WO2022270162A1 - 情報処理システム、倉庫の管理方法及び倉庫制御装置 - Google Patents

情報処理システム、倉庫の管理方法及び倉庫制御装置 Download PDF

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WO2022270162A1
WO2022270162A1 PCT/JP2022/019700 JP2022019700W WO2022270162A1 WO 2022270162 A1 WO2022270162 A1 WO 2022270162A1 JP 2022019700 W JP2022019700 W JP 2022019700W WO 2022270162 A1 WO2022270162 A1 WO 2022270162A1
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work
information
time
processing system
information processing
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PCT/JP2022/019700
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English (en)
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真司 竹田
俊 元山
Original Assignee
株式会社日立インダストリアルプロダクツ
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
    • B65G1/02—Storage devices
    • B65G1/04—Storage devices mechanical
    • B65G1/137—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system for predicting work in a distribution center, a warehouse management method, and a warehouse control device.
  • delivered goods are stored, and when an order is received, the relevant goods are taken out by picking work, sorted and packed by assortment work, and then shipped to the customer. be done.
  • Patent Document 1 is an example of technology for predicting work hours in a distribution center.
  • the most recent work results strongly reflect the bias of workers and temporary orders, while the work results for a long period of time show a bias in the types and locations of products shipped due to seasonality and fashion. It was found that it reflects the fluctuation of various working hours due to the appearance of .
  • the present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to predict the work time in consideration of various variable factors that affect the work time in the distribution center.
  • the present invention comprises a warehouse control device having a processor and a memory, a transport device capable of transporting a storage section for storing articles according to a transport instruction from the warehouse control device, and a storage section connected to the warehouse control device. and a terminal for exchanging work information at a work station where at least one or more types of work related to warehousing or shipping of goods is performed, wherein the warehouse control device transmits and receives work information from the terminal to the work station a storage unit that acquires information related to work results among the work information related to at least one of warehousing and warehousing and stores it as log information; a control unit that generates a plurality of performance data, which is information related to work time in each of a plurality of periods of different lengths, and estimates the predicted work time for each of the at least one type of work based on the plurality of performance data; , have
  • the present invention by predicting the working time based on the working time of a plurality of periods of different lengths, it is possible to realize highly accurate prediction of the working time in consideration of various fluctuation factors. Become.
  • by properly grasping delays in work within the distribution center it is possible to make appropriate management decisions to control delays, such as increasing or decreasing the number of workers and selection of work, and to control increases in costs due to work delays. is expected.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention and showing an example of a configuration of an information processing system
  • FIG. 1 is a perspective view showing an embodiment of the present invention and showing an outline of a distribution center
  • FIG. 1 is a flow chart showing an embodiment of the present invention and showing an example of processing performed in an information processing system
  • FIG. 4 is a first half of a diagram showing an example of a station log in an embodiment of the present invention
  • FIG. 10 is the latter half of the diagram showing the embodiment of the present invention and showing an example of a station log
  • It is a figure which shows the Example of this invention and shows an example of station performance data.
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of a prediction screen, showing the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing system of this embodiment has a warehouse control device 100 , a network 90 , and a plurality of transport devices 1 and a plurality of station terminals 7 connected to the warehouse control device 100 via the network 90 .
  • the warehouse control device 100 turns the carrier device 1 into a rack 8 (storage unit) as a picking station (or work station).
  • a rack 8 storage unit
  • An example in which a worker carries out a picking operation is shown.
  • the warehouse control device 100 is a computer including an arithmetic device 110, a memory 120, an input device 130, an output device 140, a storage device 150, and a communication interface 170. Note that the warehouse control device 100 is not limited to the configuration shown in FIG.
  • the warehouse control device 100 may be one computer, or may be composed of a plurality of computers. Further, each device included in the warehouse control device 100 may be arranged in one computer, or may be composed of a plurality of distributed devices. Each program and each information that the storage device 150 has may be stored in one storage device, or may be divided and stored in a plurality of storage devices so as to be distributed.
  • the storage device 150 has a non-volatile storage medium and stores programs executed by the arithmetic device 110 and data used by the programs.
  • programs executed by the arithmetic device 110 and data used by the programs.
  • a route creation program 161 a route creation program 161
  • a data input/output program 162 a data analysis program 163 (control section), and a transport device control program 164 are stored in the storage device 150, and the arithmetic device 110 stores necessary programs in memory. 120 and run.
  • Examples of data stored in the storage device 150 include order information 200, inventory information 220, shelf information 230, worker work information 240, work schedule information 250, device information 260, and route data 270. , work day characteristics 280, forecast data 290, station log 310, station performance data 320, worker performance data 330, period performance data 340, and weighting coefficient 350 are stored.
  • the route creation program 161 calculates the route along which the conveying device 1 moves based on preset map information (not shown). The route creation program 161 calculates a route along which the conveying device 1 moves, based on, for example, the position of the article (or product) to be picked and the position of the destination picking station.
  • the transport device control program 164 instructs the available transport device 1 which shelf 8 is to be transported and which picking station is the transport destination.
  • the data input/output program 162 accepts order information, accepts input from the station terminal 7 operated by the worker, accepts sensor data from the transport device 1, etc., and accumulates them in the station log 310. Further, when the data input/output program 162 receives a command to start the transport device 1 from the station terminal 7 , it transmits a command generated by the transport device control program 164 to the transport device 1 .
  • the data analysis program 163 Based on the station log 310, the data analysis program 163 generates station performance data 320 recording working hours for each picking station, and worker performance data 330 recording working hours for each worker.
  • the performance data 340 by period is aggregated, and work forecast data is calculated for each picking station and stored in the forecast data 290 .
  • the data analysis program 163 aggregates the contents of the prediction data 290, generates a prediction screen 51, displays it on the output device 140, and visualizes the progress of the picking station work being performed in the warehouse of the distribution center.
  • the order information 200 is information of an order requesting shipment of goods, and stores information of goods to be picked.
  • the inventory information 220 stores information regarding the inventory of goods, such as information on the shelf 8 where the goods are arranged, the arrangement position of the goods in the shelf 8, the quantity, the weight, and the like.
  • the shelf information 230 stores information such as the position and weight of the shelf.
  • the worker work information 240 stores information about the worker's work schedule and the worker's experience and status.
  • the information on the worker's experience and condition may include information such as the length of service of the worker, the height of the worker, the presence or absence of injuries, and information on the continuous working hours of the day.
  • the work schedule information 250 stores information such as an item to be worked on for each picking station, a scheduled work completion time, and a worker who performs the work.
  • the work schedule information 250 is data generated in advance, and may be input from the input device 130 of the warehouse control device 100 or received from an external computer, for example.
  • the device information 260 stores the identification information, position, operating state, etc. of the transport device 1 .
  • the route data 270 stores information on the route in the warehouse for each transport device 1 .
  • the work day characteristics 280 are obtained by assigning attributes to work days according to various conditions. For example, in addition to information such as the total amount of incoming/outgoing work, conditions such as seasons, the presence or absence of events, weather, disasters, and failures. Attribution by Here, as an example, information on events such as sales held at malls handled by the distribution center, information on seasons, and information on the occurrence of disasters and failures are stored.
  • the station log 310 accumulates the work performed at the picking station and the log of the operation of the transport device 1.
  • the station performance data 320 extracts data for each picking station from the station log 310, and stores the start and end times of work, work details, and the like.
  • the worker performance data 330 extracts data for each worker from the station log 310 and stores work start and end times, work content, work load, and the like.
  • the period-by-period result data 340 stores, for each picking station, statistical information on working hours extracted for each type of work from the station result data 320 for a plurality of preset periods. Note that this embodiment shows an example in which the average time is adopted as the statistical information.
  • the weighting factor 350 stores a factor used when calculating the predicted completion time of various tasks for each picking station. Note that the weighting factor 350 is preset information.
  • the weighting factor 350 may be a variable value set by the user, or the weighting factor may be automatically calculated using AI based on past performance data.
  • the prediction data 290 stores the time when the work is completed for each picking station calculated by the data analysis program 163 using the station performance data 320, the worker performance data 330, and the weighting factor 350.
  • the input device 130 is composed of a keyboard, mouse, touch panel, or the like.
  • the output device 140 is configured by a display or the like.
  • the communication interface 170 communicates with the transport apparatus 1 and other computers via a network 90 such as radio.
  • the transport device 1 is an autonomous mobile body that can automatically transport the shelves 8 loaded with articles according to commands from the warehouse control device 100 .
  • the transport device 1 is an automatic transport device having a control device 2 , a storage device 4 , a drive device 3 , a sensor 5 and a communication interface 6 .
  • the sensor 5 includes, for example, a vibration sensor (acceleration sensor) and an image sensor.
  • the control device 2 includes an arithmetic device 21 and a memory 22.
  • a self-position estimation program 23 , a travel control program 24 , a measurement program 25 and a communication program 26 are loaded into the memory 22 and executed by the arithmetic unit 21 .
  • the arithmetic unit 21 is composed of a microcomputer and a processor.
  • the self-position estimation program 23 calculates the position of the transport device 1 based on image data (image or video data) obtained from the image sensor. Note that this embodiment shows an example in which markers indicating positions are displayed in advance on the floor of the warehouse. The self-position estimation program 23 calculates the position of the conveying device 1 from the markers read by the image sensor.
  • the markers placed on the floor are information that can be read by the sensor 5 of the transport device 1, such as a QR code (registered trademark).
  • the position estimation of the transport device 1 may be configured to be performed by the warehouse control device 100 by transmitting image data or the like obtained from an image sensor to the warehouse control device 100 . Markers may also be referred to as marks or fiducial markers.
  • the floor of a warehouse is managed in multiple compartments, and each of the multiple compartments has a marker indicating the location of that compartment.
  • the conveying device 1 travels on the floor and reads the markers written on the floor of each section when passing over each section to acquire information about the position of the section.
  • the marker may contain information for specifying the position of the section, for example, the position information of the section, or information associated with the position information of the section (for example, the identification information of the section, etc.). ).
  • the travel control program 24 controls the drive device 3 based on the current position of the transport device 1 and the route data 270 received from the warehouse control device 100 .
  • the warehouse control device 100 transmits the route data 270 for each transport device 1 generated by the route creation program 161 to the transport device 1 , and the transport device 1 stores the route data 41 in the storage device 4 .
  • the measurement program 25 acquires the sensor data acquired from the sensor 5, the travel speed and acceleration acquired from the travel control program 24, and the position of the transport device 1 calculated by the self-position estimation program 23, and transmits them to the warehouse control device 100. do.
  • the sensor data includes vibration data from the vibration sensor and floor image data from the image sensor.
  • the timing at which the measurement program 25 transmits the sensor data to the warehouse control device 100 may be at a predetermined timing or at a predetermined cycle (for example, every 24 hours).
  • the storage device 4 is composed of a non-volatile storage medium and stores each program and data used by each program. Examples of data include route data 41 , map information 42 , measurement data 43 , device information 44 , travel record data 45 , and floor information 46 .
  • the route data 41 stores the route data received from the warehouse control device 100.
  • the map information 42 stores map information received from the warehouse control device 100 .
  • the measurement data 43 stores sensor data acquired by the sensor 5 described above and data acquired or calculated by each program.
  • the device information 44 stores the identifier (device ID) of the conveying device 1, the state of the device, information about the presence or absence of loading on the shelf, the position of the device, the remaining battery capacity, the cumulative travel distance, the cumulative number of accelerations, and the like.
  • the device information 44 may be information equivalent to the information about the conveying device 1 in the device information 260 .
  • the travel record data 45 stores a history such as the path traveled by the conveying apparatus 1, the state (vibration) of the floor surface for each area, and the mode of movement.
  • the driving device 3 supplies electric power to the truck 31, the driving wheels 33, the table 32, the auxiliary wheels (casters) 34, the motor 38 as a power source for driving the driving wheels 33 and the table 32, and the motor 38.
  • a battery (not shown) is included.
  • the motors 38 that drive the driving wheels 33 and the table 32 can be configured as independent motors.
  • the driving device 3 raises the shelf 8 by raising the table 32 after entering under the shelf 8 . Then, the driving device 3 moves toward the indicated position with the shelf 8 lifted, lowers the table 32, and lowers the shelf 8 onto the floor surface.
  • the computing device 21 operates as a functional unit that provides a predetermined function by executing processing according to the program of each functional unit.
