はじめに
世の中の技術系企業には、技術を業務視点から見る企業と、業務を技術視点から見る企業の2種類はあります。後者に比べて、前者のほうは何千ものの産業におけるデジタル化変革の波に統合されやすいでしょう。
メグビ科学技術といいえば、AIアルゴリズムを頭の中に浮かぶ人が多いでしょう、グローバルで有名な人工知能創業企業として、設立から10年間が経ち、現在のメグビはアルゴリズム企業からプロダクト企業への転換を既に早く実現し、それにスマートロジスティクス分野で際立って現れており、お客様のデジタル転換・アップグレートに向けた挑戦を支援しています。
メグビとスマートロジスティクスとの大本と言えば、2016年からです。その年の冬、メグビの共同創業者兼CTO唐文斌はあるEC倉庫を訪ねたところ、2万平方の倉庫では、作業員人々は毎日の作業を完成するために、日々30～40キロを歩く必要はあり、そして悪天候環境に遭遇したら、こんな広々としたスペースではエアコンと暖房は完全に効くことはできないことは分かりました。そんな大変で退屈な光景は、当時物流従業員にとって見慣れた普通な労働環境でした。訪問が終ってから、唐文斌がメグビに戻り、他の同僚を集めて、「そこにはたくさんのスマート化需要を含み、ペインポイントでもあり、メグビはこの課題を解決してほしい」と指摘しました。
最近、a&sはメグビ科学技術ロジスティクスマーケット部署の責任者である陸建萍氏に特別なインタビューを行い、デジタル洪水下の物流業界におけるデジタル変革の変化とニーズを一緒に検討しました。
Q：a&s安全自動化編集長 林浩葵氏
A：メグビ科学技術ロジスティクスビジネスマーケティング責任者 陆建萍氏
-
メグビはスマートロジスティクスを主な技術ランディングシナリオとする理由は何でしょうか？
A：第一、ロジスティクスは社会のイントラストラクチャーとエンティティ経済の重要な柱ですが、ロジスティクスオートメーションと工業スマート化の全体レベルがまだ低く、市場空間が巨大であり、且つ国内では大手は未だ誕生しておらず、市場集中度がまだ低いため、市場空間が残っています。
第二、サプライチェーン分野では大規模化、離散化、柔軟化、省人化のシナリオがトレンドになり、メグビのAI技術はそのトレンドと合致しています。私たちは基盤となるAI技術、イノベーティブなAIoTソフト・ハードが統合された製品、ノーハウを知っているロジスティクスとロボティクス玄人チームを持ち、従来のシステムインテグレータや新興ソリューションプロバイダーの間にある程度の差別化の競争優位性が図られます。
第三、顧客サービスとプロジェクト実装の蓄積により、メグビはこのシナリオでは、我々は顧客と社会に提供した価値は、弊社の使命に合致することを益々わかるようになりました。
現在のロジスティクスシナリオにおけるサプライチェーンIoT ソリューションの発展現状をどのようにお考えでしょうか？ユーザーニーズの課題はどこにあるでしょうか？
A：まず、近年以来、ソーシャルトリテールの融合、オンラインとオフラインの融合、ファーフィールドとニアフィールドの融合により、リテールと消費者の間に高いインターアクション、高い転化、高い粘着性関係が形成されています。運営効率と体験がか必ず再構築され、フルフィルメント能力は、「人、もの、場」を再構築するための極めて重要な戦略能力であり、より柔軟的、フレキシブルなロジスティクスシステムはリテールのフルフィルメント体験を再構築することはできます。
次は、今頃の若者は工場で箱を動かすより宅配を希望していて、それに加えて、人口高齢化による労働力が不足しています。そしてロボティクスとオートメーション技術はちょうど労働力不足の問題を補うことはでき、特に低スキル、労働集約型分野では、人々を単純な反複労働や過酷な作業環境から解放することはできます。
また、都市の土地資源不足の日々深刻化により、土地資源の集約的な利用に対してより高い要求が求められ、保管システムの高層化、集約型への需要がそれに伴って高まっています。倉庫の収納スペースの利用率や倉庫収納効率を如何に大幅に向上させるか、また人員、貨物にレベル高い安全確保を提供することも、市場要求の一つです。
最後、人工知能、ビッグデータ技術の継続的な反複アップグレートにより、ロジスティクスシステムの需要は自動化から徐々にデジタル化、スマート化、柔軟化方向へアップグレートし、ソフト技術が従来のハードとは統合され、ソフトシステムのコアアルゴリズム能力の役割が益々重要になり、それにより大幅な効率向上と意思決定の迅速化精度化の改善は言うまでもないです。
メグビは完全なハード・ソフトを一体化した実力を持っているため、スマートロジスティクス分野ではどんな発展目標を持っていますか？
