CN117952703A - 信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统 - Google Patents

信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统 Download PDF

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CN117952703A CN202311104449.8A CN202311104449A CN117952703A CN 117952703 A CN117952703 A CN 117952703A CN 202311104449 A CN202311104449 A CN 202311104449A CN 117952703 A CN117952703 A CN 117952703A
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榊原静
吉田琢史
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Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
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Abstract

本发明的实施方式涉及信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统。更有效地执行拣选作业。信息处理装置具备处理部。处理部基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个订单数据分别拣选用第2识别信息识别的商品的一个以上的货架。

Description

信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统
技术领域
本发明的实施方式涉及信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统。
背景技术
已知如下使用货架搬运型的仓库的物流系统：由AGV(Automated guidedvehicle、自动导引车)或作业人员将可移动的货架(收纳商品的货架)移动至作业站(拣选站)，在作业站内进行商品的拣选作业。
这样的货架搬运型系统以实时地依次追加各订单为前提的情况较多。即，未设想在相同的定时对系统提供能够变更处理顺序的大量的订单的情况较多。
发明内容
本发明的目的在于，提供能够更有效地执行拣选作业的信息处理装置、信息处理方法、存储介质以及信息处理系统。
实施方式的信息处理装置具备处理部。处理部基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个订单数据分别拣选用第2识别信息识别的商品的一个以上的货架。
附图说明
图1是示出实施方式的信息处理系统的结构的概要的图。
图2是实施方式的信息处理装置的框图。
图3是示出生成的索引的例子的图。
图4是示出生成的分层型的集群的例子的图。
图5是示出按照处理顺序重新排列的订单的例子的图。
图6是实施方式中的顺序决定处理的流程图。
图7是说明预先决定使用的货架的处理的具体例子的图。
图8是说明不预先决定使用的货架的比较例的图。
图9是实施方式的信息处理装置的硬件结构图。
(附图标记说明)
10：信息处理系统；11：作业站；12：收纳容器；13：货架；14：显示器；30：货架；100：信息处理装置；101：受理部；102：优先级计算部；103：决定部；104：距离计算部；105：输出控制部；121：订单数据存储部；122：货架数据存储部；123：集群数据存储部；200：搬运装置；300：网络。
具体实施方式
以下，参照附图，详细说明本发明的信息处理装置的优选实施方式。本实施方式例如能够应用于使用货架搬运型的仓库的物流系统。
如上所述，以往的货架搬运型系统按照发生的顺序选择订单作为拣选的对象。
另一方面，例如在主要以B2B(Business to Business、企业对企业)为对象的物流系统等中，有时会事先提供在一定期间内(例如以一天为单位)应处理的所有订单。在这种情况下，如果在发送截止时刻前，则能够调换多个订单的处理顺序。例如，事先适当地重新排列订单的处理顺序，且事先决定对各订单预留的货架，从而有可能能够提高能够从一个货架拣选对多个订单预留的商品的比例(同时拣选率)，使货架搬运作业以及拣选作业高效化。以往，未考虑这样以提高系统整体的作业效率为目的、事先重新排列大量的订单的处理顺序、决定各订单所使用的货架的功能。
