JP7291313B2 - 管理システム、管理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、物流施設における作業の生産性を比較、評価する技術に関する。

物流作業の合理化を図るシステムとして、例えば、特許文献１には、各種の倉庫、工場、配送センタ、港湾貨物施設等の物流施設において、現場作業員が行う入庫、検品、ピッキング、出庫等の作業別に時間や費用等を計測・換算して得られた作業履歴情報を管理活用するシステムが開示されている。
また、このような物流作業の中でも、倉庫におけるシステムとして、例えば、特許文献２に記載されたシステムがある。このシステムは、出荷オーダをデータベースに蓄積し、出荷アイテム、梱包単位（例えば、ケース又はピース）といった出荷作業要素毎に分類し、ピッキング、搬送、２次仕分の各作業時間の定量化解析を行い、出荷リードタイムが最小となる括りの組み合わせを求めることにより、出荷オーダの括りを決定する。

特許第６００７２８８号公報 特開２００２－１５４６１５号公報

しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、現場作業員毎に割り当てられた端末から取得した作業実績を中央システムで管理する。現場作業員は、作業完了毎に端末に対して作業実績の入力作業を行う必要があり、人為的なミスに対策ができなかった。また、他にも、作業実績を取得できる作業履歴情報は、現場作業員が実施するものに限られているため、ＡＧＶ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）等の自動設備に関する情報取得は、別途行う必要があった。
また、従来の出荷作業工程作成では、出荷オーダの括りの作業着手順序は検討されておらず、作業管理者が順序を決定していた。つまり、倉庫毎、作業管理者毎に異なる判断で作業順序が決定されており、工程別の評価が可能であったとしても、倉庫全体の効率を評価することは困難であった。

そこで、本発明は、作業管理者の判断によることなく倉庫リソースの最適化を図りながら自動的に物流施設内の工程計画を生成し、この工程計画に基づいた作業実績を、複数の物流施設間で比較、検討することが可能な管理システム、管理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

本発明は、プロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部とを有し、複数の物流施設の作業実績を管理する管理システムであって、
前記記憶部は、物流施設情報と、複数の出荷オーダからなる出荷オーダ情報と、出荷のために必要な作業の工程に関する作業ネットワーク情報と、作業に利用できる複数のリソースに関するリソース情報と、前記物流施設毎の日々の作業実績データとを保持し、
前記プロセッサは、
前記出荷オーダ情報を取得すると、所定の条件及び前記作業ネットワーク情報に基づいて、対応する作業を複数のタスクに分類し、前記リソース情報に基づいて、前記タスク毎に、前記工程への前記リソースの割り当てを含む工程計画を、前記物流施設毎に生成する工程計画部と、
生成された前記工程計画に基づいて実行された前記作業実績データを前記物流施設毎に出力する出力部と、
を備えることを特徴とする管理システムを提供する。

本発明によれば、プロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部とを有し、複数の物流施設の作業実績を管理する管理システムは、前記記憶部が、物流施設情報と、複数の出荷オーダからなる出荷オーダ情報と、出荷のために必要な作業の工程に関する作業ネットワーク情報と、作業に利用できる複数のリソースに関するリソース情報と、前記物流施設毎の日々の作業実績データとを保持し、前記プロセッサが、前記出荷オーダ情報を取得すると、所定の条件及び前記作業ネットワーク情報に基づいて、対応する作業を複数のタスクに分類し、前記リソース情報に基づいて、前記タスク毎に、前記工程への前記リソースの割り当てを含む工程計画を、前記物流施設毎に生成し、生成された前記工程計画に基づいて実行された前記作業実績データを前記物流施設毎に出力する。

本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラム等の他のカテゴリであっても同様の作用、効果を奏する。

本発明によれば、倉庫リソースの最適化を図りながら、自動的に工程計画を生成し、この工程計画に基づいた作業実績を倉庫設備間で比較して出力することができるため、工程内の個々の倉庫設備内のリソースを直接比較して見直すことが可能となり、作業計画に対する本質的な生産性評価を、同種のリソース（人、設備等）を有する複数の物流施設間で比較することができる。

本発明の実施例の管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施例のサーバ装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例のクライアント装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例の管理システムが実行する処理の概要の説明図である。 本発明の実施例の管理システムが保持する出荷オーダ情報の説明図である。 本発明の実施例の管理システムによるタスク生成の説明図である。 本発明の実施例の管理システムによって生成される工程計画の説明図である。 本発明の実施例の管理システムが実行する処理の詳細を示すシーケンス図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。

図１は、本発明の実施形態の管理システムの構成を示すブロック図である。
本実施形態の管理システム１００は、複数の物流施設の作業実績を管理するシステムであり、サーバ装置１０１及びクライアント装置１０２からなる。サーバ装置１０１及びクライアント装置１０２は、ネットワーク１０４を介して、倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、ＷＭＳ）１０３、複数のリソース機器１０５及び管理者端末１０６と接続される。

倉庫管理システム１０３は、顧客からの出荷オーダの管理及び倉庫内の物品の在庫管理等を行う。倉庫管理システム１０３は、一般的な倉庫で運用されているものと同様のものであって良いため、詳細な説明は省略する。管理システム１００は、倉庫管理システム１０３から出荷オーダ等を取得して、作業計画を作成し、それに従って作業指示を各リソース機器１０５に送信する。管理システム１００に含まれるサーバ装置１０１及びクライアント装置１０２の構成については後述する。

各リソース機器１０５は、倉庫内の作業を実現するためのリソースに対応する。例えば、倉庫内で人手による作業が行われる場合、その作業を行う作業員がリソースであり、それに対応するリソース機器１０５は、例えば、その作業員が使用する端末装置（ハンディターミナル等の作業員端末）である。
あるいは、倉庫内の作業を行うためにマテリアルハンドリング機器等が使用される場合には、そのような機器がリソースであり、かつ、それ自体がリソース機器１０５に相当する。マテリアルハンドリング機器の例として、物品を搬送するコンベア、物品を格納した棚を搬送する（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＧＶ）及び棚から物品をピッキングするピッキングロボット等が挙げられる。
また、作業を行う作業場所（作業ステーション）及び作業台等をリソースとして扱ってもよく、その場合、作業場所及び作業台等に対応する機器（例えば、作業員に情報を提示する端末等）があればそれらをリソース機器１０５としても良い。

