JP7404424B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システムに関する。

ＡＧＶ（Automated guided vehicle）または作業者により移動可能な棚（商品を収容する棚）を作業ステーション（ピッキングステーション）に移動し、作業ステーション内で商品のピッキング作業を行う、棚搬送型の倉庫を用いた物流システムが知られている。

このような棚搬送型システムは、各オーダーがリアルタイムに逐次追加されることを前提としている場合が多い。すなわち、処理順序を変更可能である大量のオーダーが同じタイミングでシステムに与えられることを想定していない場合が多い。

特開２０２０－０３３１５４号公報

Nils Boysen et al.、"Parts-to-picker based order processing in a rack-moving mobile robots environment"、European Journal of Operational Research、Research 262 （2017） 550-562

本発明は、ピッキング作業をより効率的に実行することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システムを提供することを目的とする。

実施形態の情報処理装置は、受付部と決定部とを備える。受付部は、複数の棚それぞれに収容される１種類以上の商品の第１識別情報を含む複数の棚データと、複数の棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の第２識別情報を含む複数のオーダーデータと、を受け付ける。決定部は、棚データに基づいて、複数のオーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合を向上させるように、複数のオーダーデータの処理順序を決定する。複数の棚は、複数のオーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器が配置された作業ステーションに移動可能である。

実施形態の情報処理システムの構成の概要を示す図。 実施形態にかかる情報処理装置のブロック図。 優先度の算出例を示す図。 優先度の算出例を示す図。 生成されるインデクスの例を示す図。 生成される階層型のクラスタの例を示す図。 処理順序で並び替えたオーダーの例を示す図。 実施形態における順序決定処理のフローチャート。 実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成図。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる情報処理装置の好適な実施形態を詳細に説明する。本実施形態は、例えば棚搬送型の倉庫を用いた物流システムに対して適用することができる。

上記のように、従来の棚搬送型システムは、発生した順序に従いオーダーがピッキングの対象として選択される。

一方、例えば主にＢ２Ｂ（Business to Business）を対象とする物流システムなどでは、一定の期間内（例えば一日単位）で処理すべき全オーダーが事前に与えられる場合がある。このような場合、複数のオーダーは、発送の締め切り時刻前であれば処理順序を入れ替えることが可能である。例えば、オーダーの処理順序を事前に適正に並べ直すことで、複数のオーダーに引き当てる商品を１つの棚からピッキングできる割合（同時ピッキング率）を向上させ、棚搬送作業およびピッキング作業を効率化することができる可能性がある。従来は、このようにシステム全体としての作業効率向上を目的としてオーダーの処理順序を並べ直すような機能は考慮されていない。

そこで本実施形態は、未処理のオーダーの情報である複数のオーダーデータが与えられたときに、１種類以上の商品をそれぞれ収容する複数の棚に関する複数の棚データを参照し、同時ピッキング率が向上するように複数のオーダーの処理順序を決定する。オーダーデータとオーダーとは１対１に対応するため、オーダーの処理順序を決定することはオーダーデータの処理順序を決定することに相当する。同様に、オーダーに対する処理は、オーダーデータに対する処理と言い換えることができる。

棚データは、棚を識別する情報である棚ＩＤと、各棚に現時点の在庫として収容される１種類以上の商品の識別情報（第１識別情報）と、を含むデータである。棚データは、例えば、棚に収容される商品の集合（商品集合）を構成する各商品の種類を表す識別情報を含む。

オーダーデータは、オーダーを識別する情報であるオーダーＩＤと、複数の棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の識別情報（第２識別情報）と、を含むデータである。オーダーデータは、例えば、同じ宛先に対し同じ収容容器に梱包する各商品の出庫指示の単位を表す。

図１は、本実施形態の情報処理システム１０（棚搬送型システムの一例）の構成の概要を示す図である。図１に示すように情報処理システム１０は、情報処理装置１００と、搬送装置２００と、移動可能な棚３０と、作業ステーション１１と、複数の収容容器１２と、作業用の棚１３と、ディスプレイ１４と、ネットワーク３００と、を含む。

