完全活用されていないバーコード

セルフレジやバーコード決裁でバーコードがより身近になったという方も多くいらっしゃるのではないでしょうか？情報伝達に便利なバーコードですが、サプライチェーン全体で見たとき意外にもまだ完全に活用されている訳ではありません。人間が目視で商品名を確認したり情報を記録しているケースがまだ多くあるのです。

”ラベルミスマッチ問題”と私たちが呼ぶ、これこそがその原因です。

ラベルミスマッチ問題がサプライチェーンを分断している

ラベルミスマッチ問題とは、商品ラベルのフォーマットがバラバラで、情報の伝達に無駄な手間が発生している問題のことです。商品ラベルは納入側であるサプライチェーンの上流側の企業によって貼られますが、このラベルに記載される情報や種類が企業間で統一されていないケースが多くあります。また情報伝達の媒体となるバーコードの種類やフォーマットも統一されていないために利用できない事があります。これにより受入れ側の企業で余計な手間やミスが発生しています。

例えば製造業では原料に貼付されるラベルが原料メーカーごとにバラバラで、商品番号すらバーコード化されていないケースや、小売りの現場では、消費期限やロット番号がバーコード化されておらず普通のバーコードリーダーでは読めないケースが多く見られます。

食品の例では商品のバーコードはあっても消費期限や製造年月日は文字のまま印刷されている例が多くあります。バーコードがない場合確認は人間の目に頼るしかありません。もしOCRを利用してもラベルのどの情報を確認するのかを記憶しておく必要があり効率的ではありません。

 
こうしたラベルミスマッチに起因する無駄はサプライチェーン全体で見ると非常に大きな損失と言えます。ラベルミスマッチ問題がサプライチェーンを分断しているのです。

EDIのメリットと現実

一部の産業界や大企業では、EDI（電子データ交換）で決められた仕様のラベルを商品に貼付し、商品とデータの同期を取り効率化を実現している例があります。これは商品と情報が同期するためとても合理的な方法ですが、EDIを実現するためには企業規模や取引量、合意のための働きかけといった準備が必要でサプライチェーン全体での実現は簡単ではありません。

“ラベルミスマッチ問題”を解決する

ラベルのフォーマットが様々あっても、ラベルから必要な情報だけを簡単に取得する方法があります。“ラベルAI識別OCR”です。これはAndroid™のスマートフォンで動作するソフトウェアで、AI画像認識でラベルの種類を判断しラベルから必要な箇所の情報だけをOCRで一括で取得します。バーコードや二次元コードも同時に読取りことができます。

これまでのOCRと違い、作業者がラベルのどの位置の文字を読むのかを事前に憶えたり、一行一行の文字列を個々に読み取る必要はなく、スマートフォンのカメラでラベルを撮影するだけで“ラベルAI識別OCR”がラベルを自動で見分けて、それぞれのラベルから必要な文字やバーコードを一括で取得するのです。

バリューチェーンの効率化

ラベルAI識別OCRには様々なメリットがあります。入荷検品作業は自動化され作業時間の短縮とミスの削減が期待できます。その場で社内用のラベルを印刷して商品に貼付しておけば、後工程はそのラベルを利用することができバリューチェーンの最適化につながります。

後工程用の社内ラベルには必要な情報をバーコード化して印刷できるため、後工程では安価なバーコードリーダーで照合確認や出荷作業、在庫管理ができるようになります。これにより誤作業と作業時間を削減できます。また誰でも高品質で作業が出来るようになるので、人手不足の対策にもなります。もちろん二次元コードやRFIDも利用できます。

まだまだ続く

サプライチェーン全体でEDI規格の統一ができれば、このラベルミスマッチ問題は解消しデータ連携はより確実なものになります。しかしこの実現は容易ではなくこの“ラベルミスマッチ問題”とそれによる”サプライチェーン分断問題”はしばらく続く見通しです。

“ラベルミスマッチ問題”を解決し”サプライチェーンの分断問題からの解放”にご興味がありましたら私たちにご相談下さい。