JP6877378B2 - 商品配置立案システム及び商品配置立案方法 - Google Patents
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Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
- 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、
商品出荷に係る過去の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、正または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。 - 請求項1に記載の商品配置立案システムであって、
前記作業計画生成部は、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。 - 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前記商品の重量、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。 - 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。 - 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。 - CPUが、プログラムで構成される、商品配置変更生成部、作業計画生成部、出荷作業時間予測部、配置変更作業時間予測部及び制御部を実行することで、物流倉庫における商品配置を立案する方法であって、
前記商品配置変更生成部が、ストレージ装置からまたはネットワークを介して取得する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、
前記作業計画生成部が、前記ストレージ装置からまたは前記ネットワークを介して取得する商品出荷に係る過去の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、
前記出荷作業時間予測部が、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、
前記配置変更作業時間予測部が、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、
前記制御部が、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、当該差分が正または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。 - 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あるいは前記ストレージ装置からまたは前記ネットワークを介して取得する過去の作業実績データに基づいて実行する
ことを特徴とする商品配置立案方法。 - 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前記ストレージ装置からまたは前記ネットワークを介して取得する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前記商品の重量、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。 - 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、
前記制御部が、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端末に出力する第6のステップ
を有する商品配置立案方法。 - 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が出力される
ことを特徴とする商品配置立案方法。
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