管理者端末１０６は、システムの管理者が所持する端末である。管理者端末１０６は、例えば、パーソナルコンピュータや携帯端末等である。管理者端末１０６は、管理者が管理する倉庫における管理システム１００が出力する倉庫毎の作業実績データ、工程計画と作業実績データとの乖離内容等を表示する。

ネットワーク１０４は、管理システム１００と倉庫管理システム１０３との通信、管理システム１００と各リソース機器１０５との通信、管理システム１００と管理者端末１０６との通信、及び、サーバ装置１０１とクライアント装置１０２との通信を可能にするものである限り、どのような種類のものであっても良い。また、それらの通信は、有線通信又は無線通信のいずれか又はそれらの組み合わせであっても良い。

図２は、本発明の実施例のサーバ装置１０１の構成を示すブロック図である。
本実施例のサーバ装置１０１は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、記憶媒体２０３、入力装置２０４、出力装置２０５及び通信装置２０６を有する。

プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムに従って、サーバ装置１０１を制御する。

メモリ２０２は、例えば、半導体メモリであり、プロセッサ２０１によって実行されるプログラム、プロセッサ２０１によって参照されるデータ及びプロセッサ２０１が実行する処理の結果として取得されたデータ等を格納する。記憶媒体２０３に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメモリ２０２にコピーされても良いし、取得されたデータが必要に応じてメモリ２０２から記憶媒体２０３にコピーされても良い。
図２の例では、メモリ２０２にリソース制御システム（ＲＣＳ）監視プログラム２０７及びタスク生成プログラム２０８が格納される。これらは、それぞれ、後述するリソース監視及びタスク生成を実現するためのプログラムである。これらのプログラムに従って実行される処理については後述する。

記憶媒体２０３は、例えば、フラッシュメモリ又はハードディスクのような不揮発性の記憶媒体である。記憶媒体２０３に格納されるリソース制御システムデータベース（ＲＣＳＤＢ）２０９については後述する。

入力装置２０４は、管理システム１００の操作者からの入力を受ける。具体的には、入力装置２０４は、例えば、キーボード、ボタン又はポインティングデバイス等を含んでも良い。

出力装置２０５は、管理システム１００の操作者に情報を出力する。具体的には、出力装置２０５は、例えば、画像表示装置等を含んでも良い。例えば、メモリ２０２に格納されたプログラムに従う処理の結果として生成された情報の少なくとも一部が出力装置２０５を介して出力されても良い。

通信装置２０６は、有線又は無線のネットワーク１０４を介して倉庫管理システム１０３、クライアント装置１０２及びリソース機器１０５とのデータのやり取りを可能とするための装置であり、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アダプタ等を含んでも良い。例えば、記憶媒体２０３に格納される情報の少なくとも一部が通信装置２０６を介して入力されても良いし、メモリ２０２に格納されたプログラムに従う処理の結果として生成された情報の少なくとも一部が通信装置２０６を介して出力されても良い。

図３は、本発明の実施例のクライアント装置１０２の構成を示すブロック図である。
本実施例のクライアント装置１０２は、プロセッサ３０１、メモリ３０２、記憶媒体３０３、入力装置３０４、出力装置３０５及び通信装置３０６を有する。

プロセッサ３０１は、メモリ３０２に格納されたプログラムに従って、クライアント装置１０２を制御する。

メモリ３０２は、例えば、半導体メモリであり、プロセッサ３０１によって実行されるプログラム、プロセッサ３０１によって参照されるデータ、及びプロセッサ３０１が実行する処理の結果として取得されたデータ等を格納する。記憶媒体３０３に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメモリ３０２にコピーされても良いし、取得されたデータが必要に応じてメモリ３０２から記憶媒体３０３にコピーされても良い。
図３の例では、メモリ３０２に工程計画生成プログラム３０７が格納される。これは、後述する工程計画の生成を実現するためのプログラムである。このプログラムに従って実行される処理については後述する。

記憶媒体３０３は、例えば、フラッシュメモリ又はハードディスクのような不揮発性の記憶媒体である。図３の例では、記憶媒体３０３に物量・リソース情報３０８及び工程計画３０９が格納される。物量・リソース情報３０８は、工程計画生成プログラム３０７による工程計画の生成の基となるデータであり、例えば、作業対象である物量と倉庫内で利用可能なリソースの数量、及び、それぞれのリソースの生産性を示す情報を含む。工程計画３０９は、工程計画生成プログラム３０７によって生成されるデータである。これらの内容については後述する。

入力装置３０４は、管理システム１００の操作者からの入力を受ける。具体的には、入力装置３０４は、例えば、キーボード、ボタン又はポインティングデバイス等を含んでも良い。

出力装置３０５は、管理システム１００の操作者に情報を出力する。具体的には、出力装置３０５は、例えば、画像表示装置等を含んでも良い。例えば、メモリ３０２に格納されたプログラムに従う処理の結果として生成された情報の少なくとも一部が出力装置３０５を介して出力されても良い。

通信装置３０６は、有線又は無線のネットワーク１４０を介してサーバ装置１０１及びリソース機器１０５とのデータのやり取りを可能とするための装置であり、例えば、ＬＡＮアダプタ等を含んでも良い。例えば、記憶媒体３０３に格納される情報の少なくとも一部が通信装置３０６を介して入力されても良いし、メモリ３０２に格納されたプログラムに従う処理の結果として生成された情報の少なくとも一部が通信装置３０６を介して出力されても良い。

なお、図１から図３の例では、管理システム１００が一つのサーバ装置１０１と一つのクライアント装置１０２とによって構成される例を説明したが、管理システム１００は例えば、一つのサーバ装置１０１と複数のクライアント装置１０２とによって構成されても良いし、サーバ装置１０１とクライアント装置１０２とを統合した一つの計算機システムによって構成されても良い。また、倉庫管理システム１０３も図２又は図３と同様の計算機システムによって実現することができる。

