AIで最適化する倉庫のエネルギー使用

01課題

倉庫全体のエネルギー使用状況が把握しにくい

消費電力が施設全体の数値としてしか確認できない場合、どの設備やエリアでエネルギーを多く使用しているのかを特定することが困難です。

また、季節、天候、入出荷量、作業時間などによって必要な空調や照明は変化します。

固定された運転設定では、商品品質や作業環境を維持するために、必要以上のエネルギーを使用する可能性があります。

02解決策

稼働データと環境データから設備運転を最適化

スマートメーターやIoTセンサーから、設備別の消費電力、温度、湿度、人の在室状況、倉庫の稼働状況などを収集します。

AIがデータを分析し、需要を予測するとともに、照明、空調、冷凍・冷蔵設備などの運転条件を調整します。

例えば、次のような流れを構築できます。

異常に高い電力使用を検知した場合は、管理者へ通知することもできます。

03活用例

こんな業務に活用できます

• 設備・エリア別の消費電力可視化
• 入出荷量に応じたエネルギー需要予測
• 照明・空調の自動制御
• 冷凍・冷蔵設備の運転最適化
• 電力使用量の異常検知
• ピーク電力の抑制
• 省エネルギー施策の効果測定
• CO₂排出量レポートの作成支援

04期待される効果

業務品質を維持しながら環境負荷とコストを削減

倉庫の稼働状況に合わせて設備を制御することで、商品に必要な保管環境や作業員の快適性を維持しながら、不要なエネルギー使用を削減できます。

設備やエリアごとの使用状況を可視化することで、効果的な改善施策を検討しやすくなります。

Robo Labは、AI、IoT、クラウド技術を活用し、倉庫運営の効率化と環境負荷の低減を支援します。