JP2023089713A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】適切な作業計画を策定することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びシステムを提供する。
【解決手段】上位管理装置１は、通信インタフェース１５と、プロセッサ１１と、を備える。通信インタフェース１５は、外部装置とデータを送受信する。プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて外部装置からオーダーリストを取得し、オーダーリストに基づいて、物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成し、物品に関する物品データと物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、ピッキング手段毎にピッキング手段がリストに含まれるピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出し、確率分布に基づいて、ピッキング手段にリストに含まれるピッキング作業を割り付ける。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びシステムに関する。

近年、自動搬送車を用いて物品を格納する棚を複数のピッキングステーションに搬送するシステムが提供されている。各ピッキングステーションでは、係員又はロボットなどのピッキング手段が自動搬送車によって搬送された棚から物品をピッキングする。

そのようなシステムでは、ピッキング手段がピッキングに要する時間（処理時間）を予測して、スループットが最適化されるように作業計画を策定するものがある。

しかしながら、処理時間はバラつくため、予測された処理時間が実際の処理時間と乖離することがある。
そのため、従来、システムは、作業計画通りにピッキング作業を進めてもスループットが最適化されないことがある。

特開２０１８－１６５９５２号公報

上記の課題を解決するため、適切な作業計画を策定することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びシステムを提供する。

実施形態によれば、情報処理装置は、インタフェースと、プロセッサと、を備える。インタフェースは、外部装置とデータを送受信する。プロセッサは、前記インタフェースを通じて前記外部装置からオーダーリストを取得し、前記オーダーリストに基づいて、物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成し、前記物品に関する物品データと前記物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、前記ピッキング手段毎に前記ピッキング手段が前記リストに含まれる前記ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出し、前記確率分布に基づいて、前記ピッキング手段に前記リストに含まれる前記ピッキング作業を割り付ける。

図１は、実施形態に係るピッキングシステムの構成例を概念的に示す図である。 図２は、実施形態に係るピッキングシステムの構成例を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る上位管理装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、実施形態に係るＡＧＶの構成例を示すブロック図である。 図５は、実施形態に係る確率分布の例を示すグラフである。 図６は、実施形態に係る上位管理装置の動作例を示す図である。 図７は、実施形態に係る上位管理装置の動作例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。
実施形態に係るピッキングシステムは、物流システムなどにおいて棚から物品をピッキングする。ピッキングシステムは、自動搬送車（Automated Guided Vehicle（ＡＧＶ））を用いて棚をピッキングステーションに搬送する。ピッキングシステムは、ピッキングステーションにおいて棚から物品をピッキングする。ピッキングシステムは、係員又はロボットなどのピッキング手段に棚から物品をピッキングさせる。たとえば、ピッキングシステムは、物流センタ又は倉庫などで用いられる。

図１は、実施形態に係るピッキングシステム１００の構成例を概念的に示す図である。また、図２は、ピッキングシステム１００の構成例を示すブロック図である。
図１及び図２が示すように、ピッキングシステム１００は、複数（ここでは、３個）のピッキングステーションＰ、上位管理装置１、ネットワーク２、ＡＧＶ７及びＡＧＶ棚８などを備える。ピッキングステーションＰは、トレイ１０、作業管理部１１２及びピッキング手段１１３などを備える。ネットワーク２は、上位管理装置１、ＡＧＶ７及び作業管理部１１２に接続する。

上位管理装置１（情報処理装置）は、倉庫管理システム（WMS：Warehouse Management System）と呼ばれ、１又は複数のコンピュータで実現可能である。上位管理装置１は、倉庫内に保管される物品に関する物品管理情報などを記憶する。物品管理情報は、各ＡＧＶ棚８が格納する物品及びＡＧＶ棚８における物品の位置などを示す。

上位管理装置１は、外部装置からピッキングする物品を示すオーダーリストを取得する。上位管理装置１は、オーダーリストに基づいて、ＡＧＶ棚８を各ピッキングステーションＰに搬送する。上位管理装置１については、後に詳述する。

ネットワーク２は、上位管理装置１、ＡＧＶ７及び作業管理部１１２の間の通信を中継する。たとえば、ネットワーク２は、ＬＡＮ（local area network）である。ＡＧＶ７は、ネットワーク２に無線で接続するものであってもよい。

ＡＧＶ７は、ＡＧＶ棚８をピッキングステーションＰに搬送する。ＡＧＶ７は、上位管理装置１又は作業管理部１１２からの制御信号などに基づき動作する。例えば、ＡＧＶ７は、指定された積み込み位置へ向かって走行し、指定された積み込み位置のＡＧＶ棚８を持ち上げる。ＡＧＶ７は、指定された積み降ろし位置へ向かって走行し、指定された積み降ろし位置でＡＧＶ棚８を降ろす。

ＡＧＶ棚８は、物品保管エリアに配置されている。ＡＧＶ棚８は、物品を格納する棚である。例えば、ＡＧＶ棚８は、四本の支柱で直立する。ＡＧＶ棚８の棚下の高さは（床面から棚底までの高さ）、ＡＧＶ７の高さよりも高い。これにより、ＡＧＶ７は、ＡＧＶ棚８の棚下に潜り込むことができる。棚下に潜り込んだＡＧＶ７は、プッシャーにより床面から支柱の先端が数センチ離れる程度にＡＧＶ棚８を持ち上げて、ＡＧＶ棚８を持ち上げた状態で走行する。このようにしてＡＧＶ７は、ＡＧＶ棚８を搬送する。