A：メグビ三つのコア戦略レイアウトの一つである「サプライチェーンIoT」業務を搭載し、メグビロボティクスはAI+自動化技術を利用し、全世界の顧客に最適化なROIロジスティクスプロダクトとソリューションを提供することに取り組んでいます。メグビの発展目標としては医薬、フットウェアアパレル、製造、新エネルギー等の重要な業界に根差すことです、顧客の業務シナリオとプロセスに基づき、顧客にソフト・ハードが統合されたAIoTプロダクトとソリューションを提供し、企業顧客のコストダウン・効率増加、管理の改善、ユーザー体験の向上を支援します。
メグビ3Aスマートロジスティクスソリューションは従来のロジスティクスにどんな改造とアップグレートを実施することはできるでしょうか？
A：3Aスマートロジスティクスソリューションは即ちAS/RS+AMR+AIであり、AS/RS:スタッカークレーンシステム、パレットシャトル（シャトルと略称する）、保管システム、輸送システムを含み、立体保管、安定なシステムを実現します。AMR:PTPポイントツーポイントの搬送、GTPグッズツーパーソンのピッキング、GTRグッズツーロボットのピッキング等の作業を実現し、柔軟でフレキシブル、協同且つインテリジェント。AI:先導しているAI技術基盤として、主にプラットフォームAI技術、ビジュアルアルゴリズム、スケジューリングアルゴリズムや機械電気制御アルゴリズム等のコアアルゴリズム等を提供しています。
3Aスマートロジスティクスソリューションは高い柔軟性、導入しやすさ、メンテナンスしやすさ、拡張性、高収益等の特性を備えて、ロジスティクスがデジタルスマート化、柔軟化、低炭素化へのアップグレートを支援します。ススマート物流ソフトウェアプラットフォームであるメグビHETU全体的なスケジューリングにより、従来のAS/RS自動物流システムと革新的なAMR柔軟物流システムを統合し、一方、メグビの主要な基礎AI技術により、ビジュアル、スケジューリング、電気機械制御アルゴリズムを倉庫物流に能力を付与し、剛性と柔軟性を両立、顧客の最適ROI達成とコスト削減、効率化、管理の簡素化に効果的に寄与することが可能です。
このソリューションは、製薬、スマートマニュファクチャリング、新エネルギー産業などの多くのプロジェクトに導入され、検証されています：
(1) 医薬品流通分野では、このソリューションにより、国営広州物流センターの全体効率を25％向上させ、同時に改修と生産を行い、今後5年間で数千万元のコスト削減を実現しました。
（2）インテリジェント製造分野では、子のソリューションは、国内ヘッドモーターメーカーのインテリジェントマニュファクチャリング国家実証拠点と全工程自動化、24時間ノンストップ生産・操業の「ブラックライト工場」の構築を支援し、生産・操業コストの33.5％削減、製品不良率の49.6％削減、全体生産効率を79％の向上を達成したことです。
（3）新エネルギー分野では、子のソリューションにより、赣锋リチウム社の1万トンのリチウム塩工場がデジタルインテリジェンス化を実現し、全体効率を30％、スペース利用率を3倍以上に高め、各貨物にシステム上で固有のコードを付けてサプライチェーンのトレーサビリティを実現しました。
多くのIoTやAI企業がロジスティクスに参入していますが、現在のスマートロジスティクス市場の競争をどのように見ていますか？
A：現在、スマート・ロジスティクス分野に参入する企業は、大きく2つに分けられます。1つは、自動化設備とそのシステムに関して深い業界蓄積を持ち、自社のソリューションに新しい技術を注入しようとする伝統的な自動化システム・インテグレーター、もう1つは、主にロボットなどのハードウェア製品を販売する新興技術ソリューション・プロバイダーです。
上記の企業と比べて、メグビのメリットは：一つ目は先導するAI基盤技術であり：例えば、私たちには独自開発し、オーペンソースのディープラーニングフレームワーク「メグビ天元」、独自開発した新世代の生産力プラットフォームBrain++、や3Aスマートロジスティクス業界に向けたアルゴリズム進化を持っています。二つ目は革新的なAIoTソフト・ハード一体化した製品体系、例えば3Aスマートロジスティクス炉リューション、独自開発した多種類のAIによって能力付与されたロボットや物流装備、スマートロジスティクスソフトプラットフォーム「MEGVII HETU」等を持っています。三つ目は「技術革新＋業界経験」というダブルホイールによる駆動した業務チームは、実務で強い総合実力を発揮しています。
独自の製品や技術レイアウトに加えて、メグビは業界の共同発展を推し進めたいことを望んで、AI機能を市場にオーペンし、このようなレイアウトの初心意図は何でしょうか？
A：人工知能はロングランのトラックであり、ロジスティクは更にその上を行きます。メグビは現在既に医薬、フットウェアアパレル、インテリジェント製造、新エネルギー等の重要業界で成功した経験を積んでおり、これからは業界のパートナーと共により多くのの革新なベンチマークを作り上げ、元の物流作業精度が低い、精度が低く、人手消費の多い本来の物流業務などの真の痛点を解決するために本当に画期的な努力をしたいと願っています。企業が互いの強みを補完し合い、共創することで、人工知能技術と物流業界の深い結合と実用化を加速させることはできます。