図４は、本発明の実施例の管理システム１００が実行する処理の概要の説明図である。
複数の顧客４０１からの複数の出荷オーダ４０３は、倉庫管理システム１０３の在庫管理システム又は販売管理システムを経て管理システム１００に入力される。ここで、一つの出荷オーダ４０３とは、一つの配送先に同じタイミングで配送される１以上の品目の商品のオーダの集合である。管理システム１００は、出荷オーダ４０３に応じた商品の出荷を行うための作業指示を含む指示情報４０４を生成する。出荷オーダ４０３から指示情報を生成する手順は、従来知られている方法によって実現できるため、その詳細な説明は省略する。

管理システム１００は、指示情報４０４に基づいてタスク生成４０５を行う。その結果、タスク情報４０６が生成される。このとき、タスク情報データベース４１０及び作業ネットワーク情報マスタ４１１が参照される。タスク情報データベース４１０及び作業ネットワーク情報マスタ４１１は、例えば、サーバ装置１０１のＲＣＳＤＢ２０９に含まれても良い。
このＲＣＳＤＢ２０９には、これらの他にも、物流施設情報及び物流施設毎の日々の作業実績を示す作業実績データが格納される。物流施設情報は、物流施設に関する情報であり、例えば、名称、種別、所在地、取り扱う商品に関する情報である商品特徴情報等である。作業実績データは、例えば、タスクの各工程作業に要した時間や経費、タスク全体に要した時間や経費、工程計画に対する実際の作業の達成率といったものである。

タスク生成４０５及び生成されるタスク情報４０６については後述する。ここでは、複数の出荷オーダ４０３を複数のタスクに分類する例を説明する。これによって、各出荷オーダ４０３に対応する指示情報４０４が、各出荷オーダ４０３に対応するタスクに分類される。生成されたタスク情報４０６は、タスク情報データベース４１０に格納される。

その後、管理システム１００は、タスク情報４０６に基づいて工程計画生成４０７を行う。その結果、工程計画４０８が生成される。工程計画生成４０７及び生成される工程計画４０８については後述する。

管理システム１００は、工程計画４０８及び指示情報４０４に基づいて、指示データ配信４０９を行う。具体的には、指示情報４０４に含まれる作業指示を、生成された工程計画４０８に従って、作業に対応するリソース機器１０５に、適切なタイミング（例えば、工程計画４０８に従って作業が実行されるタイミング）で配信する。

管理システム１００は、作業実績データ配信４１２を行う。具体的には、配信された工程計画４０８に従って実行された作業実績を、物流施設毎に、管理者端末１０６に、適切なタイミング（例えば、工程計画４０８に従って作業が実行されたタイミング）で配信する。

図５は、本発明の実施例の管理システム１００が保持する出荷オーダ情報の説明図である。
例えば、管理システム１００は、顧客４０１からの出荷オーダ４０３に必要な項目を追加した出荷オーダ情報５００を生成してそれをタスク情報ＤＢ４１０に格納しても良い。図５に示す出荷オーダ情報５００は、複数の出荷オーダ５０１（例えば、出荷オーダ１＿５０１－１、出荷オーダ２＿５０１－２、・・・出荷オーダｎ＿５０１－ｎ）を含む。これらのいずれにも共通する説明をする場合、これらを総称して単に出荷オーダ５０１と記載する。

なお、通常、一つの出荷オーダ４０３に対応する複数の出荷オーダ５０１が生成される。例えば、一つの出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品が複数の出荷箱に分けて梱包される場合には、出荷箱ごとに出荷オーダ５０１が生成される。また、一つの出荷オーダ４０３に応じて商品を出荷するまでに複数の工程（例えば、ピッキング、検品、梱包）の作業が行われる場合には、工程ごとに出荷オーダ５０１が生成される。
図５の例において、各出荷オーダ５０１は、項目として、出荷梱包キー５１１－１、出荷伝票番号５１１－２、タスク番号５１１－３、作業種別５１１－４、生産性５１１－５、前アクティビティ５１１－６、次アクティビティ５１１－７、出庫数５１１－８、個口情報５１１－９、出荷日５１１－１０、作業日５１１－１１、出荷先情報５１１－１２、運送業者情報５１１－１３、業者切離し時間５１１－１４、緊急フラグ５１１－１５、出荷止めフラグ５１１－１６、箱情報５１１－１７、ギフトフラグ５１１－１８、工程計画生成部作業開始時間５１１－１９、工程計画生成部作業終了時間５１１－２０及び商品情報５１１－２１を含む。

出荷梱包キー５１１－１は、当該出荷オーダ５０１に応じて出荷される商品を梱包する出荷箱毎に採番されるキー情報である。例えば、出荷梱包キー５１１－１の値（番号）を示すバーコードが印刷されたシールを出荷箱に貼付して出荷箱を識別しても良い。

出荷伝票番号５１１－２は、当該出荷オーダ５０１に対応する出荷オーダ４０３を識別する番号である。オーダが出荷（納品）単位と同一となる（すなわち、一つの出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品は、同一の出荷先に同一のタイミングで出荷される）為、出荷伝票番号５１１－２は納品伝票番号として使用されても良い。
なお、一つの出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品が複数の出荷箱に分けて梱包される場合、出荷箱ごとに出荷オーダ５０１が生成され、それぞれの出荷オーダ５０１の出荷梱包キー５１１－１は互いに異なる値となり、出荷伝票番号５１１－２は同一の値となる。

タスク番号５１１－３は、タスク生成４０５の結果として付与されるタスクの固有番号である。後述するように、複数の出荷オーダ５０１を優先条件及び平滑化条件等に基づいて分類することによってタスクが生成される。

作業種別５１１－４は、当該出荷オーダ５０１に対応する作業の種別（例えば、工程）を示す。例えば、ある出荷オーダ４０３に応じて商品を出荷するために、ピッキング、検品及び梱包の各工程の作業を行う必要がある場合、当該出荷オーダ４０３に対応する三つの出荷オーダ５０１が生成され、それぞれの作業種別５１１－４として、ピッキング、検品及び梱包を示す値が登録される。本実施例において、作業種別とは、工程、及び、後述するアクティビティと同義である。
生産性５１１－５は、工程毎の単位時間当たりの物量の消化能力を示す。ここで、物量はピース数、箱数又は伝票数等のいずれであっても良いが、本実施例では、箱を物量の単位としている。なお、実際の生産性は、商品の種類等、種々の条件によって変動しうる。例えば、人が作業を行う工程の場合、作業員の熟練度及び疲労度等によっても変動しうる。そのような精密な生産性を使用しても良いが、本実施例の生産性５１１－５は、工程ごとに一律に適用される平均生産性である。これは、例えば、過去の実績から計算されたものであっても良い。