  • the arithmetic unit 21 functions as a travel control unit by executing processing according to the travel control program 24 . The same is true for other programs. Further, the arithmetic unit 21 also operates as a functional unit that provides functions of multiple processes executed by each program.
  • the station terminal 7 is installed at each picking station where work is carried out by workers.
  • the station terminal 7 displays the work schedule information 250 transmitted from the warehouse control device 100 to present work details to the worker, and also accepts input from the worker and transmits it to the warehouse control device 100 .
  • the station terminal 7 includes a communication interface 71 , an input device 72 , an output device 73 , a control device 74 and a storage device 75 .
  • the communication interface 71 communicates with the warehouse control device 100 via the network 90 .
  • the input device 72 is composed of a touch panel, a keyboard, or the like.
  • the output device 73 is composed of a display, a speaker, and the like.
  • the control device 74 is composed of a microcomputer or the like, and executes a predetermined program.
  • the storage device 4 stores programs and data.
  • the station terminal 7 receives the work schedule to be performed at the picking station from the warehouse control device 100 and stores it in the picking work information 76 of the storage device 75 .
  • the station terminal 7 outputs to the output device 73 a command or the like according to the work situation of the worker from the picking work information 76 .
  • the worker operates the station terminal 7 at the start of the work or after the predetermined work is completed to obtain work instructions.
  • the input device 72 of the station terminal 7 includes a picking start button, a picking completion button, an sorting start button, an sorting completion button, a departure button, a stop button, a recovery button, and the like.
  • the worker After pressing the picking start button, the worker acquires the designated item from the shelf 8 and carries it to a predetermined position.
  • the worker presses the departure button When starting the next work, the worker presses the departure button to cause the warehouse control device 100 to move the transport device 1 and move the shelf 8 to be picked next to the picking station.
  • the control device 74 transmits the details of the operation received by the input device 72 to the warehouse control device 100 .
  • the warehouse control device 100 receives the details of the operation from the station terminal 7, it accumulates the received details in the station log 310, which will be described later.
  • FIG. 2 is a perspective view showing an example layout of a warehouse in a distribution center.
  • the distribution center has storage space 12 .
  • a plurality of shelves 8 are arranged vertically and horizontally in a grid pattern.
  • the shelves 8 form "islands" of 2 x 6 or 1 x 6 shelves 8 .
  • a plurality of transport devices 1 are arranged in the storage space 12 .
  • the conveying device 1 enters the lower part of the shelf 8, lifts the shelf 8, and then moves it.
  • a plurality of chargers 15 for charging the transport device 1 are arranged at predetermined locations around the storage space 12 .
  • a plurality of picking stations 16-1 to 16-4 are arranged at predetermined positions on the outer edge of the storage space 12.
  • the workers 17-1 to 17-3 perform the warehousing and shipping operations of the articles
  • the work robot 18-1 performs the warehousing and shipping operations. do business.
  • the picking station 16 connected to the storage space 12 is equipped with safety light curtains 81, 81 that detect the entry of workers. Between the safety light curtains 81, 81 is a frontage 80 for arranging the shelf 8 and performing the picking operation.
  • the safety light curtains 81, 81 are turned off so that the worker 17 can perform the picking operation.
  • the safety light curtains 81, 81 are turned on, and an alarm or the like is issued when a worker 17 or the like enters through the frontage 80. Output.
  • the station terminal 7 is arranged near the frontage 80 at the picking station 16 where the worker 17 works.
  • Work spaces 19-1 to 19-4 for sorting and packing are installed at predetermined positions on the periphery of the picking station 16. As shown in FIG.
  • the size of the work space 19 and the size of the container such as boxes for sorting and packing may differ for each picking station 16, and these differences are factors that affect the workability of the worker 17.
  • the difference in the positions of the picking stations 16-1 to 16-3 in the warehouse is also a factor that affects the operating rate of the worker 17.
  • the environment of picking stations 16 is not uniform, with picking stations 16 closer to toilets tending to have a higher utilization rate and picking stations 16 farther from the toilets tend to have a lower utilization rate due to walking distance.
  • the work time may be affected by factors related to the relative relationship between the picking station position and the storage position of the items to be put in and out. For example, it is conceivable that a picking station close to a location where a large number of items with relatively high warehousing/retrieving frequency are stored has a high operating rate. Also, in other instances, picking stations near locations where heavy and bulky items are stored may experience high utilization and relatively high workloads. In this way, there are variations in work content, work load, and work time for each picking station. Moreover, these variations are not constant, and may change according to changes in seasons, trends, and storage positions of articles.
  • the work performed by the worker 17 at the picking station 16 is an example of picking work, sorting work, picking work, and waiting work for each of the shipping work and the warehousing work.
  • the standby work here refers to the case where the picking station 16 is in a standby state without performing the predetermined work, and as described above, it is included in the shipping work or the warehousing work. Alternatively, it may be handled in the same way as the shipping business and the warehousing business, such that the state in which the work related to the shipping business and the warehousing business is not performed is set to the standby state.
  • the delivery work consists of the work of taking out the articles stored on the shelf 8 according to the destination, sorting them by sorting destination, and packing them into the storage section for each sorting destination.
  • the warehousing task is a task of sorting the articles arriving at the warehouse by the racks 8 where they are stored and arranging the sorted articles at predetermined positions on the shelves 8 .
  • each work of the shipping business and each work of the warehousing business are defined as follows.
  • the picking work of the delivery work is work in which the worker 17 takes out the designated item from the shelf 8 that has arrived at the frontage 80 and moves it to the work space 19 .
  • the item designation can be displayed on the output device 73 of the station terminal 7 .
  • the sorting work of the shipping work is the work of putting the items taken out in the work space 19 into boxes (transportation materials) according to the destination and packing the boxes.
  • the designation of the destination of the article can be displayed on the output device 73 of the station terminal 7 .
  • the unloading work of the unloading work is the work of operating the station terminal 7 and requesting the next shelf 8 after the picking work of the shelf 8 arranged at the frontage 80 is completed.
  • the warehouse control device 100 sends a command to move the shelf 8 at the frontage 80 to the transport device 1 and commands another transport device 1 to move the next shelf 8 to the frontage 80 .
  • Standby work is work that waits for commands related to the next work, such as waiting for assignment of work to the picking station 16, for both shipping work and warehousing work. It should be noted that the standby work referred to here refers to a case where the picking station 16 is in a standby state without performing a predetermined work.
  • the picking work of the warehousing work is the work of picking out the instructed items among the items that have arrived at the frontage 80 from the truck or pallet and moving them to the work space 19 . It should be noted that the item can be specified on the output device 73 of the station terminal 7 in the same manner as in the delivery work.
  • the sorting work of the warehousing work is the work of storing the items taken out to the work space 19 on the shelf 8 according to the storage destination.
  • the designation of the shelf 8 for storing the article can be displayed on the output device 73 of the station terminal 7 .
  • the unloading work of the warehousing work is the work of operating the station terminal 7 and requesting the next shelf 8 after completing the sorting work of the shelves 8 arranged at the frontage 80 .
  • FIG. 3 is a flow chart showing an example of processing performed in the information processing system of the distribution center.
  • the work schedule information 250 is generated from the inventory information 220, the shelf information 230, and the worker work information 240 (S1). This process may be generated from the input device 72 or may be generated by an external computer and acquired by the warehouse control device 100 .
  • the work schedule information 250 includes the picking station 16 that performs the work, the assignment of the worker 17, information on the work target article and shelf 8, and the time to complete the work.
  • the worker 17 When the work starts, the worker 17 carries out the picking work, operates the picking button of the station terminal 7, and moves the first shelf 8 to the picking station 16 (S2). The worker 17 presses the picking start button of the station terminal 7 and then starts the picking work. Information on the article to be picked is displayed on the output device 73 of the station terminal 7 .
  • the control device 74 of the station terminal 7 notifies the warehouse control device 100 of the start of picking work.
  • the warehouse control device 100 adds a time stamp to the information of the picking station 16 and the worker 17, and generates picking start log information in the station log 310 (S3).
  • the worker 17 presses the sorting start button of the station terminal 7, sorts the articles into the destinations and storage units displayed on the output device 73 of the station terminal 7, and packs them (S4). .
  • the control device 74 of the station terminal 7 notifies the warehouse control device 100 of the start of the sorting work.
  • the warehouse control device 100 adds time stamps to the information of the picking stations 16 and workers 17 and generates log information of the completion of the picking work and the start of the sorting work in the station log 310 .
  • the worker 17 presses the exit button on the station terminal 7 to request the next shelf 8 (S5).
  • the control device 74 of the station terminal 7 notifies the warehouse control device 100 of the completion of the sorting work.
  • the warehouse control device 100 adds time stamps to the information of the picking stations 16 and workers 17 and generates log information of the completion of the sorting work and the start of the picking work in the station log 310 . Note that the warehouse control device 100 generates log information indicating completion of the dispatch work in the station log 310 when the shelf 8 requested in the dispatch work arrives at the designated picking station 16 .
  • the worker 17 enters standby work.
  • the worker 17 operates the station terminal 7 at the start and end of the standby work to notify the warehouse control device 100 of the start and end of the standby work.
  • the warehouse control device 100 receives these notifications, generates log information of the start and end of standby work, and accumulates it in the station log 310 .
  • the standby work referred to here refers to a case where the picking station 16 is in a standby state without performing a predetermined work. Here, it is explained that it is included in the shipping business or the warehousing business. You can handle it.
  • the worker 17 When the standby work is completed, the worker 17 returns to step S3 and starts the next shipping or warehousing work.
  • the worker 17 notifies the warehouse control device 100 of the state of the worker 17 by operating a predetermined button on the station terminal 7 when the work is over or when taking a break.
  • the warehouse control device 100 that has received the notification generates log information according to the content of the notification and accumulates it in the station log 310 .
  • the warehouse control device 100 performs a process of calculating work completion prediction data 290 in steps S7 to S11 asynchronously with the processes in steps S2 to S6.
  • the prediction data calculation process is performed by the data analysis program 163 of the warehouse control device 100 .
  • the data analysis program 163 reads the station log 310 at predetermined intervals and estimates the task completion time for each picking station 16 .
  • the warehouse control device 100 reads unprocessed log information from the station log 310, acquires the start time and end time of work for each picking station 16, generates information about the progress of work, and Stored in performance data 320 (S7).
  • the station performance data 320 can be added with information on the worker 17 in charge of the task and the contents of the task.
  • the warehouse control device 100 reads unprocessed log information from the station log 310, acquires the work start time and end time for each worker 17, generates information on the progress of the work, and performs the work. This is stored in the staff record data 330 (S8). As will be described later, the details of work and the load of the worker 17 can be added to the worker performance data 330 .
  • the load on the worker 17 can be set in advance according to the weight of the article to be handled, the height difference of the worker 17, and the like.
  • the weight of some items varies according to the season. For example, in the case of clothing, winter items tend to be heavy and summer items tend to be light. tend to increase. Therefore, by setting a load according to the weight of articles of the same type, it is possible to improve the accuracy of predicting work completion.
  • the warehouse control device 100 calculates the average time for each work (or for each number of lines) for each picking station 16 from the station performance data 320 and the worker performance data 330, and calculates the average time for each work (or for each number of rows) for each period.
  • Data 340 is updated (S9).
  • the warehouse control device 100 of the present embodiment calculates the average time for each work in a plurality of periods with different lengths, as will be described later, for each work.
  • the warehouse control device 100 uses the period-by-period result data 340 updated in step S9, the weighting factor 350, and the work day characteristics 280 to pick the predicted completion time for each task and each task as described later. It is calculated for each station 16 to generate prediction data 290 (S10).
  • the warehouse control device 100 predicts the completion time of work and tasks based on the average time of a plurality of periods of different lengths, taking into account short-term, medium-term, and long-term factors. can generate highly accurate prediction data 290. Note that the weighting factor 350 is set in advance for each period.
  • the warehouse control device 100 can predict the work completion time in consideration of the case where the items handled are uneven due to the occurrence of events for each work day. For example, if a known event or failure occurs on the day of work or on the previous day, the work completion time is predicted by referring to the station performance data 320 and the worker performance data 330 on the day when the similar event or failure occurred. By doing so, accuracy can be improved.
  • the difference in the environment of each picking station 16 means the variation in work content, workload, and work time depending on the location of the picking station, and the influence of changes in season and fashion on the variation, and changes in the storage position of goods. include.
  • the warehouse control device 100 generates a prediction screen 51 indicating the progress of the entire warehouse from the generated prediction data 290 based on the predicted completion time of the work in the entire warehouse of the distribution center and for each picking station 16, and outputs it. 140.