因此，本实施方式在被提供了作为未处理的订单的信息的多个订单数据时，参照与分别收纳一种以上的商品的多个货架有关的多个货架数据，决定多个订单的处理顺序和各订单所使用的货架，以提高同时拣选率。由于订单数据和订单一一对应，因此，决定订单的处理顺序相当于决定订单数据的处理顺序。同样地，对订单的处理能够称为对订单数据的处理。
货架数据是包含识别货架的信息即货架ID和作为当前时间点的库存收纳于各货架的一种以上的商品的识别信息(第1识别信息)的数据。货架数据例如包含识别信息，该识别信息表示构成收纳于货架的商品的集合(商品集合)的各商品的种类。
订单数据是包含识别订单的信息即订单ID和从多个货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的识别信息(第2识别信息)的数据。订单数据例如表示对相同目的地打包于相同收纳容器的各商品的出库指示的单位。
图1是示出本实施方式的信息处理系统10(货架搬运型系统的一个例子)的结构的概要的图。如图1所示，信息处理系统10包含信息处理装置100、搬运装置200、可移动的货架30、作业站11、多个收纳容器12、作业用的货架13、显示器14以及网络300。
作业站11表示由作业人员21进行拣选的作业场所。虽然在图1中仅示出一个作业站11，但信息处理系统10也可以包含多个作业站11。
货架13中能够配置多个收纳容器12。多个收纳容器12例如分别对应多个订单。在货架13中配置有与多个订单数据中的至少一部分订单数据分别对应的收纳容器12。显示器14是用于显示例如从信息处理装置100输出的作业指示等信息的显示装置。
搬运装置200是用于将货架30移动(搬运)至作业站11的装置，例如是AGV。这样，货架30能够移动至作业站11。虽然在图1中仅示出一个货架30，但在信息处理系统10中，准备多个货架30，根据决定的订单处理的顺序而选择的货架30移动至作业站11。在由作业人员21移动货架的情况下，也可以不具备搬运装置200。货架30例如具有多个分区，能够收纳多种商品。
网络300是连接信息处理装置100、搬运装置200以及显示器14的网络。网络300可以是因特网以及局域网(LAN)等任何形式的网络。网络300可以是无线网络、有线网络以及无线和有线混合存在的网络中的任意一个。
如图1所示，与多个订单对应的作业用的多个收纳容器12被放置于货架13，作业人员21能够并行执行对多个订单的拣选。此外，也可以代替作业人员21，利用拣选用机器人等进行拣选。各收纳容器12在结束放入应打包的各商品的时间点完成拣选。完成的订单(收纳容器)成为处理完成状态，被依次从作业站11去除，投入与下一个订单对应的收纳容器12。
图2是示出本实施方式的信息处理装置100的结构的一个例子的框图。如图1所示，信息处理装置100具备受理部101、优先级计算部102、决定部103、距离计算部104、输出控制部105、订单数据存储部121、货架数据存储部122以及集群数据存储部123。
受理部101受理在信息处理装置100中使用的各种数据的输入。例如，受理部101受理作为处理对象的多个订单数据以及多个货架数据。订单数据以及货架数据可以通过任何方法生成，例如，可以由接收订单的系统以及管理商品的库存的系统等外部系统生成。另外，各数据的输入方法可以是任何方法，例如，能够使用经由网络300从外部系统接收的方法。
订单数据至少包含订单ID和该订单中包含的商品的识别信息。订单ID例如表示为订单O1、订单O2、订单O3……。商品的识别信息例如表示为商品A、商品B、商品C……。订单数据中包含的信息不限于此。例如，订单数据可以包含每个商品的个数、数量。
货架数据至少包含货架ID和收纳于该货架的商品的识别信息。货架ID例如表示为货架R1、货架R2、货架R3……。货架数据中包含的信息不限于此。例如，货架数据可以包含每个商品的个数、商品收纳于货架的哪个面的哪个分区的收纳位置信息。
受理部101可以受理订单数据以及货架数据以外的数据、例如包含各商品的详细信息(尺寸、打包式样等)的商品数据作为补充输入数据。
优先级计算部102计算多个货架的每一个货架的优先级。优先级在决定部103决定对各订单预留的货架时使用。例如，以越是能够更有效地执行拣选作业的货架则值越大的方式计算优先级。例如，优先级计算部102通过以下的方法计算优先级。
·制作货架数据中包含的商品的识别信息中的、多个订单数据的任一订单数据中包含的、即尽管订单中请求但未预留的商品(未预留商品)的列表(未预留商品列表)。
·关于未预留商品，计算每个商品的优先级(商品优先级)。每个商品的优先级是例如包含该商品的、即请求该商品的订单的个数(预留订单数)。
·针对每个货架，计算未预留商品列表中包含的商品优先级的合计值作为该货架的优先级(货架优先级)。
决定部103基于计算出的各货架的优先级，针对多个订单数据的每一个，决定收纳有与订单数据中包含的商品的识别信息一致的识别信息的商品的货架中拣选商品的一个以上的货架。
