WO2016208030A1 - 作業指導割当システム及び作業指導割当方法 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a work guidance assignment system that extracts work with high work improvement effect and determines a worker to be trained.
- Patent Document 1 predetermined statistical processing and calculation processing are executed for a work time required for a routine work, and an improvement work that has room for business improvement among a plurality of routine work is performed. In addition to the extraction, it is possible to calculate the evaluation value of the work improvement effect in the work that can be improved.
- the shipping operation in logistics is an atypical operation that depends on a single characteristic of each product included in the operation and a combination of a plurality of products, and cannot be handled as a standard operation defined in Patent Document 1.
- the distribution with respect to the work time of a routine work is used, and it cannot apply to the distribution shipping work whose work content is atypical.
- one aspect of the present invention is a work instruction assignment system including a control unit, a storage unit connected to the control unit, and an output unit connected to the control unit.
- the storage unit holds work log data indicating the contents of work performed in the past, and the control unit ships the articles of the plurality of items upon receiving a shipment instruction of the articles of the plurality of items.
- a set of one or more items, the instructor, and the instructor is output.
- FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a work guidance assignment system in an embodiment of the present invention.
- a warehouse management system 10 (WMS: warehouse management system) is generally used as a system for managing the operations in the warehouse. Further, in an environment connected to the warehouse management system 10 through the network 13, there are an attendance management system 11 for managing the work of workers and a business data server 12 for storing business information.
- the work guidance assignment system is realized by the work guidance assignment apparatus 1 connected to the warehouse management system 10 and the attendance management system 11 via the network 13.
- the shipping instructions are stored in the business data server 12 or the database in the warehouse management system 10. Further, in the database in the business data server 12 or the warehouse management system 10, a delivery master 14 and a product master 15 are stored as information related to the distribution warehouse business.
- the product master 15 has at least a product code and a quantity.
- the product code is a product name or a model number for specifying an item of a product (that is, an item to be shipped).
- the number of pieces represents the number of products in one case (that is, the number of pieces) when the products are grouped as cases in a packaging package for each predetermined number. For example, when the shipping instruction is specified as 15 (15 pieces) for a product with 10 pieces (10 pieces), a plurality of quantity data of 1 case and 5 pieces is specified.
- the product master 15 may include, in addition to the number of entries for each product currently applied, a number of entries that have been applied in the past and a time stamp indicating the period in which those entries are applied. .
- the work instruction assigning device 1 is a computer device composed of computer hardware and application software executed on the hardware, and performs a process of assigning a shipping instruction to the worker.
- the work instruction assigning apparatus 1 identifies a work having a high man-hour reduction effect, and assigns a leader, a work for guidance, and a guidance time to a worker with low productivity of the target work.
- the work instruction assigning apparatus 1 includes an input / output terminal 2, a control unit 20, and a storage unit 30.
- the input / output terminal 2 receives information from the input unit 3 that processes input from the user, the display unit 4 that outputs work instruction assignment, and the like, and the business data server 12, the warehouse management system 10, and the attendance management system 11. It has the communication part 5 which performs transmission / reception.
- the control unit 20 controls a work instruction management unit 21, a product shipment ratio calculation unit 22, a statistical calculation processing unit 23, and an expected improvement effect amount calculation unit 24 for creating work guidance assignments.
- the storage unit 30 holds a data storage area necessary for control by the control unit 20.
- the control unit 20 is a processor that executes a program (not shown) stored in the storage unit 30.
- a program not shown
- the processing executed by each unit such as the work instruction management unit 21 is actually executed by the control unit 20 according to an instruction described in a program stored in the storage unit 30.
- the storage unit 30 may include, for example, a so-called main storage device using a semiconductor storage device and a so-called external storage device such as a hard disk drive, and is necessary for control by the control unit 20 in addition to a storage area of a program executed by the control unit 20.
- data storage areas work instruction data storage area 31, product shipment ratio data storage area 32, work-by-product productivity data storage area 33, worker-by-worker productivity data storage area 34, work log data storage area 35, expectation An improvement effect amount data storage area 36 and an instruction result data storage area 37 are included.
- FIG. 2 is a flowchart showing the basic processing of the work guidance assignment system in the embodiment of the present invention.
- the warehouse management system 10 of the distribution warehouse receives a shipping order from a shipper who is the owner of the product or a store which is the delivery destination of the product.
- the shipping order is delivered in the warehouse management system 10 as shipping instruction data consisting of information that combines delivery destination information, delivery date and time, at least one or more product codes, and the order quantity of the products identified by each product code.
- the data is stored in the database or the business data server 12 and transmitted to the work instruction assignment apparatus 1 by the warehouse management system 10.
- at least shipping instruction data for one day (hereinafter also referred to as “the current day”) on which work is to be assigned is transmitted to the work instruction assigning apparatus 1.
- work instruction data for allocating to the worker all work designated by the entire shipment instruction data for a predetermined period is created.
- the work instruction management unit 21 generates work instruction data based on the information held by the business data server 12 and the received shipping instruction data for the current day.
- the work instruction data includes at least delivery destination information, delivery information, and work target data.
- Work target data consists of work contents for at least one product.
- the work content has at least a work process and one or more product codes. These pieces of information are stored in the work instruction data storage area 31.
- the product shipment ratio calculation unit 22 refers to the shipment instruction data and the work instruction data, and calculates the shipment ratio of each product with respect to the total number of shipments of all products. Details of S103 will be described with reference to FIGS.
- FIG. 3 is a flowchart showing a product shipment ratio calculation process executed by the product shipment ratio calculation unit 22 according to the embodiment of the present invention.
- FIG. 4 is an explanatory diagram of the product shipment ratio data 401 stored in the product shipment ratio data storage area 32 according to the embodiment of this invention.
- the product shipment ratio data 401 includes at least a product code 402, a product shipment ratio 403, and a unit conversion coefficient 404.
- the product shipment ratio is calculated by “the number of shipment instructions retrieved using the product code as a key / the total number of shipment instructions included in the shipment instruction data”.
- the “total number of shipment instructions included in the shipping instruction data” is the total number of products of all items included in the shipping instruction data on that day.
- the number of shipment instructions retrieved using a product code as a key means that the one or more product codes are used as a key to search the current day's shipment instruction data and are included in the hit shipment instruction data.
- This is the total number of pieces of merchandise of one or more items identified by the merchandise code. In other words, it is the total number of pieces of products shipped to a common shipping destination among products of one or more items identified by one or more product codes specified as search keys.
- the combination of the products of the one or more items is shipped to a plurality of shipping destinations, the number of pieces of the products shipped to the plurality of shipping destinations is totaled.
- the product code “A” is designated as a search key
- “the number of shipment instructions retrieved using the product code as a key” is hit using the product code “A” as a search key in the shipment instruction data of the day. This is the total number of pieces of a product identified by a product code “A” included in the shipping instruction data (hereinafter also referred to as product A. The same applies to other product codes).
- the number of shipment instructions retrieved using the product code as a key includes the product code “A” and the product code “A” This is the total number of pieces of the product A and the product B included in the shipping instruction data hit using “B” as a search key. In other words, it is the total number of pieces of the product A and the product B included in the shipping instruction data regarding the shipping destination to which both the product A and the product B are shipped. More specifically, for example, there are three shipping destinations in the shipping operation on the day, and only the product A is shipped to the first shipping destination, and the products A and B are both supplied to the second and third shipping destinations. When both are shipped, the total number of pieces of the products A and B shipped to the second and third shipping destinations is “the number of shipment instructions retrieved using the product code as a key”.
- the merchandise shipment ratio data 401 includes merchandise shipment ratios for all combinations of merchandise included in the shipping instruction data on the current day.
- the merchandise shipment ratio calculation unit 22 converts the quantity of the merchandise included in the shipping instruction of a certain merchandise into the number of cases and the number of pieces, and calculates the sum of them as the number of operations.
- unit conversion is performed using a value obtained by averaging the number of operations per shipment instruction for a product as a unit conversion coefficient.
- the unit conversion coefficient is calculated by “the number of shipment instructions retrieved using the product code as a key / the number of operations”.
- the number of operations is an example of an index indicating the amount of work, for example, the number of touches described later.
- the product shipment ratio calculation unit 22 selects one product group.
- the product group is a group of one or more items.
- one item may constitute one commodity group, a combination of any two items may constitute one commodity group, or a combination of a plurality of arbitrary plural items of three or more You may comprise one goods group.
- one of all possible product groups is selected based on the product code stored in the product master 15.
- the product shipment ratio calculation unit 22 calculates a product shipment ratio and a unit conversion coefficient for the selected product group.