また、ＡＧＶ棚８には、固定式カメラ又は移動式カメラ等で読み取り可能な棚識別情報が貼り付けられてもよい。物品にも、固定式カメラ又は移動式カメラ等で読み取り可能な物品識別情報が貼り付けられてもよい。例えば、棚識別情報及び物品識別情報は、バーコードや二次元コードである。なお、ピッキングシステム１００は、固定式カメラ又は移動式カメラとは別に、棚識別情報及び物品識別情報を読み取る複数のリーダを備えてもよい。

ピッキングステーションＰは、出庫作業エリアに配置されている。ピッキングステーションＰは、ＡＧＶ７により搬送されたＡＧＶ棚８を受け入れる。ピッキングステーションＰは、受け入れたＡＧＶ棚８から物品をピッキングする。ピッキングステーションＰは、ピッキングされた物品をトレイ１０に投入する。

作業管理部１１２は、ピッキングステーションＰでのピッキング作業を管理する。たとえば、作業管理部１１２は、表示部及び操作部などを備える。作業管理部１１２は、上位管理装置１からの制御に従って、ピッキングする物品を示す情報を表示部に表示する。また、作業管理部１１２は、ピッキング手段１１３としての係員から、ピッキングが完了した物品を示す操作の入力を受け付ける。作業管理部１１２は、入力された操作を示す情報を上位管理装置１に送信する。

たとえば、作業管理部１１２は、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ又はタブレットＰＣなどである。

ピッキング手段１１３は、上位管理装置１からの指示に従ってＡＧＶ棚８から物品を把持する。ピッキング手段１１３は、作業者又はピッキングロボットである。作業者としてのピッキング手段１１３は、作業管理部１１２に表示される物品を目視で確認して物品をピッキングする。ピッキング手段１１３は、ピッキングされた物品をトレイ１０に投入する。ピッキング手段１１３は、物品をトレイ１０に投入すると、ピッキングが完了した物品を示す操作を作業管理部１１２に入力する。

トレイ１０に必要な物品が投入されると、トレイ１０は、ピッキングステーションＰから排出される。排出されたトレイ１０は、出庫作業エリアの後の工程に送られ、トレイ１０に投入された物品の梱包、仕分け、荷積みなどが行われる。

トレイ１０がピッキングステーションＰから排出されると、新たに空のトレイ１０が補充される。

また、ピッキング手段１１３がピッキングロボットである場合、ピッキングステーションＰは、作業管理部１１２を備えなくともよい。
また、ピッキングステーションＰは、ピッキング手段１１３として、係員及びピッキングロボットの両者を有するものであってもよい。
ここでは、ピッキング手段１１３は、作業者であるものとする。

次に、上位管理装置１について説明する。
図３は、実施形態に係る上位管理装置１の構成例を示すブロック図である。
上位管理装置１は、プロセッサ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、補助記憶デバイス１４、及び通信インタフェース１５などを備える。

プロセッサ１１と、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、補助記憶デバイス１４、及び通信インタフェース１５とは、データバス又はインタフェースなどを介して互いに接続する。

プロセッサ１１（第２のプロセッサ）は、上位管理装置１全体の動作を制御する機能を有する。プロセッサ１１は、内部キャッシュ及び各種のインタフェースなどを備えてもよい。プロセッサ１１は、内部メモリ、ＲＯＭ１２又は補助記憶デバイス１４が予め記憶するプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。

たとえば、プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。なお、プロセッサ１１は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアにより実現されてもよい。

ＲＯＭ１２は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であり、上記のプログラムを記憶する。また、ＲＯＭ１２は、プロセッサ１１が各種の処理を行う上で使用するデータ又は各種の設定値などを記憶する。ＲＡＭ１３は、データの読み書きに用いられるメモリである。

ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶しておく、いわゆるワークエリアなどとして利用される。

補助記憶デバイス１４は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であり、上記のプログラムを記憶する場合もある。また、補助記憶デバイス１４は、プロセッサ１１が各種の処理を行う上で使用するデータ、プロセッサ１１での処理によって生成されたデータ又は各種の設定値などを保存する。

補助記憶デバイス１４（記憶部）は、各ＡＧＶ棚８が格納する物品及びＡＧＶ棚８における物品の位置を示す物品管理情報を予め格納する。たとえば、物品管理情報は、ＡＧＶ棚８を示す棚コードとＡＧＶ棚８が格納する物品を示す物品コードと物品の位置とを対応付けて格納する。

なお、ＲＯＭ１２又は補助記憶デバイス１４に上記のプログラムが記憶された状態で、上位管理装置１が譲渡されてもよいし、上記のプログラムを記憶しない状態で、上位管理装置１が譲渡されてもよい。後者の場合、上位管理装置１は、光ディスク又は半導体メモリのようなリムーバブルな記憶媒体に記憶された上記のプログラムを読み取り、読み取ったプログラムを補助記憶デバイス１４へ書き込む。又は、上位管理装置１は、ネットワークなどを介して上記のプログラムをダウンロードし、ダウンロードしたプログラムを補助記憶デバイス１４へ書き込む。

