JPH08133427A - 倉庫等の動的棚ランキング方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 物品だけでなく、物置場についても経時的に
変化する動的な性質を検出し、最適化シミュレーション
を行うことにより、実務的に効率化を図ることができ、
また、物置場における実際の物品の搬出入作業を定量的
に評価でき、作業の効率化を図ることができること。 【構成】 演算装置は、表示装置の画面上に倉庫内の各
棚１３を平面的に表示し、各段の棚に収容されている物
品を動的ランク別に異なる色で表示する。動的ランク
は、各物品別の物品の在庫量、売上げ、出荷状況をＡＢ
Ｃパレット図に基づき作成し、これらの合計値で生成さ
れる。そして、最適化ミュレート時には遺伝的焼きなま
し法により作業者の作業時間と総稼働時間がいずれも最
小となる棚に各物品を仮想的に配置する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば倉庫や店舗等、
各種物品が扱われる物置場に、物品の需要変動に応じ
て、物置場の優先順位を動的にランク付けすることによ
って、物置場における作業の遂行を効率的に行える倉庫
等の動的棚ランキング方法及びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、物置場における作業というの
は、受け取った物品を決められた場所に納め、保存し、
また計画通り引き出す作業であり、例えば流通業（倉庫
や物流センター）や小売り業（スーパーやコンビニエン
スストア）等はこういう特徴を持つ。このような物置場
において、物品を納める形態は分類によっていろいろあ
るが、その最小単位をここで棚と呼ぶ。性質上、棚自身
が幾つか収納地があり、異なる物品を入れることができ
る。また、物品の体積によって入れられる数が異なる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来、物置場における
作業支援システムは、物品の正確な量と居場所を明確す
る為に重点をおいてきた。それ故に、どこに何を入って
いるかは分かるが、どこに何を入れれば一番良いかは分
からない。現状では、物品が一旦決められた場所に納め
ると、二度と場所を変更することなく持ちつつあるから
である。しかし、物品の売れ行きは変動するものであ
り、売れるものはやがて売れなくなり死に筋になる。そ
れを把握することができない限り、売れないものは良い
場所に占め、売れるものは片隅に置かれる、こういう現
象が現場でしばしば見受けられる。要するに、物品に対
するランキング認識があるが物置場に対するその認識が
なく、場所を考慮する最適化の概念が欠けている。

【０００４】一方、これまでいろんな理論的な手法（例
えば数理計画法による最適解法）が開発されているが、
計算上の理由で実用できるレベルに達するものがあまり
ない。また現実に物品の需要が変動するので、せいかく
計算した最適解がそれに対応することができない。その
結果、喩え現場が作業の効率を向上しようとしても行動
の基準たるものがなく、またなんらか行動を取ったとし
てもそれを評価する方法もない。ましてや予測に従って
将来に対する何らかの事前行動を取ることは不可能であ
る。

【０００５】本発明は、上記課題を解決するためになさ
れたものであり、物品だけでなく、物置場についても経
時的に変化する動的な性質を検出し、最適化シミュレー
ションを行うことにより、実務的に効率化を図ることが
でき、また、物置場における実際の物品の搬出入作業を
定量的に評価でき、作業の効率化を図ることができる物
置場における動的棚ランキング装置及びその方法を提供
することを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の倉庫等の動的棚ランキング装置は、倉庫等
の棚に一時保管される物品の棚位置を需要変動に基づき
変更するために請求項１では、前記物品の入出庫情報等
が入力される入力装置（１）と、前記倉庫内における各
物品の棚位置を演算する演算装置（２）と、前記各商品
の棚位置、棚の数等を記憶する記憶装置（３）と、前記
倉庫内に設けられた棚位置の状態に対応して平面的に該
棚を画像表示し、各棚部分に収容される物品は、各物品
の容積に対応した範囲で該物品に付された所定のランク
別に異なる色で表示する出力装置（４，５）と、を備え
たことを特徴としている。