- the product shipment ratio calculation unit 22 determines whether or not there is a product group that has not yet been selected, and if there is, executes the processing from S301 onward for that product group. Accordingly, the product shipment ratio calculation unit 22 repeats the processing from S301 onward for the number of all combinations of the product codes stored in the product master 15.
- the product shipment ratio calculation unit 22 stores the product code, the product shipment ratio, and the unit conversion coefficient of each product group in the product shipment ratio data storage area 32 as the product shipment ratio data 401 (S304).
- 0.5 and 2.5 are calculated as the product shipment ratio and the unit conversion coefficient, respectively, when the product A is selected as the product group. This means that 50% of the number of pieces of all the products included in the shipping instruction of the day is the number of pieces of the product A, and the operation for the product A in the shipping instruction of the day averages 2 per touch. Means that 5 pieces can be processed.
- 0.7 and 3.0 are calculated as the product shipment ratio and the unit conversion coefficient when the combination of the product A and the product B is selected as the product group, respectively.
- the statistical calculation processing unit 23 reads work log data based on the past shipment results (that is, the period until the day before that day).
- the work log data has at least a work start date and time, a worker ID, a work process, work target data, and a required time for each work performed in the past, and is stored in the work log data storage area 35.
- the work start date is the date when each work started.
- the worker ID identifies the worker who performed each work.
- the work process indicates which process (for example, picking or inspection) corresponds to each work performed.
- the work target data includes information on the item and quantity of the product that is the target of each work. Note that there are cases where a plurality of items of merchandise is a target of one work. For example, a case where picking work is performed on commodities of a plurality of items shipped to one shipping destination. In such a case, the work target data related to the work includes items of a plurality of products and the quantity of products of each item.
- the required time indicates the time required until each work is completed.
- the statistical calculation processing unit 23 calculates the productivity for each product by work from the work log data acquired in S104. .
- the statistical calculation processing unit 23 executes predetermined statistical processing and calculation processing on the selected product and work productivity.
- the statistical calculation processing unit 23 calculates a representative value and standard deviation of the productivity distribution for each worker estimated from the work time required for the selected product and each work.
- the amount of work performed per predetermined time (for example, one hour) is calculated as productivity from the work log data, and the average value is calculated as a representative value.
- the amount of work is, for example, the number of times of handling each product. For example, when picking one case of a product in the picking work, the number of times of the work is counted as one, and 5 pieces of the product taken out from the case are counted. When picking, the number of operations is counted as five. This number of operations is also called the number of touches. In the present embodiment, the number of touches per hour obtained by dividing the number of touches in a work related to a certain product, counted in a certain period in the past, by the length of the period is described as productivity (also referred to as average productivity). To use).
- the number of touches in each work can be calculated from the work target data included in the work log data and the number of entries included in the product master 15 held by the business data server 12.
- the time stamp included in the merchandise master 15 is referred to, the number of entries at the time when each operation is performed is specified, and the number of entries is used to calculate the number of touches. This makes it possible to utilize work log data for a wide period.
- the productivity for each product refers to all operations obtained by searching the work log data using the item of the product as a key (that is, all operations including the product of the item as a work target). Is obtained by dividing the total value of the number of touches for all commodities in the product by the total value of the time required for all the operations.
- the productivity related to the product A is calculated from only this data, it is calculated by dividing the number of touches related to all three types of products by the required time.
- the product A can be included with other products as well as the products shipped to other stores. Therefore, based on the total number of touches of picking work for the product group including the product A and the total time required for those operations. Thus, the productivity for the product A is calculated.
- FIG. 5 is a flowchart showing the productivity-by-product productivity calculation processing executed by the statistical calculation processing unit 23 according to the embodiment of the present invention.
- the statistical calculation processing unit 23 selects a product group in S501, and selects a work process in S502.
- FIG. 6 is an explanatory diagram of the product-specific productivity data 601 for each work calculated by the statistical calculation processing unit 23 according to the embodiment of this invention.
- the worker-by-work-by-product-by-product productivity data 601 is data that is generated for calculation of the worker-by-worker-by-worker data and the work-by-product by-product productivity data 701, and is temporarily stored in the storage unit 30. Yes, it has at least an operator ID 602, a work process 603, a product code 604 as a key when filtering work, and an average productivity 605 of the work.
- FIG. 6 shows, as an example, the average productivity of each worker calculated from the actual picking work for the shipping destination to which the product A is shipped, and the shipping destination to which both the products A and B are shipped.
- the average productivity of each worker calculated from the actual picking work is shown. For example, depending on the positional relationship of the shelves on which the respective products are placed, productivity may be reduced when a group of products including products of a plurality of specific items is shipped to a common shipping destination. Based on the worker-specific work-by-product product-by-product productivity data 601, the productivity tendency depending on the combination of items in such a product group is also grasped.
- the statistical calculation processing unit 23 creates a work productivity distribution for the target product including the selected product of the work selected from the work-specific product-specific productivity data 601 by worker.
- the statistical calculation processing unit 23 calculates the work-specific product-specific productivity data 701 from the productivity distribution created in S504.
- Product-specific productivity data 701 by work will be described with reference to FIGS.
- FIG. 7 is an explanatory diagram of work-specific product-specific productivity data 701 stored in the work-specific product-specific productivity data storage area 33 according to the embodiment of this invention.
- the work-specific product-specific productivity data 701 includes at least a work process 702, a product code 703 used as a key when filtering the work, a productivity average value 704, and a standard deviation 705.
- the work process 702 and the product code 703 correspond to the work process 603 and the product code 604 in FIG. 6, respectively.
- the productivity average value 704 and the standard deviation 705 are each calculated by a plurality of sets of work codes and product codes that specify product groups, which are calculated based on the product-specific productivity data 601 by work by worker. Mean values and standard deviations of worker productivity.
- the standard deviation is an example of an index indicating the variation in productivity, and another index indicating the variation (for example, variance) may be used.
- FIG. 8 is a distribution diagram showing the relationship between the product-specific productivity by work and the number of people created by the statistical calculation processing unit 23 according to the embodiment of the present invention.
- the horizontal axis of the distribution chart shown in FIG. 8 is the productivity related to a certain operation (for example, picking) of a certain product group (for example, the product A), and the vertical axis is the number of workers corresponding to each productivity.
- the workers distributed on the left side show lower productivity, and symmetrically, the workers distributed on the right side show higher productivity.
- the statistical calculation processing unit 23 determines whether or not there is an unselected work record, and if there is, returns to S502. As a result, S502 and the subsequent steps are repeatedly executed for the number of types of work processes stored in the work log data.
- the statistical calculation processing unit 23 determines whether there is an unselected product group, and if there is, returns to S501. As a result, S501 and the subsequent processing are repeatedly executed as many times as the number of all product groups that can occur based on the product codes stored in the product master 15.
- the statistical calculation processing unit 23 uses the worker-specific productivity data (not shown) obtained by integrating the worker-specific work-specific product-specific productivity data 601 created in S503 for each worker.
- the product-specific product-specific productivity data 701 created in step S504 is stored in the storage region 34, and the work-specific product-specific productivity data storage region 33 is stored.
- the expected improvement effect amount calculation unit 24 indicates the expected productivity improvement effect from the product-specific productivity data 701 by work. Calculate the expected improvement effect amount.
- the expected improvement effect amount corresponds to the product code stored in the product master 15, the product shipping ratio of the product shipping ratio data 401 stored in S 103, the unit conversion coefficient, and the productivity for each product stored in S 105. It is calculated using the standard deviation of the data 701.
- the expected improvement effect amount ⁇ is calculated by, for example, the equation (1).
- FIG. 9 is an explanatory diagram of expected improvement effect amount data 901 storing the expected improvement effect amount calculated by the statistical calculation processing unit 23 according to the embodiment of this invention.
- the expected improvement effect amount data 901 includes at least a work process 902, a product code 903 used as a key when filtering the work, and a calculated expected improvement effect amount 904.
- the statistical calculation processing unit 23 repeats S106 for the product group specified from all product codes stored in the product master 15, and the expected improvement effect amount data 901 including the calculated expected improvement effect amount is stored in the storage area 36. save.
- the product group with a higher product shipment ratio r is more often handled in the day's work.
- the smaller the unit conversion coefficient ⁇ the larger the average amount of work required to process one piece of product included in the product group in the work of the day.
- the greater the standard deviation ⁇ of work productivity for a product group the greater the variation in work productivity (for example, standard deviation) for that product group for each worker. It is considered that there is much room for improvement in productivity by providing guidance to workers with low productivity.
