電力資機材の物流倉庫でAIロボットが箱を仕分け、ピッキング人員を4人から1人へ

多品種への対応を、事前登録された情報ではなく現物の認識に委ねた設計が、この自動化の起点になっています。サイズ・形状・重量が異なるケースを3Dビジョンで認識し、独自のフィジカルAI技術（MujinMI）でロボットが自律的に積み付けを実行する。マスタ情報を完璧に整備してから動かすのではなく、届いた現物を見て判断させる方式をとったことで、荷姿のばらつきが自動化を阻む要因ではなくなりました。従来は人手に頼りやすかった多品種小口の領域に手が届いたのは、この切り分けによるところが大きいと考えられます。

固定設備に現場を合わせない構成の取り方も、実装面での要点です。多品種ケースの自動化は自動倉庫や専用機といった大掛かりな設備を前提にしがちですが、ここではアームロボット、AGV、パレットストッカーという汎用機をMujinOSが束ね、パレット保管・混載積み付け計算・順立て供給・ピッキングまでを一体で制御しています。既存の倉庫と基幹システム（WMS）を残したまま組み込めるため、限られたスペースでも収まる。設備側の都合で現場を作り替えずに済む構成は、物量や品目が日々動く物流現場との相性が良いはずです。

工程の確からしさを、人の確認からシステム上の管理へ移した点も見逃せません。デジタルツイン（設備の状態を画面上に再現して可視化する仕組み）で稼働状況を映し出し、作業進捗・在庫情報・出荷実績を一元的に扱うことで、目視に依存していた確認工程がデータとして扱えるようになります。さらに作業実績や設備稼働データが蓄積され、ボトルネックの把握や運用改善の材料になる。動かして終わりにせず、改善の燃料が自動的に溜まる作りにしたところに、この取り組みの設計思想が表れています。