JP2019159737A - 商品配置立案システム及び商品配置立案方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物流倉庫の商品配置変更により出荷作業時間が削減されても、商品配置変更作業時間が大量に発生すると、全体の作業時間の削減効果が小さくなるかマイナスになる場合があるため、出荷作業時間の削減だけでなく、商品配置変更コストを考慮した最適な商品配置を提示する必要がある。【解決手段】商品配置立案システムとして、商品の配置変更案を生成し、過去の商品出荷に係る作業指示データに対して商品の出荷頻度予測を反映した第１の仮想作業指示データ及び商品の配置変更案を反映した商品配置での第２の仮想作業指示データを生成し、第１及び第２の仮想作業指示データから出荷作業時間の削減予測値を算出し、商品の配置変更案に伴う配置変更作業時間を算出し、出荷作業時間の削減予測値から配置変更作業時間を引き算した差分が、正である所定の閾値以上を満足する場合には商品の配置変更案を採用し、満足しない場合には商品の配置変更案を見直す。【選択図】図７

Description

本発明は、物流倉庫における倉庫設計及び作業設計を支援するための商品配置立案システム及び商品配置立案方法に関する。

物流においては、製造拠点と小売店や消費者との間に、複数の製造拠点からの製品を入荷し、また複数の小売店や通販等の場合には複数の消費者に対して、必要な商品を選択し出荷を行うための物流倉庫が設置されている。また、小売店や消費者からの注文内容に基づいて、実際の出荷作業の指示及び発注などの処理を行うために、物流管理システムが導入されている場合がある。

近年、物流倉庫の取り扱う商品が少量多品種となる一方で、注文から納品までの納期に対する制約が非常に短くなっている。そのため、限られた作業人員と限られた倉庫面積の中で、倉庫業務の効率化が求められている。倉庫内の棚や通路のレイアウト、棚への商品の配置方法及び出荷作業を行う順番等により、実際に必要となる作業時間が異なるため、これらの効率的な設計が必要である。

例えば、大量の商品を取り扱う倉庫であっても、通常は全体の商品の２０％程度が、売れ筋品であり、それらが全体の出荷量の８０％をカバーすることが知られている。一方、倉庫内にあっては、倉庫の出入口に近い場所の方が出荷に対する移動距離は短く、結果として集荷に要する時間が削減できる。これらのことを鑑みて、特許文献１においては、過去の出荷実績から過去の出荷ランキングを作成し、上位２０％の商品を可能な限り倉庫の出入口付近に配置する配置案を提示する発明が開示されている。

特開２００２−２８８２４８号公報

ところが、物流倉庫の初期設計とは異なり、稼働中の物流倉庫では、商品配置の入れ替えを行った商品数に応じて商品配置を変更するための作業時間（商品配置変更作業時間）が発生する。このため、商品配置の変更を行った結果、出荷作業時間が削減された場合であっても、商品配置変更作業時間が大量に発生すると、双方を合計した全体の作業時間の削減効果が小さくなる場合やマイナスになる場合がある。そのため、出荷作業時間を削減するだけでなく、商品配置の変更に係るコストを考慮した最適な商品配置を提示する必要があった。

また、出荷量や出荷ランキングは時系列に変化するものである。特許文献１に開示されているシステムにおいても、ユーザは適宜に商品配置を変更することができるが、商品の配置変更にもコストが発生するために、この出荷ランキングに都度追従して、出荷ランキングの上位品を容易にピッキングしやすい場所に移動させることが、必ずしも効率的とはいえない。そこで、一度行った商品配置の有効期間と、その期間における出荷ランキングの変動予想に基づいた最適な商品配置を提示する必要があった。