- the expected improvement effect amount ⁇ of the present embodiment is calculated by Expression (1) based on r, ⁇ , and 1 / ⁇ .
- the expected improvement effect amount ⁇ is increased so that the expected improvement effect amount ⁇ of work for the product group having a higher product shipment ratio r, the product group having a smaller unit conversion coefficient ⁇ , and the product group having a larger standard deviation ⁇ is increased.
- ⁇ is calculated.
- the expected improvement effect amount of the picking work of the product group consisting of the product A is “6”, and the picking of the product group consisting of the product B is picked respectively.
- the expected improvement effect amount of the work is “0.375”.
- the effect of improving productivity is greater when the former picking work is instructed than the latter picking work.
- the effect of improving the productivity of the inspection of the product group consisting of the products A and B is more effective than the guidance of the picking work of the product group consisting of the product A. Is expected to be large.
- the above calculation method is an example, and the expected improvement effect amount may be calculated by a method other than the above.
- the expected improvement effect amount may be calculated by a method other than the above.
- any one of r, ⁇ , and 1 / ⁇ , or any two products can be used as the expected improvement effect amount.
- the statistical calculation processing unit 23 calculates work instruction allocation candidates based on the work result data 1001, work instruction data stored in S105, and expected improvement effect amount data 901 stored in S106.
- FIG. 10 is an explanatory diagram of instruction result data 1001 stored in the instruction result data storage area 37 according to the embodiment of this invention.
- the instruction result data 1001 includes information on instruction allocation extracted from the work log data. Specifically, the instruction result data 1001 includes at least a worker ID 1002 for identifying the instructed worker, a work process 1003 for identifying the work process targeted by the instruction, and a key 1 for filtering the work.
- One or a plurality of product codes 1004 the average productivity 1005 of the instructed worker before the instruction of the operation, the productivity 1006 of the instructed operator after the instruction of the operation, the instructor (that is, the operation instructed A leader ID 1007 for identifying the person), an average productivity 1008 of the leader's work, and a guidance time 1009 of the work.
- FIG. 11 is a flowchart showing a work guidance allocation calculation process executed by the statistical calculation processing unit 23 according to the embodiment of the present invention.
- the statistical calculation processing unit 23 assigns the work in charge to the worker. First, the statistical calculation processing unit 23 extracts workers who can work and workable time zones from the attendance management system 11. Next, the statistical calculation processing unit 23 calculates, from all the work instruction data, workers who satisfy the workable time zone and have high average productivity of the target work from the worker-specific productivity data. The average productivity of the target work is an average of the total productivity of each work including the target product.
- the statistical calculation processing unit 23 determines that the number of possible operations calculated by “average productivity ⁇ working time” of the worker's target work at least satisfies the worker's workable time zone for the target work.
- the assigned work is assigned to the worker so as to exceed the required number of work of the instruction data.
- the assignment in S1101 is temporarily performed and may be changed in S1105 as will be described later.
- the statistical calculation processing unit 23 extracts the guidance target work from the work instruction data. Specifically, the statistical calculation processing unit 23 refers to the expected improvement effect amount data 901 and selects a work with a high expected improvement effect amount as the instruction target work. For example, the statistical calculation processing unit 23 may select a set of the work process 902 and the product code 903 having the highest expected improvement effect amount 904.
- the statistical calculation processing unit 23 refers to the worker-specific productivity data, and selects a worker having a low average productivity of the guidance target work as a guidance target person (that is, a person to be instructed). For example, the statistical calculation processing unit 23 may select an operator having the lowest average productivity of the instruction target work.
- the statistical calculation processing unit 23 selects an instructor, that is, an operator who instructs an instruction target person on the instruction target work.
- the statistical calculation processing unit 23 executes predetermined statistical processing and calculation processing using the work result data and the guidance target work selected in S1103.
- the statistical calculation processing unit 23 calculates a predetermined growth expectation index for a work that approximates the guidance target work.
- the productivity improvement amount per hour calculated by “productivity improvement amount / instruction time” is used as a growth expected index.
- the productivity improvement amount is the difference between the productivity before guidance and the productivity after guidance, and indicates the magnitude of the guidance effect.
- the work approximate to the guidance target work is a set including at least the same work process as the guidance target work and one or more same product codes.
- the statistical calculation processing unit 23 is a growth expectation index that is searched using at least the productivity before guidance that is high in productivity of the guidance target work from the worker-specific productivity data and close to the productivity of the guidance target person. Select high workers as instructors.
- the statistical calculation processing unit 23 is a worker who has the highest growth expectation index among the workers whose productivity of the guidance target work satisfies a predetermined condition, or a condition in which the height of the growth expectation index is a predetermined condition.
- the worker who has the highest productivity of the work to be instructed such as the worker with the highest productivity of the work to be instructed and the height of the expected growth index, is selected as the instructor. May be. This can be expected to improve productivity through work guidance.
- the statistical calculation processing unit 23 sets at least a worker who has high productivity as a guidance target work as a leader. For example, the statistical calculation processing unit 23 may select an operator who has the highest productivity of the instruction target work as the instructor.
- the statistical calculation processing unit 23 determines whether or not the target work can be assigned to a worker who has enough work even if the work number of the work instructed by the instructor is zero.
- a worker with sufficient work is a worker having a large difference between the number of possible tasks of the target worker and the required number of assigned tasks.
- the statistical calculation processing unit 23 sets the number of work of the leader in the time zone for performing the work guidance to 0 and is assigned to the leader. In spite of this, when work that cannot be performed by the instructor is given work guidance, if the work is newly assigned to a worker who has enough work, the number of required work of the worker who has enough work is possible. It may be determined whether or not the number of operations is exceeded. When the required number of operations exceeds the number of possible operations, it is determined that the target operation cannot be assigned to a worker who has a margin for the operation. In this case, the process returns to S1104, and another instructor is selected.
- the target work can be assigned to a worker who has enough work.
- the operator selected in S1104 is determined as the instructor, the number of operations of the instructor is changed to 0, and the operation assigned to the instructor is newly assigned to an operator who has a margin for the operation.
- the work guidance assignment calculation process is completed. This avoids work delays in the entire warehouse due to guidance given by the instructor.
- the statistical calculation processing unit 23 determines whether or not there is a possibility of delay in shipping as a result of the work instruction assignment in S107.
- the number of possible operations is less than the required number of operations, it is determined that there is a possibility that a shipping delay may occur.
- the number of possible work of the instructor should not be less than the required number of work, but as a result of the work instruction assignment in S107, the production of the time when the work instruction of the instructor is assigned. Therefore, there are cases where the number of possible operations is reduced and the required number of operations is less than that. In such a case, it is determined that a shipping delay may occur.
- the statistical calculation processing unit 23 performs the reprocessing of S107 so that a shipping delay does not occur from the work instruction data and the guidance record data 1001. For example, the statistical calculation processing unit 23 changes the instructor to an instructor with the next highest expected growth index, changes the length of the instructing time to an instructing time that does not cause shipping delay, Perform processing such as changing to a worker with low performance.
- a plurality of work guidance assignment candidates may be calculated and retained.
- the statistical calculation processing unit 23 causes the display unit 4 to display work instruction allocation candidates. Details will be described with reference to FIG.
- FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of an output screen displayed on the display screen of the display unit 4 according to the embodiment of this invention.
- the work instruction allocation output screen of the present embodiment provides, as output information, an instruction target person 1202, an instruction work 1203, one or a plurality of product codes 1204 that are used as keys when filtering the work, and instructions to the worker. It is configured to display an expected improvement effect 1205 calculated on the premise that productivity is improved, a leader 1206, a guidance available time 1207, and a growth expected index 1208 by guidance from the leader in the guidance possible time. Further, the output screen is provided with a function 1209 that sorts at least the output information in ascending order and descending order, and the user can select the information to be sorted and the order to be sorted by the operation using the input unit 3. When the user selects the decision button 1210 by an operation using the input unit 3, the work instruction assignment is completed, and the result is transmitted from the work instruction assignment apparatus 1 to each worker terminal (not shown).
- the work instruction assigning apparatus 1 is shown in FIG. 2 in order to display a plurality of candidates such as a person to be guided 1202, a guidance work 1203, a product code 1204, an expected improvement effect 1205, and a leader 1206.
- the process can be executed multiple times. For example, when the work instruction assigning apparatus 1 executes the process shown in FIG. 2 for the first time, the work instruction assigning apparatus 1 selects a pair of a work process and a product group having the largest expected improvement effect amount, and the productivity is the lowest for the pair. You may select a worker as a guidance subject, and a worker with the highest productivity as a leader, respectively. Then, when the process shown in FIG.