通信インタフェース１５（インタフェース、第２のインタフェース）は、種々の装置とデータを送受信するためのインタフェースである。通信インタフェース１５は、ＡＧＶ７及び作業管理部１１２などに接続する。また、通信インタフェース１５は、外部装置などからオーダーリストなどを取得する。たとえば、通信インタフェース１５は、ＬＡＮ接続などをサポートする。また、通信インタフェース１５は、外部装置とテータを送受信するためのインタフェースと、ＡＧＶ７とデータを送受信するためのインタフェースと、作業管理部１１２とデータを送受信するためのインタフェースと、から構成されてもよい。

次に、ＡＧＶ７について説明する。
図４は、実施形態に係るＡＧＶ７の構成例を示すブロック図である。
ＡＧＶ７は、プロセッサ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、補助記憶デバイス７４、通信インタフェース７５、駆動部７６、センサ７７、バッテリー７８、充電機構７９、及びタイヤ７０などを備える。

プロセッサ７１（第１のプロセッサ）は、ＡＧＶ７全体の動作を制御する機能を有する。プロセッサ７１は、内部キャッシュ及び各種のインタフェースなどを備えてもよい。プロセッサ７１は、内部メモリ、ＲＯＭ７２又は補助記憶デバイス７４が予め記憶するプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。

たとえば、プロセッサ７１は、ＣＰＵである。なお、プロセッサ７１は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、又はＦＰＧＡ等のハードウェアにより実現されてもよい。

プロセッサ７１は、加速、減速、停止、方向転換、及びＡＧＶ棚８の積み降ろし等の動作に必要な演算及び制御などの処理を行う。プロセッサ７１は、上位管理装置１又は作業管理部１１２などからの制御信号に基づき、ＲＯＭ７２等に記憶されたプログラムを実行することにより、駆動信号を生成し各部に出力する。

例えば、上位管理装置１又は作業管理部１１２は、ＡＧＶ７を現在位置から第１の位置（目的のＡＧＶ棚８の位置）へ移動させて第１の位置から第２の位置（目的のピッキングステーションＰの位置）へ移動させる制御信号を送信する。また、上位管理装置１又は作業管理部１１２は、ＡＧＶ７を第２の位置から第１の位置へ移動させる制御信号を送信する。ＡＧＶ７のプロセッサ７１は、上位管理装置１又は作業管理部１１２から送信される制御信号に応じた駆動信号を出力する。これにより、ＡＧＶ７は、現在位置から第１の位置へ移動し、第１の位置から第２の位置へ移動し、第２の位置から第１の位置へ移動する。また、プロセッサ７１は、上位管理装置１又は作業管理部１１２から送信される制御信号に含まれるＡＧＶ棚８の積み降ろし指示に応じた駆動信号を出力する。これにより、ＡＧＶ７は、プッシャーによりＡＧＶ棚８を持ち上げたり、持ち上げたＡＧＶ棚８を降ろしたりする。

ＲＯＭ７２は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であり、上記のプログラムを記憶する。また、ＲＯＭ７２は、プロセッサ７１が各種の処理を行う上で使用するデータ又は各種の設定値などを記憶する。ＲＡＭ７３は、データの読み書きに用いられるメモリである。ＲＡＭ７３は、プロセッサ７１が各種の処理を行う上で一時的に使用するデータを記憶しておく、いわゆるワークエリアなどとして利用される。

補助記憶デバイス７４は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であり、上記のプログラムを記憶する場合もある。また、補助記憶デバイス７４は、プロセッサ７１が各種の処理を行う上で使用するデータ、プロセッサ７１での処理によって生成されたデータ又は各種の設定値などを保存する。

通信インタフェース７５（第１のインタフェース）は、無線ＬＡＮアクセスポイントなどを通じて上位管理装置１又は作業管理部１１２などとデータを送受信するインタフェースである。たとえば、通信インタフェース７５は、無線ＬＡＮ接続をサポートする。

駆動部７６は、モータ等であり、プロセッサ７１から出力される駆動信号に基づきモータを回転又は停止する。モータの動力は、タイヤ７０に伝達され、操舵機構に伝達される。このようなモータからの動力により、ＡＧＶ７は、目的位置へ移動する。駆動部７６は、ＡＧＶ７及びＡＧＶ棚８を搬送する搬送機構として機能する。

また、ＡＧＶ７がＡＧＶ棚８下に潜り込んだ状態で、駆動部７６は、プロセッサ７１から出力される駆動信号に基づきモータを回転（順回転）する。このモータからの動力によりプッシャーが上昇しＡＧＶ棚８が持ち上げられる。また、ＡＧＶ７が目的位置に到達した後、駆動部７６は、プロセッサ７１から出力される駆動信号に基づきモータを回転（逆回転）する。このモータからの動力によりプッシャーが下降しＡＧＶ棚８が床面に降ろされる。