世玩欣玩具工場等のプロジェクトでは、メグビスマートロジスティクスソリューションが納品済み、実装のプロセスでは何か困難があったのでしょうか？
A：世玩欣プロジェクトでは、スマート立体倉庫は地下37メートルの深さで杭を打って、300平方メートルの空間で約パレットスタッカークレーン、ミニロード等を含めた約24メートルのスマート立体倉庫を建てて、それと同時にシステムは多種類のフレキシブルな物流機器を接続しスケジューリングする必要はあり、倉庫を建設する時期は、ちょうど2021年南部の多雨時期と重なりましたが、これらの困難はプロジェクトの時間通りの納品に影響を与えていなかったです。
国営医薬佛山プロジェクトでは、国営広東物流が医薬物流業界の重点企業として万種類の医薬品SKUを引き受け、入庫前は薬品のメーカー、名称、仕様、ロット番号、生産年月日、賞味期限等の10項目ほど情報を確認する必要はあり、業務状況が複雑で、高い効率と精度が要求されるようになりました。国営医薬広東物流とメグビはメグビAIビジュアル検知システムに基づき、医薬機械自動識別とデータ収集システムを協力で開発しました。
しかし、複雑な業務現場環境、及び印刷が不明したり、遮断されたり、摩耗されたりする等の特殊状況が存在しているので、テスト初期では、AI技術の識別精度が80％前後でした。そのため、メグビ研究院のエンジニアが現場に現場に常駐して開発・運用・保守をサポートし、常にデータを収集し、装置を観察・調整し、倉庫スタッフに包装上の各フィールドの独自性についてアドバイスを求め、数多くの分散して且つ不規則な文字に合理的なマッチングソリューションを見出し、そして国営広東物流チームと共に該当ソリューションの機能向上について話し合い、ソリューションの識別精度と使いやすさを常に向上させるように努めました。
現在では、この識別精度がとっくに99％以上になっています。両社はAI技術と業務プロセスを組み合わせて、医薬機械の自動識別トデータの収集システムと、伝票検品、実物検品、マニュアル検品等のマルチ検品手段を通じて、医薬業界の非常に高い精度要求に対応することはできます。話によりますと、当システムによって、国営医薬国営医薬機器佛山物流センターの医薬機器情報の検品作業効率が33％向上されたと分かりました。
今回のインタビューを踏まえて、今後のインテリジェント・ロジスティクスの展開についてご判断をお願いします。
今後、インテリジェント・ロジスティクス物流トラックは全体AIと深く融合するはずです、単体インテリジェント、クラスターインテリジェントやシナリオインテリジェントは混合の展開方向になるからです。ビジネスモードの反複、と顧客の課題の継続出現により、今、データはますます企業の資産となっています。なぜなら、膨大なデータの生成には、リアルタイムに反応するAIアルゴリズムが必ず必要になるからです。 倉庫全体は、最も原始的な保管機能から流通機能を経て、フルフィルメントに至り、現在はこの段階のマイクロフルフィルメントへと、常にフロントエンドに進んでいます。フロントエンドに進めば進むほどデータは増え、発生するデータは多くなり、これらのデータをリアルタイムで倉庫に伝達させるためのアルゴリズムが必要です。 この観点から、機器のリアルタイム展開にせよ、人間の効率化にせよ、この業界を変えるのはAIアルゴリズムとAI視覚認識でなければならず、倉庫全体の柔軟なサプライチェーンが自己認識、リアルタイム対応、ダイナミックな状態になる必要があるのです。編集後記
新世代のスタートアップは、あえてディープラーニングによる知能化技術を模索し、技術を知る者は金融やインターネットなど単純なシナリオを優先して実装するため、複雑な産業分野での革新的なアプリケーションは生まれない。
バイドゥのロビン・リーはかつて、経済知能は2つの部分に分けられる、前半はAIプラットフォームの蓄積、検索や情報の流れなど一部の分野にランディングし、後半はAI産業化、大規模な商業化のために様々な産業にAIが浸透、我々は経済知能の前半から後半への移行期にある、と言ったことがあります。
一方ではAIに焦点を当て、他方ではシナリオを育成することで、メグビテクノロジーはAIクリエイターの変革の道を定義する新しい方向性を発表しました - 最も困難なAI企業になることです。
世界のスマート物流業界の変化を振り返ると、光、機械、電気、情報技術が最先端の自動物流システムに活用されています。 業界全体が省エネ、標準化、システム化、知能化などの方向に高速で発展しています。産業のデジタル化の扉が開かれ、未来を予測する最善の形は、それを創造することです。 新しい波を前に、プレーヤーは離陸の態勢にあるようです。
