配送計画を考慮した倉庫内のロケーションの設計方法に関する研究
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20K01984
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Fukushima University |
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Principal Investigator |
石川 友保 福島大学, 共生システム理工学類, 准教授 (40419031)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 商品配置 / 数理計画法 / 離散系シミュレーション / 物流 / 倉庫 / 数理計画問題 / シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、配送計画を考慮した倉庫内の商品配置の設計方法を提案することを目的とする。そのために、配送計画と商品配置を入力すると、倉庫内作業員の移動距離等を出力するモデルを構築する。配送計画は配送する貨物やその配送日時を決めること、商品配置は貨物を保管する棚・棚段・間口を決めることとする。構築したモデルを用いて、配送計画に応じて適切な商品配置を検討し、その結果をもとに商品配置の設計方法を提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、配送計画を考慮した倉庫内の商品ロケーション（保管位置）の設計方法を提案することを目的とする。本年度は、これまでの調査・分析をもとに、数理計画モデルと離散系シミュレーションモデルの2つを構築した。
数理計画モデルは、棚情報、商品情報、ピッキングリストを入力データとし、倉庫内の搬送距離を最小となるように商品を再配置するモデルとした。このモデルは搬送距離の探索をGreedy法、商品の再配置を近傍探索法という近似解放を用いることで、短時間で商品配置を求めることを可能とした。このモデルを用いた商品ロケーションの分析においては、商品80品目、棚80個の場合を想定し、倉庫内の搬送距離を最小とする商品と棚の組合せを分析した。商品ごとの出荷量は偏りの有無でケース分けし、これを基にピッキングリストをランダム生成した。そして、そのピッキングリストを、配送頻度の変化を想定して、週4日、週2日、週1日の3つに加工した。モデルを用いた分析の結果、①配送頻度を低下させるほど搬送距離は短くなった、②出荷量の方よりが大きいほど搬送距離は短くなった、③配送頻度の低下（週4日→週1日）による搬送距離の短縮効果は出荷量の偏りの有無に関わらず概ね約60％であったなどの結果が得られた。これらは仮想データによる分析結果であるものの、配送計画によって倉庫内の搬送距離が影響を受けることを示唆しており、配送計画を考慮した商品ロケーションの必要性を示せたと考えている。
離散系シミュレーションは、以上の数理計画モデルによる分析結果を再現し、数理計画モデルで得られた解を離散的に再現できることを確認できた。
以上の分析に基づき、配送頻度などの配送計画を考慮した倉庫内の商品ロケーションの設計方法として、従来の出荷量の実績のみではなく、配送頻度などの配送計画によって変化する要因を踏まえる検討フローを提案した。
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Report
(4 results)
Research Products
(1 results)