センサ７７は、複数の反射センサである。各反射センサは、ＡＧＶ７の周囲に取り付けられる。各反射センサは、レーザ光を照射し、レーザ光を照射してからレーザ光が物体で反射して戻るまでの時間を検出し、検出された時間に基づき物体までの距離を検知し、検知信号をプロセッサ７１へ通知する。プロセッサ７１は、センサ７７からの検知信号に基づき、ＡＧＶ７の走行を制御する制御信号を出力する。例えば、プロセッサ７１は、センサ７７からの検知信号に基づき、物体への衝突を回避する減速又は停止等の制御信号を出力する。なお、センサ７７以外に、カメラを備え、カメラが、周辺を撮影し撮影画像をプロセッサ７１へ出力してもよい。この場合、プロセッサ７１は、撮影画像を解析し、物体への衝突を回避する減速又は停止等の制御信号を出力する。

バッテリー７８は、駆動部７６等に必要な電力を供給する。充電機構７９は、充電ステーションとバッテリー７８とを接続する機構であり、バッテリー７８は、充電機構７９を介して充電ステーションなどから供給される電力により充電される。

次に、上位管理装置１が実現する機能について説明する。プロセッサ１１が実現する機能は、プロセッサ１１が内部メモリ、ＲＯＭ１２又は補助記憶デバイス１４などに格納されるプログラムを実行することで実現される。

まず、プロセッサ１１は、ピッキングする物品を示すオーダーリストを取得する機能を有する。
プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて外部装置などからオーダーリストを取得する。また、プロセッサ１１は、操作部などを通じてオーダーの入力を受け付けるものであってもよい。

たとえば、オーダーリストは、ピッキングする物品と当該物品の配送先などとを対応付けるオーダーから構成される。ここでは、オーダーリストは、複数のオーダーから構成される。たとえば、オーダーは、注文伝票などである。
また、プロセッサ１１は、オーダーに基づいてピッキング作業のピッキング作業リストを生成する機能を有する。
ピッキング作業は、一度のＡＧＶ棚８の呼び出しで同時にピッキング可能な作業のまとまりである。

たとえば、プロセッサ１１は、あるオーダーと他のオーダーとが同一のＡＧＶ棚８に格納される物品を示す場合、２つのオーダーを１つのピッキング作業にまとめる。また、プロセッサ１１は、１つのオーダーを１つのピッキング作業としてもよい。また、オーダーが複数の物品を示す場合、プロセッサ１１は、当該オーダーの物品ごとに、ピッキング作業を生成してもよい。

ここでは、プロセッサ１１は、ピッキング作業リストとして、作業ａ乃至ｃを示すピッキング作業リストを生成したものとする。

ピッキング作業リストを生成すると、プロセッサ１１は、物品管理情報などに基づいて、ピッキング作業と、当該ピッキング作業の物品を格納するＡＧＶ棚８と、を紐付ける。

また、プロセッサ１１は、各ピッキング手段１１３が各ピッキング作業を処理する時間（処理時間）に関する確率分布を算出する機能を有する。

プロセッサ１１は、ピッキング作業の物品に関する物品データとピッキング手段１１３に関する属性データとに基づいて当該ピッキング手段１１３が当該ピッキング作業を処理する処理時間に関する確率分布を算出する。

たとえば、物品データは、物品の種別を識別する物品ＩＤ、ピッキングされる物品の個数、物品の形状、物品の材質、物品の重量、物品を格納するＡＧＶ棚８を識別する棚ＩＤ、ＡＧＶ棚８における物品の保管位置、などから構成される。

また、ピッキング手段１１３が作業者である場合、たとえば、属性データは、作業者を識別する作業者ＩＤ、年齢、性別、身長、運動経験、勤務年数、雇用形態、現時刻において作業者が勤務を開始してから経過した勤務継続時間、などから構成される。

また、ピッキング手段１１３がロボットである場合、たとえば、属性データは、ハンド機構、取扱可能重量などのスペックに関するデータである。

なお、物品データ及び属性データの構成は、特定の構成に限定されるものではない。

たとえば、補助記憶デバイス１４は、各物品の物品データ及び各ピッキング手段１１３の属性データを予め格納する。プロセッサ１１は、ピッキング作業の物品に関する物品データとピッキング手段１１３の属性データとを補助記憶デバイス１４から取得する。

また、プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて、ピッキング作業の物品に関する物品データとピッキング手段１１３の属性データとを上位管理装置１から取得するものであってもよい。

処理時間は、ピッキング手段１１３がピッキング作業を完了するまでに要する作業時間である。

処理時間に関する確率分布は、確率変数に対して処理時間が生じる確率密度を示した関数である。たとえば、確率分布は、正規分布又はガンマ分布などである。

図５は、プロセッサ１１が算出した確率分布の例を示す。図５では、横軸は、確率変数を示す。縦軸は、処理時間が生じる確率密度を示す。図５が示す例では、確率分布は、所定の値をピークに左右に広がる形状を有する。なお、「スコア」については、後述する。

たとえば、補助記憶デバイス１４は、物品データと属性データとを入力すると処理時間の確率分布を出力する予測モデルを予め格納する。たとえば、予測モデルは、確率分布関数を特定するパラメータ（平均値、分散など）を出力する。

たとえば、予測モデルは、ニューラルネットワーク（たとえば、制限ボルツマンマシン）から構成される。予測モデルは、ニューラルネットワークの入力層に物品データと属性データとを入力し、ニューラルネットワークの重み付け係数に基づく演算を行い、ニューラルネットワークの出力層から確率分布関数のパラメータを出力する。