【０００７】また、請求項２記載のように、前記演算装
置（２）は、各物品についてそれぞれ在庫量、売上げ、
出荷量に相当するパレット図を作成し、これら各物品毎
の在庫量、売上げ、出荷量の出力値に基づいて該物品に
動的ランクを生成し、前記出力装置（４，５）は、各棚
部分に該動的ランク別に異なる色で前記各物品の在庫状
態を表示する構成とすることができる。

【０００８】また請求項３のように、前記記憶装置
（３）には、物置場の面積、棚と搬出入箇所迄の移動距
離及び移動時間、作業者の数等が記憶され、前記演算装
置（２）は、前記記憶装置の記憶情報に基づき、現状の
物品の在庫状態における各物品の搬出入にかかる総稼働
時間を演算しこれを初期値として、該総稼働時間及び各
作業者の作業時間を最小にするために遺伝的焼きなまし
法に基づき最適化シミュレーションを行って物品の棚位
置を変更し、前記出力装置（４，５）上に表示する構成
とすることができる。

【０００９】また、請求項４記載のように前記最適化シ
ミュレーション演算後の物品は、前記入力装置（１）を
用いた手動操作により物品の棚位置を任意の場所に移動
し、あるいは交換可能とすることができる。

【００１０】そして請求項５のように、前記演算装置
（２）は前記手動調整を行う都度、総稼働時間及び対応
箇所の作業者の作業時間の変更値を前記出力装置（４，
５）上に表示する構成とすることができる。

【００１１】さらに、請求項６記載のように、前記演算
装置（２）は、各棚に入っている物品の出荷実績を平均
することにより該棚に対する評価を表す棚係数を演算
し、該棚係数の値に基づき該棚に対し複数のランクのい
ずれかを付す構成としてもよい。

【００１２】また、本発明の倉庫等の動的棚ランキング
方法は、倉庫等の棚に一時保管される物品の棚位置を需
要変動に基づき変更する方法であって、各物品について
それぞれ在庫量、売上げ、出荷量に相当するＡＢＣパレ
ット図を作成した後、これら各物品毎の在庫量、売上
げ、出荷量の組合せに基づいて該物品に動的ランクを生
成した後、物置場の面積、棚と搬出入箇所迄の移動距離
及び移動時間、作業者の数等の情報に基づき、現状の物
品の在庫状態における各物品の搬出入にかかる総稼働時
間を演算しこれを初期値とした後、遺伝的焼きなまし法
に基づき最適化シミュレーションを行って物品の棚位置
を変更して該総稼働時間及び各作業者の作業時間を最小
にすることを特徴としている。

【００１３】そして、本発明の装置及び方法は、共通し
て以下の３点の特徴点を有する。 １ 動的ランク 演算装置２は、物品の棚表示はどの棚に何種類の物品と
をいくつか入っているかを出力装置４，５に示す。これ
は管理上の要望に応じて、例えば今の物置場の状態を評
価したり、これからの需要変動による物置場の状態がど
のように変わるかを予測したりするなど、その目的を応
じて必要な期間における統計数値（例えば棚卸しの結果
あるいは外延法による需要の予測値）を用いて表す。物
品の本来の性質を把握する為、まず物品を形態別及び会
社別に必要な期間に応じて分類し、さらに横軸を物品の
種類、縦軸をそれぞれ売り上げ、在庫量、出荷伝票とす
るパレット図を作り、予め決められたランキング方法で
物品が属するランクを決める。得られた様々なランクを
用いて必要な組み合わせを作る。この組み合わせから予
め決められた基準に従って、物品のランキングを行う。
この新しいランクは物品の動的特性を表すものであり、
最適化シミュレーションの基礎となるものである。ここ
で新ランクを動的ランクと呼ぶ。決められた棚表示の上
には、さらに動的ランクがランク別に色分けされ重ねて
表示する。 ２ 最適化 演算装置２は、予め決められたピッキング方法を用い
て、決められた期間においてシステム全体のエネルギー
（例えば、倉庫の総ピッキング時間や作業員の平均稼働
時間や、棚からカウンダまでの総平均距離など）を計算
する。これを初期値とし、システムのエネルギーを最小
にするよう最適化シミュレーションを行う。シミュレー
ションの手法は改善した遺伝的焼きなまし(Improved Ge
netic Simulated Annealing)法を使う。決められた棚割
り当て状況を表示装置に表示しながら、棚の中身を任意
の場所に移動し、あるいは交換する。手動調整に対し、
その都度調整に対するシステムの評価を自動的に行っ
て、出力装置にそれを表示する。 ３ 棚のランク付け 演算装置２は、決められた棚の割り当て状態において、
棚に対する評価を表す棚係数がその棚に入っているすべ
ての物品の出荷実績を平均することで求められる。棚係
数を利用し、決められた基準に基づいて、棚のランク付
けを行う。以上の結果は出力装置４，５に表示される。