前アクティビティ５１１－６は、当該出荷オーダ５０１に対応する工程（すなわち当該出荷オーダ５０１の作業種別５１１－４が示す工程）の前に実行される工程を示す。また、次アクティビティ５１１－７は、当該出荷オーダ５０１に対応する工程の次に実行される工程を示す。例えば、ピッキング、検品、梱包の順に作業を行う必要がある場合、検品に対応する出荷オーダ５０１の作業種別５１１－４は「検品」、前アクティビティ５１１－６は「ピッキング」、次アクティビティ５１１－７は「梱包」となる。
なお、このような工程作業の順序を示す情報は、作業ネットワーク情報マスタ４１１に含まれる。管理システム１００は、作業ネットワーク情報マスタ４１１を参照して、必要な工程に対応する出荷オーダ５０１を生成して、それぞれの前アクティビティ５１１－６及び次アクティビティ５１１－７の値を登録する。

出庫数５１１－８は、後述する商品情報５１１－２１における数量の合計値である。

個口情報５１１－９は、出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品が梱包される箱に関する情報である。例えば、一つの出荷オーダ４０３に応じて出荷される全商品が一つの出荷箱にまとめて梱包される場合には、その出荷箱に対応する出荷オーダ５０１の個口情報５１１－９の値は「１／１」となる。一つの出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品が二つの出荷箱に分けて梱包される場合には、それぞれの出荷箱に対応する出荷オーダ５０１の個口情報５１１－９の値は「１／２」及び「２／２」となる。

出荷日５１１－１０は、当該出荷オーダ５０１に含まれる商品が出荷される日を示す。

作業日５１１－１１は、当該出荷オーダ５０１に含まれる商品を出荷するための作業をする日であり、出荷日当日又はそれより前の日となる。

出荷先情報５１１－１２は、当該出荷オーダ５０１に応じて商品を届ける先（納品先）を示す。

運送業者情報５１１－１３は、商品の運送を請け負う業者を示す。

業者切離し時間５１１－１４は、運送業者が商品を引き取りに来る時間である。すなわち、業者切離し時間５１１－１４は、倉庫からの商品の出荷予定時刻と考えても良い。

緊急フラグ５１１－１５は、他の出荷オーダ５０１より急いで出荷することを示すフラグである。

出荷止めフラグ５１１－１６は、倉庫内に作業指示が出されたものの、その後、取りやめになったことを示すフラグである。

箱情報５１１－１７は、出荷箱の大きさを示す情報である。具体的には、箱情報５１１－１７は、出荷箱のサイズ（縦、横、高さ）を示す情報であっても良いし、例えば、「大」「中」「小」など、大きさを示す名称又は記号であっても良い。

ギフトフラグ５１１－１８は、ギフト用の包装、例えば、のし添付又は化粧箱への梱包などといった特別な作業を指示する情報である。

工程計画生成部作業開始時間５１１－１９及び工程計画生成部作業終了時間５１１－２０は、それぞれ、工程計画生成４０７によって算出された、当該出荷オーダ５０１に対応する工程作業の開始時間及び終了時間を示す。

商品情報５１１－２１は、当該出荷オーダ５０１に含まれる商品（すなわち、出荷オーダ４０３に応じて出荷される商品のうち、当該出荷オーダ５０１に対応する出荷箱に梱包されて出荷される商品）に関する情報である。一つの出荷箱に複数品目（例えば、ｎ品目）の商品が梱包される場合、商品情報５１１－２１は複数品目（例えば、１番目からｎ番目まで）の商品に関する情報を含む。具体的には、商品情報５１１－２１は、商品の品目を識別する商品コード、商品の名称を示す商品名、及び数量を含む。前述のように、一つの出荷オーダ５０１に含まれる全品目の数量の合計が、出庫数５１１－８として登録される。

図５に示す出荷オーダ５０１は、業者切離し時間５１１－１４、緊急フラグ５１１－１５及び出荷止めフラグ５１１－１６が優先条件であることを示す情報と、箱情報５１１－１７及びギフトフラグ５１１－１８が平滑化条件であることを示す情報とを含んでいる。これらの情報は、後述するタスク生成４０５において参照される。また、タスク生成４０５においては、後述するように商品情報５１１－２１も参照される。

図６は、本発明の実施例の管理システム１００によるタスク生成４０５の説明図である。
本実施例においてタスクとは、複数の出荷オーダ５０１の集合である。倉庫のリソースは、タスクごとに割り当てられる。タスク生成４０５は、複数の出荷オーダ５０１を複数のタスクに分類する処理である。このとき、同一の出荷箱に対応する複数の出荷オーダ５０１（例えば、ある出荷箱で出荷される商品のピッキング、検品及び梱包にそれぞれ対応する三つの出荷オーダ５０１）は必ず同一のタスクに分類される。
また、本実施例ではタスクグループが設定されても良い。タスクグループとは、同一の優先条件が設定された出荷オーダ５０１からなる１以上のタスクの集合である。

管理システム１００は、処理の対象となる複数の出荷オーダ５０１（例えば、ある期間に蓄積された出荷オーダ４０３から生成された出荷オーダ５０１）を取得すると、この複数の出荷オーダ５０１を、それらに指定された優先条件及び平滑化条件（いずれも図５参照）に基づいて、タスクに分類する。

具体的には、管理システム１００は、優先条件の値が同一の出荷オーダ５０１を同一のタスクグループに分類する。優先条件は、出荷オーダ５０１に対応する工程作業の優先度に関する条件である。例えば、業者切離し時間５１１－１４が早い出荷オーダ５０１ほど早く作業を行う必要がある。また、緊急フラグ５１１－１５が緊急を示す値である出荷オーダ５０１の作業は他の出荷オーダ５０１の作業より優先して行う必要がある。また、出荷止めフラグ５１１－１６が出荷の取りやめを示す値である出荷オーダ５０１の作業は先送りして、他の出荷オーダ５０１の作業を優先して行うことが望ましい。

