TED日本語 - ミック・マウンツ: 巨大倉庫では何が起きているの?

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TED日本語 - ミック・マウンツ: 巨大倉庫では何が起きているの?

TED Talks

巨大倉庫では何が起きているの?
What happens inside those massive warehouses?
ミック・マウンツ
Mick Mountz

内容

何百万もの商品がインターネットで購入されている今日、誰が(もしくは何が)商品の仕分けや梱包を行っているのでしょう?このトークではミック・マウンツが、ロボットが動き回っている倉庫の興味深く、驚きの現実を紹介します。

Script

I want to talk to you about, or share with you, a breakthrough new approach for managing items of inventory inside of a warehouse. We're talking about a pick, pack and ship setting here.

So as a hint, this solution involves hundreds of mobile robots, sometimes thousands of mobile robots, moving around a warehouse. And I'll get to the solution. But for a moment, just think about the last time that you ordered something online. You were sitting on your couch and you decided that you absolutely had to have this red t-shirt. So -- click! -- you put it into your shopping cart. And then you decided that green pair of pants looks pretty good too -- click! And maybe a blue pair of shoes -- click! So at this point you've assembled your order. You didn't stop to think for a moment that that might not be a great outfit. But you hit "submit order." And two days later, this package shows up on your doorstep. And you open the box and you're like, wow, there's my goo.

Did you ever stop to think about how those items of inventory actually found their way inside that box in the warehouse? So I'm here to tell you it's that guy right there. So deep in the middle of that picture, you see a classic pick-pack worker in a distribution or order fulfillments setting. Classically these pick workers will spend 60 or 70 percent of their day wandering around the warehouse. They'll often walk as much as 5 or 10 miles in pursuit of those items of inventory. Not only is this an unproductive way to fill orders, it also turns out to be an unfulfilling way to fill orders.

So let me tell you where I first bumped into this problem. I was out in the Bay area in '99,2000, the dot com boom. I worked for a fabulously spectacular flame-out called Webvan. (Laughter) This company raised hundreds of millions of dollars with the notion that we will deliver grocery orders online. And it really came down to the fact that we couldn't do it cost effectively. Turns out e-commerce was something that was very hard and very costly. In this particular instance we were trying to assemble 30 items of inventory into a few totes, onto a van to deliver to the home. And when you think about it, it was costing us 30 dollars. Imagine, we had an 89c can of soup that was costing us one dollar to pick and pack into that tote. And that's before we actually tried to deliver it to the home.

So long story short, during my one year at Webvan, what I realized by talking to all the material-handling providers was that there was no solution designed specifically to solve each base picking. Red item, green, blue, getting those three things in a box. So we said, there's just got to be a better way to do this. Existing material handling was set up to pump pallets and cases of goo to retail stores.

Of course Webvan went out of business, and about a year and a half later, I was still noodling on this problem. It was still nagging at me. And I started thinking about it again. And I said, let me just focus briefly on what I wanted as a pick worker, or my vision for how it should work. (Laughter) I said, let's focus on the problem. I have an order here and what I want to do is I want to put red, green and blue in this box right here. What I need is a system where I put out my hand and -- poof! -- the product shows up and I pack it into the order, and now we're thinking, this would be a very operator-centric approach to solving the problem. This is what I need. What technology is available to solve this problem? But as you can see, orders can come and go, products can come and go. It allows us to focus on making the pick worker the center of the problem, and providing them the tools to make them as productive as possible.

So how did I arrive at this notion? Well, actually it came from a brainstorming exercise, probably a technique that many of you use, It's this notion of testing your ideas. Take a blank sheet, of course, but then test your ideas at the limits -- infinity,zero. In this particular case, we challenged ourselves with the idea: What if we had to build a distribution center in China, where it's a very, very low-cost market? And say, labor is cheap, land is cheap. And we said specifically, "What if it was zero dollars an hour for direct labor and we could build a million- square-foot distribution center?" So naturally that led to ideas that said, "Let's put lots of people in the warehouse." And I said, "Hold on,zero dollars per hour, what I would do is 'hire' 10,000 workers to come to the warehouse every morning at 8 a.m., walk into the warehouse and pick up one item of inventory and then just stand there. So you hold Captain Crunch, you hold the Mountain Dew, you hold the Diet Coke. If I need it, I'll call you, otherwise just stand there. But when I need Diet Coke and I call it, you guys talk amongst yourselves. Diet Coke walks up to the front -- pick it, put it in the tote, away it goes." Wow, what if the products could walk and talk on their own? That's a very interesting, very powerful way that we could potentially organize this warehouse.