  • the distribution center or warehouse manager can grasp the progress of work for the entire warehouse or for each picking station 16. As a result, it becomes possible to predict the work time in consideration of various variable factors that affect the work time in the distribution center.
  • FIG. Station log 310 is generated by warehouse controller 100 in steps S2-S6 of FIG.
  • the station log 310 includes a device name 311, a device ID 312, a tag 1 (313), a tag 2 (314), a tag 3 (315), a tag 4 (316), an extraction start trigger 317, an extraction end Trigger 318 and timestamp 319 are included in one record.
  • the device name 311 stores the name of the device that acquired the log.
  • the device name 311 stores a code of “ST” when the device that acquired the log is the station terminal 7 .
  • the device ID 312 stores identifiers of the picking station 16, the station terminal 7, and the like. In the illustrated example, "E001" is the identifier of the picking station 16 (or station terminal 7).
  • Tag 1 (313) stores the status of work, waiting, and other tasks.
  • Tag 2 (314) stores the status of the transaction such as warehousing, warehousing, and others.
  • Tag 3 (315) and tag 4 (316) store the contents of work such as picking, sorting, and dispatching.
  • the extraction start trigger 317 defines the trigger for extracting the start time of the log information defined by tags 1 (313) to 4 (316).
  • the extraction end trigger 318 defines a trigger for extracting the end time of the log information defined by tags 1 (313) to 4 (316).
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the station performance data 320.
  • FIG. Station performance data 320 is generated by warehouse control device 100 in step S7 of FIG.
  • Station performance data 320 consists of station ID 321, status 322, worker ID 323, start/end 324, time 325, process ID 326, number of rows 327, shelf ID 328, and article ID x quantity 329. Include in records.
  • the station ID 321 stores the identifier of the picking station 16.
  • the state 322 stores the contents of the business.
  • the worker ID 323 stores the identifier of the worker 17 in charge of the task. Note that the worker ID 323 can store identifiers of a plurality of workers 17 .
  • the start/end 324 stores whether the record is the start of business or the end of business.
  • the time 325 stores the date and time of start or end.
  • the process ID 326 stores the identifier of the work set in the work schedule information 250, which will be described later.
  • the number of lines 327 stores the type of article (the number of records) specified by the process ID 326 .
  • the shelf ID 328 stores the identifier of the shelf 8 on which the work is performed.
  • the article ID ⁇ quantity 329 stores the identifier and quantity of the article to be processed for the specified shelf 8 .
  • the state 322 also includes the case where the picking station 16 is in the standby state without performing the predetermined work.
  • standby standby work
  • FIG. 5 standby work is handled in the same line as delivery work or warehousing work, but as described above, it may be included in warehousing work or warehousing work.
  • the number of rows processed in the work schedule information 250 related to this work was "1".
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the worker performance data 330.
  • the worker performance data 330 is generated by the warehouse control device 100 in step S8 of FIG.
  • the worker performance data 330 includes worker ID 331, status 332, start/end 333, time 334, process ID 335, item ID x quantity 336, and load 337 in one record.
  • the worker ID 331 stores the identifier of the worker 17.
  • the state 332 stores the content of work.
  • the start/end 333 stores whether the record is the start of work or the end of work.
  • the time 334 stores the date and time of start or end.
  • the process ID 335 stores the identifier of the task set in the work schedule information 250, which will be described later.
  • Item ID x quantity 336 stores the identifier and quantity of the item to be worked on.
  • the load 337 stores the ratio of load given to the worker 17 .
  • the load 337 may be determined based on the characteristics of each worker 17, the size and weight of the article to be worked on, and the like.
  • the warehouse control device 100 calculates each work time of the state 322 for each process ID 335 of the worker 17, and stores the work time in the state 322 of the station result data 320 corresponding to the process ID 335 and the worker ID 331 of the worker result data 330. It can be used as the working hours of the business.
  • FIG. 7A is a diagram showing an example of performance data 340 by period.
  • the period performance data 340 is generated and updated by the warehouse control device 100 in step S9 of FIG.
  • Result data by period 340 includes station ID 341, work content 342, period A average 343, period B average 344, period C average 345, period D average 346, and update date/time 347. Include in records.
  • the station ID 341 stores the identifier of the picking station 16.
  • the work content 342 stores the content of the work performed at the picking station 16 .
  • Period A average 343 through Period D average 346 store the average time for each task over multiple periods of different lengths.
  • FIG. 7B shows the length of each period A to D of the performance data 340 by period.
  • the length of each period A to D is set in advance, and can be appropriately set according to the operational status of the distribution center or warehouse.
  • the period A is one hour in the past
  • the period B is one week in the past
  • the period C is one month in the past
  • the period D is three months in the past.
  • the average 343 of the period A in FIG. 7A is calculated for each work content 342 from the worker performance data 330 for the past one hour from the present to the end of the work, as shown in formula (1) in FIG. 7B.
  • the average 344 of the period B stores the average value of working time for each work content 342 from the worker performance data 330 for the past one week from the present
  • the average 345 of the period C stores the average value of the work time from the present to the past one month.
  • the average value of working time for each work content 342 is stored from the worker performance data 330 of
  • the average 346 of period D is the working time for each work content 342 from the worker performance data 330 for the past three months from the present. Store the average value.
  • the performance data by period 340 is data in which the average time for each work is stored for each picking station 16 .
  • the average work time for each period is a value obtained by dividing the sum of work times performed at each picking station 16 by the number of rows for each work.
  • the shipping work and the warehousing work in the figure may be stored in the period-specific result data 340 for each picking station 16 (ST in the figure) as the sum of the average times of picking work, sorting work, shipping work, and waiting work. .
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the work day characteristics 280.
  • the work day characteristic 280 is information set in advance to correct the predicted completion time.
  • Workday characteristics 280 include dates 281, events 282, seasons 283, and correction factors 284 in one record.
  • the event 282 stores the contents of an event (or an event scheduled to occur) that occurred on the date 281.
  • Season 283 stores the season of date 281 .
  • the correction coefficient 284 stores a coefficient for correcting the predicted completion time according to the event 282 and season 283 .
  • the correction coefficient stores a preset value according to the contents of the event 282 and the season 283 .
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the weighting factor 350.
  • the weighting factor 350 is information that presets the weight given to each period A to D when calculating the predicted completion time.
  • a weighting factor 350 includes a station ID 351 and factors A352 to D355 in one record.
  • the station ID 351 stores the identifier of the picking station 16.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the work schedule information 250.
  • the work schedule information 250 is information set in step S1 of FIG.
  • the work schedule information 250 includes a process ID 251, work content 252, station ID 253, worker ID 254, scheduled completion time 255, article ID 256, quantity 257, shelf ID 258, sorting destination 259, and actual completion time. 2511 in one record.
  • the process ID 251 stores a unique identifier within the warehouse.
  • the work contents 252 stores the contents of work such as delivery and warehousing.
  • the station ID 253 stores the identifier of the picking station 16 that carries out the work.
  • the worker ID 254 stores the identifier of the worker 17 assigned to the picking station 16.
  • the scheduled completion time 255 stores the target completion date and time of the task.
  • the product ID 256 stores the identifier of the product handled by the business.
  • Quantity 257 stores the quantity of the item.
  • the shelf ID 258 stores the identifier of the shelf 8 where the item is stored. Note that the relationship between the article and the shelf 8 is set by inventory information 220, which will be described later.
  • the sorting destination 259 stores destinations to which articles are delivered. If the business is warehousing, the supplier of the goods can be stored.
  • the actual completion time 2511 stores the date and time when the work was actually completed.
  • FIG. Corresponding data or the same data may be used for the slip number of the order information 200 and the process ID of the work schedule information 250 .
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the prediction data 290.
  • the prediction data 290 is information generated in step S10 of FIG.
  • the prediction data 290 includes a process ID 291, work content 292, station ID 293, worker ID 294, predicted completion time 295, work content 296, start/end 297, and predicted start/end time 298. in one record.
  • the process ID 291 stores an identifier corresponding to the process ID 251 of the work schedule information 250.
  • the work content 292 stores work corresponding to the work content 252 of the work schedule information 250 .
  • the station ID 293 stores the identifier of the picking station 16 corresponding to the station ID 253 of the work schedule information 250 .
  • the worker ID 294 stores an identifier corresponding to the worker ID 254 of the work schedule information 250 .
  • the predicted completion time 295 stores the date and time when the work predicted by the warehouse control device 100 will be completed.
  • the work content 296 stores work items (standby work, picking work, sorting work, dispatch work) included in the work.
  • Start/end 297 stores the start and end labels of each task.
  • the predicted start time/predicted end time 298 stores the predicted start time or predicted end time of each work predicted by the warehouse control device 100 .
  • the predicted start time is the predicted end time of the immediately preceding work
  • the predicted start time of the first work at the start of the work is the time when the warehouse control device 100 receives the work start information. can be done.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the device information 260.
  • the device information 260 is information acquired from the carrier device 1 by the carrier device control program 164 of the warehouse control device 100 . It is the information of the conveying apparatus 1 instructed to start conveying in step S5 or the like in FIG.
  • the device information 260 includes a device ID 261, operating status 262, remaining battery capacity 263, load information 264, position information 265, and overall judgment 266 in one record.
  • the device ID 261 stores the identifier given to the transport device 1.
  • the operating status 262 indicates the status of the transport apparatus 1, and stores such statuses as, for example, operating, waiting, moving, stopping, and charging.
  • the battery remaining amount 263 stores the remaining battery amount (ratio) of the transport device 1 .
  • the load information 264 stores load information (running time, running distance, etc.) accumulated in the transport device 1 .
  • the position information 265 stores the position of the transport device 1 in the warehouse. In the present embodiment, an example is shown in which the floor surface in the storage space 12 is partitioned into a lattice and the positions are assigned.
  • the general judgment 266 stores the status of the transport device 1 determined by the transport device control program 164 based on the remaining battery capacity 263 and the load information 264 .
  • the comprehensive judgment 266 indicates, for example, "A” indicating that the device can be used, "B” indicating that maintenance is recommended, and "C” indicating that maintenance is required.
  • the device information 260 can include information on the picking station 16, which is the transfer destination assigned to the transfer device 1, operating status, accumulated load, and information on whether it is normal or not.
  • the warehouse control device 100 corrects the work time of the picking station 16 based on the number of transport devices 1 heading for the picking station 16 and information on the presence or absence of an abnormality in the transport device 1 to predict work. time can be calculated.
  • the calculation of the predicted work time may be corrected.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of worker work information 240.
  • the worker work information 240 includes worker ID 241, length of service 242, height 243, work schedule consisting of date 244 and time 245, and status 246 in one record.
  • the worker ID 241 stores the identifier given to the worker 17.
  • the length of service 242 stores the work history of the worker 17 .
  • the height 243 stores the height of the worker 17 .
  • Date 244 and time 245 store the work schedule of worker 17 .
  • the state 246 stores the input value according to the physical condition of the worker 17, the presence or absence of injury, and the like.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of the prediction screen 51.
  • the prediction screen 51 is generated by the data analysis program 163 in step S11 of FIG.
  • the illustrated example is a screen in which the output device 140 displays the dashboard 52 that displays the predicted result of the work progress calculated by the data analysis program 163 . Display of the prediction screen 51 can be commanded from the input device 130 of the warehouse control device 100 .
  • the dashboard 52 includes a work target window 52a that displays work goals and work progress regarding the entire warehouse, a progress information window 52b that displays progress and processing results, and an overall progress window that displays the progress of the entire warehouse. a window 52c, a work end time prediction window 52d that displays the predicted completion time of the entire warehouse, a main productivity transition window 52e that displays the productivity of the warehouse, and a work rate/operating rate that displays the work rate and operating rate in the warehouse. Includes availability window 52f.
  • the work target window 52a displays today's work start time and work end time, as well as the progress rate and scheduled end time of work at the current time.
  • the work start time and work end time are data set in the work schedule information 250 .
  • the progress rate is the ratio of the number of processing lines for shipping or warehousing that should be executed within the current day in the station log 310 generated up to the current time, which has actually been executed.
  • the scheduled end time is the time at which all tasks are predicted to be completed at the current time.
  • the progress information window 52b displays the progress rate, the number of lines, the number of lines/station, the operating station, the station work rate, the device work rate, and the device work rate.
  • the progress rate displays the same value for the entire warehouse as the progress rate in the work target window 52a.