例如，决定部103假定全部订单能够并行处理(能够对与全部订单对应的收纳容器12并行地拣选)，反复依次选择同时拣选率最高的货架、即由优先级计算部102计算出的优先级最高的货架，从而决定各订单所使用(预留)的货架和针对各订单的货架的调用顺序。
另外，决定部103生成表示针对各订单数据决定为拣选商品的货架的货架的索引。索引例如是包含拣选商品的一个以上的货架的货架ID的信息。索引的生成方法的详细情况将在后面叙述。
距离计算部104计算针对多个订单数据分别生成的多个索引间的距离。距离的计算方法的详细情况将在后面叙述。
进而，决定部103基于货架数据，决定多个订单数据的处理顺序，以提高从一个货架拣选对多个订单数据预留的商品的比例(例如从一个货架同时拣选的比例：同时拣选率)。同时不是指时间上严格一致的时刻，而是指能够从同一个货架拣选。决定部103以计算出的距离越小则顺序越近的方式决定多个订单数据的处理顺序。决定部103例如执行重复将与距离小的索引对应的订单合并为集群的处理而生成用分层构造表示的集群的分层型(凝聚型)集群化。然后，决定部103以包含于相同集群的订单彼此配置为接近的顺序的方式决定订单的处理顺序。
分层型集群化反复发现对集群赋予的索引间的距离最小的两个集群的组并合并为一个集群的处理，直到将全部订单数据整合为一个集群。由此，能够使多个订单数据集群化，以使对应的索引间的距离接近的多个订单包含于同一集群。
决定部103将以合并前的集群(或订单)为子节点(子集群)、以合并后的集群为父节点(父集群)的二叉树作为集群化历史存储至集群数据存储部123。另外，决定部103将表示当前时间点的集群化的结果的分层结构的集群存储至集群数据存储部123。当全部订单数据被整合为一个集群时，表示最终的处理结果的分层结构的集群被存储至集群数据存储部123。决定部103通过以使属于相同父集群的子集群相邻的方式递归地展开上述二叉树，来决定订单的处理顺序，以将属于相同父集群的二叉树的叶子(相当于订单数据)配置为接近的顺序。
输出控制部105控制在信息处理装置100中处理的各种信息的输出。例如，输出控制部105输出包含表示决定的订单的处理顺序的信息(订单顺序信息)、表示在各订单中使用(预留)的货架的信息、以及表示针对各订单调用该货架的调用顺序的信息(货架顺序信息)的输出信息。输出信息在例如对一个以上的作业站11分配订单时被参照。
在具备多个作业站11的情况下，输出控制部105可以输出分别分配给多个作业站11的订单数据的集合以及预留的货架的集合。输出控制部105以使各站的作业负荷的估算量均衡化的方式分割并分别输出排列成由决定部103决定的处理顺序的多个订单的列表。例如，可以有以使订单的数量均等的方式进行分割、以使订单的商品的总数均等的方式进行分割、以使使用的货架的数量均等的方式进行分割等方法。
上述各部(受理部101、优先级计算部102、决定部103、距离计算部104以及输出控制部105)的至少一部分可以由一个处理部实现。上述各部例如由一个或多个处理器实现。例如，上述各部可以通过使CPU(Central Processing Unit、中央处理器)等处理器执行程序，即通过软件来实现。上述各部也可以通过专用的IC(Integrated Circuit、集成电路)等处理器即硬件来实现。上述各部也可以组合使用软件以及硬件来实现。在使用多个处理器的情况下，各处理器可以实现各部中的一个，也可以实现各部中的两个以上。
订单数据存储部121存储由受理部101受理的订单数据。货架数据存储部122存储由受理部101受理的货架数据。集群数据存储部123存储由决定部103进行的分层型集群化而生成的数据(索引、作为历史的二叉树、分层结构的集群等)。
此外，各存储部(订单数据存储部121、货架数据存储部122、集群数据存储部123)能够由闪速存储器、存储卡、RAM(Random Access Memory、随机存储器)、HDD(Hard DiskDrive、硬盘驱动器)以及光盘等一般使用的所有存储介质构成。
各存储部可以作为物理上不同的存储介质来实现，也可以作为物理上相同的存储介质的不同的存储区域来实现。进而，各存储部可以通过物理上不同的多个存储介质来实现。
接下来，对索引的生成方法的详细情况进行说明。决定部103生成表示作为针对各订单数据决定为拣选商品的货架的货架的索引。图3是示出生成的索引的例子的图。在图3中，在各订单ID的旁边示出针对该订单ID的订单生成的索引的例子。索引可以包含表示货架的调用顺序的信息。例如，可以以按照调用顺序从左向右排列货架ID的方式生成索引。可以生成使货架ID与表示调用顺序的信息对应关联的索引。
接下来，说明使用索引的分层型集群化的例子。图4是示出通过分层型集群化生成的分层型的集群的例子的图。
