2020 Fiscal Year Research-status Report
Design and selection of order picking methodology in the physical distribution center
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19K04889
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| Research Institution | Sophia University |
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Principal Investigator |
伊呂原 隆 上智大学, 理工学部, 教授 (60308202)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 物流 / 倉庫 / オーダーピッキング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、物流センターにおけるオーダーピッキング方式として採用されている2つの方式、すなわちPicker-to-Parts方式とParts-to-Picker方式のそれぞれが抱える問題点を解決する新たなオーダーピッキング方式を検討している。前者の大きな問題点はピッカーの歩行距離、後者の大きな問題点は商品棚ごと動かすような物流機器への過度な依存と需要変動に対する柔軟性の欠如である。
本研究ではそのような問題点を解決する方法として、ピッカーがピッキングした商品を入れた箱を運ぶ簡易的な無人搬送台車を導入し、この無人搬送台車がピッカーの歩行を補うことによりピッカーの歩行時間を減らし、ピッキング作業に注力できる時間を長くできるような方式を検討している。この方式で導入される無人搬送台車はピッキングした商品を運搬するだけの簡易的なものなので、物流施設への導入が容易であり、需要変動への対応も行いやすい。
この方式を導入するためには、新たに導入される無人搬送台車の台数や運用方法に加え、ピッカーの人数や歩行経路、オーダーの処理順序、オーダーの処理単位、さらにはピッカーと無人搬送台車の対応関係やそれぞれの担当エリア決定などが挙げられる。
本研究2年目となる昨年度はこれらの一部を検討するための簡易的なシミュレーションモデルを構築し、仮想データを用いて数値実験を行った。その結果、ピッカーが一人で作業する場合と比べて、無人搬送台車を導入することによって総処理時間が短くなることを定量的に示した。また、この評価尺度の値は、棚配置、ピッカーと無人搬送台車それぞれの経路設定の組み合わせで変化することも確認された。
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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
シミュレーションモデルの構築とそれを活用した数値実験などを行うことはできたが、意思決定に必要な重要事項を最適化するためのモデル構築については、実問題に対応するような十分な成果を得ることができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
オーダーピッキング方法の設計では、商品種類数(SKU数)、商品総量、1商品種類(1SKU)あたりの商品数量、オーダー間の注文類似性、保管方法や保管棚のレイアウトなど様々な要因を考慮する必要がある。本研究では、これまでに進めてきたシミュレーションモデルおよび数値実験の結果を踏まえて、実用性の高い数理最適化モデルを構築し、可能な限り現実に近いデータを用いて提案方法の有効性を検証したい。
保管方法では同一商品を異なる場所に分散させて配置する際に、分散度合いや補充も含めた全体最適につながるかどうかを検討してみたい。また、一度に複数オーダーをピッキング可能な場合は、どのようなオーダー同士をまとめてピッキングするとよいのかを考えるオーダーバッチングについて実用性の高い方法を提案したい。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの感染拡大により、参加を予定していた会議が開催中止となり、次年度使用が生じた。感染の終息後、適切な会議に参加し、研究成果の公開ならびに最新の研究情報収集を行うために研究費を使用したい。
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