さらに、管理システム１００は、各タスクグループに分類された出荷オーダ５０１を、各タスクグループ内の複数のタスクに分類する。このとき、管理システム１００は、同一の平滑化条件が設定された出荷オーダ５０１が当該タスクグループ内の複数のタスクに平均的に分散されるように、分類する。

平滑化条件は、出荷オーダ５０１の属性のうち、タスク間で分散されるべき属性、すなわち、タスク間で平滑化（平準化）することで全体の作業効率が向上すると考えられる属性を示す。図５の例では、箱情報５１１－１７及びギフトフラグ５１１－１８が平滑化条件に該当する。

例えば、それぞれのタスクに割り当てられる作業場所に大きいサイズの出荷箱のための自動封緘機と小さいサイズの出荷箱のための自動封緘機とが１台ずつ設置されており、一方のタスクに大きいサイズの出荷箱の出荷オーダ５０１が集中し、もう一方のタスクには小さいサイズの出荷箱の出荷オーダ５０１が集中した場合、それぞれの作業場所において自動封緘機の作業に渋滞が発生して全体としての生産性が低下する場合がある。ギフト用の包装についても同様である。このため、同一の平滑化条件が設定された出荷オーダ５０１を複数のタスクに平均的に分散することによって、全体の作業効率が向上することが期待できる。

例えば、出荷箱のサイズが「大」である出荷オーダ５０１をいずれかのタスクに分類しようとするときに、対象の全ての出荷オーダ５０１における、サイズ「大」の出荷箱の出荷オーダ５０１の比率と、各タスクに既に分類されている出荷オーダ５０１における、サイズ「大」の出荷箱の出荷オーダ５０１の比率とを比較し、後者の方が小さいタスクを分類先として選択しても良い。これによって、例えば、タスクごとにそれぞれに含まれる出荷箱のサイズ「大」「中」「小」の出荷オーダ５０１の比率を計算した場合に、その比率がタスク間で均等に近づくように、それぞれの属性（例えば、出荷箱サイズ「大」「中」「小」）をもった出荷オーダ５０１がタスク間に分散される。ギフト用の包装についても同様の方法で分散することができる。

図６の例では、優先条件として業者切離し時間５１１－１４（すなわち出荷時刻）が、平滑化条件として箱情報５１１－１７が、それぞれ参照されている。この例において、出荷時刻が１７：００である出荷オーダ１、２、３、５、６、８はタスクグループ（Ｇｒ）１に分類される。出荷時刻が１８：００である出荷オーダ４、７、９、１０はタスクグループ２に分類される。すなわち、異なる優先条件が設定された出荷オーダに対応する作業は同一のタスクに分類されない。

タスクグループ１に分類された出荷オーダのうち、大サイズの出荷箱に対応する出荷オーダ１、３、６は、タスクグループ１内のタスク１１、１２、１３に分散して分類される。一方、タスクグループ１に分類された出荷オーダのうち、小サイズの出荷箱に対応する出荷オーダ２、５、８も、同様に、タスクグループ１内のタスク１１、１２、１３に分散して分類される。
タスクグループ２に分類された出荷オーダのうち、大サイズの出荷箱に対応する出荷オーダ７、９は、タスクグループ２内のタスク２１、２２に分散して分類される。一方、タスクグループ２に分類された出荷オーダのうち、小サイズの出荷箱に対応する出荷オーダ４、１０も、同様に、タスクグループ２内のタスク２１、２２に分散して分類される。

これによって、いずれのタスクも、大サイズの出荷箱の出荷オーダと小サイズの出荷箱の出荷オーダを一つずつ含むこととなり、特定のリソースへの負荷の集中等による作業効率の低下が防止される。また、優先条件が同一の出荷オーダを同一のタスクグループにまとめることによって、適切なタイミングで出荷箱が完成する工程計画を生成することができる。

さらに、管理システム１００は、出荷オーダ５０１の商品情報５１１－２１を参照して、タスクに含まれる商品の品目の偏りが大きくなるように、出荷オーダ５０１をタスクに分類しても良い。例えば、ある出荷オーダ５０１を複数のタスクのいずれかに分類しようとするときに、それぞれのタスクに既に１以上の出荷オーダ５０１が分類されていれば、分類対象の出荷オーダ５０１の出荷箱と、それぞれのタスクに既に分類されている出荷オーダ５０１の出荷箱との間で、同一品目の商品の重複率を計算し、重複率が最も高いタスクに分類対象の出荷オーダ５０１を分類しても良い。
このとき、重複率は、例えば、（品目が重複する商品数）／（分類対象の出荷箱の商品数＋タスクに既に分類されている商品数＋１）によって計算しても良い。

前述のように、作業員、作業に使用する機器及び作業場所といったリソースはタスクごとに割り当てられるため、タスクに含まれる商品の品目に偏りがあると、例えば、ピッキングのために商品の棚を搬送する回数が削減されるなどによって、全体の作業効率が向上することが期待できる。

図７は、本発明の実施例の管理システム１００によって生成される工程計画の説明図である。
図４の工程計画生成４０７において、管理システム１００は、それぞれのタスクの工程計画を物流施設毎に生成する。具体的には、それぞれのタスクに含まれる物流施設情報と、出荷オーダ５０１の生産性５１１－５と、商品情報５１１－２１から特定される物量と、それぞれのタスクに割り当てるリソース量と、に基づいて、物流施設毎の各工程の所要時間を計算することができる。

管理システム１００は、タスクグループ内の全てのタスクの工程作業が、当該タスクグループの出荷時刻までに終了するように、工程計画を作成する。このとき、管理システム１００は、各工程が作業ネットワーク情報マスタ４１１に規定された順序で開始され、上記の方法で計算された所要時間の経過後に終了するように、工程計画を作成する。そのための具体的な方法は限定しないが、例えば、割り当てるリソース量を変更しながら、全ての工程作業が出荷時刻までに終了する工程計画が得られるまで、所要時間の計算を繰り返しても良い。