たとえば、予測モデルの重み付け係数は、過去に行われたピッキング作業の作業ログ（教師データ）に基づく学習によって得られる。教師データは、作業ログを予測モデルに入力可能に整形して生成される。

教師データは、過去のピッキング作業における物品データ、属性データ、及び、過去のピッキング作業時にかかった実時間を含む。

予測モデルは、教師データにおける物品データ及び属性データの入力に対して教師データにおける処理時間の確率分布を出力するように学習されたモデルである。

プロセッサ１１は、予測モデルに物品データと属性データとを入力して処理時間の確率分布を算出する。

プロセッサ１１は、上記の通り、各ピッキング手段１１３が各ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出する。

ここでは、プロセッサ１１は、ピッキング手段１１３として、作業者Ａ乃至Ｃの処理時間の確率分布を算出する。即ち、プロセッサ１１は、各作業者Ａ乃至Ｃが各作業ａ乃至ｃを処理する処理時間の確率分布を算出する。

また、プロセッサ１１は、算出された処理時間の確率分布に基づいて、ピッキングステーションＰにピッキング作業を割り付ける機能を有する。
即ち、プロセッサ１１は、各ピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付ける。

たとえば、プロセッサ１１は、全体の処理時間（スループット）が最小になるように各ピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付ける。

たとえば、プロセッサ１１は、離散シミュレーションを用いてピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付ける。

具体的には、プロセッサ１１は、ピッキング手段１１３に対するピッキング作業の割り付けを示す作業シナリオを複数個生成する。プロセッサ１１は、所定の作業シナリオについて、各ピッキング作業の処理時間に関する確率分布に基づいて各ピッキング作業の処理時間を１つ以上サンプリングする。たとえば、プロセッサ１１は、サンプリングした複数の処理時間のうち、ピッキング作業にかかる最長の処理時間に基づいて、当該作業シナリオの処理時間を評価する。
プロセッサ１１は、各ピッキング作業の評価した処理時間に基づいて、当該作業シナリオのスループットを算出する。

プロセッサ１１は、各作業シナリオについて同様にスループットを算出する。
プロセッサ１１は、各種の制約条件などを満たしつつ、最もスループットが小さい作業シナリオに基づいてピッキングステーションＰにピッキング作業を割り付ける。たとえば、制約条件は、時間制約又はピッキングステーションＰ間での処理時間の平準化などである。

なお、プロセッサ１１は、スループットの値又は制約条件などに応じて、作業シナリオを修正又は追加してもよい。

図６は、プロセッサ１１は、ピッキング手段１１３としての作業者Ａ乃至Ｃにピッキング作業としての作業ａ乃至ｃを割り付ける動作例を示す。

図６は、各作業者Ａ乃至Ｃが各作業ａ乃至ｃを処理する処理時間の確率分布を示す。

まず、割り付けが最適化されていない割付例（例（ａ））について説明する。

例（ａ）は、作業者Ａ乃至Ｃに作業ａ乃至ｃを順に割り付けた例である。即ち、作業者Ａには、作業ａが割り付けられている。また、作業者Ｂには、作業ｂが割り付けられている。作業者Ｃには、作業ｃが割り付けられている。

例（ａ）では、プロセッサ１１は、作業者Ａが作業ａを処理する処理時間として、作業者Ａ及び作業ａの確率分布から７．５をサンプリングする。プロセッサ１１は、作業者Ｂが作業ｂを処理する処理時間として、作業者Ｂ及び作業ｂの確率分布から５．２をサンプリングする。プロセッサ１１は、作業者Ｃが作業ｃを処理する処理時間として、作業者Ｃ及び作業ｃの確率分布から７．８をサンプリングする。
従って、例（ａ）では、スループットは、７．８（７．５、５．２及び７．８で最も遅い値）である。

次に、割り付けが最適化された割付例（例（ｂ））について説明する。

例（ｂ）では、スループットが最小になるように作業者Ａ乃至Ｃに作業ａ乃至ｃが割り付けられている。作業者Ａには、作業ｃが割り付けられている。また、作業者Ｂには、作業ａが割り付けられている。作業者Ｃには、作業ｂが割り付けられている。

例（ｂ）では、プロセッサ１１は、作業者Ａが作業ｃを処理する処理時間として、作業者Ａ及び作業ｃの確率分布から２．３をサンプリングする。プロセッサ１１は、作業者Ｂが作業ａを処理する処理時間として、作業者Ｂ及び作業ａの確率分布から２．６をサンプリングする。プロセッサ１１は、作業者Ｃが作業ｂを処理する処理時間として、作業者Ｃ及び作業ｂの確率分布から２．５をサンプリングする。
従って、例（ｂ）では、スループットは、２．６（２．３、２．６及び２．５で最も遅い値）である。

また、プロセッサ１１は、ピッキング作業の割り付けに従って各ピッキングステーションＰのピッキング手段１１３にピッキング作業を処理させる機能を有する。

ここでは、所定のピッキングステーションＰについて説明する。
プロセッサ１１は、当該ピッキングステーションＰ（当該ピッキングステーションＰのピッキング手段）に割り付けられたピッキング作業を取得する。ピッキング作業を取得すると、プロセッサ１１は、ピッキング作業に紐付いたＡＧＶ棚８を選択する。ＡＧＶ棚８を選択すると、プロセッサ１１は、選択されたＡＧＶ棚８をピッキングステーションＰに搬送する。