【００１４】

【作用】

１ 動的ランクについて 物置き場における作業を支援するランキング方法（例え
ばパレット図とか在庫のＡＢＣ分析など）は主に物品の
状況（売り行きや在庫状態など）を調べる目的で用いら
れる。物品の状態を把握するのにはそれで十分である
が、物品の物置場を調べる為に、さらに細かい分析が必
要となってくる。例えばよく使われているＡＢＣ分析の
場合、在庫量だけのＡＢＣ分析ならば、ある物品がＡラ
ンクにされると、次回のＡＢＣ分析を再び行うまでずっ
とＡランクにいられる。しかし、同じ分析を売り上げと
出荷伝票のデータにかけると、例えばそれの出荷伝票の
ランクがＣに、売り上げのランクがＢになる場合があ
る。本発明の装置に使われている基準で評価すると、こ
の物品に対する総合的な評価がＢになる。これは、その
物品の在庫量が多いにもかかわらず、置く場所や占める
空間の大きさが変更される可能性があるという意味合い
である。このように目的を持ってさらに分類することに
よって物品の潜在的な特性を掘り出し、意思決定にさら
なる役割を果たす。 ２ 最適化について 一般に、物置場における作業支援問題は意思決定変数の
数は多いので、真の最適解を求めるのが理論上可能であ
っても実際に計算する時間が掛り、そのため特殊なケー
スを除いて実用レベルまで達する手法がない。一方、実
際に物置場における意思決定が評価基準というものがな
く、管理者の経験と感に頼ることが多い、例えなにか動
かそうとしても、どのように行動すれば分からない。本
発明に使われている最適化シミュレーションは厳密にい
うと、真の最適解を求めることが目的でなく、与えられ
た初期状態に対してどれだけ改善するかに重点を置いて
いる。当然のことながら理論上アルゴリズムが最適解に
収束することが保証されている。 ３ 棚のランク付け これまでの物置場における作業支援システムは、どの物
品がどこの棚にいくつか入っているかということに重点
を置いているか、あるいはそれに限ったものであった。
そのための作業が通常事後処理、つまり物品が棚に入れ
られてからシステムに入力される仕組みである。しか
し、棚に対してランク付けすることによって、どの物品
がどこの棚に入れればよいかという評価基準を得た上
に、事後でなく事前に処理を行うことによって、システ
ムの効率を向上することができる。さらに、物置場にお
ける作業支援システムに対して新しいパラメータを与え
ることによって、効率のよい新しい作業支援システムの
開発に大きな意義がある。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。図１はシ
ステムの構成を示す図であり、システムは、キーボー
ド、マウス等の入力装置１、パソコン等の演算装置２、
演算内容を格納する記憶装置３、演算装置の処理内容等
を出力する出力装置で構成されている。出力装置は、画
像表示する表示装置４や、プリンタ等の印刷装置５で構
成される。図２はシステムのメインフローチャートを示
す図である。入力装置１からデータが入力された後（Ｓ
Ｐ１）、演算装置２は物品の動的ランクを分析し（ＳＰ
２）、自動的に最適な棚を割り当てる（ＳＰ３）。この
割り当て状態は、手動にて調整が行える（ＳＰ４）。そ
して棚にはランクが付けられ（ＳＰ５）、表示装置４の
表示あるいは印刷装置５から印字出力することができ
る。