さらに、出荷作業や配置変更作業の作業時間予測には、作業員の属性や実際の作業量などの制御不可能な外的要因によるバラつきが発生する。そこで、このバラつきを含めた効果とコストの収支を求め、作業におけるバラつきの許容度に応じた商品配置案を提示して、ユーザが選択できるようにする必要があった。例えば、繁忙期のように倉庫の処理能力がほぼ限界まで稼動している際には、出荷作業時間の削減効果と商品配置変更作業時間の収支が少々低くても、予測するバラつきが小さい方が、収支は高いがバラつきが大きい場合よりも好まれる。なぜならば、バラつきが大きいことは、場合によって出荷作業時間の削減効果が平均値を大幅に下回った結果、倉庫の処理能力を超え、出荷期限までに出荷作業が完了しない恐れがあるためである。一方、閑散期には、バラつきが大きくても、より効果が期待できるものを選択することができることが望まれる。

本発明に係る商品配置立案システムは、物流倉庫内の商品配置データに基づいて商品の配置変更案を生成する商品配置変更生成部と、過去の商品出荷に係る作業指示データに対して商品の出荷頻度予測を反映した第１の仮想作業指示データ及び商品の配置変更案を反映した商品配置での第２の仮想作業指示データを生成する作業計画生成部と、第１の仮想作業指示データ及び第２の仮想作業指示データそれぞれに対する出荷作業時間の予測に基づいて当該出荷作業時間の削減予測値を算出する出荷作業時間予測部と、商品の配置変更案に伴う配置変更作業時間を算出する配置変更作業時間予測部と、出荷作業時間の削減予測値から配置変更作業時間を引き算した差分を求め、当該差分が、正である所定の閾値以上を満足する場合には商品の配置変更案を採用し、満足しない場合には商品の配置変更案を見直すことを判断する制御部とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、出荷作業時間に加えて、商品の配置変更に係る作業時間及び各商品の出荷頻度の時系列変化を考慮した最適な商品配置案を提示し、ユーザに選択させることが可能になる。さらに、ユーザによる予測のバラつきの許容度に応じて、最適な商品配置案を選択することができる。

本発明の実施例に係る商品配置立案システムに関する装置構成の一例を示す図である。 商品配置立案システムを機能面から捉えたブロック図である。 物流倉庫内の物理配置の一例を示す図である。 商品配置立案システムで管理される商品配置データの一例を示す図である。 商品配置立案システムで管理される作業指示データの一例を示す図である。 商品配置立案システムで管理される倉庫の作業実績データの一例を示す図である。 商品配置立案システムが実行する処理のフローチャートを示す図である。 最適化パラメータ入力画面の２つの例を示す図である。 出荷頻度予測入力画面の一例を示す図である。 効果出力画面としてグラフ表示した一例を示す図である。 バラつきを考慮する場合の効果出力画面としてグラフ表示した一例を示す図である。 配置変更案出力画面の一例を示す図である。 仮想作業指示データの生成過程の一例を示す図である。 出荷頻度予測を反映した仮想作業指示データの一例を示す図である。 配置変更適用途中における仮想作業指示データの一例を示す図である。 配置変更適用後における仮想作業指示データの一例を示す図である。

以下、発明を実施するための形態を実施例として、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の実施例に係る商品配置立案システムに関する装置構成の一例を示す図である。
商品配置立案システム１０１は、ＣＰＵ１０２及び記憶装置１０３から構成され、ネットワーク１０９を通じてユーザ端末１００と接続される。商品配置立案システム１０１は、記憶装置１０３上に置かれたプログラムとして動作するが、必ずしもこの構成に拘るものではなく、例えば一部が専用回路で実装されていても構わない。

また、商品配置立案システム１０１には、ストレージ装置１０４が接続される。ストレージ装置１０４には、作業実績データ１０５、商品配置データ１０６、作業指示データ１０７及び商品特性データ１０８が格納されている。図１では、商品配置立案システム自体が必要とする物流倉庫に関するデータを、ストレージ装置１０４に格納している例を示しているが、必ずしも商品配置立案システム自体が管理する必要はない。例えば、一般の物流管理システムが管理するこれらのデータを、ネットワーク１０９を介して別の場所等から取得しても構わない。