図７には、同一のタスクグループに属するタスク１からタスク４の４つのタスクの工程計画の例を、バーチャートによって示す。この例において、切り離し時間は１６時である。また、バーの上に表示された数字は、それぞれの工程作業に割り当てられた作業員の人数（すなわちリソース量）である。また、それぞれのタスクにおいて、ピッキング、検品及び梱包の作業が順次行われる。
この例では、１２時に、タスク１のピッキングが開始される。その時点で割り当てられる作業員の数は１３人である。その後、ピッキングがある程度進捗した時点で、１３人中の６人が、ピッキングが終了した商品の検品を開始する。その時点で、ピッキングを行う作業員の数は７人に減少する。さらにその後、検品がある程度進捗した時点で、ピッキングを行う７人のうち３人と、検品を行う６人のうち２人とが、検品が終了した商品の梱包を開始する。その後、全ての商品のピッキングが終了すると、ピッキングを行っていた作業員４人のうち２人は検品に、残りの２人は梱包に移動する。その後、全ての商品の検品が終了すると、検品を行っていた６人全員が梱包に移動する。その後、全ての商品の梱包が終了すると、タスク１の全ての作業が終了する。
この例では、タスク１に終始１３人の作業員が割り当てられている。このため、例えば、１３人でピッキングを行い、全ての商品のピッキングが終了したら１３人で検品を開始する、といった工程計画を作成することも可能である。しかし、その場合、ピッキングが終了してまだ検品されていない商品の仮置きのために多くの空間を使用する必要がある。そこで、上記のように、前工程（例えば、ピッキング）がある程度進捗したところでリソースの一部を移動させて次工程（例えば、検品）を開始することで、仮置きの空間を節約しながら作業を進捗させることができる。前工程がどの程度進捗した時点で次工程を開始するかを示すパラメータは、例えば、あらかじめ物量・リソース情報３０８等に含まれていても良いし、工程計画を作成するときに与えても良い。
図７の例では、タスク１の工程作業が開始された後で、タスク２及びタスク３の工程作業が開始される。これらの工程作業も、タスク１と同様に、前工程がある程度進捗した時点で次工程が開始されるように計画される。
さらに、図７の例では、タスク１の全ての工程作業が終了したら、タスク１に割り当てられていた作業員が、タスク４の工程作業を開始する。タスク４の工程作業も、タスク１と同様に、前工程がある程度進捗した時点で次工程が開始されるように計画される。また、タスク２及びタスク３の工程作業が全て終了すると、それぞれに割り当てられていた作業員がタスク４に移動してタスク４の工程作業を行うように計画される。
図７の例では、タスク２及び３の工程作業は、タスク１より遅れて開始される。これによって、タスク２及び３に割り当てられる作業員の拘束時間が短くなり、コストが削減される。管理システム１００は、リソースの単価情報（例えば、作業員の時給）を参照して、全体のコストが最小になるように工程計画を生成しても良い。リソースの単価情報は、物量・リソース情報３０８に含まれても良い。

管理システム１００は、生成した工程計画における各タスクの各工程の開始時間及び終了時間（それぞれ、図７の各工程のバーの始端及び終端の時刻）を、対応する出荷オーダ５０１の工程計画生成部作業開始時間５１１－１９及び工程計画生成部作業終了時間５１１－２０に登録する。

図８は、本発明の実施例の管理システム１００が実行する処理の詳細を示すシーケンス図である。

図８に示すリソース制御システム（ＲＣＳ）監視部８０１及びタスク生成部８０２は、それぞれ、サーバ装置１０１のプロセッサ２０１がメモリ２０２内のリソース制御システム監視プログラム２０７及びタスク生成プログラム２０８を実行することによって実現される機能ブロックである。したがって、以下の説明においてこれらの各部が実行する処理は、実際にはプロセッサ２０１がメモリ２０２内のプログラムに基づいて実行する。

同様に、工程計画生成部８０３は、クライアント装置１０２のプロセッサ３０１がメモリ３０２内の工程計画生成プログラム３０７を実行することによって実現される機能ブロックである。したがって、以下の説明において工程計画生成部８０３が実行する処理は、実際にはプロセッサ３０１がメモリ３０２内のプログラムに基づいて実行する。

ＲＣＳＤＢ２０９は、作業指示及び作業実績の少なくとも一方が入力されると（ステップ８１１）、それらに基づいて格納されているデータを更新する（ステップ８１２）。例えば、サーバ装置１０１が倉庫管理システム１０３から出荷オーダ４０３を入力された場合に、それらをＲＣＳＤＢ２０９に追加する。また、サーバ装置１０１が倉庫管理システム１０３から作業実績として、例えば、どのタスクのどの工程作業までが終了したかといった情報を入力された場合、それに基づいてＲＣＳＤＢ２０９内の作業実績データを更新する。これによって、その時点で受けている出荷オーダ４０３に対応する作業のうちまだ実行されていないものがどれであるかを特定することが可能になる。
また、サーバ装置１０１が倉庫管理システム１０３から作業実績として、例えば、タスクの各工程作業に要した時間や経費、タスク全体に要した時間や経費、工程計画に対する実際の作業の達成率といった情報を入力された場合、それに基づいてＲＣＳＤＢ２０９内の作業実績データを更新する。これによって、生成された工程作業と、複数の物流施設間における実際の作業との乖離に基づいたベストプラクティスを比較することが可能になる。

ＲＣＳ監視部８０１は、ＲＣＳＤＢ２０９を定期的に監視して（ステップ８１３）、データを取得する（ステップ８１４、８１５）。そして、ＲＣＳ監視部８０１は、タスク生成部８０２にタスク生成を指示する（ステップ８１６）。例えば、ＲＣＳ監視部８０１は、その時点で受けている出荷オーダ４０３に対応する作業のうち、まだいずれのタスクにも分類されていないものを対象とするタスク生成を指示しても良いし、まだ実行されていないものを対象とするタスク生成を指示しても良い。

タスク生成部８０２は、指示に従ってタスク生成を実行し（ステップ８１７）、生成したタスク情報をＲＣＳＤＢ２０９に格納する（ステップ８１８、８１９）。また、この時までに新たな作業実績が得られていれば、それに従ってＲＣＳＤＢ２０９内の作業実績データが更新される（ステップ８１９）。