作業ステーション１１は、作業者２１によるピッキングが行われる作業場所を表す。図１では１つの作業ステーション１１のみが示されているが、情報処理システム１０は、複数の作業ステーション１１を含んでもよい。

棚１３は、複数の収容容器１２を配置することができる。複数の収容容器１２は、例えば複数のオーダーそれぞれに対応する。棚１３には、複数のオーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器１２が配置される。ディスプレイ１４は、例えば情報処理装置１００から出力された作業指示などの情報を表示するための表示装置である。

搬送装置２００は、棚３０を作業ステーション１１に移動（搬送）するための装置であり、例えばＡＧＶである。このように、棚３０は、作業ステーション１１に移動可能となっている。図１では１つの棚３０のみが示されているが、情報処理システム１０では、複数の棚３０が準備され、決定されたオーダー処理の順序に応じて選択された棚３０が、作業ステーション１１に移動される。作業者２１により棚が移動される場合は、搬送装置２００は備えられなくてもよい。棚３０は、例えば複数のパーティションを有し、複数種類の商品を収容することができる。

ネットワーク３００は、情報処理装置１００、搬送装置２００、および、ディスプレイ１４を接続するネットワークである。ネットワーク３００は、インターネットおよびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などの、どのような形態のネットワークであってもよい。ネットワーク３００は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、および、無線と有線とが混在したネットワークのいずれであってもよい。

図１に示すように、複数のオーダーに対応する作業用の複数の収容容器１２が棚１３に置かれ、作業者２１は、複数のオーダーについてのピッキングを並列に実行することができる。なお作業者２１の代わりにピッキング用のロボット等によりピッキングが行われてもよい。各収容容器１２は、梱包すべき各商品を入れ終わった時点でピッキング完了となる。完了したオーダー（収容容器）は完了扱いとなり、逐次作業ステーション１１から除かれ、次のオーダーに対応する収容容器１２が投入される。

図２は、本実施形態にかかる情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１００は、受付部１０１と、優先度算出部１０２と、生成部１０３と、距離算出部１０４と、決定部１０５と、出力制御部１０６と、オーダーデータ記憶部１２１と、棚データ記憶部１２２と、クラスタデータ記憶部１２３と、を備えている。

受付部１０１は、情報処理装置１００で用いられる各種データの入力を受け付ける。例えば受付部１０１は、処理対象となる複数のオーダーデータ、および、複数の棚データを受け付ける。オーダーデータおよび棚データは、どのような方法で生成されてもよいが、例えば、オーダーを受信するシステムおよび商品の在庫を管理するシステムなどの外部システムにより生成されてもよい。また各データの入力方法はどのような方法であってもよいが、例えば、ネットワーク３００を介して外部システムから受信する方法を用いることができる。

オーダーデータは、オーダーＩＤと、当該オーダーに含まれる商品の識別情報と、を少なくとも含む。オーダーＩＤは、例えば、オーダーＯ１、オーダーＯ２、オーダーＯ３・・・のように表される。商品の識別情報は、例えば、商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ・・・のように表される。オーダーデータに含まれる情報はこれに限られない。例えばオーダーデータは、商品ごとの個数や量を含んでもよい。

棚データは、棚ＩＤと、当該棚に収容される商品の識別情報と、を少なくとも含む。棚ＩＤは、例えば、棚Ｒ１、棚Ｒ２、棚Ｒ３・・・のように表される。棚データに含まれる情報はこれに限られない。例えば棚データは、商品ごとの個数や、棚のどの面のどのパーティションに収容されているかの商品の収容位置情報を含んでもよい。

受付部１０１は、オーダーデータおよび棚データ以外のデータ、例えば、各商品の詳細情報（サイズ、荷姿など）を含む商品データを補足入力データとして受け付けてもよい。

優先度算出部１０２は、複数の棚ごとの優先度を算出する。優先度は、生成部１０３がインデクスを生成するときに参照される。優先度は、例えば、ピッキング作業をより効率的に実行できる棚ほど値が大きくなるように算出される。例えば、優先度算出部１０２は、以下の２つの方法により優先度を算出する。
（Ｍ１）複数のオーダーデータごとに、当該オーダーデータに含まれる商品の識別情報と一致する識別情報の商品を収容する個数が多いほど値が大きくなるように優先度を算出する。
（Ｍ２）棚データに含まれる商品の識別情報と一致する識別情報を含むオーダーデータの個数が多いほど、値が大きくなるように優先度を算出する。