  • the number of lines indicates the number of lines that have actually been executed among the number of processed lines for all jobs in the work schedule information 250 that should be executed today from the station result data 320 and the worker result data 330 that have been generated up to the current time. Shows the ratio of what is occupied.
  • the number of lines/station indicates the number of lines actually executed among the number of lines for the warehousing work and the warehousing work to be executed today among the station performance data 320 and the work schedule information 250 generated up to the current time. Display the percentage of items (which may be for a particular picking station 16 or for all picking stations 16 in the warehouse).
  • the operating station displays the ratio of the number of picking stations 16 that have operated at least once during the past n minutes (eg, 10 minutes) from the current time to the total number of picking stations 16 .
  • the station work rate is the ratio of the time taken by the picking station 16 during which the picking station 16 performs the unloading task or the warehousing task (it may be the numerical value of a specific picking station 16, number of picking stations 16 in the warehouse).
  • the device operating rate is the ratio of the total time spent performing "allocation work", “non-allocation work” or “charging” by the transport device 1 to the elapsed time from the work start time to the current time (specific transport device It may be a numerical value of 1 or a numerical value of the entire conveying apparatus 1).
  • the device work rate is the ratio of the total time during which the transport device 1 performed the "allocation work" to the elapsed time from the work start time to the current time (it may be a numerical value of a specific transport device 1, It may be a numerical value for the entire conveying device 1).
  • the overall progress window 52c graphically displays the overall progress, batch 2, and batch 3 values.
  • the overall progress has the same value as the progress rate of the work target window 52a.
  • Batch 2 displays the progress rate at the point in time retroactively by a predetermined time (for example, 60 minutes) from the current time.
  • Batch 3 displays the progress rate at the point in time retroactively by a predetermined time (for example, 120 minutes) from the current time.
  • the work end time prediction window 52d displays the values of the incoming prediction and the outgoing prediction in a graph.
  • the horizontal axis of the graph is time, and the vertical axis is the quantity of articles.
  • the forecasted inventory is displayed by a line segment connecting the origin, the forecasted inventory end time, and the forecasted inventory quantity.
  • the delivery prediction is displayed by a line segment connecting the origin, the delivery completion prediction time, and the delivery prediction quantity.
  • the warehousing indicates the chronological cumulative quantity of the articles that are actually warehousing. In addition, delivery indicates the cumulative number of articles actually delivered in chronological order.
  • the main productivity transition window 52e graphically displays the values of the number of rows/h, the number of picks/h, and the number of operating stations.
  • the horizontal axis of the graph is time, and the vertical axis is the number of lines (left scale), the number of times, and the number of stations (right scale).
  • the number of lines/h displays the chronological cumulative value of the number of processed lines indicating the work performed in one hour.
  • the number of picks/h displays the chronological cumulative value of the number of unloading operations (or warehousing operations) executed in one hour.
  • the number of operating stations displays the chronological cumulative value of the number of picking stations 16 that have performed work at least once in the past n minutes (for example, 10 minutes) from the current time.
  • the working rate/operating rate window 52f graphically displays the values of the station working rate, carrier operating rate, and carrier operating rate.
  • the horizontal axis of the graph is time, and the vertical axis is work rate or operating rate.
  • the station work rate displays the chronological transition of the station work rate in the progress information window 52b.
  • the carrier operating rate displays the time-series transition of the carrier operating rate in the progress information window 52b.
  • the transport device work rate displays the chronological transition of the transport device work rate in the progress information window 52b.
  • the prediction screen 51 is not limited to the above, and can be changed as appropriate according to the operational status of the distribution center or warehouse.
  • the work end time prediction window 52d displays the time to be completed (scheduled completion time 522) and the predicted completion time in order of the picking station 16 (station ID 521) with the largest work delay 524. (Predicted Completion Time 523) may be displayed.
  • the work end time prediction window 52d allows the warehouse manager to easily and quickly grasp the picking station 16 whose work is delayed in the warehouse and the magnitude of the delay.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the order information 200.
  • the order information 200 includes a serial number 201, slip number 202, store name 203, store code 204, product name 205, product code 206, quantity 207, delivery date 208, and order reception date and time 209. in one record.
  • the serial number 201 is a unique number assigned by the warehouse control device 100.
  • the slip number 202 is a unique number assigned by the warehouse control device 100 to each order.
  • the store name 203 indicates the shipping destination of the article.
  • the quantity 207 indicates the number of ordered products specified by the product name 205 and product code 206 in the slip number 202 of the record.
  • the order reception date and time 209 stores the date and time when the order with the slip number 202 was received by the warehouse control device 100 (or the distribution center).
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of inventory information 220.
  • the stock information 220 includes a serial number 221, a product name 222, a product code 223, a stock quantity 224, a shelf ID 225, and a shelf arrangement position 226 in one record.
  • the shelf ID 225 stores the identifier of the shelf 8 where the item is stored.
  • the arrangement position 226 in the shelf stores information used when the worker 17 or the robot 18 performs the picking operation at the picking station 16, for example. For example, in a record that describes "U3R2", the placement position 226 in the shelf is "the third row from the top (U) and the second position from the right (R)" on the shelf 8. Indicates that an item has been placed.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the shelf information 230.
  • the shelf information 230 includes serial number 231, shelf ID 232, storage position 233, shelf weight 234, and product weight 235 in one record.
  • a unique identifier given to each shelf 8 is stored in the shelf ID 232.
  • the shelf ID 232 for example, the identifier of the shelf 8 given by the warehouse control device 100 may be stored.
  • the storage position 233 stores the position information of the storage space 12 where the shelf 8 is stored, for example, the coordinates of the map information. When the shelf 8 is being transported, the storage position 233 stores "transporting".
  • the shelf weight 234 stores the weight of the shelf 8 itself, and the product weight 235 stores the weight of the items (products, containers that store the products, etc.) mounted on the shelf 8.
  • the weight of the goods (shelf + product) transported by the transport device 1 is at least the sum of the "shelf weight” and the "product weight”.
  • the weight and inventory number of each item may be recorded, and the weight of the transported item (shelf + item) may be calculated.
  • the "weight” is calculated, if the error between the actual weight of the transported item and the calculated value is within the allowable range, the weight of the shelf 8 and some of the items mounted on the shelf 8 , may be excluded from the calculation.
  • a weight sensor capable of measuring "the weight of the goods (shelf + goods)" conveyed by the conveying device 1 is mounted, and after the completion of picking, the rack 8 is returned to the storage position. Weight may be measured on occasion. At this time, the weight measured by the transport device 1 may be received by the warehouse control device 100 and recorded as the “weight of the transported article (shelf + product)” in the shelf information 230 .
  • step S9 of FIG. 3 the warehouse control device 100 calculates the average value of the work time for each picking station 16 for periods A to D, which have different lengths for each type of work, and stores the average value in the performance data by period 340. .
  • the period-by-period result data 340 stores the average time of picking work, the average time of sorting work, the average time of departure work, and the average time of waiting time for each of the periods A to D for each picking station 16. It is
  • the warehouse control device 100 calculates the predicted completion time 295 of each work for each picking station 16 using the performance data 340 by period and the weighting coefficient 350.
  • the warehouse control device 100 calculates the predicted time for each work (predicted picking time, predicted sorting time, predicted departure time, predicted waiting time) from the following equation (2).
  • the average of period A to the average of period D are the average 343 of period A to the average 346 of period D for each work content 342 of the performance data 340 by period in FIG. 7A.
  • the coefficient D is the coefficients A352 to D355 of the weighting coefficient 350 in FIG.
  • coefficients A352 to D355 may use weighting coefficients specific to the picking station 16 as described above, or weighting coefficients for the entire warehouse.
  • the predicted start time (298) obtained by adding each of the predicted picking time, the predicted sorting time, the predicted departure time, and the predicted waiting time is the predicted end time (predicted start time/predicted end time 298) of the prediction data 290 in FIG. ).
  • Each predicted time is a predicted working time obtained by predicting the working time of the work currently being performed based on the actual data (station actual data 320, worker actual data 330) for each work content.
  • the warehouse control device 100 assumes that a plurality of picking stations 16 are performing the corresponding task (process ID 251), and calculates the estimated time for the corresponding task from the following equation (3).
  • the estimated time until the end of the task consisting of each task of the entire picking station 16 that is performing the corresponding task is assorted with the predicted picking time of each picking station 16 from the above equation (3). It is calculated as a value obtained by dividing the total sum of the predicted time, the predicted departure time, and the predicted waiting time by the number of picking stations 16 (the number of operating STs in the drawing) that are carrying out the corresponding task.
  • the estimated time until each task is completed is calculated as the estimated picking time for each task, the estimated sorting time for each task, the estimated departure time for each task, and the estimated waiting time for each task.
  • the warehouse control device 100 calculates the estimated completion time of the corresponding task (process ID 251) from the following formula (4).
  • the number of remaining rows indicates the number of records of unprocessed item ID 256 among the records of processing ID 251 of the corresponding work. Then, a value obtained by subtracting the number of unprocessed records of the item ID 256 from the total number of records with the same processing ID 251 divided by the total number of records with the same processing ID 251 can be used as the progress rate.
  • the value obtained by dividing the number of rows of the work schedule information 250 for the shipping or receiving work by the number of picking stations 16 (the number of operating STs) of the work is the sum of the estimated times of each work for each work. is calculated as the estimated time from the time of
  • a value obtained by adding the expected completion time of the above equation (4) to the current time is calculated as the predicted completion time 295 of the prediction data 290 .
  • the data analysis program 163 of the warehouse control device 100 can also calculate the progress rate for each picking station 16 and display it on the prediction screen 51 .
  • the warehouse control device 100 of the present embodiment predicts the work time until the work is completed based on the average value of the work time of a plurality of periods of different lengths for each type of work. Therefore, it is possible to realize highly accurate prediction of work time based on various fluctuation factors.
  • the correction coefficient of FIG. 8 can multiply it. As a result, it is possible to correct the scheduled completion time using the correction coefficient 284 corresponding to the event specific to the date on which the shipping or warehousing task is performed, thereby improving the prediction accuracy.
  • a mobile terminal such as a smartphone or smart watch may communicate with the warehouse control device 100 to receive work instructions and transmit work progress.
  • the information processing system of the above embodiment can be configured as follows.
  • a warehouse controller having a processor (computing unit 110) and memory (120); a transport device (1) capable of transporting a storage section for storing articles in accordance with a transport instruction from the warehouse control device (100); and a terminal (station terminal 7) for exchanging work information at a work station (picking station 16) where at least one or more types of work related to warehousing or unloading of goods is performed, wherein the warehouse control device
  • a storage unit (100) acquires, from the terminal (7), information relating to work performance among the work information relating to at least one of warehousing and warehousing at the work station (16), and stores the information as log information (station log 310).
  • data input/output program 162 and based on the log information (310), work time in each of a plurality of periods (A to D) of different lengths set in advance for each of the at least one or more types of work Generate a plurality of performance data (320, 330) that is information about and a control unit (data analysis program 163) for processing data.
  • the warehouse control device 100 can accurately estimate the work completion time based on the station performance data 320 and the worker performance data 330 in each of a plurality of periods of different lengths.
  • the plurality of periods (A to D) include a first period (period A) and a second period longer than the first period (period A). 2 periods (period D), wherein said first period (period A) comprises a first worker (17 ), said second period (period D) is a period during which said work is performed at a first work station (16) by a plurality of workers (17),
  • the control unit (163) controls first performance data (320, 330), which is information about the working time of the work in the first period (period A), and the work in the second period (period D).
  • Acquire second performance data (320, 330) that is information related to the working time of the An information processing system for estimating a predicted work time (255) for said first worker (17) to perform said work at a first work station (16).
  • the warehouse control device 100 reflects the results dependent on the worker during the short period A, and the work time reflecting the environment of the picking station 16 not limited to the influence of a specific worker 17 during the long period D. can be estimated.
  • the plurality of periods (A to D) include a first period (period A) and a second period longer than the first period (period A).
  • 2 periods (period D) wherein the first period (period A) is a period from a first time to a second time on a specific working day, and the second period (period D) is an information processing system comprising at least a plurality of working days.
  • the warehouse control device 100 has a first period that reflects the most recent work efficiency that greatly depends on the worker 17, etc. By using the period of 2, it is possible to improve the estimation accuracy of the work time.
