JP7414931B1 - 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

Abstract

【課題】ピッキング作業をより効率的に実行する。【解決手段】情報処理装置は、処理部を備える。処理部は、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に基づいて、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の処理順序と、複数のオーダーデータそれぞれについて第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の棚と、を決定する。【選択図】図２

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、処理部を備える。処理部は、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に基づいて、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の処理順序と、複数のオーダーデータそれぞれについて第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の棚と、を決定する。

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。 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。 予め使用する棚を決定する処理の具体例を説明する図。 予め使用する棚を決定しない比較例を説明する図。 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し、かつ、各オーダーに引き当てる棚を事前に決定しておくことで、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、事前に大量のオーダーの処理順序を並べ直し各オーダーで使用する棚を決定する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と各オーダーで使用する棚を決定する。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、決定部１０３と、距離算出部１０４と、出力制御部１０５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、決定部１０３が各オーダーに対して引き当てる棚を決定するときに使用される。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、以下の方法により優先度を算出する。
・棚データに含まれる商品の識別情報のうち、複数のオーダーデータのいずれかに含まれている、すなわち、オーダーで要求されているにもかかわらず引き当てられていない商品（未引当商品）のリスト（未引当商品リスト）を作成する。
・未引当商品について、商品ごとの優先度（商品優先度）を算出する。商品ごとの優先度は、例えば当該商品を含む、すなわち、当該商品を要求しているオーダーの個数（引き当てオーダー数）である。
・棚ごとに、未引当商品リストに含まれる商品優先度の合計値を、当該棚の優先度（棚優先度）として算出する。

決定部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つ以上の棚を決定する。

例えば決定部１０３は、すべてのオーダーが並列に処理可能である（すべてのオーダーに対応する収容容器１２に対して並列にピッキングが可能である）と仮定し、最も同時ピッキング率が高い棚、すなわち、優先度算出部１０２で算出された優先度が最も高い棚を逐次的に選択することを反復することで、各オーダーで使用する（引き当てる）棚と、各オーダーについて棚の呼び出し順序を決定する。

また、決定部１０３は、各オーダーデータに対して商品をピッキングする棚として決定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。インデクスの生成方法の詳細は後述する。

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。

さらに決定部１０３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１０３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１０３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１０３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１０３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１０３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１０３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１０５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１０５は、決定されたオーダーの処理順序を示す情報（オーダー順序情報）、各オーダーで使用する（引き当てる）棚を示す情報、および、各オーダーについて当該棚の呼び出し順序を示す情報（棚順序情報）を含む出力情報を出力する。出力情報は、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１０５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、および、引き当てる棚の集合を出力してもよい。出力制御部１０５は、決定部１０３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、使用する棚の数が均等になるように分割する、などの方法があり得る。

上記各部（受付部１０１、優先度算出部１０２、決定部１０３、距離算出部１０４、および、出力制御部１０５）の少なくとも一部は、１つの処理部により実現されてもよい。上記各部は、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１０３による階層型クラスタリングで生成されるデータ（インデクス、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、インデクスの生成方法の詳細について説明する。決定部１０３は、各オーダーデータに対して商品をピッキングする棚として決定した棚を示すインデクスを生成する。図３は、生成されるインデクスの例を示す図である。図３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。インデクスは、棚の呼び出し順序を示す情報を含んでもよい。例えば、呼び出し順序に従って左から右に棚ＩＤを並べるようにインデクスが生成されてもよい。棚ＩＤと、呼び出し順序を示す情報とを対応づけたインデクスが生成されてもよい。

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４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３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１０３は、距離が小さいインデクスのついたオーダー同士、クラスタ同士、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３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１０３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４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１０３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１０３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４は、１つに統合されたクラスタの例を示す。図４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１０３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５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５は、図４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４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１０３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４の例では、決定部１０３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５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１０５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１０５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１０５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６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）。複数のオーダーデータは、入力されたオーダーリストのうち、未処理のオーダーデータを抽出することで取得されてもよい。

決定部１０３は、受け付けられた棚データから、複数のオーダーデータのいずれかに含まれている、すなわち、オーダーで要求されているにもかかわらず引き当てられていない商品（未引当商品）のリスト（未引当商品リスト）を作成する（ステップＳ１０２）。