【００１６】システムに使われるデータは２種類があ
る。それぞれに対して、登録、修正、削除、検索などの
機能がある。図３は入力装置１から入力される物品の移
動作業にかかるデータフォーマットを示す図である。こ
れはまた納品データと出荷データに大きく分類すること
ができるが、ここでは出荷伝票を例として示す。この出
荷伝票には、伝票番号、日付、配送先、配車車両番号、
品目名、置場所、単位、数量、配達時間指定時の時刻等
が表示されている。

【００１７】図４はシステムパラメータのデータフォー
マットを示す図である。実際にシステムのパラメータも
各種あるが、図４は作業者を例として示すものである。
図中の作業者リスト上には、作業者名、年齢、性別、作
業箇所における取り出し時間と走行速度（ピッキング時
間とピッキング速度に対応）、熟練程度、扱える最大重
量と最大体積が表示されている。データの統計的な分析
は各種手法があるが、簡単化のためここではＡＢＣ分析
を使用する。図５（ａ）〜（ｃ）は、縦軸をそれぞれ在
庫量、売り上げ、出荷伝票（各棚別のピッキング回数に
相当）とし、横軸がいずれも物品の種類（物品の累計
値）とする各ＡＢＣパレット図である。縦軸において各
ランクはＡ，Ｂ境界が全体の７０〜８０％値、Ｂ，Ｃ境
界が全体の９０〜９５％値とされ、横軸の物品数につれ
各累積曲線は、所定のカーブを描いて上昇している。こ
こで、横に並ぶ複数の縦方向に伸びるバーは各物品に対
応していて、前記各境界でランク分けされる。

【００１８】図５（ａ）〜（ｃ）から得られた３種類の
ランキングから各組み合わせが考えられるが、ここで
は、単純に図６のような組み合わせをする。図６から得
た組み合わせに対して、現場の状況に沿った考え方で新
しいランクを付けることができる。ここで単にランクに
重みを以下のようにつける。また、Ａ，Ｂ，Ｃランクの
重みの合計は１０割とする。

【００１９】

【表１】

【００２０】この重みを各組み合わせについてそれぞれ
の得点を単純加算し、以下の基準で動的ランクを決め
る。 その結果は図６の最下段の行に示される。例えば、従来
のランキング分析において、在庫量のＡＢＣ分析だけを
考えると、もしある物品のランクがＡだと、それはＡに
固定されていたことになる。しかし、上の動的ランクに
よると、もしそれの在庫量のランクがＡで、売り上げや
出荷伝票のランクがともにＣであるならば、その物品の
動的ランクはＣで滞在品という判断を下され、やや悪い
場所に移動する必要がある。逆に、在庫量のランクがＣ
で、売り上げのランクがＢで、出荷伝票のランクがＡの
場合、この物品の動的ランクはＢとされ上昇傾向があ
り、場所もやや良い場所に移したほうがよいという意味
合いが出てくる。

【００２１】図７はシステムのモデルを表示装置４上に
表示した状態である。物置場はピッキングエリアと搬送
ルートと二分して表示される。この画面上の位置は相対
的な位置であり、実際のシステムパラメータと絶対的な
関係はない。この状態が物置場の現状をそのままコンピ
ュータ上に再現する形である。この物置場には、中央に
搬送ルートとしての搬送コンベア１０が設けられ、この
搬送コンベア１０上には、パケット１１が図中矢印方向
に移動する。矢印方向手前には物品の搬入口が設けら
れ、進行方向上には搬出口が設けられる。搬送コンベア
を中央に左右には各々棚１３が設けられ、図では左右に
各７つの棚で計１４の棚が設けられている。各棚は上下
３段構成であり、各棚１３が高さ方向に３分割されこれ
が示されている。

