサプライチェーンプロセス全体における損失の削減につながります。さらに、費用対効果の高いソリューションであり、直前の在庫補充、スマートコンテナ管理、トラック運転手の指示などにおいて重要な役割を果たすでしょう。

TEKTELICの物流業界への貢献：当社が提供するソリューション

TEKTELICは、エンドツーエンドのIoTソリューションとサービスプロバイダーとして世界をリードしており、近年、物流向け製品の開発にも積極的に取り組んでいます。当社は、高品質なキャリアグレードのソリューション構築に尽力しています。TEKTELICは、無線システムの設計・開発経験を持つ人材によって設立されたため、製品の品質と信頼性には自信があります。現在、当社は多様な輸送業界のニーズに応える幅広いソリューションを提供し、IoT技術統合のための最適な環境を提供しています。

物流の主要デバイスは KONAマクロIoTゲートウェイこのデバイスは、広範囲の屋外展開に最適です。 LoRaWANネットワーク 優れた通信範囲と容量。KONA Macro IoTゲートウェイは、セルラーモデムとGPSアンテナの両方を搭載し、使いやすい通信ネットワークとの完璧な同期を実現します。長距離でも安全にデータを送信できるため、データ盗難の心配はありません。さらに、低消費電力とコンパクトなサイズにより、狭い場所にも設置可能です。高度なデータ保護プロトコルを備えているため、予期せぬ事態が発生した場合でも、スマートデバイスは安全に保護されます。

この度、モバイル展開向けソリューションであるTEKTELIC KONAモバイルゲートウェイを発表しました。1日最大1,200万件のメッセージを受信でき、LoRaWAN接続エコシステムのあらゆるセンサーやスマートデバイスと完璧に接続できます。さらに、医薬品、食品、あるいは特定の資材を輸送するトラック内など、極端な温度環境にも耐えられるという大きな利点があります。また、列車、車両、船舶、航空機での使用を想定して開発されているため、物流に最適です。倉庫保管スペースの監視やタイムリーな配送の確保にも理想的なソリューションです。つまり、物流管理者の方、あるいは物流業界に携わる方にとって、KONAモバイルゲートウェイのご利用は賢明な選択となるでしょう。

TEKTELICが物流向けに提供する監視センサーについて言えば、ORCAを取り上げることができます。この資産追跡装置は、製品が常に移動している場合でも、製品の位置を常に把握できます。このデバイスを使用することで、物流管理者は出荷プロセス全体を完全に制御でき、商品の紛失や盗難を心配する必要がなくなります。ORCAはイベントベースモードでデータを収集できるため、移動が発生しない場合は、より効率的なスリープモードに入ります。ORCAのバッテリー寿命は最大10年で、極端な温度でも動作できるため、物流デバイスとして理想的な機能です。また、GPSが内蔵されているため、ユーザーは資産の正確な位置を把握できます。他のGPSトラッカーと比較しても、ORCAはBLEとLoRaWANを介してリアルタイム情報を送信できるため、間違いなく優れています。

今日の世界は5年前よりもさらにモバイル化が進み、顧客は即時の満足を求めています。近年、市場には様々なガジェットが登場しており、新しいガジェットを開発することと、他社製品との差別化を図ることは全く別の課題です。従来の配送プロセスは非効率的で、手作業による介入が必要でエラーが発生しやすいため、顧客の期待に応えることができません。さらに、品質に満足していても、納期に間に合わない製品は顧客から拒否される傾向が強まっています。スムーズな物流と在庫管理は、様々な業界の配送会社にとって、成否を分ける重要な要素となっています。

テレマティクス、自動化、人工知能のための効率的なプラットフォームを開発することで、企業はニッチな分野に特化することができます。さらに、物流業界向けのIoTソリューションは、企業の持続可能性に新たな機会をもたらします。最新の国際市場動向に沿って、企業は専門的な技術を開発し、オムニチャネル物流バリューチェーンを効率的に実行します。信頼性の高いLoRaWAN IoTネットワークを使用することで、TEKTELICのスマートソリューションは、担当者の空き状況、過去の実績、および近接性に基づいて、配送タスクを自動的に担当者に割り当てるのに役立ちます。

TEKTELIC Communicationsは、サプライチェーン管理の最適化において賢明な選択です。革新的なIoTデバイスを活用して企業の物流を自動化する準備ができている場合、あるいはIoTの導入を検討したことがある場合は、ぜひTEKTELICの営業チームまでメール（info@tektelic.com）でお問い合わせください。

1. Hopkins, J. および Hawking, P. (2018)、「物流におけるビッグデータ分析とIoT：ケーススタディ」、The International Journal of Logistics Management、第29巻、第2号、575-591ページ。https://doi.org/10.1108/IJLM-05-2017-0109