次に、優先度算出部１０２は、未引当商品について、商品ごとの優先度（商品優先度）を算出する（ステップＳ１０３）。例えば優先度算出部１０２は、商品ごとの引き当てオーダー数（当該商品を要求しているオーダーの個数）をカウントした値を商品優先度として算出とする。

ステップＳ１０４～Ｓ１０８は、未引当商品リストを更新しながらの反復計算となる。まず、決定部１０３は、棚ごとに、対応する棚データに含まれ、かつ、未引当商品リストに含まれる商品の商品優先度の合計値を算出し、当該棚の棚優先度とする（ステップＳ１０４）。

決定部１０３は、優先度が最大の棚を選択する（ステップＳ１０５）。決定部１０３は、未処理のオーダーデータの中で、選択された棚から引き当て可能なオーダーすべてに対し、選択された棚の棚ＩＤをインデクスに追加する（ステップＳ１０６）。決定部１０３は、例えば、追加した順序が呼び出し順序となるようにインデクスを生成する。

決定部１０３は、引き当てた商品を未引当商品リストから削除する（ステップＳ１０７）。決定部１０３は、未引当商品リストが空になったか否かを判定する（ステップＳ１０８）。空になっていない場合（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り、更新後の未引当商品リストを用いて処理を繰り返す。

未引当商品リストが空になった場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、以降のステップＳ１０９～ステップＳ１１１で、階層型クラスタリングが実行される。

決定部１０３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Ｓ１０９）。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１０３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Ｓ１１０）。

決定部１０３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Ｓ１１１）。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Ｓ１１１：Ｎｏ）、ステップＳ１０９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Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、決定部１０３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Ｓ１１２）。

出力制御部１０５は、順序が決定されたオーダーデータ、および、各オーダーで使用する棚による作業指示を出力する（ステップＳ１１３）。複数の作業ステーションがある場合は、出力制御部１０５は、順序が決定された複数のオーダーデータのリスト、および、各オーダーで使用する棚と呼び出し順序の情報（インデクス）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。

出力制御部１０５は、棚を決定する処理の過程で棚ごとに同時ピッキング率を算出していることを利用し、各棚で必要なピッキング作業回数、および、全体の作業時間予測値の少なくとも一方を算出し、オーダーデータに含まれる各商品をピッキングする棚の情報とともに出力してもよい。

例えば、ある棚の同時ピッキング率は、当該棚から複数のオーダーに対して同時にピッキングできる商品の種類数である。この場合、ピッキング作業回数は、同時ピッキング率と同じ値として算出できる。ピッキング作業の時間は、例えば、ピッキング作業回数と単位時間との積により算出できる。単位時間は、１回のピッキング作業に対して予め定められた時間を表す。

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および各オーダーで使用する棚、および呼び出し順序を決定することができる。

また、本実施形態では、すべてのオーダーが並列に処理可能であると仮定し、最も同時ピッキング率が高い棚を逐次的に選択することを反復することで、各オーダーで使用する棚と、棚の呼び出し順序が決定される。従って、同時ピッキング率をより向上させることができる。

図７は、本実施形態の方式により、予め使用する棚を決定する処理の具体例を説明する図である。図８は、予め使用する棚を決定しない比較例を説明する図である。比較例は、例えば、オーダーデータの処理順序を決定するときには予め使用する棚を決定せず、ピッキング作業を実行するときに、最も同時ピッキング率が高い棚を逐次的に選択することを反復する方式（リアルタイム棚選択方式）である。

図７および図８は、オーダーの処理順序が、以下のように決定された例を示す。
１：（ｃ，ｄ）→２：（ｅ，ｆ）→３：（ａ，ｂ）→４：（ａ，ｂ）→５：（ａ，ｂ）→６：（ｂ，ｈ）→７：（ｂ，ｈ）

数値は処理順序を表し、アルファベットは、各オーダーに含まれる商品の識別情報を表す。例えば「１（ｃ，ｄ）」は、処理順序が１番目のオーダーに、識別情報がｃおよびｄの商品が含まれることを表す。

また、図７および図８では、以下のような棚データが用いられる。アルファベットは、各棚に含まれる商品の識別情報を表す。
［ａ，ｂ，ｇ］、［ｃ，ｇ］、［ｄ，ｇ］、［ｅ，ｇ］、［ｆ，ｇ］、［ｂ，ｈ］