So of course, labor isn't free, on that practical versus awesome spectrum. (Laughter) So we said mobile shelving -- We'll put them on mobile shelving. We'll use mobile robots and we'll move the inventory around. And so we got underway on that and then I'm sitting on my couch in 2008. Did any of you see the Beijing Olympics, the opening ceremonies? I about fell out of my couch when I saw this. I'm like, that was the idea! (Laughter and Applause) We'll put thousands of people on the warehouse floor, the stadium floor. But interestingly enough, this actually relates to the idea in that these guys were creating some incredibly powerful, impressive digital art, all without computers, I'm told, it was all peer-to-peer coordination and communication. You stand up, I'll squat down. And they made some fabulous art. It speaks to the power of emergence in systems when you let things start to talk with each other. So that was a little bit of the journey.

So of course, now what became the practical reality of this idea? Here is a warehouse. It's a pick, pack and ship center that has about 10,000 different SKUs. We'll call them red pens, green pens, yellow Post-It Notes. We send the little orange robots out to pick up the blue shelving pods. And we deliver them to the side of the building. So all the pick workers now get to stay on the perimeter. And the game here is to pick up the shelves, take them down the highway and deliver them straight to the pick worker. This pick worker's life is completely different. Rather than wandering around the warehouse, she gets to stay still in a pick station like this and every product in the building can now come to her.

So the process is very productive. Reach in, pick an item, scan the bar code, pack it out. By the time you turn around, there's another product there ready to be picked and packed. So what we've done is take out all of the non-value added walking, searching, wasting, waited time, and we've developed a very high-fidelity way to pick these orders, where you point at it with a laser, scan the UPC barcode, and then indicate with a light which box it needs to go into. So more productive, more accurate and, it turns out, it's a more interesting office environment for these pick workers. They actually complete the whole order. So they do red, green and blue, not just a part of the order. And they feel a little bit more in control of their environment.

So the side effects of this approach are what really surprised us. We knew it was going to be more productive. But we didn't realize just how pervasive this way of thinking extended to other functions in the warehouse. But what effectively this approach is doing inside of the DC is turning it into a massively parallel processing engine. So this is again a cross-fertilization of ideas. Here's a warehouse and we're thinking about parallel processing supercomputer architectures. The notion here is that you have 10 workers on the right side of the screen that are now all independent autonomous pick workers. If the worker in station three decides to leave and go to the bathroom, it has no impact on the productivity of the other nine workers. Contrast that, for a moment, with the traditional method of using a conveyor. When one person passes the order to you, you put something in and pass it downstream. Everyone has to be in place for that serial process to work. This becomes a more robust way to think about the warehouse.

And then underneath the hoods gets interesting in that we're tracking the popularity of the products. And we're using dynamic and adaptive algorithms to tune the floor of the warehouse. So what you see here potentially the week leading up to Valentine's Day. All that pink chalky candy has moved to the front of the building and is now being picked into a lot of orders in those pick stations. Come in two days after Valentine's Day, and that candy, the leftover candy, has all drifted to the back of the warehouse and is occupying the cooler zone on the thermal map there. One other side effect of this approach using the parallel processing is these things can scale to ginormous. (Laughter) So whether you're doing two pick stations,20 pick stations, or 200 pick stations, the path planning algorithms and all of the inventory algorithms just work. In this example you see that the inventory has now occupied all the perimeter of the building because that's where the pick stations were. They sorted it out for themselves.