図２は、商品配置立案システム１０１を機能面から捉えたブロック図である。
商品配置立案システム１０１は、ユーザからの入出力に対して商品配置立案処理を実行する制御部１１０、商品配置案の最適化を行う最適化部１２０及びこの最適化に用いる作業時間モデル１４０を生成する作業時間モデル生成部１３０から構成される。また、システム内部に、先の作業時間モデル１４０の他に、ユーザから受け付けた最適化パラメータ１４１及び出荷頻度予測値１４２を保持している。

最適化部１２０は、作業計画生成部１２１、出荷作業時間予測部１２２、商品配置変更生成部１２３及び配置変更作業時間予測部１２４から構成される。

作業時間モデル生成部１３０は、図１に示す、過去の作業実績データ１０５、商品配置データ１０６、作業指示データ１０７及び商品特性データ１０８から、予め作業時間モデル１４０を生成する。作業指示データ１０７や作業実績データ１０５を入力データとし、指示した作業内容について、出荷作業時間の予測値を作業時間モデル１４０として出力するものである。

また、作業時間モデル１４０は、作業指示データ１０７で記述された作業内容を実行する際に生じる作業者の移動距離、ピッキングする商品数や数量、商品特性データ１０８に記録された商品の重量やサイズなどの数値及び作業実績データ１０５に記録された該作業指示に対応する作業時間の数値を、例えば回帰分析などの手法により予め近似しておくことで生成されるようにしてもよい。さらには、この作業時間予測より高い精度の予測を得るために、シミュレーションによる方法を採ってもよい。

図３は、物流倉庫内の物理配置の一例を示す図である。（ａ）が倉庫内平面図の一例で、（ｂ）が特定の列及び連の立体図の一例である。
物流倉庫内には複数の棚が並べられ、それぞれの棚が面する通路から商品の格納及び取り出しをすることができる。図３の（ａ）に示すように、列０１には、棚が連０１、連０２の順に連１０まで１０個の棚が通路に面して配置され、同様に、列０２、列０３及び列０４にもそれぞれ１０個の棚が配置されている。通常、物流倉庫には、出荷作業の作業開始地点３０１が設けられ、出荷指示のあった商品が格納されている棚を順に辿ることで、その商品をピッキングしていく。また、一つの連は通常複数の段に分かれており、図３の（ｂ）では、段０１〜段０４の４つの段に分けた例を示している。

図４は、商品配置立案システムで管理される商品配置データ１０６の一例である。
物流倉庫で取り扱われる商品には商品コードを付与し、商品ごとに、該商品の商品コード、該商品が格納されている位置を表すロケーションコード及び該商品の格納個数を、該商品配置データ１０６として管理している。図４に示す該商品配置データ１０６の例として、商品コード「０９６９６」は、ロケーションコード「０１−０１−０１」の場所に、４００個格納されている。ここで、ロケーションコード「０１−０１−０１」は、図３に示した物理配置の一例において、列０１の、連０１の棚の、段０１に商品が格納されていることを示している。

本実施例においては、商品配置データ１０６で管理される単位は、商品コードで一意に特定できるが、倉庫によっては、同一商品であっても生産ロットや消費期限等が異なれば、商品は異なるものとして区別して管理する場合がある。その場合には、商品配置データも、商品コードに加えて、生産ロットや消費期限を併せて管理する。

図５は、商品配置立案システムで管理される作業指示データ１０７の一例である。
作業指示データ１０７は、小売店や各消費者等からの発注内容に応じて、物流倉庫内での作業指示の内容を作成したものである。実際、出荷先または出荷先グループごとに出荷作業が分かれ、通常一人の作業者が一つの出荷作業を行う。

例えば、図５に示す例のとおり、作業Ｎｏ「１２３０」の作業指示データとしては、全部で３行分があり、それぞれ枝番号として「１」、「２」及び「３」が振られている。この作業指示データの内容は、以下のようになる。最初に、枝番「１」の商品コード「０９６９６」の商品をロケーションコード「０１−０１−０１」から１個ピッキングする。次に、枝番「２」の商品コード「７１６０１」の商品をロケーションコード「０２−１０−０４」から２個ピッキングする。最後に、枝番「３」の商品コード「１３２７５」の商品をロケーションコード「０２−０１−０２」から１個ピッキングする。