また、図７（本実施形態の方式）では、各オーダーに対して、以下のように棚および棚の呼び出し順序が決定されたものとする。このように、図７（本実施形態の方式）では、オーダーごとに、使用する棚と使用順序が事前に決定される。
１：（ｃ，ｄ）：［ｃ，ｇ］→［ｄ，ｇ］
２：（ｅ，ｆ）：［ｅ，ｇ］→［ｆ，ｇ］
３：（ａ，ｂ）：［ａ，ｂ，ｇ］
４：（ａ，ｂ）：［ａ，ｂ，ｇ］
５：（ａ，ｂ）：［ａ，ｂ，ｇ］
６：（ｂ，ｈ）：［ｂ，ｈ］
７：（ｂ，ｈ）：［ｂ，ｈ］

また、図７および図８は、ピッキング作業時に、３つのオーダーが並列に処理可能な例を示す。ピッキング作業時に、オーダー処理順序に従い棚を呼ぶように構成される場合、作業用の棚１３には、３つのオーダーに対応する３つの収容容器１２が設置される。

図７（本実施形態の方式）では、まず、処理順序が１番目から３番目のオーダー１：（ｃ，ｄ）、２：（ｅ，ｆ）、３：（ａ，ｂ）が処理対象となる。オーダー１（ｃ，ｄ）について、呼び出し順序が１番目である棚は［ｃ，ｇ］である。このため、棚［ｃ，ｇ］が選択され、この棚から商品ｃがピッキングされる。オーダー１（ｃ，ｄ）のうち商品ｄが残されているため、２番目の呼び出し順序の棚［ｄ，ｇ］が選択され、商品ｄがピッキングされる。このようにして、オーダー処理順序および呼び出し順序に従い、オーダーおよび棚が順次選択され、ピッキング作業が行われる。この例では、以下のように６回の棚の移動で、ピッキング作業が完了する。
［ｃ，ｇ］→［ｄ，ｇ］→［ｅ，ｇ］→［ｆ，ｇ］→［ａ，ｂ，ｇ］→［ｂ，ｈ］

図８の比較例は、最初にオーダー１：（ｃ，ｄ）、２：（ｅ，ｆ）、３：（ａ，ｂ）が処理対象となる点で、図７と共通する。しかし、比較例は、最も同時ピッキング率が高い棚を選択する方式である。このため、同時ピッキング率が最も高い棚［ａ，ｂ，ｇ］が、最初に選択される。３：（ａ，ｂ）に含まれる商品ａ，ｂを同時にピッキングできるためである。

すべての商品がピッキングされたオーダー３：（ａ，ｂ）に対応する収容容器１２は、棚１３から移動される。オーダー３：（ａ，ｂ）に対するピッキングが終了した棚［ａ，ｂ，ｇ］は、作業ステーション１１から他の場所に移動される。

棚１３には、次の処理順序のオーダー４：（ａ，ｂ）が新たに設置される。この時点では、オーダー１：（ｃ，ｄ）、２：（ｅ，ｆ）、４：（ａ，ｂ）が処理対象となる。これらの処理対象のうち、最も同時ピッキング率が高い棚は、オーダー４：（ａ，ｂ）であるため、再度、棚［ａ，ｂ，ｇ］が選択される。

このような処理を繰り返すことにより、図８の比較例では、合計９回の棚の移動が発生する。

クラスタリングによりオーダー処理順序を決定すると、同じような棚を使うオーダーが集団で固まるように処理順序が決定されうるため、クラスタの境界に属するオーダーの一部が並列に処理されている状態で同時ピッキング率が高くなる場合がある。従って、同時ピッキング率が高い棚を逐次的に選択する比較例のような方式では、繰り返し同じような棚が呼ばれ、上記のように棚の移動回数が増加する原因となり得る。

これに対して、本実施形態では、オーダーごとの使用する棚が事前に決定されるため、棚の移動回数が増加することを抑制可能である。すなわち、ピッキング作業をより効率的に実行可能となる。

