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「どのようなシステムであっても、効率的な作業を作り出す前に、まず倉庫には注文の種類、サービスレベル、重要な顧客、運送会社の締め切り時間などが関わる優先順位があることを理解する必要があります」とハートは説明する。「そしてこれらの優先順位は、一日の中で急速に変化することがよくあります。ベストケースシナリオのシステムは、注文を入れる前にこれらの優先順位をリアルタイムで考慮し、ピッキング密度を高め、より良いバッチを作成しなければなりません。新しい注文がシステムに入ると、それらは自動的に区分され、適切に優先順位が付けられます。システムはオンデマンドで動作するべきなので、倉庫のリーダーや管理者も注文に対する優先順位を変更できる完全なコントロールを持つ必要があります。ベストプラクティスのシナリオでは、ユーザーが作業を求めると、常に最適に優先順位が付けられ、作業が行われます」
Lucus Systemsはまた、オーケストレーションという観点から、バーコードスキャナーやロボットを使った従来の倉庫ピッキングだけでなく、作業員にピッキングすべき場所や個数を指示する音声技術も含めるべきだと考えている。
Körber（ケルバー）のロボット工学・音声担当副社長のジョン・サンタゲイトも同意見だ。Körberは、様々なサプライチェーンのソフトウェア、ハードウェア、システムインテグレーションサービスを提供している。サンタゲイトの視点によれば、企業が倉庫のプロセスを最適化しようとするときには、ロボットだけでなく、音声によって改善されるプロセスにも目を向けるべきだという。
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音声とロボットを併用することで、新たな未開の可能性を切り開くことができる。「たとえば、障害を持つ退役軍人を雇用している倉庫や施設では、ロボットを導入することで、カートを押すなど、通常であれば多大な時間と労力を要する作業を、ロボットに手伝わせて完遂させることができます」とサンタゲイトは説明する。「音声コマンドを備えたロボットを点字バーコードと組み合わせれば、目の不自由な労働者がピッキング作業を行えるようになるのです」。
（forbes.com 原文）