- a pair of a work process and a product group that has the second largest expected improvement effect is selected, and the worker who has the lowest productivity in relation to that group is instructed.
- the worker with the highest productivity may be selected as the instructor, or the combination of the work process and the product group with the largest expected improvement effect amount is selected, and the productivity is the second lowest for that group.
- the statistical calculation processing unit 23 updates the work log data and the guidance result data 1001 (S111).
- the unit of work is “work including a specific product”, and comparison is made not by work time but by “productivity” distribution, thereby improving the productivity of atypical work.
- High work is extracted. Specifically, for each product group / work process, create a distribution of productivity for each worker including the product, and extract the work with the highest improvement effect using the standard deviation and the shipment ratio of the product group. Then, the worker who should be instructed regarding the work is extracted.
- Guidance allocation candidate data including growth indicators for productivity improvement due to guidance, guidance time, and guidance is calculated based on guidance results data for workers with low improvement in productivity with high improvement work, and displayed on the screen Output.
- the guidance assignment candidate data When the user operates the output screen for displaying the guidance assignment candidate data, the guidance assignment having a high work improvement effect is determined.
- work with high improvement effects is extracted, and workers with low target work ability are instructed to guide the entire warehouse.
- Productivity can be improved efficiently.
- each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
- Information such as programs, tables, and files that realize each function is a memory, hard disk drive, storage device such as SSD (Solid State Drive), or computer-readable non-transitory data such as an IC card, SD card, or DVD. It can be stored in a storage medium.
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Abstract
作業指導割当システムは、出荷指示を受信すると、複数の品目の物品を出荷するための作業工程と作業の対象である物品とによって特定される各作業に各作業者を割り当てる作業指示データを作成し、出荷指示および作業ログデータの少なくとも一方に基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに生産性の期待改善効果量を算出し、作業ログデータに基づいて、生産性が低い作業者を指導対象者として選択し、生産性が前記指導対象者より高い作業者を指導者として選択し、作業指示データに基づいて、指導者が作業指導を行うことによって出荷遅延が発生するか否かを判定し、出荷遅延が発生しない場合に、期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる品目と指導者と指導対象者との組を出力する。
Description
本発明は、業務改善効果の高い作業を抽出し、指導されるべき作業者を決定する作業指導割当システムに関する。
近年、物流倉庫のように多種多様の商品を受注して出荷する作業場において、多能工化が求められている。しかし、出荷作業には個人能力による生産性のばらつきがあり、改善にはOJT(On-the-Job Training)が有効であるが、コスト削減の観点から指導効率の向上が重要となる。
ところで、指導効率を向上するためには問題の所在の特定をより容易にし、業務改善効果を定量的に評価する必要がある。特開2006-260156(特許文献1)では、定型作業に要した作業時間に対して所定の統計処理と演算処理を実行して、複数の定型作業の中から業務改善余地の有る可改善作業を抽出するとともに、可改善作業における業務改善効果の評価値を算出することができる。
物流における出荷業務は、作業に含まれる各商品の単体特性および複数商品の組合せに依存する非定型作業であり、特許文献1で定義された定型作業として扱うことができない。また、特許文献1では定型作業の作業時間に対する分布を用いており、作業内容が非定型である物流出荷作業には適用できない。また改善作業を特定した後、指導すべき作業員を特定する方法に関しては記載していない。
上記の課題を解決するために、本発明の一態様は、制御部と、前記制御部に接続される記憶部と、前記制御部に接続される出力部と、を有する作業指導割当システムであって、前記記憶部は、過去に行われた作業の内容を示す作業ログデータを保持し、前記制御部は、複数の品目の物品の出荷指示を受信すると、前記複数の品目の物品を出荷するための作業工程と作業の対象である一以上の品目の物品とによって特定される各作業に各作業者を割り当てる作業指示データを作成し、前記出荷指示および前記作業ログデータの少なくとも一方に基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに、作業指導を行うことによって期待できる生産性改善の効果の大きさを示す期待改善効果量を算出し、前記作業ログデータに基づいて、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が低い作業者を指導対象者として選択し、当該作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が前記指導対象者より高い作業者を指導者として選択し、前記作業指示データに基づいて、前記指導者が前記作業指導を行うことによる生産性の低下によって、出荷遅延が発生するか否かを判定し、前記出力部に、出荷遅延が発生しない場合に前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と前記作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導者と前記指導対象者との組を出力させることを特徴とする。
本発明の一形態によれば、作業内容が非定型であり、また作業性要因を商品単位に分解できない物流出荷業務において、改善効果の高い作業を抽出し、対象作業の能力が低い作業者を指導して倉庫全体の生産性を効率的に向上することが可能となる。上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。
本発明の実施形態に関して図面を用いて説明する。
図1は、本発明の実施形態における作業指導割当システムの構成を示すブロック図である。
物流倉庫の一般的な出荷業務として、入庫、保管、出庫、加工、集荷、補充、検品、梱包、及び荷揃えなどがある。これらの倉庫内作業を管理するシステムとして、倉庫管理システム10(WMS:Warehouse Management System)が一般的に用いられている。また、倉庫管理システム10とネットワーク13で接続された環境内に、作業者の勤務管理を行う勤怠管理システム11、および業務情報を保存する業務データサーバ12などがある。
作業指導割当システムは、倉庫管理システム10および勤怠管理システム11とネットワーク13を介して接続された作業指導割当装置1によって実現される。
出荷指示は業務データサーバ12または倉庫管理システム10内のデータベースに蓄積されている。また、業務データサーバ12または倉庫管理システム10内のデータベースには、物流倉庫業務に関する情報として、配送マスタ14および商品マスタ15などが保存されている。
商品マスタ15は少なくとも商品コードおよび入り数を有する。
商品コードは商品(すなわち出荷の対象となる物品)の品目を特定するための商品名または型番などである。
入り数は、その商品が所定の個数ごとに包装パッケージでケースとしてまとめられている場合に、1ケース入っている当該商品の個数(すなわちピース数)を表す。例えば、入り数10個(10ピース)の商品に対して出荷指示が15個(15ピース)と指定された場合には、1ケースと5ピースという複数の数量データが特定される。