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。

実施形態の構成例について以下に記載する。
（構成例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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
処理部を備える、
情報処理装置。
（構成例２）
前記処理部は、
複数の前記棚ごとに、複数の前記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優先度を算出し、
前記優先度が大きい順に選択した前記棚に含まれる前記第１識別情報と一致する前記第２識別情報を含む前記オーダーデータに対して、選択した前記棚を、前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚として決定する、
構成例１に記載の情報処理装置。
（構成例３）
前記処理部は、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に基づいて算出される、複数の前記棚それぞれに対するピッキング作業の回数と、前記ピッキング作業の時間と、のうち少なくとも一方を示す情報をさらに出力する、
構成例１または２に記載の情報処理装置。
（構成例４）
前記処理部は、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し、生成した前記インデクスを利用して前記処理順序を決定する、
構成例１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（構成例５）
前記処理部は、
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し、
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、
構成例４に記載の情報処理装置。
（構成例６）
前記処理部は、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、
構成例５に記載の情報処理装置。
（構成例７）
前記処理部は、
前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定部を含む、
構成例１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（構成例８）
前記処理部は、
前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて決定された１つ以上の前記棚と、を示す出力情報を出力する、
構成例１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（構成例９）
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、
構成例１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（構成例１０）
前記処理部は、
複数の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、前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
構成例１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（構成例１１）
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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、
を含む情報処理方法。
（構成例１２）
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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、
を実行させるためのプログラム。
（構成例１３）
搬送装置と、情報処理装置と、作業ステーションと、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前記作業ステーションに搬送し、
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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
処理部を備える、
情報処理システム。

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 決定部
１０４ 距離算出部
１０５ 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 (14)

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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
   処理部を備え、
   前記処理部は、
   複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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し、
   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で一致している前記棚の個数に基づく距離を算出し、
   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し、
   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、搬送装置によって移動可能である、
   情報処理装置。
2. 前記処理部は、
   複数の前記棚ごとに前記優先度を算出し、
   前記優先度が大きい順に選択した前記棚に含まれる前記第１識別情報と一致する前記第２識別情報を含む前記オーダーデータに対して、選択した前記棚を、前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚として決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記処理部は、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に基づいて算出される、複数の前記棚それぞれに対するピッキング作業の回数と、前記ピッキング作業の時間と、のうち少なくとも一方を示す情報をさらに出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記処理部は、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１に記載の情報処理装置。
5. 前記処理部は、
   前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定部を含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記処理部は、
   前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて決定された１つ以上の前記棚と、を示す出力情報を出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記処理部は、
   複数の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、前記処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、を含み、
   前記決定ステップは、
   複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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ステップと、
   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で一致している前記棚の個数に基づく距離を算出するステップと、
   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ステップと、
   を含み、
   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、搬送装置によって移動可能である、
   情報処理方法。
9. 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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、を実行させ、
   前記決定ステップは、
   複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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ステップと、
   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で一致している前記棚の個数に基づく距離を算出するステップと、
   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ステップと、
   を含み、
   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、搬送装置によって移動可能である、
   プログラム。
10. 搬送装置と、情報処理装置と、作業ステーションと、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前記作業ステーションに搬送し、
    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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
    処理部を備え、
    前記処理部は、
    複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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し、
    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で一致している前記棚の個数に基づく距離を算出し、
    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、
    情報処理システム。
11. 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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
    処理部を備え、
    前記処理部は、
    複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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し、
    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し、
    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し、
    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、搬送装置によって移動可能である、
    情報処理装置。
12. 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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、を含み、
    前記決定ステップは、
    複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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ステップと、
    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ステップと、
    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ステップと、
    を含み、
    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、搬送装置によって移動可能である、
    情報処理方法。
13. 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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する決定ステップ、を実行させ、
    前記決定ステップは、
    複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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ステップと、
    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ステップと、
    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ステップと、
    を含み、
    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、搬送装置によって移動可能である、
    プログラム。
14. 搬送装置と、情報処理装置と、作業ステーションと、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前記作業ステーションに搬送し、
    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に基づいて、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の処理順序と、複数の前記オーダーデータそれぞれについて前記第２識別情報で識別される商品をピッキングする１つ以上の前記棚と、を決定する、
    処理部を備え、
    前記処理部は、
    複数の前記棚ごとに算出される、複数の前記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し、
    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し、
    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、
    情報処理システム。

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