図６は、商品配置立案システムで管理される倉庫の作業実績データ１０５の一例である。
作業者は、図５に示す作業指示データ１０７に基づいて、順に出荷作業を行う。そこで、作業者は、ハンディ・ターミナル等を使用してピッキング作業を行い、商品をピッキングするたびにハンディ・ターミナル等を用いて記録することにより、システムにその時刻等のデータが記録される。したがって、作業指示データ１０７に対して、作業を行った作業者の作業者ＩＤ、作業の開始日時及び終了日時が入力される。

例えば、図６に示す例では、作業Ｎｏ「１２３０」の作業実績データ１０５は、作業の枝番「１」について、作業者ＩＤ「１０１」の作業者が、商品コード「０９６９６」の商品を、ロケーションコード「０１−０１−０１」から１個ピッキングする作業を、「２０１７／１２／２４ １０時００分０５秒」に開始し、同日の「１０時００分２０秒」に終了したことを示している。また、実際に倉庫内で作業を行なう場合、作業指示データ１０７に示された枝番の順序ではなく、ピッキング順序が変わる場合や、個数の異なり、ロケーションコードの異なる場所からピッキングする事態が発生しうる。そのため、これらの項目に加えて、「実績ロケーションコード」や「実績個数」といった項目が追加されることがある。

図７は、商品配置立案システムが実行する処理のフローチャートを示す図である。
商品配置立案システム１０１の制御部１１０（図２）は、商品配置の変更に関する立案を実行する際に、本フローチャートに基づいて動作する。

（１）ステップ７０１（Ｓ７０１）
最初のステップとして、制御部１１０は、ユーザから最適化パラメータを受け付ける。
ユーザは、最適化パラメータ入力画面を使って最適化パラメータを入力する。図８は、最適化パラメータ入力画面の２つの例を示す図である。

図８の（ａ）に「例１」として示す入力画面では、最適化対象となる期間（最適化対象期間）、商品配置を変更する商品数の上限（配置変更商品数上限）、商品配置を変更する１商品当たりの作業時間（配置変更時間／商品）及び商品配置の変更を実施する期間（配置変更実施期間）それぞれを入力項目として受け付ける。また、商品配置を変更する１商品当たりの作業時間については、例えば、過去の作業実績データ１０５から平均値を取得し利用することが可能であるので、入力画面上において過去の作業実績データ１０５を利用するかどうかの選択を受け付けるようにしてもよい。

図８の（ｂ）に「例２」として示す入力画面では、配置変更商品数上限について、合計の上限数だけでなく、さらに、商品配置を変更する詳細な計画（配置変更詳細計画）として、配置変更実施期間の各日付別に、配置変更商品数の内訳をユーザに入力させることを可能にする。これにより、例えば図示のように（日付「２０１８／０１／１０」〜「２０１８／０１／１４」）、曜日によって業務の繁忙度合いに応じた配置変更実施計画を反映させることができるようになる。

（２）ステップ７０２（Ｓ７０２）
制御部１１０は、作業実績データ１０５から出荷ランキングを生成する。例えば、直前の１週間や１ヶ月間の作業実績データ１０５を使用して、商品コードごとに作業実績データ１０５に記載されたデータの行数や商品の個数の総和を取ることで、出荷ランキングを求めることができる。制御部１１０は、該出荷ランキングの順位に基づく商品を、図９に示す出荷頻度予測入力画面に表示する。図９の例示では、商品コード「９４６１９」の「洗剤Ａ」が出荷頻度で１位（図９の「順位」の欄）である。