【００２２】この図に示すように、この倉庫内では、計
８名の各作業者〜が配置され、各作業者は、自分が
受け持つ棚が割り当てられ、この棚の延在方向に移動し
て棚とパケットとの間で物品を搬送作業する（ゾーンピ
ッキング）ようになっている。各作業者が作業するにあ
たり、搬送コンベア１０と受け持たれた各棚との移動距
離及び移動時間は予め記憶装置３に格納されている。こ
の上に前記決定された動的ランク別の各物品が収納され
ることによって管理者は全体における動的ランクの配置
状況を確認できる。このため、画面上では、各棚に収納
される各物品の動的ランクがＡ，Ｂ，Ｃで各々異なる色
で表示されている。尚、図面上では各ランク別に異なる
斜線で示し、空き棚は白色とした。また、各物品が有す
る容積は、棚内に占める面積として表示される。

【００２３】図７上には、あくまでも物置場の改善前の
現状で各動的ランクＡ〜Ｃの物品が配置されている。こ
の表示状態でも現場改善のヒントをくれるものではある
が、改善の手段ではない。実際にオペレーティングを改
善しようとすれば、現場の作業方法にマッチした改善方
法、いわゆる最適化をしなければならない。

【００２４】ここで、決められた期間のデータを利用
し、ゾーンピッキング方式を例としてシステムの総エネ
ルギーを最小にするような、即ち、各作業者個々の待ち
時間を減らしつつ、作業時間を短縮化できる最適化シミ
ュレータを考案する。このゾーンピッキングでは各作業
者〜のうち最も長い作業時間がかかる作業者が全体
の作業時間となる。これは、前記搬送コンベア１０に対
してある作業者からの物品の移動が遅れると、このパケ
ット１１が前進できないことが要因であり、ある作業者
の作業の遅れが全体に影響するために生じる。ところ
で、この最適化の発明は、他のオーダピーキングやその
いずれの混合方式でも同様に取り扱える。同様に、シス
テムの総エネルギーは倉庫の総稼働時間を例として説明
するが、このほかに、稼働時間の平準化や御客様の期待
利用度の最大化など、実際のシステムに応じていろいろ
と考えられる。

【００２５】図８は最適化シミュレーションのメインフ
ローチャートを示す。シミュレーションの手法は改善し
た遺伝的焼きなまし法(Improved Genetic Simulaterd A
nneailng) というアルゴリズムが使われる。これは伝統
的な焼きなまし法に対する一種改良手法であり、収束速
度が格段に早いという特徴がある。物置場問題の特色で
ある非線型性、決定変数が多いなど問題を解決するため
に不可欠である。

【００２６】図８から、まず任意の実行可能解を生成す
る（ＳＰ１０）。それに対して伝統的な焼きなまし法に
よる最適化シミュレーションを行う（ＳＰ１１）。ただ
し、シミュレーションの過程においてある制約条件（例
えば評価関数の変化率がある値より小さくなる）を設け
る（ＳＰ１２）。この制約条件に引っ掛かると、ある基
準（変化率と歩長）によって続きのシミュレーション過
程からｍ個の解を抜き取り、遺伝法によるシミュレーシ
ョンを行う（ＳＰ１３）。それによって改善された実行
可能解を持って（ＳＰ１４）この過程は繰り返し行え
ば、かなり早い速度で最適解に収束することができる。
上記最適化演算は、ＳＰ１０〜ＳＰ１４の繰り返しを所
定回繰り返すことにより終了し、該終了は、操作者が任
意の経過時間で入力装置１上の終止スイッチを押下する
か、予め所定期間でタイムアップするタイマ等が用いら
れる（ＳＰ１５）。

【００２７】図９は図８のアルゴリズムにおける焼きな
まし法に関する詳細な内容である。この焼きなまし法で
は、ある解の中にある任意な２つ棚の中身を交換すると
いうランダム攝動（ＳＰ２０）によって生じるエネルギ
ーの変化を計算し（ＳＰ２１）、さらにボルツマン判別
（ＳＰ２２）によってそれを新しい解として認める場合
と（ＳＰ２３）、そうでない場合（ＳＰ２２−Ｎｏ）と
が判別される。この過程が決められた回数を繰り返し実
行すれば内部ループを終了する（ＳＰ２４−Ｙｅｓ）。
さらに温度条件によって決められた温度に下がるまで上
のループを繰り返し実行する（ＳＰ２５−Ｙｅｓ）。