  • the storage unit (162) further includes information indicating characteristics for each work day
  • the control unit (163) stores the When estimating the predicted work time (255) of the work, if the characteristic (work day characteristic 280) of the first work day satisfies a predetermined condition (event 282), then the predetermined condition Acquiring performance data (320, 330) regarding the work hours of the work on one or more second work days that satisfy (282), and based on the performance data (320, 330), predicting the work hours (255 ), an information processing system characterized by estimating
  • the warehouse control device 100 refers to the past station performance data 320 and the worker performance data 330 with similar characteristics of the work day to predict the current work time, thereby predicting the work on a specific work day. It is possible to ensure the accuracy of time prediction.
  • the first work day is An information processing system characterized by being a day (281) associated with a specific event (282).
  • the warehouse control device 100 can refer to the past station performance data 320 and the worker performance data 330 having similar characteristics of the work day to predict the work time on the work day when the specific event 282 occurs. can be ensured.
  • the control unit (163) calculates a weighted average of the plurality of performance data (320, 330), thereby each estimated working time (255) is estimated, and the plurality of actual data (320, 330) includes first actual data (320, 330) which is information about the working time in a first period (period A); and second performance data (320, 330) that is information on work hours in a second period (period D) longer than the first period (period A), and the plurality of performance data (320 , 330), the weighting factor corresponding to each of the plurality of performance data (320, 330) is higher than the weighting factor corresponding to the first performance data (320, 330).
  • An information processing system characterized in that weight data corresponding to performance data (320, 330) is set to a smaller value.
  • the warehouse control device 100 sets the value of the weighting factor 350 smaller for the longer period D when calculating the period-specific performance data 340 for each of the different periods A to D by weighted average.
  • the influence of the most recent worker 17 or the like can be strongly reflected.
  • the storage unit (162) acquires information about the work performance from the plurality of work stations (16) and uses it as the log information (310).
  • the control unit (163) acquires the plurality of work performance data (320, 330) for each of the work stations (16), and calculates the predicted work time (255) for each work station (16). ), an information processing system characterized by estimating
  • the warehouse control device 100 can predict the working time according to the environment of the picking station 16, and improve the accuracy of predicting the working time of the entire warehouse.
  • At least one work station (16) included in the plurality of work stations (16) is operated by a plurality of workers (17).
  • the warehouse control device 100 acquires performance data for each picking station 16, thereby enabling picking not limited to specific workers. It becomes possible to predict the work time according to the environment of the station 16 .
  • the warehouse control device 100 can improve the prediction accuracy by estimating the work time in consideration of the information of the transport device 1.
  • the warehouse control device 100 can improve the accuracy of the prediction data 290 by taking into account the difference in working time due to the difference in the environment of each picking station 16 based on the information of the worker 17.
  • the at least one or more types of work include picking work performed on the storage unit (8), and the control unit (163) controls the plurality of An information processing system characterized by estimating the predicted work time (255) of the picking work based on the performance data (320, 330).
  • the warehouse control device 100 can predict the work time of the picking work performed at the picking station 16.
  • control unit (163) acquires load information (337) relating to a workload corresponding to the work content of the picking work, (337) and based on the plurality of performance data (320, 330), an information processing system for estimating the predicted work time (255) of the picking work.
  • the warehouse control device 100 can improve the prediction accuracy by predicting the work time in consideration of the load of the worker 17 who performs the picking work.
  • the warehouse control device 100 can predict the work time for the sorting work performed at the picking station 16.
  • the warehouse control device 100 can predict the working time of the departure work performed at the picking station 16.
  • the log information (310) is information on the time during which the work station (16) was in a standby state without performing the at least one type of work.
  • the control unit (163) acquires information about the time during which the work station (16) was in the standby state in each of the plurality of preset periods (A to D) of different lengths; estimating a predicted waiting time for the work station (16) to be in the waiting state based on the information;
  • the warehouse control device 100 can estimate and predict the expected waiting time for the picking station 16 to enter the waiting state.
  • the at least one or more types of work include at least a picking work performed on the storage unit (8) and a picking operation performed on the storage unit (8). including an assortment work of sorting articles, and a departure work of starting transportation of the storage section (8) after picking work performed on the storage section (8) by the transport device (1), and
  • the unit (162) has work schedule information (250) relating to either or both of the warehousing and warehousing work to be performed on a predetermined work day, and the control unit (163) controls the at least one work Either or both of the warehousing work and the warehousing work on the predetermined work day is completed based on the predicted work time (255), the predicted waiting time, and the work schedule information (250) for each type of An information processing system characterized by estimating a predicted completion time (scheduled completion time 255), which is a date and time predicted to occur.
  • the warehouse control device 100 can accurately estimate the completion time of the loading and unloading work on a predetermined work day.
  • the warehouse control device 100 can visualize and display the scheduled completion time 255 of the work on a predetermined work day at the current time.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above embodiments are described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • any addition, deletion, or replacement of other configurations for a part of the configuration of each embodiment can be applied singly or in combination.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be implemented in hardware, for example, by designing a part or all of them in an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In practice, it may be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