（３）ステップ７０３（Ｓ７０３）
制御部１１０は、ユーザから、該出荷頻度予測入力画面に表示された商品（商品コード）ごとに、最適化対象期間における出荷頻度の傾向として出荷頻度予測の入力（最適化期間の傾向）を受け付ける。例えば、出荷頻度が１位の「洗剤Ａ」については、ユーザが、過去の統計等に基づき過去実績と比較して出荷頻度が一定のまま推移すると予測する場合には、「一定」と入力する。他の商品（商品コード）についても、最適化対象期間における出荷頻度予測が増加または減少する場合には、ユーザは、「増加」または「減少」をその増減幅（例えば、図示のように「（１０％）」）と含めて入力することができる。なお、本項目（最適化期間の傾向）は、あくまでも予測値であるため、確度やバラつき等を入力させる項目を設けてもよい。また、前年同時期の作業実績データ１０５を参照することで（図９に示す「前年実績を利用」のチェック）、最適化対象期間における出荷頻度の傾向（最適化期間の傾向）を予測することもできる。

（４）ステップ７０４（Ｓ７０４）
商品配置変更生成部１２３は、商品配置データ１０６から商品を選択し、選択した商品群の間でロケーションコードを交換する商品の配置変更案を生成する。

（５）ステップ７０５（Ｓ７０５）
作業計画生成部１２１は、過去の作業指示データ１０７及びステップ７０３（Ｓ７０３）で受け付けた出荷頻度予測に基づいた仮想作業計画データを生成する。

ここで、仮想作業計画としての仮想作業指示データの生成方法の一例を説示する。
図１３は、「（ａ）生成過程」として、仮想作業指示データの生成過程の一例を示す図である。先のステップ３（Ｓ７０３）においてユーザから受け付けた出荷頻度予測または前年同時期の作業実績データ１０５を参照して求めた出荷頻度予測に基づいて、出荷頻度が増加すると予測した商品については、過去の作業指示データ１０７に対して該商品のピッキング指示を、その増加比率に応じて新たに挿入する。逆に、出荷頻度が減少すると予測した商品については、過去の作業指示データ１０７から該商品のピッキング指示を削除する。これらの操作によって、生成された仮想作業指示データには、先のステップ７０３（Ｓ７０３）で入力された出荷頻度予測が仮想作業指示データに反映されることになる。

例えば、図１３に示す一例では、出荷頻度が増加するとの予測によりユーザが入力した商品（商品コード「２９１１４」）については、ピッキングする指示を出す行が挿入される。一方で、出荷頻度が減少するとの予測によりユーザが指示した商品（商品コード「１３２７５」）については、ピッキングする指示対象から外すために行を削除する（図５に示す作業指示データ１０７、参照）。これらの処理結果として、図１４に、「（ｂ）結果」として示すように、出荷頻度予測を反映した仮想作業指示データが得られる。

さらに、商品の配置変更案が与えられると、出荷作業にも影響が及ぶことになる。実際に商品配置が変更されると、作業指示データ１０７に記述されている各商品をピッキングすべきロケーションが変更される。ところが、ロケーションにはピッキング順序が定義されているため、ロケーションが変更されるとピッキング順序の逆転が発生する場合がある。

例えば、ロケーションコード「０２−０１−０２」に配架されている商品コード「１３２７５」の商品と、ロケーションコード「０１−０２−０１」に配架されている商品コード「６９１６３」の商品との各配架場所（図５に示す作業指示データ１０７、参照）を入れ替える配置変更案が与えられたとする。その場合、図１５に、「（ｃ）配置変更適用途中」と示すように、作業指示データ１０７でそれらの商品をピッキングすべき場所のロケーションコードが、配置変更案に対応して変更される（図１５では、配置変更案の対象となる商品コードのロケーションコードにハッチングを付与した）。

さらに、図１６に、「（ｄ）配置変更適用後」と示すように、ピッキング順序（ピッキング経路）の関係で行データの入替えが発生する。実際、商品の配置変更案に基づいてピッキングすべきロケーションコードのみ書き換えると、作業Ｎｏ「１２３０」においては、商品コード「０９６９６」の商品をロケーションコード「０１−０１−０１」からピッキングし、次に、商品コード「７１６０１」の商品をロケーションコード「０２−１０−０４」からピッキングし、最後に、商品コード「１３２７５」の商品をロケーションコード「０１−０２−０１」からピッキングすることになる。