上記の（Ｍ１）は、各オーダーに含まれる商品のうち既に棚が引き当てられていない商品の商品集合が、各棚に収容されている商品の集合（商品集合）でカバー（充足）される度合い（カバー度）を優先度として算出する方法に相当する。カバー度は、例えばオーダーデータに含まれる商品の識別情報と一致する識別情報の個数を示す値、または、この個数の割合を示す値であるが、これらに限られない。

上記の（Ｍ２）は、複数のオーダーデータに対して共通の優先度を予め算出する方法に相当する。各方法の詳細は後述する。

生成部１０３は、算出された各棚の優先度に基づいて、複数のオーダーデータごとに、オーダーデータに含まれる商品の識別情報と一致する識別情報の商品が収容される棚のうち商品をピッキングする１つ以上の棚を示すインデクスを生成する。例えば生成部１０３は、優先度が他の棚より大きい棚を、商品をピッキングする棚として優先して選択し、選択した棚を示すインデクスを生成する。インデクスは、例えば、商品をピッキングする１以上の棚の棚ＩＤを含む情報である。

距離算出部１０４は、複数のオーダーデータそれぞれに対して生成された複数のインデクス間の距離を算出する。距離の算出方法の詳細は後述する。

決定部１０５は、棚データに基づいて、複数のオーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合（例えば、１つの棚から同時にピッキングする割合：同時ピッキング率）を向上させるように、複数のオーダーデータの処理順序を決定する。同時とは、時間的に厳密に一致する時刻を意味するものではなく、同じ１つの棚からピッキングできることを意味する。決定部１０５は、算出された距離が小さいほど順序が近くなるように、複数のオーダーデータの処理順序を決定する。決定部１０５は、例えば、距離が小さいインデクスに対応するオーダーをクラスタにマージする処理を繰り返して階層構造で表されるクラスタを生成する階層型（凝集型）クラスタリングを実行する。そして決定部１０５は、同じクラスタに含まれるオーダー同士が近い順序に配置されるように、オーダーの処理順序を決定する。

階層型クラスタリングは、クラスタに付与されたインデクス間の距離が最小である２つのクラスタの組を発見し、１つのクラスタにマージする処理を、すべてのオーダーデータが１つのクラスタに統合されるまで反復する。これにより、対応するインデクス間の距離の近い複数のオーダーが同一のクラスタに含まれるように、複数のオーダーデータをクラスタリングすることができる。

決定部１０５は、マージ前のクラスタ（またはオーダー）を子ノード（子クラスタ）とし、マージ後のクラスタを親ノード（親クラスタ）とする二分木を、クラスタリングの履歴としてクラスタデータ記憶部１２３に記憶する。また決定部１０５は、現時点のクラスタリングの結果を表す階層構造のクラスタをクラスタデータ記憶部１２３に記憶する。すべてのオーダーデータが１つのクラスタに統合されると、最終的な処理結果を示す階層構造のクラスタが、クラスタデータ記憶部１２３に記憶される。決定部１０５は、同じ親クラスタに属する子クラスタが隣接するように再帰的に上記の二分木を展開することで、同じ親クラスタに属する二分木の葉（オーダーデータに相当）が近い順番に配置されるようにオーダーの処理順序を決定する。

出力制御部１０６は、情報処理装置１００で処理される各種情報の出力を制御する。例えば出力制御部１０６は、決定されたオーダーの処理順序を示す情報（順序情報）を出力する。順序情報は、例えば、１以上の作業ステーション１１にオーダーを割り当てるときに参照される。