なお、入り数は、商品ごとに、ある時点を境として変更される場合がある。このため、商品マスタ15は、現在適用されている商品ごとの入り数に加えて、過去に適用されていた入り数、および、それらの入り数が適用される期間を示すタイムスタンプを含んでもよい。
作業指導割当装置1は、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアとによって構成されるコンピュータ装置であり、出荷指示を作業者に割当てる処理を行う。その過程において、作業指導割当装置1は、工数削減効果の高い作業を特定し、対象作業の生産性が低い作業者に指導者と指導用の作業と指導時間を割当てる。
作業指導割当装置1は、入出力端末2、制御部20および記憶部30を有する。入出力端末2は、ユーザからの入力を処理する入力部3、作業指導割当などを出力する表示部4、ならびに、業務データサーバ12、倉庫管理システム10および勤怠管理システム11との間で情報の送受信を行う通信部5を有する。制御部20は、作業指導割当の作成を行うための作業指示管理部21、商品出荷比率算出部22、統計演算処理部23および期待改善効果量算出部24を制御する。記憶部30は、制御部20による制御に必要なデータ記憶領域を保持する。
制御部20は、記憶部30に格納されたプログラム(図示省略)を実行するプロセッサである。以下の説明において作業指示管理部21等の各部が実行する処理は、実際には制御部20が記憶部30に格納されたプログラムに記述された命令に従って実行する。
記憶部30は、例えば、半導体記憶デバイスによるいわゆる主記憶装置及びハードディスクドライブ等によるいわゆる外部記憶装置を含んでもよく、制御部20によって実行されるプログラムの記憶領域のほか、制御部20による制御に必要なデータ記憶領域として、作業指示データ記憶領域31、商品出荷比率データ記憶領域32、作業別商品別生産性データ記憶領域33、作業者別生産性データ記憶領域34、作業ログデータ記憶領域35、期待改善効果量データ記憶領域36および指導実績データ記憶領域37を含む。
図2は、本発明の実施形態における作業指導割当システムの基本処理を示すフローチャートである。
S101では、物流倉庫の倉庫管理システム10が、商品の所有者である荷主または商品の納品先である販売店などから出荷注文を受信する。出荷注文は、納品先情報、納品日時、少なくとも1つ以上の商品コード、及び、それぞれの商品コードによって識別される商品の注文数量を組み合わせた情報からなる出荷指示データとして、倉庫管理システム10内のデータベースまたは業務データサーバ12に保存され、倉庫管理システム10によって作業指導割当装置1に送信される。本実施形態では、少なくとも、これから作業の割当てを行う1日(これを「当日」とも記載する)分の出荷指示データが作業指導割当装置1に送信される。
S102では、所定の期間(本実施形態では1日)分の全出荷指示データによって指示された全作業を作業者に割当てるための作業指示データが作成される。具体的には、作業指示管理部21が、業務データサーバ12が保持する情報と、受信した当日分の出荷指示データとに基づき作業指示データを生成する。作業指示データは、少なくとも、納品先情報、配送情報、および作業対象データを有する。
作業対象データは少なくとも1つ以上の商品に対する作業内容から構成される。作業内容は少なくとも作業工程および1つ以上の商品コードを有する。これらの情報は作業指示データ記憶領域31に記憶される。
次にS103において商品出荷比率算出部22が出荷指示データと作業指示データを参照し、全商品の出荷合計数に対する各商品の出荷比率を算出する。S103の詳細を、図3、図4を用いて説明する。
図3は、本発明の実施形態の商品出荷比率算出部22が実行する商品出荷比率算出処理を示すフローチャートである。
図4は、本発明の実施形態の商品出荷比率データ記憶領域32が保存する商品出荷比率データ401の説明図である。
商品出荷比率データ401は、少なくとも、商品コード402、商品出荷比率403、および単位換算係数404を有する。商品出荷比率は、「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数/出荷指示データに含まれる総出荷指示個数」によって算出される。
ここで、「出荷指示データに含まれる総出荷指示個数」とは、当日の出荷指示データに含まれる全品目の商品の全ピース数である。一方、「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数」とは、一つ以上の商品コードをキーとして当日の出荷指示データを検索してヒットした出荷指示データに含まれる、当該一つ以上の商品コードによって識別される一つ以上の品目の商品のピース数の合計である。言い換えると、検索キーとして指定された一つ以上の商品コードによって識別される一つ以上の品目の商品のうち、共通する出荷先に出荷される商品のピース数の合計である。当該一つ以上の品目の商品の組合せが複数の出荷先に出荷される場合、それらの複数の出荷先に出荷される商品のピース数が合計される。
例えば、商品コード「A」が検索キーとして指定された場合、「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数」は、当日の出荷指示データのうち、商品コード「A」を検索キーとしてヒットした出荷指示データに含まれる、商品コード「A」で識別される品目の商品(以下、これを商品Aとも記載する。他の商品コードについても同様)のピース数の合計である。
一方、例えば商品コード「A」及び「B」が検索キーとして指定された場合、「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数」は、当日の出荷指示データのうち、商品コード「A」及び「B」を検索キーとしてヒットした出荷指示データに含まれる、商品A及び商品Bのピース数の合計である。言い換えると、商品A及び商品Bの両方が出荷される出荷先に関する出荷指示データに含まれる、商品A及び商品Bのピース数の合計である。より具体的には、例えば、当日の出荷作業における出荷先が三つあり、第1の出荷先には商品Aのみが出荷され、第2及び第3の出荷先にはいずれも商品A及びBの両方が出荷される場合、第2及び第3の出荷先に出荷される商品A及びBのピース数の合計が「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数」となる。
ある一つ以上の品目の商品(以下、これを商品群とも記載する。詳細は後述する)の商品出荷比率が高いほど、当日にその商品群に対する出荷作業が多く行われる傾向にあると言える。商品出荷比率データ401には、当日の出荷指示データに含まれる商品の全ての組合せに関する商品出荷比率が含まれる。
次に単位換算係数の算出について説明する。商品出荷比率算出部22は、ある商品の出荷指示に含まれる当該商品の数量をケース数とピース数に変換し、それらを合計したものを作業回数として算出する。ここでは出荷指示あたりの作業回数を商品に関して平均した値を単位換算係数として単位換算を行う。単位換算係数は、「商品コードをキーとして検索された出荷指示個数/作業回数」によって算出される。作業回数は、作業量を示す指標の一例であり、例えば後述のタッチ数である。ある品目の商品の単位換算係数が大きいほど、当日のその品目の商品の出荷作業において、所定の作業量(例えば1タッチ)で処理できる平均的なピース数が多いこと、言い換えると、1ピースを処理するための平均的な作業量が少ないことを示している。
S301において、商品出荷比率算出部22は、一つの商品群を選択する。ここで、商品群とは、一つ以上の品目のグループである。例えば、一つの品目が一つの商品群を構成してもよいし、任意の二つの品目の組合せが一つの商品群を構成してもよいし、三つ以上の任意の複数の品目の組合せが一つの商品群を構成してもよい。S301では、商品マスタ15に記憶されている商品コードを元に、考え得る全ての商品群から一つが選択される。
S302において、商品出荷比率算出部22は、選択した商品群について商品出荷比率及び単位換算係数を算出する。次に、S303において、商品出荷比率算出部22は、まだ選択していない商品群があるか否かを判定し、ある場合にはその商品群についてS301以降の処理を実行する。これによって、商品出荷比率算出部22は、商品マスタ15に記憶されている商品コードの全ての組合せの数だけS301以降の処理を繰り返す。商品出荷比率算出部22は、各商品群の商品コード、商品出荷比率および単位換算係数を、商品出荷比率データ401として商品出荷比率データ記憶領域32に保存する(S304)。
図3及び図4の例では、商品群として商品Aが選択された場合の商品出荷比率及び単位換算係数としてそれぞれ0.5及び2.5が算出されている。これは、当日の出荷指示に含まれる全商品のピース数のうち50%が商品Aのピース数であること、及び、当日の出荷指示における商品Aを対象とする作業に関して、1タッチで平均2.5ピースを処理できることを意味する。また、商品群として商品Aと商品Bとの組合せが選択された場合の商品出荷比率及び単位換算係数としてそれぞれ0.7及び3.0が算出されている。これは、当日の出荷指示に含まれる全商品のピース数のうち70%が、共通する出荷先に出荷される商品A及び商品Bのピース数であること、及び、当日の出荷指示における商品A又は商品Bを対象とする作業に関して、1タッチで平均3.0ピースを処理できることを意味する。
次に、S104において、統計演算処理部23が、過去(すなわち当日の前日までの期間)の出荷実績に基づく作業ログデータを読込む。作業ログデータは少なくとも、過去に行われた作業ごとに、作業開始日時、作業者ID、作業工程、作業対象データ、および所要時間を有し、作業ログデータ記憶領域35に記憶されている。
作業開始日時は、各作業が開始した日時である。作業者IDは、各作業を行った作業者を識別する。作業工程は、行われた各作業がどの工程(例えばピッキングまたは検品等)に相当するかを示す。作業対象データは、各作業の対象となった商品の品目および数量の情報を含む。なお、複数の品目の商品が一つの作業の対象となる場合がある。例えば一つの出荷先に出荷する複数の品目の商品のピッキング作業を行う場合がそれに該当する。そのような場合には、当該作業に関する作業対象データに、複数の商品の品目と、それぞれの品目の商品の数量とが含まれる。所要時間は、各作業が終了するまでに要した時間を示す。
S105では、作業ごと、および商品ごとにその商品が生産性に与える影響を定量化するため、統計演算処理部23が、S104で取得した作業ログデータから、作業別商品別の生産性を算出する。