たとえば、プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて、ＡＧＶ７の１つに、選択されたＡＧＶ棚８に移動するように制御信号を送信する。

ＡＧＶ７が制御信号に従って当該ＡＧＶ棚８の下に移動すると、プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて、当該ＡＧＶ７に当該ＡＧＶ棚８を持ち上げるように制御信号を送信する。

ＡＧＶ７が制御信号に従って当該ＡＧＶ棚８を持ち上げると、プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を通じて、当該ＡＧＶ７にピッキングステーションＰに移動するように制御信号を送信する。

ＡＧＶ７が制御信号に従ってピッキングステーションＰに移動すると、プロセッサ１１は、ピッキング手段１１３にピッキング作業を実行させる。即ち、プロセッサ１１は、ピッキング作業が示す物品を作業管理部１１２に表示する。

ここで、ピッキング手段１１３は、作業管理部１１２に表示される物品を当該ＡＧＶ棚８からピッキングする。ピッキング手段１１３は、ピッキングされた物品をピッキング作業に対応するトレイ１０に投入する。

物品のピッキングが完了すると、プロセッサ１１は、ピッキング作業に関する作業ログを生成する。たとえば、作業ログは、ピッキングされた物品の物品データ、ピッキング手段１１３の属性データ、及び、処理時間などを含む。

作業ログを生成すると、プロセッサ１１は、作業ログを整形する。作業ログを整形すると、プロセッサ１１は、次のピッキング作業について同様にピッキングステーションＰに物品をピッキングさせる。プロセッサ１１は、各ピッキング作業について同様に動作する。

また、プロセッサ１１は、各ピッキングステーションに同様に同時並行で物品をピッキングさせる。

また、プロセッサ１１は、所定の条件（更新条件）が充足すると、予測モデルを更新する機能を有する。

プロセッサ１１は、ピッキング作業が完了すると、ピッキング手段１１３がピッキング作業を実際に処理した処理時間（実処理時間）を取得する。実処理時間を取得すると、プロセッサ１１は、所定のアルゴリズムに従って、実処理時間と確率分布とのズレを示すスコアを算出する。

図５が示すように、プロセッサ１１は、実処理時間に応じてスコアを算出する。
たとえば、プロセッサ１１は、実処理時間と確率分布の平均値とが一致すると、スコアとして「１．００」を算出する。また、プロセッサ１１は、実処理時間が確率分布の下側（又は、上側）の５％である場合、スコアとして「０．１０」を算出する。

スコアを算出すると、プロセッサ１１は、スコアが所定の閾値以下であるかを判定する。スコアが所定の閾値以下であると判定すると、プロセッサ１１は、整形されたデータに基づいて予測モデルを更新する。

なお、プロセッサ１１は、スコアが所定の閾値以下となった回数が所定の閾値を超えた場合、予測モデルを更新してもよい。

また、プロセッサ１１は、いずれかのピッキング手段１１３においてスコアが所定の閾値以下である場合に、予測モデルを更新してもよい。また、プロセッサ１１は、所定の個数以上のピッキング手段１１３においてスコアが所定の閾値を超えた場合に、予測モデルを更新してもよい。

また、プロセッサ１１は、割り込みのピッキング作業又は事故などの異常が生じた場合には、予測モデルを更新しなくともよい。たとえば、プロセッサ１１は、ピッキングステーションＰに設置されているカメラなどから異常が生じたかを判定する。プロセッサ１１は、異常が生じた場合には、予測モデルを更新しない、又は、スコアが所定の閾値以下となった回数をカウントアップしない。これにより、プロセッサ１１は、異常があった場合の処理時間を更新に用いないことで、不必要な予測モデルの更新を防止する。

また、プロセッサ１１は、所定の時間が経過するごとに予測モデルを更新してもよい。また、プロセッサ１１は、所定の個数のピッキング作業を処理するごとに予測モデルを更新してもよい。また、プロセッサ１１は、オペレータの操作に従って予測モデルを更新してもよい。

次に、上位管理装置１の動作例について説明する。
図７は、上位管理装置１の動作例について説明するためのフローチャートである。

まず、上位管理装置１のプロセッサ１１は、オーダーリストを取得する（Ｓ１１）。オーダーリストを取得すると、プロセッサ１１は、オーダーリストに基づいてピッキング作業を示すピッキング作業リストを生成する（Ｓ１２）。

ピッキング作業リストを生成すると、プロセッサ１１は、ピッキング作業とＡＧＶ棚８とを紐付ける（Ｓ１３）。ピッキング作業とＡＧＶ棚８とを紐付けると、プロセッサ１１は、作業ログなどに基づいて予測モデルを更新する（Ｓ１４）。

予測モデルを更新すると、プロセッサ１１は、各ピッキング手段１１３が各ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出する（Ｓ１５）。確率分布を算出すると、プロセッサ１１は、確率分布に基づいて、シミュレーションを行う（Ｓ１６）。シミュレーションを行うと、プロセッサ１１は、シミュレーションの結果に基づいて、各ピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付ける（Ｓ１７）。

各ピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付けると、プロセッサ１１は、割り付けに従って、ＡＧＶ棚８をピッキングステーションＰに呼び出す（Ｓ１８）。ＡＧＶ棚８をピッキングステーションＰに呼び出すと、プロセッサ１１は、ピッキング手段１１３に物品をピッキングさせる（Ｓ１９）。

ピッキング手段１１３に物品をピッキングさせると、プロセッサ１１は、作業ログを生成する（Ｓ２０）。作業ログを生成すると、プロセッサ１１は、作業ログを整形する（Ｓ２１）。

作業ログを整形すると、プロセッサ１１は、更新条件が充足したかを判定する（Ｓ２２）。更新条件が充足したと判定すると（Ｓ２２、ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、Ｓ１４に戻る。

更新条件が充足していないと判定すると（Ｓ２２、ＮＯ）、プロセッサ１１は、未処理のピッキング作業があるかを判定する（Ｓ２３）。未処理のピッキング作業があると判定すると（Ｓ２３、ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、Ｓ１８に戻る。

未処理のピッキング作業がないと判定すると（Ｓ２３、ＮＯ）、プロセッサ１１は、動作を終了する。

なお、プロセッサ１１は、Ｓ１８乃至Ｓ２２をピッキングステーションＰごとに平行して実行してもよい。

また、プロセッサ１１は、ＡＧＶ７がＡＧＶ棚８をピッキングステーションＰに搬送する搬送時間の確率分布を算出してもよい。たとえば、補助記憶デバイス１４は、ＡＧＶ７に関するＡＧＶデータを入力すると搬送時間の確率分布を出力するモデルを予め格納する。

たとえば、ＡＧＶデータは、ＡＧＶ７（又はＡＧＶ７の種類）を識別する機器ＩＤ、使用年数、充電率、状態（待機、使用中又は帰還途中など）、ＡＧＶ７の位置、搬送するＡＧＶ棚８の位置などを備える。

プロセッサ１１は、ＡＧＶデータをモデルに入力して搬送時間の確率分布を算出する。
プロセッサ１１は、搬送時間の確率分布にさらに基づいてピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付けてもよい。

また、プロセッサ１１は、搬送時間の確率分布に基づいて、各ＡＧＶ７に、当該ＡＧＶ７に搬送されるＡＧＶ棚８を割り付けてもよい。

また、ピッキング手段１１３がロボットである場合、プロセッサ１１は、ピッキングの成功確率（ピッキング手段１１３が物品を落とさずにトレイ１０に投入できる確率）の分布を算出してもよい。プロセッサ１１は、成功確率の分布にさらに基づいてピッキング手段１１３にピッキング作業を割り付けてもよい。

また、補助記憶デバイス１４は、ピッキング手段１１３ごとに予測モデルを格納してもよい。この場合、プロセッサ１１は、物品データを所定のピッキング手段１１３の予測モデルに入力して当該ピッキング手段１１３の処理時間の確率分布を算出してもよい。また、プロセッサ１１は、所定のピッキング手段１１３に類似するピッキング手段１１３の予測モデルを初期として当該所定のピッキング手段１１３の予測モデルを学習してもよい。

また、予測モデルは、一般化線型モデルであってもよい。

また、プロセッサ１１は、ＡＧＶ棚８の呼び出しの干渉又はピッキングステーションＰでの待ち時間の発生を避けるため、当該ピッキングステーションＰでの作業進捗などに応じて当該ピッキングステーションＰのピッキング作業の順序を変更してもよい。

また、プロセッサ１１は、ＡＧＶ棚８の呼び出しを行っていないピッキング作業をピッキングステーションＰ間で割り付けを変更してもよい。

また、プロセッサ１１は、不確かさを持つシステムに対し直接最適化解を求める確率計画法を実行してもよい。このとき、プロセッサ１１は、算出された確率分布を最適化問題の定式化中の変数の分布として問題を解いてもよい。

また、ピッキングシステム１００は、入庫のためのステーションを備え、入庫作業を行ってもよい。この場合、プロセッサ１１は、出庫作業と同様に、各作業者の物品補充作業の処理能力に関する確率分布を算出し、確率分布に基づいて入庫作業をステーションに割り付けてもよい。また、ピッキングシステム１００は、入庫作業としてトレイ又は段ボール箱などから物品をＡＧＶ棚８に投入するものであってもよい。

また、プロセッサ１１は、過去の出荷実績に、曜日、季節イベント、統計量などの情報を付与したデータから、将来の物品出荷数に関する確率分布を算出してもよい。プロセッサ１１は、算出される確率分布から、シミュレーション系内の物品在庫数の変化を確率的にとらえ、これを基に倉庫内の物品在庫数や補充タイミングに関する計画を決定してもよい。

上位管理装置１の機能は、倉庫運用管理システム（WES：Warehouse Execution System）又は倉庫制御システム（WCS：Warehouse Control System）で実現されるものであってもよい。