複数の作業ステーション１１が備えられる場合、出力制御部１０６は、複数の作業ステーション１１にそれぞれ割り当てるオーダーデータの集合（データ群）を出力してもよい。例えば出力制御部１０６は、複数のデータ群を、複数の作業ステーション１１それぞれに割り当てるデータ群として出力する。出力制御部１０６は、決定部１０５で決定された処理順序に並べた複数のオーダーのリストを、各ステーションの作業負荷の見積量が平準化されるように分割し、それぞれ出力する。例えば、オーダーの数が均等になるように分割する、オーダーの商品の総数が均等になるように分割する、などの方法があり得る。

出力制御部１０６は、決定されたオーダーの処理順序と上記インデクスの情報を元に、棚３０をステーションに呼び出す順番の指示、および、ピッキング作業の指示を出力してもよい。出力制御部１０６は、移動された棚３０についての作業指示をディスプレイ１４に出力してもよい。

上記各部（受付部１０１、優先度算出部１０２、生成部１０３、距離算出部１０４、決定部１０５、および、出力制御部１０６）は、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Integrated Circuit）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

オーダーデータ記憶部１２１は、受付部１０１により受け付けられたオーダーデータを記憶する。棚データ記憶部１２２は、受付部１０１により受け付けられた棚データを記憶する。クラスタデータ記憶部１２３は、決定部１０５による階層型クラスタリングで生成されるデータ（履歴としての二分木、階層構造のクラスタなど）を記憶する。

なお、各記憶部（オーダーデータ記憶部１２１、棚データ記憶部１２２、クラスタデータ記憶部１２３）は、フラッシュメモリ、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、および、光ディスクなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

各記憶部は、物理的に異なる記憶媒体としてもよいし、物理的に同一の記憶媒体の異なる記憶領域として実現してもよい。さらに記憶部のそれぞれは、物理的に異なる複数の記憶媒体により実現してもよい。

次に、優先度の算出方法の詳細について説明する。まず、上記（Ｍ１）の方法による優先度の算出例を説明する。図３は、優先度の算出例を示す図である。

図３の例では、棚ＩＤが棚Ｒ１である棚は、商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｅを収容し、棚ＩＤが棚Ｒ２である棚は、商品Ｆ、商品Ｇ、商品Ｈ、商品Ｉ、商品Ｊを収容する。また、オーダーＩＤがオーダーＯ１であるオーダーは、商品Ａ、商品Ｆ、商品Ｇ、商品Ｈ、商品Ｉを含み、オーダーＩＤがオーダーＯ２であるオーダーは、商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｇ、商品Ｋを含む。

優先度算出部１０２は、例えばオーダーＩＤがオーダーＯ１であるオーダーデータについて、候補となる棚（ここでは２つ）の棚の優先度をそれぞれ算出する。例えば棚ＩＤが棚Ｒ１である棚に収容される商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄ、商品Ｅと、オーダーＯ１のオーダーに含まれる商品Ａ、商品Ｆ、商品Ｇ、商品Ｈ、商品Ｉと、は、商品Ａのみが一致する。従って優先度算出部１０２は、カバー度（優先度）として１を算出する。同様にして、各オーダーに対する各棚のカバー度（優先度）は、以下のように算出される。
・オーダーＯ１のオーダーに対する棚ＩＤが棚Ｒ２の棚のカバー度：４
・オーダーＯ２のオーダーに対する棚ＩＤが棚Ｒ１の棚のカバー度：２
・オーダーＯ２のオーダーに対する棚ＩＤが棚Ｒ２の棚のカバー度：１

なお、優先度算出部１０２は、オーダーに含まれる商品を収容しない棚についてはカバー度を算出しなくてもよい。

次に、上記（Ｍ２）の方法による優先度の算出例を説明する。図４は、優先度の算出例を示す図である。

図４の例では、オーダーＩＤがオーダーＯ１～オーダーＯ１０である１０個のオーダーと、棚ＩＤが棚Ｒ１～棚Ｒ６である６個の棚データと、が用いられる。各オーダーには、オーダーＩＤの横に記載した識別情報の商品が含まれる。各棚には、棚ＩＤの上に記載した識別情報の商品が収容される。