まずは統計演算処理部23について説明する。統計演算処理部23は、選択した商品と作業の生産性に対して所定の統計処理と演算処理を実行する。S105では、統計演算処理部23は、選択した商品と作業夫々に要した作業時間から見積もる作業者ごとの生産性の分布の代表値および標準偏差を算出する。本実施形態では、作業ログデータから、所定の時間(例えば1時間)当たりに行われた作業量が生産性として算出され、その平均値が代表値として算出される。
作業量は、例えば、各商品を扱った作業の回数であり、例えばピッキング作業においてある商品1ケースをピッキングした場合、その作業回数は1回として計数され、ケースから出されたその商品5ピースをピッキングした場合、その作業回数は5回として計数される。このような作業回数はタッチ数とも呼ばれる。本実施形態では、過去のある期間に計数された、ある商品に関する作業におけるタッチ数をその期間の長さで割ることによって得られた1時間当たりのタッチ数を、生産性(平均生産性とも記載する)として使用する。
各作業におけるタッチ数は、作業ログデータに含まれる作業対象データと、業務データサーバ12が保持する商品マスタ15に含まれる入り数と、から算出できる。このとき、商品マスタ15に含まれるタイムスタンプが参照され、各作業が行われた時点の入り数が特定され、その入り数がタッチ数の算出に使用される。これによって幅広い期間の作業ログデータを活用することが可能になる。
なお、既に説明したように、一つの作業に関する作業対象データに複数の品目の商品が含まれる場合がある。しかし、そのような場合であっても、作業ログデータに含まれる所要時間は作業ごとの所要時間であるため、それを各品目の商品の作業に要した時間に分解することができない。このため、本実施形態において、商品ごとの生産性は、その商品の品目をキーとして作業ログデータを検索して得られた全ての作業(すなわち作業対象として当該品目の商品を含む全ての作業)における全ての商品に対するタッチ数の合計値を、それらの全ての作業の所要時間の合計値で割ることによって得られる。
例えば、ある商店に出荷する商品のピッキング作業が行われ、商品A、B、Cという三種類の商品が当該ピッキング作業の対象であった場合、作業ログデータに記録された当該作業の所要時間はこれらの三種類の商品全てのピッキング作業が終了するまでの時間である。このため、仮にこのデータのみから商品Aに関する生産性を計算する場合には、三種類の商品全てに関するタッチ数を所要時間で割ることによって算出される。実際には他の商店に出荷する商品にも他の商品とともに商品Aが含まれ得るため、商品Aを含む商品群に対するピッキング作業のタッチ数の合計とそれらの作業の所要時間の合計とに基づいて商品Aに関する生産性が計算される。
次にS105の詳細を図5、図6、図7および図8を用いて説明する。
図5は、本発明の実施形態の統計演算処理部23が実行する作業別商品別生産性算出処理を示すフローチャートである。
統計演算処理部23は、S501で商品群を選択し、S502で作業工程を選択する。
S503では、統計演算処理部23がS501で選択した商品群とS502で選択した作業工程を用いて、作業ログデータから作業者別作業別商品別生産性データ601を算出する。
図6は、本発明の実施形態の統計演算処理部23によって算出される作業者別作業別商品別生産性データ601の説明図である。
作業者別作業別商品別生産性データ601は、後述する作業者別生産性データ及び作業別商品別生産性データ701の算出のために生成され、記憶部30に一時的に保存されるデータであり、少なくとも、作業者ID602、作業工程603、作業をフィルタリングする際にキーとした商品コード604、および該作業の平均生産性605を有する。
図6は、例として、商品Aが出荷される出荷先に向けたピッキング作業の実績から計算された各作業者の平均生産性、並びに、商品A及びBの両方が出荷される出荷先に向けたピッキング作業の実績から計算された各作業者の平均生産性を示している。例えばそれぞれの商品が置かれた棚の位置関係等によって、共通する出荷先に特定の複数の品目の商品からなる商品群が出荷される場合に生産性が低下する場合がある。上記の作業者別作業別商品別生産性データ601に基づいて、そのような商品群における品目の組合せに依存する生産性の傾向も把握される。
S504では、統計演算処理部23が、作業者別作業別商品別生産性データ601から選択した作業の選択した商品を含む対象商品に対する作業の生産性の分布を作成する。
S505では、統計演算処理部23が、S504で作成した生産性の分布から作業別商品別生産性データ701を算出する。作業別商品別生産性データ701について図7、図8を用いて説明する。
図7は、本発明の実施形態の作業別商品別生産性データ記憶領域33が保存する作業別商品別生産性データ701の説明図である。
作業別商品別生産性データ701は少なくとも、作業工程702、作業をフィルタリングする際にキーとした商品コード703、生産性の平均値704、および標準偏差705を有する。作業工程702および商品コード703は、それぞれ図6の作業工程603および商品コード604に対応する。生産性の平均値704および標準偏差705は、それぞれ、作業者別作業別商品別生産性データ601に基づいて計算された、作業工程と商品群を特定する商品コードとの組ごとの、複数の作業者の生産性の平均値および標準偏差である。標準偏差は生産性のばらつきを示す指標の一例であり、ばらつきを示す他の指標(例えば分散)を使用してもよい。
図8は、本発明の実施形態の統計演算処理部23によって作成される作業別商品別生産性と人数との関係を示す分布図である。
図8に示す分布図の横軸は、ある商品群(例えば商品A)のある作業(例えばピッキング)に関する生産性、縦軸がそれぞれの生産性に該当する作業者の人数である。平均値μに対し、左側に分布する作業者ほど生産性が低いことを示し、対称に、右側に分布する作業者ほど生産性が高いことを示している。
S506において、統計演算処理部23は、未選択の作業実績があるか否かを判定し、ある場合にはS502に戻る。これによって、作業ログデータに記憶されている作業工程の種類数だけS502およびそれに続くステップが繰り返し実行される。
S507において、統計演算処理部23は、未選択の商品群があるか否かを判定し、ある場合にはS501に戻る。これによって、商品マスタ15に記憶されている商品コードに基づいて起こり得る全商品群の数だけS501およびそれに続く処理が繰り返し実行される。
S508において、統計演算処理部23は、S503で作成された作業者別作業別商品別生産性データ601を作業者ごとに統合した作業者別生産性データ(図示省略)を作業者別生産性データ記憶領域34に保存し、S504で作成された作業別商品別生産性データ701を作業別商品別生産性データ記憶領域33に保存する。
S106では、作業者に指導を行うことで生産性が向上するという前提で、期待改善効果量算出部24が作業別商品別生産性データ701から、期待できる生産性向上の効果の大きさを示す期待改善効果量を算出する。期待改善効果量は、商品マスタ15に記憶されている商品コードに対応する、S103で記憶した商品出荷比率データ401の商品出荷比率と、単位換算係数と、S105で記憶した作業別商品別生産性データ701の標準偏差と、を用いて算出される。商品出荷比率をr、単位換算係数をα、標準偏差をσとすると、期待改善効果量Δは、例えば式(1)によって算出される。
Δ=r×σ×(1/α) ・・・(1)
Δ=r×σ×(1/α) ・・・(1)
図9は、本発明の実施形態の統計演算処理部23によって算出された期待改善効果量を格納する期待改善効果量データ901の説明図である。
期待改善効果量データ901は、少なくとも、作業工程902、作業をフィルタリングする際にキーとした商品コード903、および算出された期待改善効果量904を有する。統計演算処理部23は、商品マスタ15に記憶されているすべての商品コードから特定される商品群に対しS106を繰り返し、算出した期待改善効果量を含む期待改善効果量データ901を記憶領域36に保存する。
商品出荷比率rが高い商品群ほど、当日の作業において多く扱われる。単位換算係数αが小さい商品群ほど、当日の作業においてその商品群に含まれる商品1ピースを処理するために要する平均的な作業量が多い。また、ある商品群に対する作業の生産性の標準偏差σが大きいほど、作業者ごとのその商品群に対する作業の生産性のばらつき(例えば標準偏差)が大きいため、その商品群について生産性の高い作業者が生産性の低い作業者に指導をすることによる生産性の改善の余地が大きいと考えられる。したがって、商品出荷比率rがより高い商品群、単位換算係数αがより小さい商品群、または標準偏差σがより大きい商品群に対する作業の生産性を改善することによって、当日の作業時間の総量(すなわち当日予定されている全商品に対する全作業が終了するまでの時間)をより短縮できることが期待される。このため、上記の通り、本実施形態の期待改善効果量Δは、r、σおよび1/αに基づいて、式(1)によって算出される。これによって、商品出荷比率rがより高い商品群、単位換算係数αがより小さい商品群、および標準偏差σがより大きい商品群に対する作業の期待改善効果量Δが大きくなるように、期待改善効果量Δが算出される。
例えば、図9の期待改善効果量データ901の先頭の二つのレコードは、それぞれ、商品Aからなる商品群のピッキング作業の期待改善効果量が「6」であり、商品Bからなる商品群のピッキング作業の期待改善効果量が「0.375」であることを示す。この場合は、後者のピッキング作業より前者のピッキング作業の指導を行う方が生産性改善の効果が大きいことが期待される。さらに、図9の8番目のレコードを参照すると、商品A及びBからなる商品群の検品作業の指導を行う方が、商品Aからなる商品群のピッキング作業の指導を行うより生産性改善の効果が大きいことが期待される。
しかし、上記の算出方法は一例であり、上記以外の方法で期待改善効果量を算出してもよい。例えば、上記の理由から、r、σおよび1/αのいずれか一つ、または任意の二つの積を期待改善効果量として使用することもできる。
S107では、統計演算処理部23が、指導実績データ1001、S105で記憶した作業指示データおよびS106で記憶した期待改善効果量データ901に基づいて作業指導割当候補を算出する。
まずは、指導実績データ1001について図10を用いて説明する。
図10は、本発明の実施形態の指導実績データ記憶領域37が保存する指導実績データ1001の説明図である。
指導実績データ1001は、作業ログデータから抽出された指導割当に関する情報を含む。具体的には、指導実績データ1001は、少なくとも、指導された作業者を識別する作業者ID1002、指導の対象となった作業工程を識別する作業工程1003、作業をフィルタリングする際にキーとした1つまたは複数の商品コード1004、指導された作業者の該作業の指導前の平均生産性1005、指導された作業者の該作業の指導後の生産性1006、指導者(すなわち指導を行った作業者)を識別する指導者ID1007、指導者の該作業の平均生産性1008、および該作業の指導時間1009を有する。