【００２８】図１０は図８のアルゴリズムにおける遺伝
法に関する詳細な内容である。遺伝法では、焼きなまし
法を経たｍ個解を親として遺伝子操作の過程を示す。ま
ずそこからランダム的に２つの解を選びだし、それぞれ
父親と母親とする（ＳＰ３０）。そしてそこから生まれ
た子供の解として、その順列に遺伝子操作（変異確率）
によって遺伝する所と変異する所を決める（ＳＰ３
１）。遺伝する所にはランダム的に父親あるいは母親の
同じ所の中身をそのままコピーしてくる。逆に、変異す
る所には遺伝以外の所から大きさに合わせてランダム的
にその中身を交換する。この操作を終了すれば子供の解
のエネルギーを計算する（ＳＰ３２）。この過程がｍ個
の子供解を作るまで繰り返し行う（ＳＰ３３）。このｍ
個の子供解とｍ個の親解からエネルギーの最小なｍ個解
を選び出す（ＳＰ３４）。この過程が終止条件を満たす
まで繰り返し行う（ＳＰ３５）。繰り返す過程の中で、
変異確率が段々小さくなることにつれて遺伝する成分が
段々大きくなり、最終的にｍ個の解が同じになると最適
解が求められるが、収束条件によって途中で中断し、一
番より解を持ってさらに焼きなまし法によって最適化を
行えば、かなり速い速度で収束することができる。

【００２９】図１１には、上記最適化を行う前（図７の
初期状態）でのシステムの総稼働時間が表示される。図
１１の横軸は作業時間、縦軸が前記〜の各作業者
（ピッカー１〜ピッカー８）を示した作業者リストであ
る。総稼働時間は、作業時間と待ち時間の合計時間であ
る。なお、作業者リストにある第７（図７の作業者）
と第８（作業者）の位置にある作業者の作業時間が他
の作業者と比べて少ないのは担当された棚が小さい（ゾ
ーンが小さい）ためである。この図では、ピッカー（作
業者）の作業時間が突出して長く、このため、システ
ム全体の総稼働時間（１１時間２３分）は、このピッカ
ーの作業時間となっている。同時に、他のピッカー
〜，，の待ち時間が大きいという現状が示されて
いる。

【００３０】図１２は上記最適化演算により、自動棚割
り当てを実行する時の表示状態を示す図である。最適化
演算中は、図示のように作業時間グラフ２０が表示され
る。縦軸は作業時間（総稼働時間）であり、横軸は最適
化演算を行っている計算時間であり、各時間は数値でも
表示される。この図のように、最適化演算を行っていく
に従いグラフは右下がりとなり総稼働時間（作業時間）
が短縮化されていく経過が分かる。そして、最適化演算
の終止は操作者の中止入力で行われ、最適化終止時に
は、図１３に示すように自動棚割り当てのシステム状態
が表示される。この図に示すように、搬送コンベア１０
に近い箇所の棚１３には動的ランクＡの物品が位置し、
遠くなるに従い動的ランクＢ，Ｃの物品が収納され、最
も遠い棚部分は空き棚となる。

【００３１】図１４は自動棚割り当てが終止される時シ
ステムの総稼働時間を示す図である。この図に示すよう
に、各ピッカーの総稼働時間（５時間３２分）は大部分
が作業時間のみで占められ、待ち時間が生じていない。
この最適化により、図１１の初期状態と比べて、総稼働
時間が５０％程度効率向上できた。尚、待ち時間は受持
ちゾーンが小さいピッカー，にのみ生じている。こ
の最適化演算後には、実際に搬入される物品を最適化計
算後の図１４の各位置に搬入する。また、図１１に示す
状態が現状であれば、最適化計算後に、この図１４に示
す各位置に入替えする。