優先度算出部１０２は、まず、いずれかのオーダーに含まれる商品ごとに、何個のオーダーに含まれているかをカウントする。図４の例では、商品Ａは５個のオーダー（オーダーＩＤがオーダーＯ１、オーダーＯ５、オーダーＯ７、オーダーＯ９、オーダーＯ１０）に含まれる。同様にして、各商品が含まれるオーダーの個数を表すカウント値は以下のように算出される。
・商品Ａ：５
・商品Ｂ：３
・商品Ｃ：１
・商品Ｄ：１
・商品Ｆ：５
・商品Ｇ：４
・商品Ｈ：１
・商品Ｉ：３
・商品Ｋ：２

次に、優先度算出部１０２は、棚ごとに、収容する商品に対するカウント値の和を、優先度として算出する。例えば、棚Ｒ１の棚の優先度は、５＋３＋１＋１＝１０となる。同様にして、各棚の優先度は、以下のように算出される。
・棚Ｒ１：１０
・棚Ｒ２：１０
・棚Ｒ３：５
・棚Ｒ４：７
・棚Ｒ５：１３
・棚Ｒ６：７

次に、インデクスの生成方法の詳細について説明する。生成部１０３は、各オーダーについて、引き当て可能な、すなわち、オーダーに含まれる商品を収容する棚の候補のうち優先度が最大である棚をピッキングする棚の候補として優先して選択し、選択した棚を含むインデクスを生成する。生成部１０３は、当該オーダーに含まれるすべての商品について、ピッキングする棚を引き当てるまで処理を繰り返す。

図５は、生成されるインデクスの例を示す図である。図５は、図４の例に対して上記（Ｍ２）の方法による優先度に基づき生成されるインデクスの例を示す。

生成部１０３は、各オーダーの商品ごとに、商品の引き当てが可能な棚の候補の中で、優先度が最大である棚を選択し、選択した棚を当該オーダーに対応づける（引き当てる）ことを、当該オーダーのすべての商品をカバーするまで反復する。例えば、オーダーＯ１の商品Ａについては、生成部１０３は、商品Ａを引き当て可能な棚ＩＤが棚Ｒ１、棚Ｒ５、棚Ｒ６の棚のうち、優先度が最大である棚Ｒ５の棚を選択しオーダーＯ１のオーダーに対応づける。生成部１０３は、対応づけた棚の棚ＩＤを含むようにインデクスを生成する。

この例では、棚Ｒ５の棚は商品Ｇも含むため、オーダーＯ１に対しては商品Ｇも同時に引き当てられる。まだ引き当てられていない商品Ｆについては、生成部１０３は、商品Ｆを引き当て可能な棚ＩＤが棚Ｒ２、棚Ｒ４の棚のうち、優先度が最大である棚Ｒ２の棚を選択しオーダーＯ１のオーダーに対応づける。生成部１０３は、対応づけた棚の棚ＩＤを含むインデクスとして、図５に示すように、Ｒ５およびＲ２を含むインデクスを生成する。

生成部１０３は、このような処理をすべてのオーダーについて反復する。図５では、各オーダーＩＤの横に、当該オーダーＩＤのオーダーに対して生成されるインデクスの例が示されている。

生成部１０３は、棚ごとの重みを付与したインデクスを生成してもよい。重みは、例えば、対象とするオーダーに含まれる商品のうち当該棚により引き当てられた商品の識別情報の個数である。例えば、図５のオーダーＯ１では、棚Ｒ５の棚は、商品Ａと商品Ｇとを引き当てられるため重みは２となり、棚Ｒ２の棚は商品Ｆが引き当てられるため重みは１となる。重みの算出方法はこれに限られず、例えば、優先度をそのまま重みとする方法が用いられてもよい。

なお、生成されたインデクスは、決定部１０５による階層型クラスタリングのために用いられる情報である。このため、インデクスに含まれる棚が、実際の引当対象となる棚として用いられる必要はない。

例えば、情報処理装置１００による順序決定処理の後の二次処理で、図４の例のように同じ商品に対して引き当てが可能な棚の候補が複数ある場合（同じ種類の商品が分散して収容されている場合）は、各オーダーに対して引当対象となる棚が変更されてもよい。