倉庫制御装置に制御されて物品を格納する収納部を搬送可能な搬送装置と、倉庫制御装置に接続されて収納部の物品に対する入庫又は出庫に関する１種以上の作業が実施される作業ステーションにおける作業情報の授受を行う端末と、を有する情報処理システムであって、倉庫制御装置は、端末から作業ステーションにおける入庫と出庫の作業実績に関する情報をログ情報として記憶する記憶部と、ログ情報に基づいて、１種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間のそれぞれについて作業時間に関する複数の実績データを生成し、複数の実績データに基づいて、少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定する制御部と、を有する。

Description

情報処理システム、倉庫の管理方法及び倉庫制御装置 参照による取り込み
　本出願は、令和３年（２０２１年）６月２３日に出願された日本出願である特願２０２１－１０３７１６の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
　本発明は、物流センタにおいて作業の予測を行う情報処理システム、倉庫の管理方法及び倉庫制御装置に関する。
　物流センタ又は物流倉庫の例として、納入された物品を保管し、注文を受け付けると該当する物品をピッキング作業によって取り出して、アソート作業によって仕分け及び梱包した後に、顧客宛てに発送するような例が挙げられる。
　物流センタにおける作業時間を予測する技術の例として、特許文献１がある。
特開２００１－３２２７０７号公報
　物流センタにおける作業遅延は、後に続く輸配送の遅延等に繋がり、コスト増加につながる。そのため、遅延の原因となりそうな箇所の人員を増加するなど適切な経営判断を行うために、物流センタ内における種々の作業の終了時間を高精度に予測し、作業の遅れを把握する必要がある。ここで、本願発明者は、物流センタにおける種々の作業の作業時間に影響を与える変動要因には様々な種類が存在することを発見した。例えば、作業当日の作業員による作業効率の違いの他、季節や流行によって出庫される商品の種類や場所に偏りが出ることによっても各種の作業時間が変動することを見出した。
　例えば、直近の作業実績が、作業員や一時的なオーダーの偏りを色濃く反映するのに対し、長期間を対象とした作業実績においては、季節や流行によって出庫される商品の種類や場所に偏りが出ることによる各種の作業時間の変動を反映することを見出した。
　そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、物流センタにおける作業時間に影響を与える様々な変動要因を加味して作業時間の予測を行うことを目的とする。
　本発明は、プロセッサとメモリを有する倉庫制御装置と、前記倉庫制御装置からの搬送指示に従って、物品を格納する収納部を搬送可能な搬送装置と、前記倉庫制御装置に接続されて、前記収納部の物品に対する入庫又は出庫に関する少なくとも一種以上の作業が実施される作業ステーションにおける作業情報の授受を行う端末と、を有する情報処理システムであって、前記倉庫制御装置は、前記端末から前記作業ステーションにおける入庫と出庫の少なくとも一方に関する前記作業情報のうち作業実績に関する情報を取得してログ情報として記憶する記憶部と、前記ログ情報に基づいて、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間それぞれにおける作業時間に関する情報である複数の実績データを生成し、当該複数の実績データに基づいて、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定する制御部と、を有する。
　したがって、本発明は、複数の異なる長さの期間の作業時間に基づいて、作業時間の予測を行うことで、種々の変動要因を踏まえて精度の高い作業時間の予測を実現することが可能となる。ひいては、物流センタ内における作業の遅れを適切に把握することで、作業人員の増減や作業の選択等、遅延を抑制するため適切な経営判断が可能となり、作業遅延に起因するコスト増加を抑制できると期待される。
　本明細書において開示される主題の、少なくとも一つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。
本発明の実施例を示し、情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例を示し、物流センタの概要を示す斜視図である。 本発明の実施例を示し、情報処理システムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、ステーションログの一例を示す図の前半部である。 本発明の実施例を示し、ステーションログの一例を示す図の後半部である。 本発明の実施例を示し、ステーション実績データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、作業員実績データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、期間別実績データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、期間別実績データの算出の概要を示す図である。 本発明の実施例を示し、作業日特性の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、重み係数の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、作業予定情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、予測データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、装置情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、作業員勤務情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、予測画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、オーダー情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、在庫情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、棚情報の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、予測画面の他の例を示す図である。
　以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
　図１は、本発明の実施例における情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施例の情報処理システムは、倉庫制御装置１００と、ネットワーク９０と、ネットワーク９０を介して倉庫制御装置１００に接続された複数の搬送装置１と複数のステーション端末７を有する。
　本実施例では、物流センタの倉庫に設定されたステーション端末７を作業員が操作することで、倉庫制御装置１００が、搬送装置１に棚８（収納部）をピッキングステーション（又は作業ステーション）に搬送させて、作業員がピッキング作業を行う例を示す。
　倉庫制御装置１００は、演算装置１１０と、メモリ１２０と、入力装置１３０と、出力装置１４０と、記憶装置１５０と、通信インタフェース１７０を含む計算機である。なお、倉庫制御装置１００は図１に示した構成に限られない。倉庫制御装置１００は、一つの計算機であってもよいし、複数の計算機から構成されても良い。また、倉庫制御装置１００が有する各装置については、一つの計算機に配置されても良いし、分散するように複数の装置で構成されてもよい。記憶装置１５０が有する各プログラムや各情報については、一つの記憶装置に格納されても良いし、分散するように複数の記憶装置に分けて記憶されてもよい。
　記憶装置１５０は、不揮発性の記憶媒体を有し、演算装置１１０が実行するプログラムと、プログラムが使用するデータを格納する。プログラムの一例として、経路作成プログラム１６１と、データ入出力プログラム１６２と、データ分析プログラム１６３（制御部）と、搬送装置制御プログラム１６４が記憶装置１５０に格納され、演算装置１１０は必要なプログラムをメモリ１２０にロードして実行する。
　また、記憶装置１５０が格納するデータの一例としては、オーダー情報２００と、在庫情報２２０と、棚情報２３０と、作業員勤務情報２４０と、作業予定情報２５０と、装置情報２６０と、経路データ２７０と、作業日特性２８０と、予測データ２９０と、ステーションログ３１０と、ステーション実績データ３２０と、作業員実績データ３３０と、期間別実績データ３４０と、重み係数３５０が格納される。
　経路作成プログラム１６１は、搬送装置１が移動する経路を予め設定された地図情報（図示省略）に基づいて算出する。経路作成プログラム１６１は、例えば、ピッキング対象の物品（又は商品）の位置と、行き先のピッキングステーションの位置等から、搬送装置１を移動させる経路を算出する。
　搬送装置制御プログラム１６４は、経路作成プログラム１６１が算出した経路と、装置情報２６０等に基づいて、利用可能な搬送装置１に対して搬送する棚８と、搬送先のピッキングステーションを指令する。
　データ入出力プログラム１６２は、オーダー情報の受け付けや、作業員が操作するステーション端末７からの入力の受け付けや、搬送装置１からセンサデータの受け付け等を実施し、ステーションログ３１０に蓄積する。また、データ入出力プログラム１６２は、ステーション端末７から搬送装置１の発車の指令を受け付けると、搬送装置制御プログラム１６４で生成した指令を搬送装置１に送信する。
　データ分析プログラム１６３は、ステーションログ３１０に基づいて、ピッキングステーション毎に作業時間を記録したステーション実績データ３２０と、作業員毎に作業時間を記録した作業員実績データ３３０を生成し、後述するように期間別実績データ３４０を集計し、ピッキングステーション毎に作業予測データを算出して予測データ２９０に格納する。
　データ分析プログラム１６３は、予測データ２９０の内容を集計して予測画面５１を生成して出力装置１４０に表示し、物流センタの倉庫で行われているピッキングステーションの作業の進捗状況を可視化する。
　オーダー情報２００は、物品の出荷を要求するオーダーの情報で、ピッキング対象の物品の情報を格納する。在庫情報２２０は、物品の在庫に関し、物品が配置された棚８の情報や、棚８内の物品の配置位置や、数量、重量等の情報を格納する。棚情報２３０は、棚の位置や重さ等の情報を格納する。
　作業員勤務情報２４０は、作業員の勤務スケジュールや、作業員の経験や状態に関する情報を格納する。作業員の経験や状態に関する情報は、作業員の勤続年数の他、作業員の身長や怪我の有無など情報や、当日の作業連続時間に関する情報を含んでも良い。作業予定情報２５０は、ピッキングステーション毎に作業対象の物品や、作業の完了予定時刻や、作業を行う作業員等の情報を格納する。なお、作業予定情報２５０は、予め生成されたデータであり、例えば、倉庫制御装置１００の入力装置１３０から入力してもよいし、外部の計算機から受信してもよい。
　装置情報２６０は、搬送装置１の識別情報や位置や稼働状態等を格納する。経路データ２７０は、搬送装置１毎の倉庫内の経路の情報を格納する。作業日特性２８０は、作業日を種々の条件に応じて属性付けしたものであり、例えば、入出庫作業の全体量などの情報の他、季節やイベントの有無、天候、災害、障害等の条件による属性付けが考えられる。ここでは、一例として、物流センタで扱うモールでセール等のイベントの開催や、季節の情報や、災害や障害が発生した情報を格納する。
　ステーションログ３１０は、ピッキングステーションで行われた作業や、搬送装置１が稼働したログを蓄積する。ステーション実績データ３２０は、ステーションログ３１０からピッキングステーション毎のデータを抽出し、作業の開始と終了の時刻及び作業内容等を格納する。作業員実績データ３３０は、ステーションログ３１０から作業員毎のデータを抽出し、作業の開始と終了の時刻及び作業内容や作業の負荷等を格納する。
　期間別実績データ３４０は、予め設定した複数の期間について、ステーション実績データ３２０から作業の種類毎に抽出した作業時間の統計情報をピッキングステーション毎に格納する。なお、本実施例では、統計情報として平均時間を採用した例を示す。重み係数３５０は、ピッキングステーション毎に各種作業の予測完了時刻を算出する際に使用する係数を格納する。なお、重み係数３５０は、予め設定された情報である。重み係数３５０は、ユーザが設定する可変値としても良いし、重み係数の設定にあたっては過去の実績データに基づいて、AIを用いて自動で算出されたものが設定されても良い。
　予測データ２９０は、ステーション実績データ３２０と、作業員実績データ３３０と重み係数３５０を用いて、データ分析プログラム１６３が算出したピッキングステーション毎に業務が完了する時刻を格納する。
　入力装置１３０は、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等で構成される。出力装置１４０は、ディスプレイ等で構成される。通信インタフェース１７０は、無線等によるネットワーク９０を介して搬送装置１や他の計算機と通信を行う。
　搬送装置１は、倉庫制御装置１００からの指令に応じて物品を搭載した棚８を自動搬送することができる自律的な移動体である。搬送装置１は、制御装置２と、記憶装置４と、駆動装置３と、センサ５と、通信インタフェース６を有する自動搬送装置である。センサ５は、例えば、振動センサ（加速度センサ）や、イメージセンサを含む。
　制御装置２は、演算装置２１と、メモリ２２を含む。メモリ２２には自己位置推定プログラム２３と、走行制御プログラム２４と、計測プログラム２５と、通信プログラム２６がロードされて演算装置２１によって実行される。演算装置２１は、マイクロコンピュータやプロセッサで構成される。
　自己位置推定プログラム２３は、イメージセンサから取得したイメージデータ（画像又は動画データ）等に基づいて搬送装置１の位置を算出する。なお、本実施例では、倉庫の床面に位置を示すマーカが予め表示されている例を示す。イメージセンサが読み取ったマーカから自己位置推定プログラム２３が搬送装置１の位置を算出する。床面上に配置されたマーカは、搬送装置１のセンサ５により読み取り可能な情報であり、例えば、ＱＲコード（登録商標）である。なお、搬送装置１の位置推定は、イメージセンサから取得したイメージデータ等を、倉庫制御装置１００へ送信し、倉庫制御装置１００が行うように構成されてもよい。マーカは、マークや基準マーカと呼ばれてもよい。
　例えば、倉庫の床は、複数の区画で管理され、複数の区画それぞれに、当該区画の位置に関するマーカが表記されている。搬送装置１は、床を走行し、各区画上を通るときに当該区画の床に表記されたマーカを読み取って当該区画の位置に関する情報を取得する。マーカは、その区画の位置を特定するための情報を含んでいればよく、例えばその区画の位置情報でもよいし、その区画の位置情報と対応づけられている情報（例えばその区画の識別情報等）であってもよい。
　走行制御プログラム２４は、搬送装置１の現在位置と、倉庫制御装置１００から受信した経路データ２７０に基づいて駆動装置３を制御する。なお、倉庫制御装置１００は、経路作成プログラム１６１で生成された搬送装置１毎の経路データ２７０を、搬送装置１に送信し、搬送装置１は記憶装置４の経路データ４１に格納する。