しかし、図３の倉庫内物理配置の「（ａ）倉庫内平面図」に示すように、ピッキングの順路が定義されており、０１列０１連から０１列１０連までピッキングした後、０２列１０連から逆順に０２列０１連に向かってピッキングしていく順路となる。そのため、先の配置変更案とする場合にも、このピッキングの順路に従って、２行目データと３行目データとを入れ替えることになる。また、作業Ｎｏ「１２３３」における商品コード「６９１６３」の行と商品コード「２９１１４」の行データも、作業Ｎｏ「１２３０」と同様に、ピッキングの順路に従って入れ替わることになる。このようにして、配置変更案を反映した商品配置での仮想作業指示データが得られる。

以上の手順により、出荷頻度予測を反映した仮想作業指示データ及び配置変更案を反映した商品配置での仮想作業指示データが生成されることになる。

（６）ステップ７０６（Ｓ７０６）
出荷作業時間予測部１２２は、出荷作業時間の削減予測値を算出する。予め過去の作業実績データ１０５に基づいて作業時間モデル生成部１３０が生成した作業時間モデル１４０に対して、先のステップ７０５（Ｓ７０５）で生成した仮想作業計画（仮想作業指示データ）を使用することで、出荷作業時間の削減予測値が得られる。すなわち、過去の作業指示データ１０７から出荷頻度予測を反映した仮想作業指示データと、商品の配置変更案を反映した商品配置での仮想作業指示データとのそれぞれについて、出荷作業時間の予測モデルを用いて出荷作業時間の予測を行い、前者と後者のそれぞれの仮想作業指示データにおける出荷作業時間の予測値から、出荷作業時間の削減予測値が算出される。

（７）ステップ７０７（Ｓ７０７）
配置変更作業時間予測部１２４は、配置変更作業時間を算出する。この配置変更作業時間は、先のステップ７０１（Ｓ７０１）で最適化パラメータとしてユーザが入力した１商品当たりの配置変更時間と、先のステップ７０４（Ｓ７０４）で生成した配置変更案における配置変更商品数との積から求める。

また、この配置変更作業時間の精度を上げる向上策を用いることもできる。その向上策の一つとして、１商品当たりの配置変更作業時間を、過去に配置変更作業を行った際の実績データ（配置変更実績データ）からその作業時間の平均値を求めて用いるようにしてもよい。さらに別の向上策として、以下の手法を採用してもよい。１商品当たりの配置変更時間は、実際には、配置変更に係る商品の移動距離や在庫量、商品の重量やサイズなどの変数に依存して決まることになる。そこで、商品配置データ１０６や商品特性データ１０８を用いて配置変更時間に影響を与えるこれらの変数を抽出する。その上で、配置変更実績データに基づいて配置変更時間を算出するための近似式を、抽出した変数を考慮に入れて予め求め、作業時間モデル１４０に格納しておく。合計の配置変更時間を算出する際には、この近似式を用いて計算する。

（８）ステップ７０８（Ｓ７０８）
制御部１１０は、以上のステップ７０４（Ｓ７０４）からステップ７０７（Ｓ７０７）を介して算出した出荷作業時間の削減予測値と配置変更作業時間とを比較して、費用対効果が一定以上であるか否かを判断する。具体的には、出荷作業時間の削減予測値から配置変更作業時間を引き算した差分が正の値である場合に（Ｙｅｓ）、該配置変更案を採用し、そうでない場合に（Ｎｏ）、配置変更案を見直し再生成するためにステップ７０４（Ｓ７０４）に戻る。また、判断基準として、出荷作業時間の削減予測値と配置変更作業時間との差分が正であることに替えて、予めユーザに該差分の閾値を設定させ、該閾値以上となる場合に配置変更案を採用するようにしてもよい。