次に、インデクスを用いた階層型クラスタリングの例について説明する。図６は、階層型クラスタリングにより生成される階層型のクラスタの例を示す図である。

まず、距離算出部１０４は、生成された複数のインデクス間の距離を算出する。距離算出部１０４は、例えば、２つのインデクスの間で一致しない棚（棚ＩＤ）の合計数を距離として算出する。距離はこれに限られず、例えば以下のような方法で算出されてもよく、計算方法は限定しない。
・一致している棚の合計数に負の係数を乗じた値を距離とする。
・一致しない棚の合計数と、一致している棚の合計数と、にそれぞれ係数をかけて和を取った値を距離とする。
・インデクスに棚ごとの重みが付与されている場合、一致している棚ごとに、重み（負の係数を乗じた重みでもよい）の総和を距離としてもよい。例えば、図５のオーダーＯ１のインデクスに含まれる棚Ｒ５の重みが２であり、棚Ｒ２の重みが１である場合は、距離算出部１０４は、棚Ｒ５のみが一致した場合は距離を－２、棚Ｒ２のみが一致した場合は距離を－１、棚Ｒ５および棚Ｒ２の両方が一致した場合は距離を－３と算出する。

次に決定部１０５は、距離が小さいインデクスのついたオーダー同士、クラスア同士、または、オーダーとクラスタを、１つのクラスタにマージする処理を繰り返して階層構造のクラスタを生成する。図５では、例えばオーダーＯ２およびオーダーＯ５のオーダーのインデクスは、Ｒ５のみを含む点で一致する。一致する棚ＩＤのみを含むインデクスに対する値がより小さくなるような距離を用いる場合、決定部１０５は、オーダーＯ２およびオーダーＯ５のオーダーを１つのクラスタにマージする。

図６のクラスタＣ１は、このようにしてマージされたクラスタを示す。なおＣ１～Ｃ９は、各クラスタを識別する情報を表す。決定部１０５は、マージ前の２つのインデクスを子ノードとし、マージ後のクラスタを親ノードとする二分木をクラスタデータ記憶部１２３に記憶する。同様にして、決定部１０５は、すべてのオーダーが１つのクラスタにマージされるまで処理を反復する。

図６は、１つに統合されたクラスタの例を示す。図６に示すように、マージ後のクラスタに対するインデクスとしては、例えば、クラスタに属する各オーダーに引き当てられた棚ＩＤの和集合が用いられる。

次に決定部１０５は、同じ親クラスタに属する子クラスタが隣接するように再帰的に二分木を展開することで、同じクラスタに属する葉ノードに対応する２つのオーダーが近い順序になるように、オーダーの処理順序を決定する。

図７は、決定した処理順序で並び替えたオーダーの例を示す図である。図７は、図６に示すクラスタに基づき並び替えられたオーダーの例である。図６に示すように、クラスタは、１０個のオーダーに対応する１０個の葉ノードを含む。決定部１０５は、例えば最後に発見されたクラスタＣ９から再帰的に二分木の親子関係を辿る（二分木を展開する）ことで、オーダーの処理順序を決定する。図６の例では、決定部１０５は、以下のように親子関係を辿り、辿り着いた葉（オーダー）の順に並べることで、図７の順番にオーダーを並び替える。
Ｃ９→Ｃ８→Ｃ３→Ｃ１→オーダーＯ２→Ｃ１→オーダーＯ５→Ｃ１→Ｃ３→Ｃ２→オーダーＯ９→Ｃ２→オーダーＯ６→Ｃ２→Ｃ３→Ｃ８→Ｃ７→Ｃ５→Ｃ４→オーダーＯ１→（省略）→Ｃ８→Ｃ９→オーダーＯ８

上記のように、出力制御部１０６は、複数の作業ステーション１１にそれぞれ割り当てるオーダーデータのデータ群を出力してもよい。例えばＮ個（Ｎは２以上の指数）の作業ステーション１１が存在する場合、出力制御部１０６は、各作業ステーション１１の作業負荷の見積量が平準化されるように、オーダーデータをＮ個のデータ群に分割する。出力制御部１０６は、以下のような分割方法を用いることができる。
・オーダーの個数が均等になるように分割する。
・オーダーに含まれる商品の総数が均等になるように分割する。
・オーダーで使用する棚の総数（インデクスに含まれる棚ＩＤの和集合のサイズ）が均等になるように分割する。