首先，距离计算部104计算生成的多个索引间的距离。距离计算部104例如将两个索引间不一致的货架(货架ID)的合计数计算为距离。不限于此，例如也可以通过以下的方法计算距离，不限定计算方法。
·将对一致的货架的合计数乘以负的系数后的值作为距离。
·对不一致的货架的合计数和一致的货架的合计数分别乘以系数并取和而得到的值作为距离。
·在对索引赋予每个货架的权重的情况下，可以针对每个一致的货架，将权重(也可以是乘以负的系数后的权重)的总和作为距离。例如，在包含于图3的订单O1的索引的货架R5的权重为2、货架R2的权重为1的情况下，在仅货架R5一致的情况下，距离计算部104将距离计算为-2，在仅货架R2一致的情况下，距离计算部104将距离计算为-1，在货架R5以及货架R2双方都一致的情况下，距离计算部104将距离计算为-3。
然后，决定部103重复将带有距离小的索引的订单之间、集群之间、或订单和集群合并为一个集群的处理，生成分层结构的集群。在图3中，例如订单O2以及订单O5的订单的索引在仅包含R5这点上一致。在使用相对于仅包含一致的货架ID的索引的值更小的距离的情况下，决定部103将订单O2以及订单O5的订单合并为一个集群。
图4的集群C1示出这样合并的集群。此外，C1-C9表示识别各集群的信息。决定部103将以合并前的两个索引为子节点、以合并后的集群为父节点的二叉树存储至集群数据存储部123。同样地，决定部103反复处理，直到全部订单合并为一个集群。
图4是示出整合为一个的集群的例子。如图4所示，作为针对合并后的集群的索引，例如使用对属于集群的各订单预留的货架ID的并集。
然后，决定部103通过以使属于相同父集群的子集群相邻的方式递归地展开二叉树，来决定订单的处理顺序，以使与属于相同集群的树叶节点对应的两个订单成为接近的顺序。
图5是示出按照决定的处理顺序重新排列的订单的例子的图。图5是基于图4所示的集群重新排列的订单的例子。如图4所示，集群包含与10个订单对应的10个叶节点。决定部103例如从最后发现的集群C9递归地追踪二叉树的父子关系(展开二叉树)，从而决定订单的处理顺序。在图4的例子中，决定部103如下追踪父子关系，排列为到达的叶(订单)的顺序，从而将订单重新排列为图5的顺序。
C9→C8→C3→C1→订单O2→C1→订单O5→C1→C3→C2→订单O9→C2→订单O6→C2→C3→C8→C7→C5→C4→订单O1→(省略)→C8→C9→订单O8
如上所述，输出控制部105可以输出对多个作业站11分别分配的订单数据的数据组。例如，在存在N个(N为2以上的指数)作业站11的情况下，输出控制部105以使各作业站11的作业负荷的估算量均衡化的方式将订单数据分割为N个数据组。输出控制部105能够使用以下的分割方法。
·以使订单的个数均等的方式进行分割。
·以使订单中包含的商品的总数均等的方式进行分割。
·以使订单所使用的货架的总数(索引中包含的货架ID的并集的尺寸)均等的方式进行分割。
接下来，对本实施方式的信息处理装置100进行的顺序决定处理进行说明。图6是示出本实施方式中的顺序决定处理的一个例子的流程图。
受理部101受理多个订单数据以及多个货架数据的输入(步骤S101)。可以通过提取输入的订单列表中未处理的订单数据来获取多个订单数据。
决定部103根据受理的货架数据，制作多个订单数据的任一订单数据中包含的、即尽管订单请求但未预留的商品(未预留商品)的列表(未预留商品列表)(步骤S102)。
接下来，关于未预留商品，优先级计算部102计算每个商品的优先级(商品优先级)(步骤S103)。例如，优先级计算部102将对每个商品的预留订单数(请求该商品的订单的个数)计数后的值计算为商品优先级。
步骤S104-S108是一边更新未预留商品列表一边进行的反复计算。首先，决定部103针对每个货架，计算包含在对应的货架数据中的、且包含在未预留商品列表中的商品的商品优先级的合计值，作为该货架的货架优先级(步骤S104)。
决定部103选择优先级最大的货架(步骤S105)。决定部103针对未处理的订单数据中的、能够从选择的货架预留的全部订单，将选择的货架的货架ID追加至索引(步骤S106)。决定部103例如以追加的顺序成为调用顺序的方式生成索引。
决定部103从未预留商品列表中删除已预留的商品(步骤S107)。决定部103判定未预留商品列表是否变空(步骤S108)。在未变空的情况下(步骤S108：否)，返回步骤S104，使用更新后的未预留商品列表重复处理。
在未预留商品列表变空的情况下(步骤S108：是)，通过以后的步骤S109-步骤S111，执行分层型集群化。
决定部103将距离最小的订单或集群的组合并为一个集群(步骤S109)。此外，由距离计算部104计算索引间的距离。决定部103生成以合并前的订单或集群为子节点、以合并后的集群为父节点的二叉树，存储至集群数据存储部123(步骤S110)。