次に、作業指導割当について図11を用いて説明する。
図11は、本発明の実施形態の統計演算処理部23が実行する作業指導割当算出処理を示すフローチャートである。
S1101において、統計演算処理部23は、作業者に担当作業を割当てる。まず、統計演算処理部23は勤怠管理システム11から勤務可能な作業者と作業可能時間帯を抽出する。次に、統計演算処理部23は全ての作業指示データ夫々の作業について、作業可能時間帯を満たし、かつ、対象作業の平均生産性が高い作業者を作業者別生産性データから算出する。対象作業の平均生産性とは、対象商品を含む作業夫々の生産性の総和を平均化したものである。
このとき、統計演算処理部23は、少なくとも、対象作業について作業者が作業可能時間帯を満たし、かつ、作業者の対象作業の「平均生産性×作業時間」で算出される可能作業回数が作業指示データの必要作業回数を上回るように、作業者に担当作業を割当てる。なお、S1101における割当ては、仮に行われるものであり、後述するようにS1105で変更される可能性がある。
S1102において、統計演算処理部23は、作業指示データの中から指導対象作業を抽出する。具体的には、統計演算処理部23は、期待改善効果量データ901を参照して、期待改善効果量の高い作業を指導対象作業として選択する。例えば、統計演算処理部23は、期待改善効果量904が最も高い作業工程902と商品コード903の組を選択してもよい。
S1103において、統計演算処理部23は、作業者別生産性データを参照し、指導対象作業の平均生産性が低い作業者を指導対象者(すなわち指導される者)として選択する。例えば、統計演算処理部23は、指導対象作業の平均生産性が最も低い作業者を選択してもよい。
S1104において、統計演算処理部23は、指導者、すなわち指導対象者に指導対象作業の指導をする作業者を選択する。ここで、統計演算処理部23は、作業実績データとS1103で選択された指導対象作業とを用いて所定の統計処理と演算処理を実行する。詳細には、統計演算処理部23は、指導対象作業に近似した作業に対する所定の成長見込指標を算出する。本実施形態では「生産性向上量/指導時間」で算出される時間あたりの生産性向上量を成長見込指標とする。
生産性向上量とは、指導前の生産性と指導後の生産性との差分であり、指導の効果の大きさを示す。指導対象作業に近似した作業とは、少なくとも指導対象作業と同じ作業工程と、一つ以上の同じ商品コードとを含む組である。
統計演算処理部23は、少なくとも、作業者別生産性データから指導対象作業の生産性が高い、かつ、指導対象者の生産性に近い指導前の生産性をキーとして検索された成長見込指標の高い作業者を指導者として選択する。例えば、統計演算処理部23は、指導対象作業の生産性の高さが所定の条件を満たす作業者のうち、成長見込指標が最も高い作業者、または、成長見込指標の高さが所定の条件を満たす作業者のうち、指導対象作業の生産性が最も高い作業者等、指導対象作業の生産性の高さおよび成長見込指標の高さが所定の条件を満たす作業者を指導者として選択してもよい。これによって、作業指導による生産性の向上が期待できる。
指導実績データ1001に近似した作業がない場合、統計演算処理部23は、少なくとも指導対象作業の生産性が高い作業者を指導者とする。例えば、統計演算処理部23は、指導対象作業の生産性が最も高い作業者を指導者として選択してもよい。
S1105において、統計演算処理部23は、指導者が指導する時間帯の指導者の作業回数を0としても、作業に余裕のある作業者に対象作業を割当てることができるか否かを判定する。作業に余裕のある作業者とは、本実施形態では対象作業者の可能作業回数と割当てられた必要作業回数との差が大きい作業者である。
例えば、統計演算処理部23は、選択された指導者に作業指導が割当てられたと仮定して、その作業指導を行う時間帯の当該指導者の作業回数を0とし、当該指導者に割当てられていたにも関わらず当該指導者が作業指導を行うことによって実行できなくなる作業を、作業に余裕のある作業者に新たに割当てた場合に、当該作業に余裕のある作業者の必要作業回数が可能作業回数を超えるか否かを判定してもよい。必要作業回数が可能作業回数を超える場合、当該作業に余裕のある作業者に対象作業を割当てることができないと判定される。この場合、処理はS1104に戻り、別の指導者が選択される。一方、必要作業回数が可能作業回数を超えない場合、当該作業に余裕のある作業者に対象作業を割当てることができると判定される。この場合、S1104で選択された作業者が指導者として決定され、当該指導者の作業回数が0に変更され、当該指導者に割当てられていた作業が新たに当該作業に余裕のある作業者に割当てられ、作業指導割当算出処理が終了する。これによって、指導者が作業指導を行うことによる倉庫全体の作業の遅延が回避される。
S108において、統計演算処理部23は、S107の作業指導割当をした結果、発送遅延が生じる可能性があるか判定する。可能作業回数が必要作業回数を下回った場合に発送遅延が生じる可能性があると判定される。S103の作業割当が行われた時点では、指導者の可能作業回数は必要作業回数を下回らないはずであるが、S107の作業指導割当の結果、当該指導者の作業指導が割当てられた時間の生産性が0になるため、それによって可能作業回数が減り、必要作業回数を下回る場合がある。このような場合には、発送遅延が生じる可能性があると判定される。
発送遅延が生じる可能性がある場合、統計演算処理部23は作業指示データと指導実績データ1001から発送遅延が生じないようS107の再処理を行う。例えば、統計演算処理部23は指導者を次に成長見込指標の高い指導者に変更したり、指導時間の長さを発送遅延が生じない指導時間に変更したり、指導対象者を次に生産性が低い作業者に変更するなどの処理を行う。
S108において発送遅延が生じないと判定された場合、作業指導割当候補算出を完了し、処理はS109に進む。
作業指導割当算出処理において、複数の作業指導割当候補を算出し、保持してもよい。
S109で、統計演算処理部23は、表示部4に作業指導割当候補を表示させる。詳細を図12で説明する。
図12は、本発明の実施形態の表示部4の表示画面上に表示される出力画面の一例を示す説明図である。
本実施形態の作業指導割当出力画面は、出力情報として、指導対象者1202、指導作業1203、作業をフィルタリングする際にキーとした1つまたは複数の商品コード1204、作業者に指導を行うことで生産性が向上するという前提で試算した期待改善効果1205、指導者1206、指導可能時間1207、指導者が指導可能時間で指導することによる成長見込指標1208を表示するように構成される。また、出力画面には少なくとも出力情報ごとに昇順と降順にソートする機能1209を備えており、ユーザは入力部3を用いた操作によって、ソートしたい情報とソートしたい順序を選択できる。ユーザが入力部3を用いた操作で決定ボタン1210を選択することで、作業指導割当が完了し、その結果が作業指導割当装置1から各作業者端末(図示省略)などに送信される。
作業指導割当装置1は、図12に示すように、指導対象者1202、指導作業1203、商品コード1204、期待改善効果1205及び指導者1206等の複数の候補を表示するために、図2に示す処理を複数回実行することができる。例えば、作業指導割当装置1は、図2に示す処理を1回目に実行するときに、最も期待改善効果量の大きい作業工程と商品群との組を選択し、その組に関して最も生産性が低い作業者を指導対象者として、最も生産性が高い作業者を指導者としてそれぞれ選択してもよい。そして、図2に示す処理を2回目に実行するときに、2番目に期待改善効果の大きい作業工程と商品群との組を選択し、その組に関して最も生産性が低い作業者を指導対象者として、最も生産性が高い作業者を指導者としてそれぞれ選択してもよいし、最も期待改善効果量の大きい作業工程と商品群との組を選択し、その組に関して二番目に生産性が低い作業者を指導対象者として、二番目に生産性が高い作業者を指導者としてそれぞれ選択してもよい。このように、選択の基準を変更しながら図2に示す処理を繰り返すことによって得られた複数の候補を表示することによって、ユーザに選択肢を与え、ユーザに都合のよい作業及び指導者等を選択することが可能になる。
作業指導割当完了後に各作業者は割当てられた業務を実行する(S110)。
業務が実行された後に、統計演算処理部23が作業ログデータと指導実績データ1001を更新する(S111)。
以上の本発明の実施形態によれば、作業の単位を「特定商品を含む作業」として、作業時間ではなく、「生産性」の分布で比較することで、非定型作業の生産性の改善効果が高い作業が抽出される。詳細には、商品群ごと・作業工程ごとに、その商品を含めた作業の作業者別生産性の分布を作成し、標準偏差と商品群の出荷比率を用いて最も改善効果の高い作業を抽出し、その作業に関して指導されるべき作業者を抽出する。改善効果の高い作業の生産性が低い作業者を指導対象とし、指導実績データに基づいて指導者と指導時間と指導による生産性向上の成長見込指標を含む指導割当候補データを算出し、画面に出力する。ユーザが指導割当候補データを表示する出力画面を操作することで、業務改善効果の高い指導割当が決定する。これによって、作業内容が非定型であり、また作業性要因を商品単位に分解できない物流出荷業務において、改善効果の高い作業を抽出し、対象作業の能力が低い作業者を指導して倉庫全体の生産性を効率的に向上することが可能となる。
また、上記の実施形態によれば、単一の品目の商品についてだけでなく、複数の品目の商品の組合せを対象とする作業の生産性の改善効果を算出し、適切な作業者を指導者として割り当てることができる。これによって、特定の複数の品目の商品が、共通する出荷先に出荷される場合に発生する生産性の低下を改善することも可能となる。
なお、本発明は上述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を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、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よい。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よい。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、メモリ、ハードディスクドライブ、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、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、図面には、実施例を説明するために必要と考えられる制御線及び情報線を示しており、必ずしも、本発明が適用された実際の製品に含まれる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よい。