以上のように構成されたピッキングシステムは、ピッキング手段がピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出する。ピッキングシステムは、確率分布に基づいて、ピッキング手段にピッキング作業を割り付ける。その結果、ピッキングシステムは、処理時間のバラツキを考慮した作業計画を立案することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…上位管理装置、２…ネットワーク、７…ＡＧＶ、８…ＡＧＶ棚、１０…トレイ、１１…プロセッサ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…補助記憶デバイス、１５…通信インタフェース、７０…タイヤ、７１…プロセッサ、７２…ＲＯＭ、７３…ＲＡＭ、７４…補助記憶デバイス、７５…通信インタフェース、７６…駆動部、７７…センサ、７８…バッテリー、７９…充電機構、１００…ピッキングシステム、１１２…作業管理部、１１３…ピッキング手段。

Claims (13)

1. 外部装置とデータを送受信するインタフェースと、
   前記インタフェースを通じて前記外部装置からオーダーリストを取得し、
   前記オーダーリストに基づいて、物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成し、
   前記物品に関する物品データと前記物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、前記ピッキング手段毎に前記ピッキング手段が前記リストに含まれる前記ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出し、
   前記確率分布に基づいて、前記ピッキング手段に前記リストに含まれる前記ピッキング作業を割り付ける、
   プロセッサと、
   を備える情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記確率分布に基づいて所定の確率で前記ピッキング作業が収まる前記処理時間を算出し、
   算出された前記処理時間に基づいて、前記ピッキング手段に前記ピッキング作業を割り付ける、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記物品データと前記属性データとを入力すると前記確率分布を出力するモデルを格納する記憶部を備え、
   前記プロセッサは、前記モデルに前記物品データと前記属性データとを入力して前記確率分布を算出する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記モデルは、ニューラルネットワークの入力層に入力された前記物品データと前記属性データと、に対して、前記ニューラルネットワークの重み付け係数に基づく演算を行い、前記ニューラルネットワークの出力層から前記確率分布を出力するように、前記プロセッサに機能させるためのモデルであって、
   前記重み付け係数は、前記物品データと前記属性データと前記確率分布とを教師データとした学習によって得られる、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記プロセッサは、所定の更新条件が充足すると、前記モデルを更新する、
   請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記プロセッサは、前記ピッキング手段が前記ピッキング手段に割り付けられた前記ピッキング作業を実際に処理した実処理時間に基づく前記更新条件が充足すると、前記モデルを更新する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記プロセッサは、
   前記確率分布と前記実処理時間とのずれに関するスコアを算出し、
   前記スコアに基づく前記更新条件が充足すると、前記モデルを更新する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記物品データは、前記物品の種別を識別する物品ＩＤ、ピッキングされる前記物品の個数、前記物品の形状、前記物品の材質、前記物品の重量、前記物品を格納する棚を識別する棚ＩＤ、又は、前記棚における前記物品の保管位置の少なくとも１つから構成される、
   請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記ピッキング手段は、作業者であり、
   前記属性データは、前記作業者を識別する作業者ＩＤ、年齢、性別、身長、運動経験、勤務年数、雇用形態、又は、現時刻において前記作業者が勤務を開始してから経過した勤務継続時間の少なくとも１つから構成される、
   請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記物品は、自動搬送車によって搬送される棚に格納される、
    請求項１乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置。
11. プロセッサによって実行される情報処理方法であって、
    オーダーリストを取得し、
    オーダーリストに基づいて、物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成し、
    前記物品に関する物品データと前記物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、前記ピッキング手段毎に前記ピッキング手段が前記リストに含まれる前記ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出し、
    前記確率分布に基づいて、前記ピッキング手段に前記リストに含まれる前記ピッキング作業を割り付ける、
    情報処理方法。
12. プロセッサによって実行されるプログラムであって、
    前記プロセッサに、
    オーダーリストを取得する機能と、
    オーダーリストに基づいて、物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成する機能と、
    前記物品に関する物品データと前記物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、前記ピッキング手段毎に前記ピッキング手段が前記リストに含まれる前記ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出する機能と、
    前記確率分布に基づいて、前記ピッキング手段に前記リストに含まれる前記ピッキング作業を割り付ける機能と、
    を実現させるプログラム。
13. 情報処理装置と自動搬送車とを備えるシステムであって、
    前記自動搬送車は、
    前記情報処理装置とデータを送受信する第１のインタフェースと、
    物品を格納する棚を搬送する搬送機構と、
    前記搬送機構を用いて、前記情報処理装置からの制御に従って、前記物品をピッキングするピッキング手段を備えるピッキングステーションに前記棚を搬送する第１のプロセッサと、
    を備え、
    前記情報処理装置は、
    外部装置及び前記自動搬送車とデータを送受信する第２のインタフェースと、
    前記第２のインタフェースを通じて前記外部装置からオーダーリストを取得し、
    前記オーダーリストに基づいて、前記物品をピッキングするピッキング作業のリストを生成し、
    前記物品に関する物品データと前記物品をピッキングするピッキング手段に関する属性データとに基づいて、前記ピッキング手段毎に前記ピッキング手段が前記リストに含まれる前記ピッキング作業を処理する処理時間の確率分布を算出し、
    前記確率分布に基づいて、前記ピッキング手段に前記リストに含まれる前記ピッキング作業を割り付け、
    前記第２のインタフェースを通じて、前記自動搬送車に、前記ピッキング手段を備える前記ピッキングステーションへ、前記ピッキング手段に割り付けられた前記ピッキング作業の前記物品を格納する前記棚を搬送させる、
    第２のプロセッサと、
    を備える、
    システム。

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