决定部103判定是否全部订单合并为一个集群(步骤S111)。在全部订单未合并为一个集群的情况下(步骤S111：否)，返回步骤S109，重复处理。
在全部订单合并为一个集群的情况下(步骤S111：是)，决定部103基于生成的集群，决定订单数据的顺序(步骤S112)。
输出控制部105输出决定了顺序的订单数据以及各订单所使用的货架的作业指示(步骤S113)。在有多个作业站的情况下，输出控制部105将决定了顺序的多个订单数据的列表以及各订单所使用的货架和调用顺序的信息(索引)分割为多个数据组，将多个数据组作为表示多个作业站11分别处理的订单的信息而输出。
输出控制部105也可以利用通过决定货架的处理的过程针对每个货架计算同时拣选率，计算各货架所需的拣选作业次数以及整体作业时间预测值中的至少一方，与拣选订单数据中包含的各商品的货架的信息一起输出。
例如，某货架的同时拣选率为针对多个订单能够从该货架同时拣选的商品的种类数。在这种情况下，拣选作业次数能够计算为与同时拣选率相同的值。拣选作业的时间例如能够通过拣选作业次数和单位时间之积来计算。单位时间表示针对一次拣选作业预先决定的时间。
这样，在本实施方式中，能够使用事先获得的多个订单数据以及多个货架数据，决定多个订单数据的处理顺序以及各订单所使用的货架以及调用顺序，以便能够更有效地执行拣选作业。
另外，在本实施方式中，假定全部订单能够并行处理，通过反复依次选择同时拣选率最高的货架，决定各订单所使用的货架和货架的调用顺序。因此，能够进一步提高同时拣选率。
图7是说明根据本实施方式的方式预先决定使用的货架的处理的具体例的图。图8是说明不预先决定使用的货架的比较例的图。比较例例如是在决定订单数据的处理顺序时不预先决定使用的货架，执行拣选作业时，反复依次选择同时拣选率最高的货架的方式(实时货架选择方式)。
图7以及图8示出如下决定订单的处理顺序的例子。
1：(c，d)→2：(e，f)→3：(a，b)→4：(a，b)→5：(a，b)→6：(b，h)→7：(b，h)
数值表示处理顺序，字母表示各订单中包含的商品的识别信息。例如，“1(c，d)”表示处理顺序为第1的订单中包含识别信息为c以及d的商品。
另外，在图7以及图8中，使用如下货架数据。字母表示各货架中包含的商品的识别信息。
[a，b，g]、[c，g]、[d，g]、[e，g]、[f，g]、[b，h]
另外，在图7(本实施方式的方式)中，设为针对各订单如下决定货架以及货架的调用顺序。这样，在图7(本实施方式的方式)中，针对每个订单，事先决定使用的货架和使用顺序。
1：(c，d)：[c，g]→[d，g]
2：(e，f)：[e，g]→[f，g]
3：(a，b)：[a，b，g]
4：(a，b)：[a，b，g]
5：(a，b)：[a，b，g]
6：(b，h)：[b，h]
7：(b，h)：[b，h]
另外，图7以及图8示出拣选作业时三个订单能够并行处理的例子。拣选作业时，在构成为按照订单处理顺序调用货架的情况下，在作业用的货架13中设置与三个订单对应的三个收纳容器12。
在图7(本实施方式的方式)中，首先，处理顺序为第1至第3的订单1：(c，d)、2：(e，f)、3：(a，b)成为处理对象。关于订单1(c，d)，调用顺序为第1的货架为[c，g]。因此，选择货架[c，g]，从该货架拣选商品c。订单1(c，d)中商品d留下，因此，选择第2调用顺序的货架[d，g]，拣选商品d。这样，按照订单处理顺序以及调用顺序，依次选择订单以及货架，进行拣选作业。在该例子中，通过如下6次货架的移动，完成拣选作业。
[c，g]→[d，g]→[e，g]→[f，g]→[a，b，g]→[b，h]
图8的比较例与图7相同的点在于，在最开始订单1：(c，d)、2：(e，f)、3：(a，b)成为处理对象。但是，比较例是选择同时拣选率最高的货架的方式。因此，最开始选择同时拣选率最高的货架[a，b，g]。这是因为，能够同时拣选3：(a，b)中包含的商品a，b。
与拣选了全部商品的订单3：(a，b)对应的收纳容器12从货架13移动。针对订单3：(a，b)的拣选结束的货架[a，b，g]从作业站11移动至其它场所。
在货架13中新设置下一个处理顺序的订单4：(a，b)。在该时间点，订单1：(c，d)、2：(e，f)、4：(a，b)成为处理对象。这些处理对象中同时拣选率最高的货架是订单4：(a，b)，因此，再次选择货架[a，b，g]。
通过重复这样的处理，在图8的比较例中发生合计9次货架的移动。
当通过集群化决定订单处理顺序时，能够以使使用相同的货架的订单以集团固定的方式决定处理顺序，因此，有时在属于集群的边界的订单的一部分被并行处理的状态下同时拣选率变高。因此，在依次选择同时拣选率高的货架的比较例这样的方式中，重复调用相同的货架，如上所述，可能成为货架的移动次数增加的原因。