【００３２】図１５は図１４の状態を手動で調整する様
子を示す。これは現場の管理者が自分の経験や現場の要
求に基づいて、例えばどうしてもある物品がこの場所に
置きたい時、あるいは２種類の物品相互の物置場を交換
したい時、移動、あるいは交換したい場所を入力装置１
のマウスでクリックすることによって簡単にそれを確認
して実行することができる。しかも、この行動に伴うエ
ネルギーの変化及びシステムの状態は同時に表示画面３
２上に表示される。この図に示すように、手動調整時に
は、調整元の棚番号（棚位置と棚段数）と、移動先（調
整先）の棚番号が表示される。また、調整後のエネルギ
ーの変化は−５０（−５１）と表示されており、このマ
イナスは手動調整を行うことにより時間短縮された場合
に表示され、−５０はシステム全体の時間が短縮でき、
（−５１）は対応するピッカーの作業時間が短縮された
ことを示すものである。無論、プラス時は手動調整によ
り作業時間が増大することを意味している。

【００３３】上記最適化演算により、一旦棚の割り当て
が決まると、棚１３に対する評価を表す棚係数を計算す
ることができる。棚に対する評価が目的によって異なる
ことから、棚係数の計算方法もいろいろある。ここでは
各棚１３に対して、統計期間におけるその棚１３に置か
れる全ての物品の伝票数の総和を統計期間で割る値を棚
係数とする。この棚係数の物理的な意味は単位時間あた
り棚１３の内容を取りに行く回数である。回数が多いほ
ど棚１３の重要度が高い。この棚係数を利用し棚１３自
体にのランク付けが行える。ランク付けの方法はいろい
ろあるが、例えば図１６は棚係数のＡＢＣパレット図を
示す。これによって各棚１３をランキングすることがで
きる。図１７は棚のランク付け状態を示す。この状態が
物品の動きに反映するものである。図示の如く搬送コン
ベア１０に近接した棚１３ほど各作業者のピッキング時
間が短いためＡランクとなっている。

【００３４】

【発明の効果】本発明によれば、倉庫内の各棚が平面的
な配置箇所と各段が出力装置上に表示され、これに収容
されている各物品が動的ランク別に異なる色で表示され
るため、操作者は動的ランク別の全体状況を容易に確認
することができる。また、演算装置は、遺伝的焼きなま
し法を用いて行われ、総稼働時間及び各作業員の作業時
間がいずれも最短時間となるよう物品の棚替えを仮想シ
ミュレートする構成であるため、物品に対する評価に加
え、物品の置き場に対する評価が行えるため、倉庫等現
場の棚の使用頻度等の状況を正確に把握することができ
る。これは実際に現場における問題点を発見するのに役
立つと同時に、入出庫作業の効率化の基準を与える。例
えば入庫作業では、本発明により新たに動的ランクが付
された物品に適した物置場を指示することができ、これ
によって物置場の通例である事後処理を根本的に改善す
ることができる。またこのような意思決定を支援するこ
とによって物流費用の削減に貢献する。これは管理上の
要望に応じて、例えば今の物置場の状態を評価したり、
これからの需要変動により物置場の状態がどのように変
わるかを予測したりするなど、その目的に応じて必要な
期間における統計数値、例えば棚卸しの結果あるいは外
延法による需要の予測値を用いて表すことができるよう
になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の動的棚ランキング装置のシステムの構
成を示す図。

【図２】同装置の動作のメインフローチャート。

【図３】作業データのフォーマット。

【図４】システムパラメータのフォーマット。

【図５】（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ在庫量、売上げ、出
荷伝票のＡＢＣパレット図。

