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小売り業と配送センター

インテリジェントなセンサでさらなる成功を

ソリューション

ロジスティクスがスマートになります

サプライチェーン全体の効率が向上

企業では、可能な限り効率的に対応しなければならないという大きな問題に直面しています。マテリアルフローとイントラロジスティクスプロセスは、どの時点でも最適な形で相互調整されていなければなりません。1か所で問題が生じると、バリューチェーンネットワーク全体だけでなく、結果として競争力にも悪影響が及びます。インテリジェントなセンサ技術とネットワーク化されたシステムは、インダストリー4.0の枠内における効率的なロジスティクスプロセスを実現します。

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ローカライゼーション

境界を超えた透明性

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加速するインダストリ4.0

移動型プラットフォーム向けのセンサソリューション

柔軟性は今や自明の事柄となりました。SICKのモバイルプラットフォーム向けのモジュール式ソリューションポートフォリオを使用すれば、トラックガイド、位置特定、位置決め、周囲検出、安全性および貨物ハンドリングを簡単に実現することができます。

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対等な立場での共同作業

ロボット工学向けのセンサソリューション

人とロボットの緊密な共同作業は増加しています。その際、SICKのセンサは決定的な役割を果たしています。センサによりロボットは正確に知覚できるようになります。ロボットビジョン、Safe Robotics、アームエンドツーリング、位置フィードバックが、ロボット工学のあらゆる課題において対等な立場で共同作業を行うための前提条件となります。

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概要

取引・配送センター向けのセンサソリューション

販売業は世界中で急速に変化しています。実店舗型の販売業者が新たな販売チャネルを運営して数字を伸ばしている一方で、オンライン販売業者は店舗商売の拡大に投資しています。そこでは、効率的なオムニチャネルロジスティクスが大きな課題になっており、その克服がどの業者にとっても急務になっています。以前は小売業者に主にパレット積みした商品を発送していた倉庫が、今ではフルフィルメントセンターに生まれ変わっており、受注処理業務全体を受け持つに至っています。同センターは、Eコマース注文品を直接顧客に発送し、オンライン購入を処理し、受け取り用の商品を店舗に配送し、店舗への商品補充業務全体を受け持つことができます。ただし、その結果として注文プロセスの複雑度が著しく増しています。 そしてその影響は、膨大な量のピッキングだけでなく、マテリアルフロー全体を通した商品の正確かつ効率的な転送、追跡と処理にも及んでいます。そのため今日では、柔軟でスケーラブルなロジスティクスプロセスが不可欠になっています。ですが、ネットワーク化を推進して情報交換を可能にしなければ、柔軟性を高めることはできません。ネットワーク化を実現するには、インテリジェントで安定したセンサが現場の状況をデータとして検出することが条件となります。改善の余地を素早く見極めて、解決策を即座に実現できるセンサ技術とセンサインテリジェンスが、プロセス変革を推進しています。

課題

測定

ライトグリッド、LiDARセンサとカメラシステムならびに計量器は、間隔、突出部、寸法プロフィール、パッケージ体積と対象物重量を測定します。これらの機器から提供された情報を利用することで、重要な保管・搬送タスクにおいても高い効率とプロセス安定性が実現可能になります。

識別

製品の自動識別は、保管・搬送技術分野における極めて重要な課題です。SICKでは自動識別分野において、あらゆる主要技術に長けているだけではなく、お客様に的確な質問を投げかけて、技術ポートフォリオ (RFID、レーザベースのバーコードスキャナおよびイメージコードリーダ) からそれぞれの課題に適した技術を選択しています。

防護

安全要件を法律および規格に適合した形で満たせるように、SICKではセンサ、システム、ソリューションとサービスの幅広いポートフォリオを提供しています。このポートフォリオを活用すれば、危険エリア、ロボットとモバイルプラットフォームの効率的な防護が実現し、極めて高い設備可用性と高い生産性が得られます。

接続・統合

情報への簡単かつ素早いアクセスと一貫性のある診断コンセプトは、重要な戦略的メリットです。当社のインテリジェントなセンサソリューションとセーフティコントローラで提供されている様々な統合技術を利用すれば、HMI、PLCおよびエンジニアリングツールから当社センサのデータに簡単にアクセスすることができます。

トレンド & ニュース

屋内外での位置特定: マテリアルフローの完全な透明性を実現

ロジスティクスプロセスでは、複雑度が常に増しています。従って、ロジスティクスプロセスの効率と生産性を高める上で、透明性が決定的な前提条件となる傾向が益々強まっています。社内の生産・取付・配送ロジスティクスでの搬送プロセスが柔軟になり、モジュール式になり、自己編成型になる流れが強まっている状況では、荷役車両、搬送装置や商品などが存在している場所と時間を正確にリアルタイムで把握することが重要になります。その手段の一つがSICKの位置特定・分析技術であり、これは既に実際の現場で実績を挙げています。

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今後さらなる効率向上を実現するDeep Learning

機械が考えることを学びます。Deep Learningとは機械学習手法であり、人工知能のテーマ領域内でおそらく最も重要な未来技術です。SICKはこのキーテクノロジーをセンサに転用することで、生産性と柔軟性の向上につながる付加価値をお客様に提供しています。

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協働ロボットの未来を担うセンサ

小型かつ高性能で柔軟に配置可能であり、人間と協働するロボットの開発が、猛スピードで進行しています。そこでは、SICKのセンサも重要な要素となっています。センサインテリジェンスは、移動型協働ロボットの方向調整と位置決めでも、その周囲の確実な監視でも、重要な役割を果たしています。なお、最新のトレンドとして、無人搬送車に乗って作業位置に移動する軽量型協働ロボットが登場しています。これは、フェンスなしでの柔軟な作業がロボット工学での標準になり、機能を果たす自動化の新しいベースになる傾向が強まっていることを意味しています。

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物流データを監視して、正しい意思決定をより迅速に実行

スループットの多い配送センターでは、センサが大量のロジスティクスデータを日々検出して通信しています。ただしここでの本当の課題は、これらのデータをすべて把握して解釈することにあります。SICKの「パッケージ解析」ソフトウェアでは、これらのデータをまとめて、すべてのSICKセンサデータを簡単に可視化することができるため、ロジスティクスに関して根拠付けられた決断を素早く下すことが可能になります。

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