相对于此，在本实施方式中，事先决定每个订单使用的货架，因此，能够抑制货架的移动次数增加。即，能够更有效地执行拣选作业。
接下来，使用图9对实施方式的信息处理装置的硬件结构进行说明。图9是示出实施方式的信息处理装置的硬件结构例的说明图。
实施方式的信息处理装置具备CPU51等控制装置、ROM(Read Only Memory、只读存储器)52、RAM53等存储装置、与网络连接以进行通信的通信I/F54以及连接各部的总线61。
由实施方式的信息处理装置执行的程序被预先组装在ROM52等中而提供。
由实施方式的信息处理装置执行的程序可以构成为以可安装的形式或可执行的形式的文件记录在CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory、光盘只读存储器)、软盘(FD)、CD-R(Compact Disk Recordable、可刻录光盘)、DVD(Digital Versatile Disk、数字通用光盘)等计算机可读记录介质中作为计算机程序产品而提供。
进而，由实施方式的信息处理装置执行的程序也可以构成为存储在与因特网等网络连接的计算机上，经由网络下载而提供。另外，由实施方式的信息处理装置执行的程序也可以构成为经由因特网等网络而提供或分发。
由实施方式的信息处理装置执行的程序能够使计算机作为上述信息处理装置的各部发挥功能。该计算机能够由CPU51从计算机可读存储介质将程序读出到主存储装置上来执行。
以下记载实施方式的结构例。
(结构例1)
一种信息处理装置，具备处理部，该处理部基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
(结构例2)
根据结构例1所述的信息处理装置，其中，
所述处理部针对多个所述货架的每一个货架计算优先级，其中与多个所述订单数据中包含的所述第2识别信息一致的所述第1识别信息的个数越多则所述优先级越大，
所述处理部针对包含与按照所述优先级从大到小的顺序选择的所述货架中包含的所述第1识别信息一致的所述第2识别信息的所述订单数据，将选择的所述货架决定为拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
(结构例3)
根据结构例1或2所述的信息处理装置，其中，所述处理部还输出基于从一个货架拣选对所述订单数据预留的商品的比例计算的表示分别针对多个所述货架的拣选作业的次数和所述拣选作业的时间中的至少一方的信息。
(结构例4)
根据结构例1至3中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部基于针对多个所述货架的每一个货架计算出的优先级，针对多个所述订单数据的每一个订单数据，生成表示收纳有与所述第2识别信息一致的所述第1识别信息的商品的货架中拣选商品的一个以上的货架的索引，利用生成的所述索引决定所述处理顺序。
(结构例5)
根据结构例4所述的信息处理装置，其中，所述处理部计算针对多个所述订单数据分别生成的多个所述索引间的距离，以所述距离越小则顺序越接近的方式决定所述处理顺序。
(结构例6)
根据结构例5所述的信息处理装置，其中，所述处理部执行重复将与所述距离小的所述索引对应的所述订单数据合并为集群的处理的分层型集群化，并以使父集群共有的子集群相邻的方式递归地展开，来决定所述处理顺序。
(结构例7)
根据结构例1至6中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部包含决定部，该决定部决定所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
(结构例8)
根据结构例1至7中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部输出输出信息，该输出信息表示所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别决定的一个以上的所述货架。
(结构例9)
根据结构例1至8中的任一项所述的信息处理装置，其中，多个所述货架能够移动至配置有与多个所述订单数据中的至少一部分订单数据分别对应的收纳容器的作业站。
(结构例10)
根据结构例1至9中的任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部
基于多个所述货架数据，决定所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架，以提高从一个货架拣选对多个所述订单数据预留的商品的比例。
(结构例11)
一种信息处理方法，是由信息处理装置执行的信息处理方法，包含：
决定步骤，基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