次に、本実施形態にかかる情報処理装置１００による順序決定処理について説明する。図８は、本実施形態における順序決定処理の一例を示すフローチャートである。

受付部１０１は、複数のオーダーデータおよび複数の棚データの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。以降のステップＳ１０２～ステップＳ１０６では、オーダーごとに棚を対応づけてインデクスを生成する処理が、すべてのオーダーに対して繰り返し実行される。

まず優先度算出部１０２は、受け付けられたオーダーデータのうちインデクスを生成していない（未処理の）オーダーデータを取得する（ステップＳ１０２）。優先度算出部１０２は、例えば上記（Ｍ１）または（Ｍ２）により、棚の優先度を算出する（ステップＳ１０３）。なお、（Ｍ２）の場合は、優先度算出部１０２は、ステップＳ１０１の中で各棚の優先度を先に決定する。

生成部１０３は、棚を引き当てていない（未処理の）商品について、優先度が最大となる棚を対応づけ、対応づけた棚の棚ＩＤを追加したインデクスを生成する（ステップＳ１０４）。生成部１０３は、オーダーデータに含まれるすべての商品について棚が対応づけられたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。すべての商品に棚が対応づけられていない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り、次の未処理の商品について処理が繰り返される。

すべての商品について棚が対応づけられた場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、生成部１０３は、すべてのオーダーデータを処理したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。すべてのオーダーデータを処理していない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、ステップＳ１０２に戻り、次の未処理のオーダーデータに対して処理が繰り返される。

すべてのオーダーデータを処理した場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、以降のステップＳ１０７～ステップＳ１０９で、階層型クラスタリングが実行される。

決定部１０５は、距離が最小となるオーダーまたはクラスタの組を１つのクラスタにマージする（ステップＳ１０７）。なおインデクス間の距離は、距離算出部１０４により算出される。決定部１０５は、マージ前のオーダーまたはクラスタを子ノード、マージ後のクラスタを親ノードとする二分木を生成し、クラスタデータ記憶部１２３に記憶する（ステップＳ１０８）。

決定部１０５は、すべてのオーダーが１つのクラスタにマージされたか否かを判定する（ステップＳ１０９）。すべてのオーダーが１つのクラスタにマージされていない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１０７に戻り処理が繰り返される。

すべてのオーダーが１つのクラスタにマージされた場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、決定部１０５は、生成されたクラスタに基づき、オーダーデータの順序を決定する（ステップＳ１１０）。

出力制御部１０６は、順序が決定されたオーダーデータによる作業指示を出力する（ステップＳ１１１）。複数の作業ステーションがある場合は、出力制御部１０６は、順序が決定された複数のオーダーデータのリストを複数のデータ群に分割し、複数のデータ群を、複数の作業ステーション１１それぞれが処理するオーダーを示す情報として出力する。

このように、本実施形態では、事前に得られる複数のオーダーデータおよび複数の棚データを用いて、ピッキング作業をより効率的に実行することができるように、複数のオーダーデータの処理順序を決定することができる。

次に、実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成について図９を用いて説明する。図９は、実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成例を示す説明図である。

実施形態にかかる情報処理装置は、ＣＰＵ５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。

実施形態にかかる情報処理装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。

実施形態にかかる情報処理装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。

さらに、実施形態にかかる情報処理装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、実施形態にかかる情報処理装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

実施形態にかかる情報処理装置で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した情報処理装置の各部として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ５１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。

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。

１０ 情報処理システム
１１ 作業ステーション
１２ 収容容器
１３ 棚
１４ ディスプレイ
３０ 棚
１００ 情報処理装置
１０１ 受付部
１０２ 優先度算出部
１０３ 生成部
１０４ 距離算出部
１０５ 決定部
１０６ 出力制御部
１２１ オーダーデータ記憶部
１２２ 棚データ記憶部
１２３ クラスタデータ記憶部
２００ 搬送装置
３００ ネットワーク

Claims (12)