上記のタスク生成の処理は、図４のタスク生成４０５に相当する。このとき、タスク生成部８０２は、タスク生成の対象となる出荷オーダ４０３について、新たなタスクを生成しても良いし、既に生成されているタスクに分類しても良い。例えば、タスク生成部８０２は、一度タスク生成を行った後、新たに取得された出荷オーダ４０３について新たにタスク生成を行う場合、新たに取得された出荷オーダ４０３に対応する作業を新たに生成したタスクに分類しても良いし、既に生成されているタスクに分類しても良い。上記のタスク生成によって、少なくとも図５のタスク番号５１１－３が決定し、その値がＲＣＳＤＢ２０９内の出荷オーダ５１１に登録される。

一方、倉庫作業の管理者８０４は、クライアント装置１０２の工程計画生成部８０３を起動する（ステップ８２０）。工程計画生成部８０３は、ＲＣＳＤＢ２０９からタスク情報及び実績情報を取得し（ステップ８２１、８２２）、取得した情報から工程計画生成入力データを生成して（ステップ８２３）、工程計画を生成する（ステップ８２４）。
このとき、工程計画生成部８０３は、ＲＣＳＤＢ２０９から取得した情報に基づいて、まだ工程計画が生成されていないタスクを対象として工程計画を生成しても良い。あるいは、工程計画生成部８０３は、実績情報を参照して、まだ工程計画が生成されていないタスクだけでなく、工程計画が作成されたもののまだ実行されていないタスクも対象として工程計画を生成しても良い。後者の場合、生成された工程計画と実際の進捗との間に乖離が生じていても、残りの全ての作業を対象としてその時点で最適と考えられる工程計画を生成することで、乖離を吸収して、全体の作業効率を改善することができる。

また、工程計画生成部８０３は、生成された工程計画と実際の進捗との間の乖離を監視し、例えば、乖離の大きさが所定の基準を超えるなど、乖離が所定の条件を満たした場合に、工程計画が作成されたもののまだ実行されていないタスクも対象として工程計画を生成しても良い。

ステップ８２４における処理は、図４の工程計画生成４０７として説明したものである。その後、工程計画生成部８０３は、生成した工程計画を描画する（ステップ８２５）。例えば、工程計画生成部８０３は、図７に示すようなバーチャートを描画して、それをクライアント装置１０２の出力装置３０５から出力しても良い。管理者８０４は、このようなバーチャートを参照して、生成された工程計画が適切かどうかを判断し、必要があれば工程計画を変更したり、条件を変更して再実行を指示したりすることができる。

その後、工程計画生成部８０３は、生成した工程計画に従うスケジュールを登録する（ステップ８２６）。これによって、スケジュールデータがＲＣＳＤＢ２０９に送信され、格納される（ステップ８２７、８２８）。その結果、工程計画生成の対象となったタスクの工程計画生成部作業開始時間５１１－１９及び工程計画生成部作業終了時間５１１－２０（図５）に、生成された工程計画に従う値が登録される。また、この時までに新たな作業実績が得られていれば、それに従ってＲＣＳＤＢ２０９内の作業実績データが更新される（ステップ８２８）。

その後、工程計画生成部８０３は、必要に応じて、生成した工程計画をＲＣＳＤＢ２０９から登録結果を取得することができる（ステップ８２９）。

その後、ＲＣＳ監視部８０１は、ＲＣＳＤＢ２０９を定期的に監視して（ステップ８３０）、データを取得する（ステップ８３１、８３２）。そして、ＲＣＳ監視部８０１は、生成された工程計画に基づいて決定した適切なタイミングで、各リソース機器１０５に作業を指示するための指示データを送信する（ステップ８３３）。

具体的には、対象のリソースが作業員である場合、ＲＣＳ監視部８０１は、例えば、作業内容を記載したテキスト図面等を表示するためのデータを指示データとして送信しても良い。また、対象のリソースがピッキングロボットなどの機器である場合には、それらを制御するためのデータを指示データとして生成して送信しても良い。

ＲＣＳ監視部８０１は、実行された工程計画と、実際の作業実績との間の乖離内容を監視して（ステップ８３０）、データ（乖離内容）を取得し（ステップ８３１）、この乖離内容を、複数の物流施設で比較し、所定の条件を満たす作業実績データを抽出する（ステップ８３４）。
乖離内容は、例えば、工程計画における時間と実際の作業実績における時間との乖離、工程計画における費用と実際の作業実績における費用との乖離、工程計画に対する実際の作業実績の達成率等である。
所定の条件は、例えば、最も工程計画通りに実施できたもの（例えば、時間や費用の乖離が最も少ないものや、達成率が最も高いもの）、工程計画よりも最も短時間で実施できたもの（例えば、工程計画よりも実際の作業実績における時間が短いもののうち、最も短時間のもの）、行程計画よりも最も経費が少なく実施できたもの（例えば、工程計画よりも実際の作業実績における経費が少ないもののうち、最も少ないもの）等である。
比較の方法は、例えば、複数の物流施設において、同一の出荷商品と、同一の出荷個数との出荷オーダ情報５００における工程計画と、作業実績データとを比較する等であり、単純に、物流施設毎の工程計画と作業実績データとを比較すること、物流施設毎の工程計画における時間と作業実績データにおける時間とを比較すること、物流施設毎の工程計画における経費と作業実績データにおける経費とを比較すること等である。

