自律移動ロボットを活用した物流センターにおける次世代型オーダーピッキング方法
Project/Area Number |
22K04587
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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Research Institution | Sophia University |
Principal Investigator |
伊呂原 隆 上智大学, 理工学部, 教授 (60308202)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | 物流 / 倉庫 / オーダーピッキング / 自律移動ロボット / 数理モデル |
Outline of Research at the Start |
電子商取引の急拡大により、注文された多品種少量の商品を保管場所から取り出す作業であるオーダーピッキングの生産性向上が、世界中の物流センターにおいて共通の課題となっている。本研究では、簡易的な搬送装置である自律移動ロボットを活用し、商品をピッキングする作業者の歩行の無駄を改善するとともに、操業費用と投資費用の両者を抑え、かつ様々なタイプの物流センターに対応可能な柔軟性の高い次世代型のオーダーピッキング方法を提案する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、簡易的な搬送装置である自律移動ロボット(Autonomous Mobile Robot、以下AMR)を活用し、オーダーピッキングを担当するピッカーの歩行の無駄を改善するとともに、低費用かつ柔軟性が高い次世代型のオーダーピッキング方法を提案する。 AMRはピッキングされた商品を運ぶことが可能である一方、棚から商品をピッキングすることができない。そこで、ピッカーとAMRが協調し、棚から商品をピッキングする作業とピッキングされた商品を指定された場所まで運ぶ運搬作業を互いに協調しながら行うシミュレーションモデルを構築した。 2022年度は、ピッカーの人数、AMR台数,商品配置戦略、倉庫の規模や形状、棚の配置方法等を変更させて数値実験を行った上で,それぞれのパラメータが与える影響等について考察を行った。研究対象とした倉庫では各通路にてAMRが2台以上入ることができないものと仮定し、複数台のAMRが同じ通路に入る必要がある場合は、一方のAMRはもう一方のAMRの積載が終了するまで、その通路の入口で待機することにした。本論文ではここで発生した待ち時間をブロッキング時間とし、ブロッキング時間がシステム全体に与える影響度についても考察した。 単位時間あたりに処理するべきオーダー数が多いような状況においてオーダーピッキングの完了時刻を早めるためにはAMRの台数が多い方が良さそうだが、同時に、ブロッキングの影響が大きくなるため、AMR導入の費用と効果を天秤にかける必要があることを示した。また、商品配置戦略において、基本的にはデポに近い場所に出荷頻度が高い商品を配置した方が良いが、倉庫の形によってブロッキングが発生しにくいような工夫をする必要があることも合わせて示した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画では、初年度にピッカー1人、AMR1台のみで行う予定であったが、前述の研究実績のとおり、複数人、複数台まで拡張できたこと、さらには商品配置戦略についても主要なパターンを検討できたことは想定以上であった。一方で、オーダーバッチングやピッカーやAMRのルーティング戦略まで検討することはできなかったため、上記区分を選択した。
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Strategy for Future Research Activity |
2022年度の研究において、商品配置戦略が生産性に大きな影響を及ぼすことが明らかになった。商品配置戦略は、AMRを使用せず、かつ、1種類の商品を1か所にまとめて配置するマニュアル・オーダーピッキングにおいては数多くの研究がなされている。しかしながら、AMRを使用する状況や、1種類の商品を複数個所に分散して配置するような状況に対する研究はなされていない。今後は、そのような状況下における商品配置戦略を含む次世代オーダーピッキングについて研究を行いたい。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
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[Book] A Novel Bi-Encoded NSGA-II for A DRC Scheduling Problem to Minimize the Makespan and Unbalanced Workload. In: Kuo, YH., Fu, Y., Chen, PC., Or, C.Kl., Huang, G.G., Wang, J. (eds) Intelligent Engineering and Management for Industry 4.0.2022
Author(s)
Akbar, M., Irohara, T.
Total Pages
12
Publisher
Springer, Cham.
ISBN
9783030946838
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