So I'll conclude with just one final video that shows how this comes to bear on the pick worker's actual day in the life of. So as we mentioned, the process is to move inventory along the highway and then find your way into these pick stations. And our software in the background understands what's going on in each station, we direct the pods across the highway and we're attempting to get into a queuing system to present the work to the pick worker. What's interesting is we can even adapt the speed of the pick workers. The faster pickers get more pods and the slower pickers get few. But this pick worker now is literally having that experience that we described before. She puts out her hand. The product jumps into it. Or she has to reach in and get it. She scans it and she puts it in the bucket. And all of the rest of the technology is kind of behind the scenes. So she gets to now focus on the picking and packing portion of her job. Never has any idle time, never has to leave her mat. And actually we think not only a more productive and more accurate way to fill orders. We think it's a more fulfilling way to fill orders.

The reason we can say that, though, is that workers in a lot of these buildings now compete for the privilege of working in the Kiva zone that day. And sometimes we'll catch them on testimonial videos saying such things as, they have more energy after the day to play with their grandchildren, or in one case a guy said, "the Kiva zone is so stress-free that I've actually stopped taking my blood pressure medication." (Laughter) That was at a pharmaceutical distributor, so they told us not to use that video. (Laughter)

So what I wanted to leave you with today is the notion that when you let things start to think and walk and talk on their own, interesting processes and productivities can emerge. And now I think next time you go to your front step and pick up that box that you just ordered online, you break it open and the goo is in there, you'll have some wonderment as to whether a robot assisted in the picking and packing of that order.

Thank you. (Applause)

本日みなさんにご紹介するのは 倉庫の中の商品を管理するための 画期的なアプローチについてです 商品を選択し 梱包して 出荷するまでを ご紹介します

話のヒントですが このソリューションには 何百もの可動式ロボットが関わります 時には何千ものロボットが 倉庫の中を動き回ることもあります そして問題が解決できます ちょっと想像してください 最後にインターネットで商品を注文したときのことを あなたは椅子に座り この赤いTシャツが絶対欲しいと思い ― クリック! ― そしてショッピングカートに入れます そして次に緑のズボンも とてもいいと思って ― クリック! ― もしかしたら青い靴も ― クリック! ― そこで注文をまとめ あまり似合わないのではないかと 少しも振り返らず 「注文を確定」ボタンを押します そして2日後に小包が玄関に届き 箱をあけて 「わぁ 品物が届いた」 と言うでしょう

あなたはこれらの商品が 倉庫にある箱の中から どのように仕分けされたのか 考えたことがあるでしょうか? 私は今日まさにそのことをお話ししたいと思います この写真の真ん中には 配送もしくは注文処理の現場で働く 昔ながらの梱包作業員が写っています 典型的には これらの梱包作業員は 一日の60~70%を 倉庫内を探し回ることに使います 倉庫内を商品を探し回り 10キロから20キロほども 歩くこともしばしばです これは注文を処理するための 非生産的な方法であるだけでなく 在庫を見つけられず 注文を処理できないこともあります

最初に私がこの問題に 直面したときの話をさせてください 私は99年、2000年のドットコムブームのとき サンフランシスコの湾岸エリアにおり 驚くほどに華々しく営業停止することになる Webvanで働いていました (笑) Webvanは「生鮮食品をネットで配送」 のコンセプトで 数百億円ものお金を調達しましたが 低コストで実現出来ないという現実に ぶち当たってしまいました e-コマースの実現は難しく とても費用のかかるものだったのです この事例では 我々は30個品物を 棚から集めて箱詰めし トラックに載せて家庭に届けようとしました そして検討した結果 30ドルもかかったのです 考えてみてください 89セントのスープの缶詰めを 探して箱詰めするまでに1ドルかかるのです これは実際 トラックが家に向けて 出発する前のコストです

かいつまんで言えば 私がWebvanにいた1年間に 全ての物流業者と話をしていて 気がついたのは ばら売り商品の梱包に どの会社も 対応できていないということでした 赤、緑、青 これら3つの商品を 1つの箱に入れるというようなことです もっと良い方法があるに違いないと 我々は話していました 当時あったやり方は 商品を入れる小売店向けの パレットやケースを 倉庫に配置することでした