Claims (15)
- 制御部と、前記制御部に接続される記憶部と、前記制御部に接続される出力部と、を有する作業指導割当システムであって、
前記記憶部は、過去に行われた作業の内容を示す作業ログデータを保持し、
前記制御部は、
複数の品目の物品の出荷指示を受信すると、前記複数の品目の物品を出荷するための作業工程と作業の対象である一以上の品目の物品とによって特定される各作業に各作業者を割り当てる作業指示データを作成し、
前記出荷指示および前記作業ログデータの少なくとも一方に基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに、作業指導を行うことによって期待できる生産性改善の効果の大きさを示す期待改善効果量を算出し、
前記作業ログデータに基づいて、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が低い作業者を指導対象者として選択し、当該作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が前記指導対象者より高い作業者を指導者として選択し、
前記作業指示データに基づいて、前記指導者が前記作業指導を行うことによる生産性の低下によって、出荷遅延が発生するか否かを判定し、
前記出力部に、出荷遅延が発生しない場合に前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と前記作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導者と前記指導対象者との組を出力させることを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項1に記載の作業指導割当システムであって、
前記制御部は、
前記出荷指示に基づいて、一以上の品目の組合せごとに、出荷される全品目の物品の総数に対する、出荷先が共通する前記一以上の品目の物品の数の比率である出荷比率を算出し、
前記一以上の品目の前記出荷比率が高いほど、当該一以上の品目と作業工程との組の前記期待改善効果量が大きくなるように、前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項2に記載の作業指導割当システムであって、
前記制御部は、一以上の品目の物品の前記出荷比率、および、一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数を示す情報に基づいて、前記一以上の品目の物品1ピースを処理するための平均的な作業量を算出し、前記平均的な作業量がより大きい前記一以上の品目と作業工程との組の前記期待改善効果量ほど大きくなるように前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項3に記載の作業指導割当システムであって、
前記一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数を示す情報は、適用される期間を特定する情報を含み、
前記各作業者の生産性は、前記一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数と、それが適用される期間の前記作業ログデータと、に基づいて計算された、前記一以上の品目を対象として含む作業における単位時間当たりの作業量であることを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項1に記載の作業指導割当システムであって、
前記制御部は、前記作業ログデータに基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに、複数の作業者の生産性のばらつきを算出し、ばらつきが大きいほど前記期待改善効果量が大きくなるように前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項1に記載の作業指導割当システムであって、
前記記憶部は、各作業者が過去に行った作業指導の対象である作業工程と、その作業の対象に含まれる一以上の品目と、その作業指導の効果の程度と、を示す指導実績データをさらに保持し、
前記制御部は、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する作業指導の効果が所定の条件を満たす作業者を指導者として選択することを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項1に記載の作業指導割当システムであって、
前記制御部は、前記指導者が前記作業指導を行うことによって行えなくなる作業を他の作業者に割り当てることを特徴とする作業指導割当システム。 - 請求項1に記載の作業指導割当システムであって、
前記制御部は、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導対象者と前記指導者との複数の組を選択し、
前記制御部は、前記期待改善効果量が前記所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導対象者と前記指導者との各組について、前記指導者が前記作業指導を行うことによって出荷遅延が発生するか否かを判定し、
前記制御部は、前記出力部に、出荷遅延が発生しないと判定された前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導対象者と前記指導者との複数の組を出力させることを特徴とする作業指導割当システム。 - 計算機システムが実行する作業指導割当方法であって、
前記計算機システムは、制御部と、前記制御部に接続される記憶部と、前記制御部に接続される出力部と、を有し、
前記記憶部は、過去に行われた作業の内容を示す作業ログデータを保持し、
前記作業指導割当方法は、
前記制御部が、複数の品目の物品の出荷指示を受信すると、前記複数の品目の物品を出荷するための作業工程と作業の対象である一以上の品目の物品とによって特定される各作業に各作業者を割り当てる作業指示データを作成する第1手順と、
前記制御部が、前記出荷指示および前記作業ログデータの少なくとも一方に基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに、作業指導を行うことによって期待できる生産性改善の効果の大きさを示す期待改善効果量を算出する第2手順と、
前記制御部が、前記作業ログデータに基づいて、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が低い作業者を指導対象者として選択し、当該作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する生産性が前記指導対象者より高い作業者を指導者として選択する第3手順と、
前記制御部が、前記作業指示データに基づいて、前記指導者が前記作業指導を行うことによる生産性の低下によって、出荷遅延が発生するか否かを判定する第4手順と、
前記制御部が、前記出力部に、出荷遅延が発生しない場合に前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と前記作業の対象に含まれる一以上の品目と前記指導者と前記指導対象者との組を出力させる第5手順と、を含むことを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項9に記載の作業指導割当方法であって、
前記制御部が、前記出荷指示に基づいて、一以上の品目の組合せごとに、出荷される全品目の物品の総数に対する、出荷先が共通する前記一以上の品目の物品の数の比率である出荷比率を算出する第6手順をさらに含み、
前記第2手順において、前記制御部は、前記一以上の品目の前記出荷比率が高いほど、当該一以上の品目と作業工程との組の前記期待改善効果量が大きくなるように、前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項10に記載の作業指導割当方法であって、
前記第2手順において、前記制御部は、一以上の品目の物品の前記出荷比率、および、一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数を示す情報に基づいて、前記一以上の品目の物品1ピースを処理するための平均的な作業量を算出し、前記平均的な作業量がより大きい前記一以上の品目と作業工程との組の前記期待改善効果量ほど大きくなるように前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項11に記載の作業指導割当方法であって、
前記一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数を示す情報は、適用される期間を特定する情報を含み、
前記各作業者の生産性は、前記一以上の品目の物品の1ケース当たりのピース数と、それが適用される期間の前記作業ログデータと、に基づいて計算された、前記一以上の品目を対象として含む作業における単位時間当たりの作業量であることを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項9に記載の作業指導割当方法であって、
前記第2手順において、前記制御部は、前記作業ログデータに基づいて、作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組ごとに、複数の作業者の生産性のばらつきを算出し、ばらつきが大きいほど前記期待改善効果量が大きくなるように前記期待改善効果量を算出することを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項9に記載の作業指導割当方法であって、
前記記憶部は、各作業者が過去に行った作業指導の対象である作業工程と、その作業の対象に含まれる一以上の品目と、その作業指導の効果の程度と、を示す指導実績データをさらに保持し、
前記第3手順において、前記制御部は、前記期待改善効果量が所定の条件を満たす作業工程と作業の対象に含まれる一以上の品目との組に関する作業指導の効果が所定の条件を満たす作業者を指導者として選択することを特徴とする作業指導割当方法。 - 請求項9に記載の作業指導割当方法であって、
前記第3手順において、前記制御部は、前記指導者が前記作業指導を行うことによって行えなくなる作業を他の作業者に割り当てることを特徴とする作業指導割当方法。
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