（９）ステップ７０９（Ｓ７０９）
制御部１１０は、ユーザに対して採用した配置変更案を提示するために、ユーザ端末１００に対して配置変更案及び該配置変更案により得られる費用対効果のグラフを出力する。さらには、複数の配置変更案を策定し、ユーザが状況等に応じて適切な配置変更案を選択できるよう選択の幅を持たせるために、配置変更案を一定数集めて、例えば、費用対効果の大きい順に出力するようにしてもよい。

図１０は、効果出力画面としてグラフ表示した一例を示す図である。
先のステップ７０９（Ｓ７０９）で集まった複数の配置変更案について、それぞれの案による効果の収支を表示することに加え、その効果の収支の元となる、効果に相当する出荷作業時間の削減予測値（出荷作業削減時間）、及び、費用に相当する配置変更作業時間を併せて表示する。図１０では、配置変更案１〜３に対してグラフ表示した例を示す。

図１１は、バラつきを考慮する場合の効果出力画面としてグラフ表示した一例を示す図である。ここにおいて、「バラつき」とは、出荷頻度予測の入力値におけるバラつきを意味する。
このバラつき要素を加えている場合には、効果の収支、配置変更作業時間及び出荷作業削減時間にもバラつき要素に伴って派生的に決まるバラつきが発生するので、このバラつきの範囲も併せて表示させるようにしてもよい。

図１２は、配置変更案出力画面の一例を示す図である。
先の図１０または１１で示した配置変更案１〜３の中で配置変更案１及び２の出力内容を示している。例えば、配置変更案１は、５つの商品についてのロケーションを変更する内容であり、配置変更案２は、２つの商品についてのロケーションを変更する内容である。

また、先の図１０は、複数の配置変更案それぞれについて効果の収支およびそれを導き出す配置変更作業時間及び出荷作業削減時間を出力表示する例である。しかしその際に、同じ収支を得るに当たっても、費用の値も効果の値も共に大きい場合と、費用の値も効果の値も共に小さい場合が想定されるので、どちらの場合を優先表示させるかのポリシーを予めユーザに指定させるようにしてもよい。

さらに、費用も効果もあくまで予測値であるため、予測精度が十分高くない場合や不確定な要素が含まれる場合等には、該予測値にバラつきが発生することが想定される。図１１には、効果の収支、配置変更作業時間及び出荷作業削減時間に対して、バラつきを考慮して、バラつきの範囲を含めた表示態様の例を示す。これにより、たとえ高い収支が見込まれる配置変更案であっても、バラつきが大きい場合には実際の収支が低くなる恐れがあるため、ユーザはそのケースと対比して、収支は低いがバラつきが小さく確度の高い配置変更案を選択することが可能になる。すなわち、配置変更による配置変更作業時間及び出荷作業削減時間の費用対効果の大きい配置変更案１、または、該費用対効果は劣るが配置変更作業の負担が少ない配置変更案２等から、ユーザはその時の状況にふさわしい配置変更案を選択することができる。

１００…ユーザ端末、１０１…商品配置立案システム、１０２…ＣＰＵ、
１０３…記憶装置、１０４…ストレージ装置、１０５…作業実績データ、
１０６…商品配置データ、１０７…作業指示データ、１０８…商品特性データ、
１０９…ネットワーク、１１０…制御部、１２０…最適化部、１２１…作業計画生成部、
１２２…出荷作業時間予測部、１２３…商品配置変更生成部、
１２４…配置変更作業時間予測部、１３０…作業時間モデル生成部、
１４０…作業時間モデル、１４１…最適化パラメータ、１４２…出荷頻度予測値、
３０１…作業開始地点

Claims (10)