ＲＣＳ監視部８０１は、抽出した作業実績データ及び乖離内容を、物流施設毎に出力する（ステップ８３４）。具体的には、ＲＣＳ監視部８０１は、クライアント装置１０２の出力装置３０５から、管理者８０４が所持する管理者端末１０６に作業実績データを物流施設毎に出力する。ＲＣＳ監視部８０１は、併せて、この作業実績データと工程計画との乖離内容を物流施設毎に出力する。
なお、ＲＣＳ監視部８０１は、この乖離内容に、この作業実績データにおける物流施設の物流施設情報を関連付けて出力しても良い。その結果、ＲＣＳ監視部８０１は、作業実績データと、乖離内容と、物流施設情報とを出力する。
またＲＣＳ監視部８０１は、この乖離内容に、この作業実績データにおける物流施設の作業遅延要因を関連付けて出力しても良い。この場合、ＲＣＳ監視部８０１は、日々の作業の間に、突発的に発生する作業遅延要因を取得すると、これを環境的要因、人為的要因、外的要因に分類する。作業遅延要因は、例えば、作業員の業務ミス、部品の不足、特定設備の過剰負荷、キャパシティ不足、納期の遅延等である。ＲＣＳ監視部８０１は、このような作業遅延を、内容に応じて、環境的要因、人為的要因、外的要因に其々を分類する。ＲＣＳ監視部８０１は、この作業実績データにおける物流施設において発生した分類後の作業遅延要因を乖離内容と関連付けて出力しても良い。その結果、ＲＣＳ監視部８０１は、作業実績データと、乖離内容と、分類後の作業遅延要因とを出力する。
また、ＲＣＳ監視部８０１は、単に、生成された工程計画に基づいて実行された作業実績データを、物流施設毎に出力しても良い。この場合、ＲＣＳ監視部８０１は、上述したステップ８３４の処理を実行せず、各物流施設において、生成された工程計画に基づいて実行された作業実績データを、各物流施設の物流施設情報に関連付けて出力する。

これによって、各リソースが適切なタイミングで制御され、倉庫内の作業が最適化される。また、管理者８０４は、このような作業実績データ及び乖離内容参照して、生成された工程計画が適切かどうかを判断し、必要があれば工程計画を変更したり、条件を変更して再実行を指示したりすることができる。また、管理者８０４は、生成された工程作業と、複数の物流施設間における実際の作業との乖離に基づいたベストプラクティスを比較することが可能になる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば、集積回路で設計する等によってハードウェアで実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えても良い。

１００ 管理システム
１０１ サーバ装置
１０２ クライアント装置
１０３ 倉庫管理システム
１０４ ネットワーク
１０５ リソース機器
１０６ 管理者端末

Claims (8)

1. プロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部とを有し、複数の物流施設の作業実績を管理する管理システムであって、
   前記記憶部は、物流施設情報と、複数の出荷オーダからなる出荷オーダ情報と、出荷のために必要な作業の工程に関する作業ネットワーク情報と、作業に利用できる複数のリソースに関するリソース情報と、前記物流施設毎の日々の作業実績データとを保持し、
   前記プロセッサは、
   前記出荷オーダ情報を取得すると、所定の条件及び前記作業ネットワーク情報に基づいて、対応する作業を複数のタスクに分類し、前記リソース情報に基づいて、前記タスク毎に、前記工程への前記リソースの割り当てを含む工程計画を、前記物流施設毎に生成する工程計画部と、
   生成された前記工程計画に基づいて実行された前記作業実績データを前記物流施設毎に出力する出力部と、
   を備えることを特徴とする管理システム。
2. 請求項１に記載の管理システムであって、
   前記作業ネットワーク情報は、出荷のために必要な前記作業の工程の順序を示す情報を含み、
   前記リソース情報は、前記各工程における前記各リソースの生産性を示す情報を含み、
   前記工程計画部は、
   前記タスク毎に、前記各工程に割り当てた前記リソースの数量と、前記生産性と、前記タスクに分類された前記出荷オーダの物量と、に基づいて、前記各工程の所要時間を計算し、
   前記作業ネットワーク情報に含まれる順序に従って其々の工程が開始され、前記各工程の全ての所要時間の経過後に全ての工程が終了するように前記工程計画を生成する、
   ことを特徴とする管理システム。
3. 請求項１又は２に記載の管理システムであって、
   前記出力部は、前記工程計画と前記作業実績データとの乖離内容を出力する、
   ことを特徴とする管理システム。
4. 請求項３に記載の管理システムであって、
   前記物流施設情報は、前記物流施設で取り扱う商品特徴情報を含み、
   前記出力部は、前記商品特徴情報と前記乖離内容とを関連付けて出力する、
   ことを特徴とする管理システム。
5. 請求項３に記載の管理システムであって、
   前記出力部は、日々の作業の間に、突発的に発生する作業遅延要因を取得すると、環境的、人為的、外的要因に分類して、前記乖離内容と関連付けて出力する
   ことを特徴とする管理システム。
6. 請求項２に記載の管理システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記工程計画と前記作業実績データとの乖離内容を、前記複数の物流施設で比較し、最も前記工程計画通りに実施できた前記作業実績データ、前記工程計画よりも最も短時間で実施できた前記作業実績データ、前記工程計画よりも最も経費が少なく実施できた前記作業実績データの少なくとも一つを抽出する抽出手段と、
   を更に備えることを特徴とする管理システム。
7. プロセッサと、前記プロセッサに接続され、物流施設情報と、複数の出荷オーダからなる出荷オーダ情報と、出荷のために必要な作業の工程に関する作業ネットワーク情報と、作業に利用できる複数のリソースに関するリソース情報と、物流施設毎の日々の作業実績データとを保持する記憶部とを有し、複数の物流施設の作業実績を管理するコンピュータが実行する管理方法であって、
   前記出荷オーダ情報を取得すると、所定の条件及び前記作業ネットワーク情報に基づいて、対応する作業を複数のタスクに分類し、前記リソース情報に基づいて、前記タスク毎に、前記工程への前記リソースの割り当てを含む工程計画を、前記物流施設毎に生成するステップと、
   生成された前記工程計画に基づいて実行された前記作業実績データを前記物流施設毎に出力するステップと、
   を備えることを特徴とする管理方法。
8. プロセッサと、前記プロセッサに接続され、物流施設情報と、複数の出荷オーダからなる出荷オーダ情報と、出荷のために必要な作業の工程に関する作業ネットワーク情報と、作業に利用できる複数のリソースに関するリソース情報と、物流施設毎の日々の作業実績データとを保持する記憶部とを有し、複数の物流施設の作業実績を管理するコンピュータに、
   前記出荷オーダ情報を取得すると、所定の条件及び前記作業ネットワーク情報に基づいて、対応する作業を複数のタスクに分類し、前記リソース情報に基づいて、前記タスク毎に、前記工程への前記リソースの割り当てを含む工程計画を、前記物流施設毎に生成するステップ、
   生成された前記工程計画に基づいて実行された前記作業実績データを前記物流施設毎に出力するステップ、
   を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。

Images