【図６】動的ランク付けを示す図。

【図７】最適化前のシステムの表示状態を示す図。

【図８】遺伝的焼きなまし法のフローチャート。

【図９】焼きなまし法のフローチャート。

【図１０】遺伝法のフローチャート。

【図１１】最適化前の初期状態時の総稼働時間（エネル
ギー）の表示状態を示す図。

【図１２】最適化演算時の表示状態を示す図。

【図１３】最適化演算後のシステムの表示状態を示す
図。

【図１４】同最適化演算後の総稼働時間の表示状態を示
す図。

【図１５】手動調整時の表示状態を示す図。

【図１６】棚係数のＡＢＣパレット図。

【図１７】棚に対するＡＢＣランク付け状態を示す図。

【符号の説明】

１…入力装置、２…演算装置、３…記憶装置、４…表示
装置、５…印字装置、１０…搬送コンベア、１１…パケ
ット、１３…棚。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 倉庫等の棚に一時保管される物品の棚位
   置を需要変動に基づき変更する倉庫等の動的棚ランキン
   グ装置であって、 前記物品の入出庫情報等が入力される入力装置（１）
   と、 前記倉庫内における各物品の棚位置を演算する演算装置
   （２）と、 前記各商品の棚位置、棚の数等を記憶する記憶装置
   （３）と、 前記倉庫内に設けられた棚位置の状態に対応して平面的
   に該棚を画像表示し、各棚部分に収容される物品は、各
   物品の容積に対応した範囲で該物品に付された所定のラ
   ンク別に異なる色で表示する出力装置（４，５）と、を
   備えたことを特徴とする倉庫等の動的棚ランキング装
   置。
2. 【請求項２】 前記演算装置（２）は、各物品について
   それぞれ在庫量、売上げ、出荷量に相当するパレット図
   を作成し、これら各物品毎の在庫量、売上げ、出荷量の
   組合せに基づいて該物品に動的ランクを生成し、 前記出力装置（４，５）は、各棚部分に該動的ランク別
   に異なる色で前記各物品の在庫状態を表示する構成とさ
   れた請求項１記載の倉庫等の動的棚ランキング装置。
3. 【請求項３】 前記記憶装置（３）には、物置場の面
   積、棚と搬出入箇所迄の移動距離及び移動時間、作業者
   の数等が記憶され、 前記演算装置（２）は、前記記憶装置の記憶情報に基づ
   き、現状の物品の在庫状態における各物品の搬出入にか
   かる総稼働時間を演算しこれを初期値として、該総稼働
   時間及び各作業者の作業時間を最小にするために遺伝的
   焼きなまし法に基づき最適化シミュレーションを行って
   物品の棚位置を変更し、前記出力装置（４，５）上に表
   示する構成である請求項２記載の倉庫等の動的棚ランキ
   ング装置。
4. 【請求項４】 前記最適化シミュレーション演算後の物
   品は、前記入力装置（１）を用いた手動操作により物品
   の棚位置を任意の場所に移動し、あるいは交換可能であ
   る請求項３記載の倉庫等の動的棚ランキング装置。
5. 【請求項５】 前記演算装置（２）は前記手動調整を行
   う都度、総稼働時間及び対応箇所の作業者の作業時間の
   変更値を前記出力装置（４，５）上に表示する構成であ
   る請求項４記載の倉庫等の動的棚ランキング装置。
6. 【請求項６】 前記演算装置（２）は、各棚に入ってい
   る物品の出荷実績を平均することにより該棚に対する評
   価を表す棚係数を演算し、該棚係数の値に基づき該棚に
   対し複数のランクのいずれかを付す構成とされた請求項
   ３，４，５のいずれか一つに記載の倉庫等の動的棚ラン
   キング装置。
7. 【請求項７】 倉庫等の棚に一時保管される物品の棚位
   置を需要変動に基づき変更する倉庫等の動的棚ランキン
   グ方法であって、 各物品についてそれぞれ在庫量、売上げ、出荷量に相当
   するＡＢＣパレット図を作成した後、 これら各物品毎の在庫量、売上げ、出荷量の組合せに基
   づいて該物品に動的ランクを生成した後、 物置場の面積、棚と搬出入箇所迄の移動距離及び移動時
   間、作業者の数等の情報に基づき、現状の物品の在庫状
   態における各物品の搬出入にかかる総稼働時間を演算し
   これを初期値とした後、 遺伝的焼きなまし法に基づき最適化シミュレーションを
   行って物品の棚位置を変更して該総稼働時間及び各作業
   者の作業時間を最小にすることを特徴とする倉庫等の動
   的棚ランキング方法。