1. 物流倉庫における商品配置立案システムであって、
   前記物流倉庫内の商品配置データに基づいて商品の配置変更案を生成する商品配置変更生成部と、
   過去の商品出荷に係る作業指示データに対して前記商品の出荷頻度予測を反映した第１の仮想作業指示データ及び前記商品の配置変更案を反映した商品配置での第２の仮想作業指示データを生成する作業計画生成部と、
   前記第１の仮想作業指示データ及び前記第２の仮想作業指示データそれぞれに対する出荷作業時間の予測に基づいて当該出荷作業時間の削減予測値を算出する出荷作業時間予測部と、
   前記商品の配置変更案に伴う配置変更作業時間を算出する配置変更作業時間予測部と、
   前記出荷作業時間の削減予測値から前記配置変更作業時間を引き算した差分を求め、当該差分が、正である所定の閾値以上を満足する場合には前記商品の配置変更案を採用し、満足しない場合には前記商品の配置変更案を見直すことを判断する制御部と
   を備える商品配置立案システム。
2. 請求項１に記載の商品配置立案システムであって、
   前記制御部は、前記商品の出荷頻度予測を、ユーザから受け付けた当該出荷頻度予測の入力または過去の作業実績データに基づいて行う
   ことを特徴とする商品配置立案システム。
3. 請求項１または２に記載の商品配置立案システムであって、
   前記配置変更作業時間予測部は、前記配置変更作業時間を配置変更実績データに基づいて算出する際に、前記配置変更案に係る商品の重量、サイズ、在庫量及び移動距離を変数として考慮に入れる
   ことを特徴とする商品配置立案システム。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の商品配置立案システムであって、
   前記制御部は、採用した１以上の前記商品の配置変更案及び当該配置変更案により得られる費用対効果のグラフをユーザ端末に対して出力する
   ことを特徴とする商品配置立案システム。
5. 請求項４に記載の商品配置立案システムであって、
   前記制御部は、前記費用対効果のグラフとして、効果の収支、配置変更作業時間及び出荷作業削減時間を出力する
   ことを特徴とする商品配置立案システム。
6. 物流倉庫における商品配置立案方法であって、
   前記物流倉庫内の商品配置データに基づいて商品の配置変更案を生成する第１のステップと、
   過去の商品出荷に係る作業指示データに対して前記商品の出荷頻度予測を反映した第１の仮想作業指示データ及び前記商品の配置変更案を反映した商品配置での第２の仮想作業指示データを生成する第２のステップと、
   前記第１の仮想作業指示データ及び前記第２の仮想作業指示データそれぞれに対する出荷作業時間の予測に基づいて当該出荷作業時間の削減予測値を算出する第３のステップと、
   前記商品の配置変更案に伴う配置変更作業時間を算出する第４のステップと、
   前記出荷作業時間の削減予測値から前記配置変更作業時間を引き算した差分を求め、当該差分が正である所定の閾値以上を満足する場合には前記商品の配置変更案を採用し、満足しない場合には前記商品の配置変更案を見直して前記第１から前記第４のステップを再実行させる第５のステップと
   を有する商品配置立案方法。
7. 請求項６に記載の商品配置立案方法であって、
   前記第２のステップでは、前記商品の出荷頻度予測を、ユーザから受け付けた当該出荷頻度予測の入力または過去の作業実績データに基づいて行う
   ことを特徴とする商品配置立案方法。
8. 請求項６または７に記載の商品配置立案方法であって、
   前記第４のステップでは、前記配置変更作業時間を配置変更実績データに基づいて算出する際に、前記配置変更案に係る商品の重量、サイズ、在庫量及び移動距離を変数として考慮に入れる
   ことを特徴とする商品配置立案方法。
9. 請求項６から８のいずれか１項に記載の商品配置立案方法であって、
   前記第５のステップで採用した１以上の前記商品の配置変更案及び当該配置変更案により得られる費用対効果のグラフをユーザに対して提示する第６のステップ
   を有する商品配置立案方法。
10. 請求項９に記載の商品配置立案方法であって、
    前記第６のステップでは、前記費用対効果のグラフとして、効果の収支、配置変更作業時間及び出荷作業削減時間を提示する
    ことを特徴とする商品配置立案方法。

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