　計測プログラム２５は、センサ５から取得したセンサデータと、走行制御プログラム２４から取得した走行速度や加速度と、自己位置推定プログラム２３が算出した搬送装置１の位置を取得して倉庫制御装置１００へ送信する。センサデータとしては、振動センサからの振動データと、イメージセンサからの床面の画像データが含まれる。また、計測プログラム２５が倉庫制御装置１００へセンサデータを送信するタイミングは、所定のタイミングや所定の周期（例えば、２４時間毎）等に実施すればよい。
　記憶装置４は、不揮発性の記憶媒体で構成されて、各プログラムや各プログラムが使用するデータを格納する。データの一例としては、経路データ４１と、地図情報４２と、計測データ４３と、装置情報４４と、走行実績データ４５と、床情報４６が含まれる。
　経路データ４１は、倉庫制御装置１００から受信した経路データを格納する。地図情報４２は、倉庫制御装置１００から受信した地図情報を格納する。計測データ４３は、上述したセンサ５が取得したセンサデータや各プログラムが取得又は算出したデータを格納する。
　装置情報４４は、搬送装置１の識別子（装置ＩＤ）や装置の状態、棚の積載有無に関する情報、装置の位置、バッテリ残量、累積走行距離、累積加速回数等を格納する。例えば、装置情報４４は、装置情報２６０のうち、当該搬送装置１に関する情報と同等の情報であってもよい。走行実績データ４５は、搬送装置１が移動した経路や、各エリア毎の床面の状態（振動）や移動のモード等の履歴が格納される。
　駆動装置３は、台車３１と、駆動輪３３と、テーブル３２と、補助輪（キャスター）３４と、駆動輪３３やテーブル３２を駆動する動力源としてのモータ３８と、モータ３８に電力を供給するバッテリ（図示省略）を含む。駆動輪３３とテーブル３２を駆動するモータ３８は、それぞれ独立したモータで構成することができる。
　駆動装置３は、棚８の下に入ってからテーブル３２を上昇させることで、棚８を持ち上げる。そして、駆動装置３は棚８を持ち上げた状態で指示された位置へ向けて走行し、テーブル３２を下降させて棚８を床面上に降ろす。
　演算装置２１は、各機能部のプログラムに従って処理を実行することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、演算装置２１は、走行制御プログラム２４に従って処理を実行することで走行制御部として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、演算装置２１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。
　ステーション端末７は、作業員によって作業を実施するピッキングステーション毎に設置される。ステーション端末７は、倉庫制御装置１００から送信された作業予定情報２５０を表示して作業員に作業内容を提示し、また、作業員からの入力を受け付けて倉庫制御装置１００へ送信する。
　ステーション端末７は、通信インタフェース７１と、入力装置７２と、出力装置７３と、制御装置７４と、記憶装置７５を含む。通信インタフェース７１は、ネットワーク９０を介して倉庫制御装置１００と通信を行う。入力装置７２は、タッチパネルやキーボード等で構成される。出力装置７３は、ディスプレイやスピーカー等で構成される。制御装置７４は、マイクロコンピュータ等で構成されて、所定のプログラムを実行する。記憶装置４は、プログラムやデータを格納する。
　ステーション端末７は、当該ピッキングステーションで行われる作業予定を、倉庫制御装置１００から受信して記憶装置７５のピッキング作業情報７６に格納する。ステーション端末７は、ピッキング作業情報７６から作業員の作業状況に応じた指令等を出力装置７３に出力する。
　作業員は、作業の開始時や所定の作業が完了した後にステーション端末７を操作して、作業の指令等を取得する。ステーション端末７の入力装置７２としては、ピッキング開始ボタン、ピッキング完了ボタン、アソート開始ボタン、アソート完了ボタン、発車ボタン、停止ボタン、復旧ボタン等を有する。
　例えば、作業員は、ピッキング開始ボタンを押してから、指定された物品を棚８から取得して所定の位置に運ぶ。作業員は、指定された物品のピッキングが完了するとピッキング完了ボタンを押す。次に、作業員は、アソート開始ボタンを押してから、ピッキングした物品の仕分け及び梱包を実施する。指定された仕分け及び梱包が完了すると、作業員はアソート完了ボタンを押す。作業員は、次の作業に取りかかる際には、発車ボタンを押すことにより、倉庫制御装置１００に搬送装置１を移動させて、次にピッキングを行う棚８をピッキングステーションに移動させる。
　上記各ボタンの操作が行われると、制御装置７４は入力装置７２で受け付けた操作の内容を倉庫制御装置１００に送信する。倉庫制御装置１００は、ステーション端末７から操作の内容を受信すると、後述するステーションログ３１０に受信内容を蓄積する。
　＜物流センタの構成＞
　図２は、物流センタの倉庫のレイアウトの一例を示す斜視図である。物流センタは、保管スペース１２を有する。保管スペース１２内には、複数の棚８が縦横方向に格子状に配置されている。棚８は、２×６個又は１×６個の棚８からなる「島」を形成している。
　保管スペース１２内には、複数の搬送装置１が配置される。搬送装置１は、棚８の下部に入り込んで棚８を持ち上げてから移動させる。保管スペース１２の周辺の所定の箇所には、搬送装置１を充電するための複数の充電器１５が配置される。
　保管スペース１２の外縁部の所定の位置には、複数のピッキングステーション１６－１～１６－４が配置される。ピッキングステーション１６－１～１６－３では、作業員１７－１～１７－３が物品の入庫業務及び出庫業務を行い、ピッキングステーション１６－４では、作業ロボット１８－１が物品の入庫作業及び出庫業務を行う。
　なお、以下の説明では、ピッキングステーションを個々に特定しない場合では、「－」以降を省略した符号「１６」を使用する。他の構成要素の符号についても同様である。
　保管スペース１２に接続するピッキングステーション１６には、作業員の侵入を検出するセーフティライトカーテン８１、８１が設置される。セーフティライトカーテン８１、８１の間は棚８を配置してピッキング作業を行う間口８０となる。
　なお、搬送装置１によって棚８が間口８０に配置されると、セーフティライトカーテン８１、８１はオフとなって、作業員１７によるピッキング作業を行うことができる。一方、ピッキング作業が完了して、搬送装置１が棚８を間口８０から移動させるとセーフティライトカーテン８１、８１はオンとなって、間口８０から作業員１７等が侵入した場合には警報等を出力する。
　作業員１７が作業を行うピッキングステーション１６には、間口８０の近傍にステーション端末７が配置される。また、ピッキングステーション１６の周縁の所定の位置には、仕分けや梱包を行う作業スペース１９－１～１９－４が設置される。
　作業スペース１９の大きさや、仕分けや梱包を行う箱等の収容部の大きさはピッキングステーション１６毎に異なる場合があり、これらの差異が作業員１７の作業性に影響を与える要因となる。
　また、倉庫内におけるピッキングステーション１６－１～１６－３の位置の違いも作業員１７の稼働率に影響を与える要因となる。例えば、ピッキングステーション１６の環境は全て均一ではなく、トイレに近いピッキングステーション１６の稼働率は高く、トイレから遠いピッキングステーション１６の稼働率は歩行距離の分だけ低下する傾向がある。
　また、ピッキングステーションの位置と入出庫対象である物品の保管位置との相対関係の要因によっても作業時間に影響を与える場合がある。例えば、入出庫頻度が比較的多い物品が多く保管されている位置に近いピッキングステーションでは稼働率が高くなることが考えられる。また、他の例では、重くてかさばる物品が保管されている位置に近いピッキングステーションでは、稼働率が高く且つ作業負荷が相対的に大きくなる場合がある。このように、ピッキングステーションごとに作業内容や、作業負荷、作業時間にバラツキがある。また、それらのバラツキは一定のものではなく、季節や流行の変化、物品の保管位置の変化に応じて変化し得る。
　本実施例では、ピッキングステーション１６で作業員１７が行う作業は、出庫業務と入庫業務のそれぞれについて、ピッキング作業と、アソート作業と、出車作業と、待機作業を行う例を示す。なお、ここでいう待機作業とは、所定の作業が行われずにピッキングステーション１６が待機状態であった場合を指しており、上記のように、出庫業務又は入庫業務の内部に含まれるようにしてもよいし、出庫業務及び入庫業務に関する作業を行っていない状態を待機状態とするというように、出庫業務及び入庫業務と同列に扱っても良い。
　出庫業務は、棚８に収容された物品を、宛先に応じて取り出して、仕分け先毎に分類し、仕分け先毎の収容部に詰め込む作業で構成される。入庫業務は、倉庫に到着した物品を収容先の棚８毎に分類して、分類した物品を棚８の所定の位置に配置する作業である。なお、本実施例では、出庫業務の各作業と入庫業務の各作業を以下のように定義する。
　出庫業務のピッキング作業は、間口８０に到着した棚８から作業員１７が指定された物品を取り出して、作業スペース１９に移動させる作業である。なお、物品の指定はステーション端末７の出力装置７３に表示することができる。
　出庫業務のアソート作業は、作業スペース１９に取り出した物品を、宛先に応じた箱（輸送部材）に収容し、当該箱の梱包等を行う作業である。なお、物品の宛先の指定はステーション端末７の出力装置７３に表示することができる。
　出庫業務の出車作業は、間口８０に配置された棚８のピッキング作業が完了し、ステーション端末７を操作して、次の棚８を要求する作業である。倉庫制御装置１００は、間口８０の棚８を移動させる指令を搬送装置１に送信し、次の棚８を間口８０に移動させる指令を他の搬送装置１に指令する。
　待機作業は、出庫業務及び入庫業務共、ピッキングステーション１６への作業の割り当て待ち等、次の作業に関する指令を待つ作業である。なお、ここでいう待機作業とは、所定の作業が行われずにピッキングステーション１６が待機状態であった場合を指している。
　入庫業務のピッキング作業は、間口８０に到着した物品のうち指令された物品をトラックやパレットから取り出して、作業スペース１９に移動させる作業である。なお、物品の指定は出庫業務同様であり、ステーション端末７の出力装置７３に表示することができる。
　入庫業務のアソート作業は、作業スペース１９に取り出した物品を、格納先に応じた棚８に収容する作業である。なお、物品を収容する棚８の指定はステーション端末７の出力装置７３に表示することができる。
　入庫業務の出車作業は、間口８０に配置された棚８のアソート作業が完了し、ステーション端末７を操作して、次の棚８を要求する作業である。
　＜処理の概要＞
　図３は、物流センタの情報処理システムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。まず、オーダー情報２００に基づいて、在庫情報２２０と、棚情報２３０と、作業員勤務情報２４０から作業予定情報２５０の生成が行われる（Ｓ１）。この処理は、入力装置７２から生成してもよいし、外部の計算機で生成して倉庫制御装置１００が取得するようにしてもよい。
　作業予定情報２５０は、後述するように、作業を行うピッキングステーション１６と、作業員１７の割り当てと、作業対象の物品及び棚８の情報と、作業を完了させる時刻が含まれる。
　作業が開始されると、作業員１７が出車作業を行って、ステーション端末７の出車ボタンを操作して、最初の棚８をピッキングステーション１６に移動させる（Ｓ２）。作業員１７は、ステーション端末７のピッキング開始ボタンを押してからピッキング作業を開始する。ピッキング対象の物品の情報は、ステーション端末７の出力装置７３に表示される。
　ステーション端末７の制御装置７４は、ピッキング作業の開始を倉庫制御装置１００に通知する。倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６や作業員１７の情報にタイムスタンプを付与してステーションログ３１０にピッキング開始のログ情報を生成する（Ｓ３）。
　作業員１７は、ピッキング作業が完了すると、ステーション端末７のアソート開始ボタンを押してから、ステーション端末７の出力装置７３に表示される宛先及び収容部に物品を仕分けて、梱包を実施する（Ｓ４）。
　ステーション端末７の制御装置７４は、アソート作業の開始を倉庫制御装置１００に通知する。倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６や作業員１７の情報にタイムスタンプを付与してステーションログ３１０にピッキング作業の完了と、アソート作業の開始のログ情報を生成する。
　作業員１７は、アソート作業が完了すると、ステーション端末７の出車ボタンを押して、次の棚８を要求する（Ｓ５）。
　ステーション端末７の制御装置７４は、アソート作業の完了を倉庫制御装置１００に通知する。倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６や作業員１７の情報にタイムスタンプを付与してステーションログ３１０にアソート作業の完了と、出車作業の開始のログ情報を生成する。なお、倉庫制御装置１００は、出車作業で要求された棚８が指定されたピッキングステーション１６に到着すると、ステーションログ３１０に出車作業の完了のログ情報を生成する。
　上記、ステップＳ３～Ｓ５の作業が完了すると、作業員１７は待機作業に入る。作業員１７は、待機作業の開始と終了の時点で、それぞれステーション端末７を操作して、倉庫制御装置１００に待機作業の開始と終了を通知する。倉庫制御装置１００は、これらの通知を受け付けて待機作業の開始と終了のログ情報を生成してステーションログ３１０に蓄積する。なお、ここでいう待機作業とは、所定の作業が行われずにピッキングステーション１６が待機状態であった場合を指している。ここでは、出庫業務又は入庫業務の内部に含まれるように説明しているが、出庫業務及び入庫業務に関する作業を行っていない状態を待機状態とするというように、出庫業務及び入庫業務と同列に扱っても良い。
　待機作業が終了すると、作業員１７は上記ステップＳ３に戻って、次の出庫業務又は入庫業務を開始する。なお、作業員１７は、勤務が終了した場合や、休憩を取得する場合には、ステーション端末７の所定のボタンを操作して、倉庫制御装置１００に作業員１７の状態を通知する。通知を受け付けた倉庫制御装置１００は、通知の内容に応じたログ情報を生成して、ステーションログ３１０に蓄積する。
　倉庫制御装置１００は、上記ステップＳ２～Ｓ６の処理とは非同期で作業完了の予測データ２９０を算出する処理をステップＳ７～Ｓ１１で実施する。予測データの算出処理は、倉庫制御装置１００のデータ分析プログラム１６３で行われる。データ分析プログラム１６３は、所定の周期でステーションログ３１０を読み込んで、ピッキングステーション１６毎の業務完了時刻を推定する。
　まず、倉庫制御装置１００は、ステーションログ３１０のから未処理のログ情報を読み込んで、ピッキングステーション１６毎に作業の開始時刻と終了時刻を取得して、業務の進捗状況に関する情報を生成してステーション実績データ３２０に格納する（Ｓ７）。なお、後述するように、ステーション実績データ３２０には業務を担当する作業員１７の情報や、業務の内容を付加することができる。
　次に、倉庫制御装置１００は、ステーションログ３１０から未処理のログ情報を読み込んで、作業員１７毎に作業の開始時刻と終了時刻を取得して、作業の進捗状況に関する情報を生成して作業員実績データ３３０に格納する（Ｓ８）。なお、後述するように、作業員実績データ３３０には作業の内容や、作業員１７の負荷を付加することができる。
　作業員１７に対する負荷は、取り扱う物品の重量や、作業員１７の身長差等に応じて、予め設定することができる。物品の重量は季節に応じて変動する種類もあり、例えば、衣料品の場合には冬物は重く、夏物は軽くなる傾向があり、同種の衣料品であっても冬物の衣料品を扱う作業時間が増大する傾向がある。このため、同種の物品であっても重量に応じた負荷を設定することで、作業完了の予測精度を向上させることができる。
　また、作業員１７の身長が低い場合では、ピッキング作業の際に棚８の上部に収容されている物品を取り出す時間が増大する傾向にあり、このため、作業員１７の身長差に応じた負荷を設定することで、作業完了の予測精度を向上させることができる。
