| 研究課題/領域番号 |
19K04889
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| 研究機関 | 上智大学 |
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研究代表者 |
伊呂原 隆 上智大学, 理工学部, 教授 (60308202)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 物流 / 倉庫 / オーダーピッキング |
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| 研究実績の概要 |
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(ピッカーがパーツへ歩行する)方式とParts-to-Picker(パーツがピッカーの方へ運搬される)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，次に示すような様々な意思決定が必要となる．例えば，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（ルーティング），オーダーの処理順序（シークエンシング），オーダーの処理まとめ（バッチング），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（ゾーニング）などが挙げられる．
初年度はこれらを検討するための簡易的なモデルを構築し，仮想データを用いてコンピュータ上でシミュレーションを行った．このシミュレーションでは，上記の各要素に加え，倉庫形状，棚配置，各棚への商品の配置方法などが評価指標に大きな影響を及ぼすことが見えてきた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度に計画した研究内容の多くを実施することができたが，最適化モデルの構築までは行えなかった．
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度に構築したモデルに最適化の考え方なども導入しながら，オーダーピッキング方式の選択を行うための具体的方法論を検討する．これまでの研究で，オーダーピッキング方式の選択には，商品種類数，商品総量，1商品種類あたりの商品数量，オーダー間の注文類似性，保管やピッキングのための作業スペースなど様々な要因を考慮する必要があると考えている．本研究では，方式ごとに数理モデルを構築して，確率分布のパラメータを変更して大量に作成する仮想データを用いて，オーダーピッキング方式の構造的な違いを明らかにしたい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
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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