1. 複数の棚それぞれに収容される１種類以上の商品の第１識別情報を含む複数の棚データと、複数の前記棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の第２識別情報を含む複数のオーダーデータと、を受け付ける受付部と、
   前記棚データに基づいて、複数の前記オーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合を向上させるように、複数の前記オーダーデータの処理順序を決定する決定部と、を備え、
   複数の前記棚は、複数の前記オーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器が配置された作業ステーションに移動可能である、
   情報処理装置。
2. 複数の前記棚ごとに算出される優先度に基づいて、複数の前記オーダーデータごとに、前記第２識別情報と一致する前記第１識別情報の商品が収容される棚のうち商品をピッキングする１つ以上の棚を示すインデクスを生成する生成部をさらに備え、
   前記決定部は、前記インデクスを利用して前記処理順序を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 複数の前記オーダーデータそれぞれに対して生成された複数の前記インデクス間の距離を算出する距離算出部をさらに備え、
   前記決定部は、前記距離が小さいほど順序が近くなるように前記処理順序を決定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、前記距離が小さい前記インデクスに対応する前記オーダーデータをクラスタにマージする処理を繰り返す階層型クラスタリングを実行し、親クラスタが共通する子クラスタが隣接するように再帰的に展開することで前記処理順序を決定する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、前記優先度が他の棚より大きい棚を、商品をピッキングする棚として優先して選択し、選択した棚を示す前記インデクスを生成する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
6. 複数の前記オーダーデータごとに、オーダーデータに含まれる前記第２識別情報と一致する前記第１識別情報の個数が多いほど大きい前記優先度を算出する優先度算出部をさらに備える、
   請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記第１識別情報と一致する前記第２識別情報を含むオーダーデータの個数が多いほど大きい前記優先度を算出する優先度算出部をさらに備える、
   請求項２に記載の情報処理装置。
8. 複数の前記オーダーデータを、決定された前記処理順序が近いオーダーデータをそれぞれ含むように複数のデータ群に分割し、複数の前記データ群を、ピッキングが行われる複数の作業ステーションそれぞれに割り当てるデータ群として出力する出力制御部をさらに備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記決定部は、前記棚データに基づいて、複数の前記オーダーデータに引き当てる商品を１つの棚から同時にピッキングする割合を向上させるように前記処理順序を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
    複数の棚それぞれに収容される１種類以上の商品の第１識別情報を含む複数の棚データと、複数の前記棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の第２識別情報を含む複数のオーダーデータと、を受け付ける受付ステップと、
    前記棚データに基づいて、前記複数のオーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合を向上させるように、複数の前記オーダーデータの処理順序を決定する決定ステップと、含み、
    複数の前記棚は、複数の前記オーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器が配置された作業ステーションに移動可能である、
    情報処理方法。
11. コンピュータに、
    複数の棚それぞれに収容される１種類以上の商品の第１識別情報を含む複数の棚データと、複数の前記棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の第２識別情報を含む複数のオーダーデータと、を受け付ける受付ステップと、
    前記棚データに基づいて、前記複数のオーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合を向上させるように、複数の前記オーダーデータの処理順序を決定する決定ステップと、を実行させ、
    複数の前記棚は、複数の前記オーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器が配置された作業ステーションに移動可能である、
    プログラム。
12. 搬送装置と、情報処理装置と、を備える情報処理システムであって、
    前記搬送装置は、商品を収容する複数の棚を搬送し、
    前記情報処理装置は、
    複数の前記棚それぞれに収容される１種類以上の商品の第１識別情報を含む複数の棚データと、複数の前記棚の少なくとも一部からピッキングする１種類以上の商品の第２識別情報を含む複数のオーダーデータと、を受け付ける受付部と、
    前記棚データに基づいて、前記複数のオーダーデータに引き当てる商品を１つの棚からピッキングする割合を向上させるように、複数の前記オーダーデータの処理順序を決定する決定部と、
    を備え、
    複数の前記棚は、複数の前記オーダーデータのうち少なくとも一部のオーダーデータそれぞれに対応する収容容器が配置された作業ステーションに移動可能である、
    情報処理システム。

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