もちろんWebvanは倒産しましたが その後1年半の間 この問題は私の頭から離れず 私を悩ませ続けていました そこで私はもう一度考え始めました 自分が梱包作業員だったら 何を求めるのか つまり 私の理想論について語らせてほしいのです (笑) さあ 問題解決に集中しましょう 注文を受けて 私がすべきことは 赤、緑 そして青をこの箱に入れることです 手を伸ばすと ― ピュッ ― たちまち商品が現れて 梱包できる そんなシステムが欲しいのです そこで再び考えます ― この問題を解決するには オペレーター中心の思考が必要ではないか? これが私が必要としていること では どんな技術で問題解決ができるのだろうか ― でもお分かりのとおり 注文は 次から次へと入り 商品も常に流れています だから この問題の中心には作業員を置き 彼らに可能な限り生産性を上げる方法を 提供することに集中すべきなのです

どうやってこのコンセプトに たどり着いたかですが ― 実はブレインストーミングの結果なのです 多分皆さんも使う方法でしょう 皆さんのアイディアを出しあう手法です もちろん まっさらな状態から 始めますが アイディアの検証には無限とかゼロといった 極端な場合を想定します このケースでは 我々は次のアイディアを試しました もし中国に配送センターがあったら もし非常にコストの安い市場があったら つまり 労働力も土地も安い土地があったら 具体的には 「もし直接的な労働の時給が0ドルで 100万平方フィートの配送センターを 建てられるなら?」 この場合の自然な結論は 「倉庫で多くの作業員を使おう」となります でも 「ちょっとまてよ 時給ゼロだが 私の仕事は “雇用” 毎日8時に倉庫に来て 倉庫に入り 在庫から1品取り上げたら 後は立っているだけの 1万人の作業員を雇うことなのかと あなたは キャプテンクランチ あなたは マウンテンデュー あなたは ダイエットコーク 必要な時に呼ぶので それ以外は立っていてください 私がダイエットコークを と言うと 皆さんは互いに相談します するとダイエットコークが前に歩いてきて 掴んでケースに入れて終わり おぉ もし商品が自分で歩いて話せたら? これは倉庫を上手く組織する可能性のある とても面白くパワフルな方法です

もちろん 現実とこんな理想には差があります 賃金はタダではありませんね (笑) これを「動く棚」と呼びます ― 我々は動く棚に商品を載せ 動くロボットを使い 在庫を移動させます 当時まだ発想は不完全だったのですが 2008年にソファーに座っていたときです 北京オリンピックの開会式を見ましたか? 私はこれを見て ソファーから転げ落ちそうになりました これだよ! (笑) (拍手) 何千人もの人達を 倉庫のフロアー スタジアムのようなフロアーに配置します 興味深いことに これは彼らが創造した 信じられないほどパワフルで 印象的なデジタルアートと関連しています といってもコンピューターを使わず 個と個の連携で実現しているのだそうです あなたが立って 私がしゃがむ そして素晴らしいアートになります 物同士が通信を始めたときには システムは新たな力を得ます これがちょっとした旅のはじまりです

もちろんアイディアには実現性が必要です ここに倉庫があります 10,000の商品を扱う 仕分け、梱包、配送センターです 例えば 赤ペン 緑ペン 黄色のポストイットノート 小さなオレンジのロボットを送り出し 青の棚を取ってこさせます そして棚がビルの壁際に届けられます 全ての梱包作業員は倉庫の縁に とどまっています まるでゲームの様に棚を持ち上げて ハイウェイを通って 梱包作業員に届けます この梱包作業員の様子は (普通とは)全く違います 倉庫を歩き回るのではなく こんな感じでじっとしています そして 全商品が彼女の元に届きます