(结构例12)
一种存储介质，存储程序，该程序用于使计算机执行：
决定步骤，基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
(结构例13)
一种信息处理系统，具备搬运装置、信息处理装置以及作业站，
所述搬运装置将收纳商品的多个货架搬运至所述作业站，
所述信息处理装置具备处理部，该处理部基于包含分别收纳于多个所述货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
虽然说明了本发明的几个实施方式，但这些实施方式是作为例子而提示的，并不意图限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围及主旨中，并且包含在权利要求书所记载的发明及其均等的范围内。

Claims (13)

1.一种信息处理装置，具备处理部，该处理部基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述处理部针对多个所述货架的每一个货架计算优先级，其中与多个所述订单数据中包含的所述第2识别信息一致的所述第1识别信息的个数越多则所述优先级越大，
所述处理部针对包含与按照所述优先级从大到小的顺序选择的所述货架中包含的所述第1识别信息一致的所述第2识别信息的所述订单数据，将选择的所述货架决定为拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其中，所述处理部还输出基于从一个货架拣选对所述订单数据预留的商品的比例计算的表示分别针对多个所述货架的拣选作业的次数和所述拣选作业的时间中的至少一方的信息。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部基于针对多个所述货架的每一个货架计算出的优先级，针对多个所述订单数据的每一个订单数据，生成表示收纳有与所述第2识别信息一致的所述第1识别信息的商品的货架中拣选商品的一个以上的货架的索引，利用生成的所述索引决定所述处理顺序。
5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中，所述处理部计算针对多个所述订单数据分别生成的多个所述索引间的距离，以所述距离越小则顺序越接近的方式决定所述处理顺序。
6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，所述处理部执行重复将与所述距离小的所述索引对应的所述订单数据合并为集群的处理的分层型集群化，并以使父集群共有的子集群相邻的方式递归地展开，来决定所述处理顺序。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部包含决定部，该决定部决定所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部输出输出信息，该输出信息表示所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别决定的一个以上的所述货架。
9.根据权利要求1至8中的任一项所述的信息处理装置，其中，多个所述货架能够移动至配置有与多个所述订单数据中的至少一部分订单数据分别对应的收纳容器的作业站。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的信息处理装置，其中，所述处理部基于多个所述货架数据，决定所述处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架，以便提高从一个货架拣选对多个所述订单数据预留的商品的比例。
11.一种信息处理方法，是由信息处理装置执行的信息处理方法，包含：
决定步骤，基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
12.一种存储有程序的存储介质，该程序用于使计算机执行：
决定步骤，基于包含分别收纳于多个货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
13.一种信息处理系统，具备搬运装置、信息处理装置以及作业站，
所述搬运装置将收纳商品的多个货架搬运至所述作业站，
所述信息处理装置具备处理部，该处理部基于包含分别收纳于多个所述货架的一种以上的商品的第1识别信息的多个货架数据，决定包含从多个所述货架的至少一部分拣选的一种以上的商品的第2识别信息的多个订单数据的处理顺序和针对多个所述订单数据分别拣选用所述第2识别信息识别的商品的一个以上的所述货架。
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