そのため プロセスはとても生産的です 手を伸ばして 取り上げ バーコードをスキャンして 梱包 作業が終わって振り返ると 他の商品が次に取り上げられ 梱包されるのを待っています 私たちは付加価値のない 移動、探すこと、浪費、待ち時間という 作業をなくしたのです また我々は 商品のUPCバーコードをスキャンし さらにどの箱に梱包をするのか ランプで示すことで 箱の選択を 確実に行う方法を生み出しました だから より生産的で 正確であり 梱包作業員にとっても 好ましい職場環境になったのです 実際に 彼らは全ての注文を こなしています そこでは 赤 、緑、青も仕分けています そのため 彼らは従来よりも 仕事環境を管理できていると感じています

このアプローチの副次的な効果には 我々も本当に驚きました より生産的な方法だと思っていましたが 倉庫の他の機能にまで波及することを 理解していませんでした 配送センターで成功したこのアプローチは 多数の並列処理エンジンに とって代わられています これはアイディアの相乗効果です ここが倉庫で 我々は 並列処理を行う スーパーコンピューターのような 構成について考えています ここでご覧のケースでは スクリーンの右側にいる 10人の作業員は それぞれ独立して作業を行う 梱包作業員です もしステーション3の作業員が トイレに行こうと決めても 残り9人の作業員の生産性に変化はありません これに対して 伝統的なコンベヤーを使う方法では 誰かが作業をあなたに指示し あなたは何かを箱に入れて 次の作業員に渡します 連続した作業のためには 全員が配置についている必要があります ここから倉庫をもっと安定的に 操業する方法に思い至ります

また 舞台裏には 人気商品を管理する 面白い仕掛けがあります 我々は動的で適応性のある アルゴリズムを使い 倉庫のフロアー内を最適化しています 例えばバレンタインデー前の一週間 全てのピンクの粉を吹いた キャンディーは建物の前面に配置され 梱包ステーションで 多くのの注文が処理されていきます バレンタインデーの2日後には この売れ残りのキャンディーは 倉庫の奥のほうに運ばれ より寒色のエリアに配置されます この同時並列処理システムの副次効果は バカでかくスケールアップできることです (笑) たとえ2つのステーションでも 20のステーションでも 200のステーションでも 最善経路を求め 在庫を扱うアルゴリズムは機能します ここでご紹介する例では 倉庫の縁にステーションがあるため 在庫も周辺部に置かれています これらは自己組織化されます

話の締めくくりに 最後のビデオとして この仕組みが実際 梱包作業員の一日に どのように影響しているか お見せします お話ししたとおり 在庫がハイウェイを行き来し 梱包ステーションまで届けられます 背後にある我々のソフトウェアは 個々のステーションで何が起きているのか 把握しています 我々はハイウェイを行きかう ロボットの一群に指令を出し 順番待ちシステムにも関わって どのように梱包作業員へ運搬するかも 指示することができます 面白いことに作業員のスピードに 合わせることもできます 早い作業員はより多く容器を取りますが 遅い作業員は少なく容器を取ります この作業員達はまさに今 前にお話したような経験をしています 彼女は手を差し伸べると 商品が手に飛び込んでくるので 手を伸ばして受け取るだけです 商品をスキャンして かごに入れる 全てのテクノロジーが舞台裏に隠されています 彼女は手にとって梱包するだけでよいのです 無駄な時間はなく 持ち場のマットを離れる必要もありません この方法は生産性を上げるだけでなく より正確に注文に対応できると思います 我々はこれを注文をより確実に遂行する 方法だと考えています

その理由は建物内の作業員たちが その日にKivaゾーンで働く特権を 争っているからです 時に我々は作業員たちに 証言ビデオで話してもらうと 「一日の仕事の後に孫と遊ぶ余力がある」と または「Kivaゾーンはストレスフリーなので 高血圧の薬を飲む必要がなくなった」と 言ってくれます (笑) これは医薬系の流通業者だったので ビデオを使うのはやめてくれと言われました (笑)

本日皆さんにお伝えしたかったのは もし皆さんが自ら考え 行動し 考えを煮詰めれば 興味深い処理工程と 生産性の向上が生まれると言うことです そして次回みなさんが インターネットで注文した商品を 玄関先で受け取り 箱を開けて 商品を見たときに 舞台裏でロボットが注文の商品を見つけて 梱包の手助けをしていることを想い 驚くことでしょう

どうもありがとう (拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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