　次に、倉庫制御装置１００は、ステーション実績データ３２０と、作業員実績データ３３０から、後述するように、ピッキングステーション１６毎に作業毎（又は行数毎）の平均時間を算出して期間別実績データ３４０を更新する（Ｓ９）。本実施例の倉庫制御装置１００は、作業毎の平均時間は、後述するように長さが異なる複数の期間の平均時間を作業毎にそれぞれ算出しておく。
　そして、倉庫制御装置１００は、上記ステップＳ９で更新された期間別実績データ３４０と、重み係数３５０と作業日特性２８０を使用して、後述するように業務毎及び作業毎の予測完了時刻をピッキングステーション１６毎に算出して、予測データ２９０を生成する（Ｓ１０）。
　倉庫制御装置１００は、長さの異なる複数の期間の平均時間に基づいて作業及び業務の完了時刻を予測することで、短期的な要因や、中期的な要因や、長期的な要因を加味して高精度の予測データ２９０を生成することができる。なお、重み係数３５０は、各期間毎に予め設定される。
　また、倉庫制御装置１００は作業日特性２８０を参照することで、作業日毎のイベントの発生等によって取り扱う物品に偏りが生じる場合を考慮して作業の完了時刻を予測することができる。例えば、作業当日又は前日に既知のイベントや障害が発生した場合には、同様のイベントや障害が発生した日のステーション実績データ３２０や作業員実績データ３３０を参照して作業の完了時刻を予測することで、精度を向上させることができる。
　また、予測データ２９０をピッキングステーション１６毎に算出することで、ピッキングステーション１６毎の環境の違いに起因する作業時間の差異を加味して、予測データ２９０の精度を向上させることができる。ここで、ピッキングステーション１６毎の環境の違いとは、ピッキングステーションの位置による作業内容や、作業負荷、作業時間のバラツキと、そのバラツキに対する季節や流行の変化、物品の保管位置の変化の影響も含む。
　倉庫制御装置１００は、生成された予測データ２９０から、物流センタの倉庫全体やピッキングステーション１６毎の作業の完了予測時刻に基づいて、倉庫全体の進捗状況を示す予測画面５１を生成して出力装置１４０に表示する。
　物流センタや倉庫の管理者等は、出力装置１４０の予測画面５１を参照することで、倉庫全体又はピッキングステーション１６毎に作業の進捗状況を把握することができる。これにより、物流センタにおける作業時間に影響を与える様々な変動要因を加味して作業時間の予測を行うことが可能となる。
　以下、各処理で利用するデータ等について詳述する。
　＜データ＞
　図４Ａ、図４Ｂはステーションログ３１０の一例を示す図である。ステーションログ３１０は、図３のステップＳ２～Ｓ６で倉庫制御装置１００によって生成される。
　ステーションログ３１０は、機器名称３１１と、機器ＩＤ３１２と、タグ１（３１３）と、タグ２（３１４）と、タグ３（３１５）と、タグ４（３１６）と、抽出開始トリガ３１７と、抽出終了トリガ３１８と、タイムスタンプ３１９を１つのレコードに含む。
　機器名称３１１は、ログを取得した装置等の名称を格納する。機器名称３１１は、ログを取得した装置がステーション端末７の場合は、「ＳＴ」のコードを格納する。機器ＩＤ３１２は、ピッキングステーション１６やステーション端末７等の識別子を格納する。図示の例では、「Ｅ００１」はピッキングステーション１６（又はステーション端末７）の識別子である。
　タグ１（３１３）は、作業中、待機中、その他の業務の状態を格納する。タグ２（３１４）は、入庫、出庫、その他等の業務の状態を格納する。タグ３（３１５）とタグ４（３１６）は、ピッキング、アソート、出車等の作業の内容を格納する。
　抽出開始トリガ３１７は、タグ１（３１３）～タグ４（３１６）で定義されたログ情報の開始時刻を抽出する契機を定義する。抽出終了トリガ３１８は、タグ１（３１３）～タグ４（３１６）で定義されたログ情報の終了時刻を抽出する契機を定義する。
　図５は、ステーション実績データ３２０の一例を示す図である。ステーション実績データ３２０は、図３のステップＳ７で倉庫制御装置１００によって生成される。
　ステーション実績データ３２０は、ステーションＩＤ３２１と、状態３２２と、作業員ＩＤ３２３と、開始／終了３２４と、時刻３２５と、処理ＩＤ３２６と、行数３２７と、棚ＩＤ３２８と、物品ＩＤ×数量３２９を１つのレコードに含む。
　ステーションＩＤ３２１は、ピッキングステーション１６の識別子を格納する。状態３２２は、業務の内容を格納する。作業員ＩＤ３２３は、業務を担当した作業員１７の識別子を格納する。なお、作業員ＩＤ３２３は、複数の作業員１７の識別子を格納することができる。開始／終了３２４は、当該レコードが業務開始と業務終了の何れであるかを格納する。時刻３２５は、開始又は終了の日時を格納する。
　処理ＩＤ３２６は、後述する作業予定情報２５０で設定された業務の識別子を格納する。行数３２７は、処理ＩＤ３２６で指定された物品の種類（レコード数）を格納する。
　棚ＩＤ３２８は、業務を実施する棚８の識別子を格納する。物品ＩＤ×数量３２９は、指定された棚８に対して業務を行う物品の識別子と数量を格納する。
　なお、図示の例では、状態３２２には、所定の作業が行われずにピッキングステーション１６が待機状態であった場合も含んでいる。図５において、待機（待機作業）を出庫業務又は入庫業務と同列で扱ったが、上述のように、出庫業務又は入庫業務の内部に含まれるようにしてもよい。
  図示の例では、以下のような情報が格納されている。
　２０１８年１１月１日１０時００分００秒から１０時１０分００秒まで、ステーションＩＤ３２１＝「Ｅ００１」では、作業員１７が「待機（引当待ち）」状態であった。「引当待ち」は、特定の作業を行うべきピッキングステーション１６として、自身が指定されるのを待機する意味である。
　１０時１０分００秒から１０時１２分００秒まで、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「待機（迎車又は棚搬送）」状態であった。「迎車」とは、作業員が待機している間、指定された搬送装置１が目的の物品を格納する棚８の位置まで棚を取りにいくための走行していることを意味する。また、「棚搬送」は、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が待機している間、当該搬送装置１が目的の物品を格納する棚８を持ち上げた状態で搬送していることを意味する。
　１０時１２分００秒から１０時３２分００秒まで、ステーションＩＤ＝Ｅ００１では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「入庫業務」を行った。この業務に係る作業予定情報２５０の処理行数は“１”であった。ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」の作業員ＩＤ＝Ｃ００１は、作業予定情報２５０に基づき、棚ＩＤ＝Ｓ０１１に対して、物品Ｄ０３１を２０個入庫する作業を行った。
　１０時３２分００秒から１０時３５分００秒まで、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「待機（引当待ち）」状態であった。
　１０時３５分００秒から１０時３６分００秒まで、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「待機（迎車又は棚搬送）」状態であった。
　１０時３６分００秒から１１時１０分００秒まで、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が出庫業務を行った。この業務に係る作業予定情報２５０の処理行数は「１」であった。ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業予定情報２５０に基づき、少なくとも棚Ｓ０４９から、少なくとも物品Ｄ０２１を３０個出庫する作業を行った。
　このうち１０時４０分００秒から１０時４１分００秒まで、ステーションＩＤ＝Ｅ００１では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「待機（安全センサ検知）」を行った。「安全センサ検知」は、例えば、ピッキングステーション１６のセーフティライトカーテン８１が遮られたことを意味する。つまり、この間、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、業務を中断した。
　１１時１０分００秒から１１時１５分００秒まで、ステーションＩＤ＝「Ｅ００１」では、作業員ＩＤ＝Ｃ００１が「待機（引当待ち）」状態であった。
　図６は、作業員実績データ３３０の一例を示す図である。作業員実績データ３３０は、図３のステップＳ８で倉庫制御装置１００によって生成される。
　作業員実績データ３３０は、作業員ＩＤ３３１と、状態３３２と、開始／終了３３３と、時刻３３４と、処理ＩＤ３３５と、物品ＩＤ×数量３３６と、負荷３３７を１つのレコードに含む。
　作業員ＩＤ３３１は、作業員１７の識別子を格納する。状態３３２は、作業の内容を格納する。開始／終了３３３は、当該レコードが作業開始と終了の何れであるかを格納する。時刻３３４は、開始又は終了の日時を格納する。
　処理ＩＤ３３５は、後述する作業予定情報２５０で設定された業務の識別子を格納する。物品ＩＤ×数量３３６は、作業を行う物品の識別子と数量を格納する。負荷３３７は、作業員１７に対して付与する負荷の比率を格納する。負荷３３７は、作業員１７毎の特性や、作業を行う物品の大きさや重さ等に基づいて決定されても良い。
　倉庫制御装置１００は、作業員１７の処理ＩＤ３３５毎に状態３２２の各作業時間を算出し、作業員実績データ３３０の処理ＩＤ３３５と作業員ＩＤ３３１に対応するステーション実績データ３２０の状態３２２に格納された業務の作業時間とすることができる。
　図７Ａは、期間別実績データ３４０の一例を示す図である。期間別実績データ３４０は、図３のステップＳ９で倉庫制御装置１００によって生成及び更新される。
　期間別実績データ３４０は、ステーションＩＤ３４１と、作業内容３４２と、期間Ａの平均３４３と、期間Ｂの平均３４４と、期間Ｃの平均３４５と、期間Ｄの平均３４６と、更新日時３４７を１つのレコードに含む。
　ステーションＩＤ３４１は、ピッキングステーション１６の識別子を格納する。作業内容３４２は、当該ピッキングステーション１６で行われた作業の内容を格納する。期間Ａの平均３４３～期間Ｄの平均３４６は、異なる長さの複数の期間における各作業の平均時間を格納する。
　図７Ｂは、期間別実績データ３４０の各期間Ａ～Ｄの長さを示す。各期間Ａ～Ｄの長さは、予め設定され、物流センタや倉庫の運用状態等に応じて適宜設定することができる。図示の例では、期間Ａが過去１時間、期間Ｂが過去１週間、期間Ｃが過去１ヶ月、期間Ｄが過去３ヶ月の例を示す。
　例えば、図７Ａの期間Ａの平均３４３は、図７Ｂの（１）式で示すように、現在から過去１時間の作業員実績データ３３０からそれぞれの作業内容３４２について算出した作業開始から作業終了までの作業時間の平均値を格納する。
　同様に、期間Ｂの平均３４４は、現在から過去１週間の作業員実績データ３３０からそれぞれの作業内容３４２について作業時間の平均値を格納し、期間Ｃの平均３４５は、現在から過去１ヶ月間の作業員実績データ３３０からそれぞれの作業内容３４２について作業時間の平均値を格納し、期間Ｄの平均３４６は、現在から過去３ヶ月の作業員実績データ３３０からそれぞれの作業内容３４２について作業時間の平均値を格納する。なお、期間別実績データ３４０は、ピッキングステーション１６毎に各作業について平均時間を納したデータである。
　なお、各期間の作業の平均時間は、各ピッキングステーション１６で行われた各作業時間の総和を、各作業の行数で除した値となる。ここで、各作業の行数は、後述するように、作業予定情報２５０の各レコードを１行としてカウントした値である。例えば、図１０において、物品ＩＤ＝「Ｄ００９」と「１ＸＸＸ」は異なる行としてカウントされる。
　また、図中出庫業務と入庫業務は、ピッキング作業、アソート作業、出庫作業、待機作業の平均時間の総和として、ピッキングステーション１６（図中ＳＴ）毎に期間別実績データ３４０に格納してもよい。
　また、期間Ａの短い期間は作業員１７に依存する実績を抽出し、期間Ｂ～期間Ｄの長い期間は、特定の作業員１７に限定されることなく複数の作業員１７によるピッキングステーション１６毎の実績を抽出することができる。
　図８は、作業日特性２８０の一例を示す図である。作業日特性２８０は、予測完了時刻を補正するために予め設定された情報である。作業日特性２８０は、日付２８１と、イベント２８２と、季節２８３、補正係数２８４を１つのレコードに含む。
　イベント２８２は、日付２８１で発生した事象（又は発生する予定の事象）の内容が格納される。季節２８３は、日付２８１の季節を格納する。補正係数２８４は、イベント２８２や季節２８３に応じて、予測完了時刻を補正するための係数が格納される。補正係数は、イベント２８２の内容や季節２８３に応じて、予め設定された値を格納する。
　図９は、重み係数３５０の一例を示す図である。重み係数３５０は、予測完了時刻を算出する際に、各期間Ａ～Ｄに与える重みを予め設定した情報である。
　重み係数３５０は、ステーションＩＤ３５１と、係数Ａ３５２～係数Ｄ３５５を１つのレコードに含む。
　ステーションＩＤ３５１は、ピッキングステーション１６の識別子を格納する。係数Ａ３５２～係数Ｄ３５５は、上記期間別実績データ３４０の期間Ａ～Ｄに対応する重み係数で、ピッキングステーション１６毎に設定される。なお、各期間Ａ～期間Ｄの重み係数Ａ～係数Ｄは、図中ステーションＩＤ＝「全体」のように倉庫（又は物流センタ）全体でひとつの値としてもよい。
　図１０は、作業予定情報２５０の一例を示す図である。作業予定情報２５０は、図３のステップＳ１で設定された情報である。
　作業予定情報２５０は、処理ＩＤ２５１と、業務内容２５２と、ステーションＩＤ２５３と、作業員ＩＤ２５４と、完了予定時刻２５５と、物品ＩＤ２５６と、数量２５７と、棚ＩＤ２５８と、仕分け先２５９と、実績完了時刻２５１１を１つのレコードに含む。
　処理ＩＤ２５１は、倉庫内で一意の識別子を格納する。業務内容２５２は、出庫、入庫等の業務の内容を格納する。ステーションＩＤ２５３は、業務を実施するピッキングステーション１６の識別子を格納する。
　作業員ＩＤ２５４は、ピッキングステーション１６に割り当てられた作業員１７の識別子を格納する。完了予定時刻２５５は、当該業務の完了目標日時を格納する。物品ＩＤ２５６は、当該業務で取り扱う物品の識別子を格納する。数量２５７は、物品の数量を格納する。
　棚ＩＤ２５８は、物品が格納された棚８の識別子を格納する。なお、物品と棚８の関係は、後述する在庫情報２２０で設定されている。仕分け先２５９は、物品を配送する宛先を格納する。なお、業務が入庫の場合には、物品の仕入れ先を格納することができる。実績完了時刻２５１１は、実際に業務が完了した日時を格納する。
　作業予定情報２５０では、物品ＩＤ２５６の１つのレコードが行数＝１として扱われる。例えば、処理ＩＤ２５１＝「２２」は、２つの物品ＩＤ＝「Ｄ００９」、「１ＸＸＸ」のレコードを有するので、当該処理ＩＤ２５１は行数＝２として扱われる。すなわち、本実施例では、行数は数量２５７に係わらず物品の種類に対応する例を示す。オーダー情報２００の伝票番号と、作業予定情報２５０の処理ＩＤとは、対応するデータ又は同じデータが利用されてもよい。
　図１１は、予測データ２９０の一例を示す図である。予測データ２９０は、図３のステップＳ１０で生成される情報である。予測データ２９０は、処理ＩＤ２９１と、業務内容２９２と、ステーションＩＤ２９３と、作業員ＩＤ２９４と、予測完了時刻２９５と、作業内容２９６と、開始／終了２９７と、開始予測時刻／終了予測時刻２９８を１つのレコードに含む。
　処理ＩＤ２９１は、作業予定情報２５０の処理ＩＤ２５１に対応する識別子を格納する。業務内容２９２は、作業予定情報２５０の業務内容２５２に対応する業務を格納する。ステーションＩＤ２９３は、作業予定情報２５０のステーションＩＤ２５３に対応するピッキングステーション１６の識別子を格納する。作業員ＩＤ２９４は、作業予定情報２５０の作業員ＩＤ２５４に対応する識別子を格納する。
　予測完了時刻２９５は、倉庫制御装置１００が予測した業務が完了する日時を格納する。作業内容２９６は、業務に含まれる作業の項目（待機作業、ピッキング作業、アソート作業、出車作業）を格納する。開始／終了２９７は、各作業の開始と終了のラベルを格納する。開始予測時刻／終了予測時刻２９８は、倉庫制御装置１００が予測した各作業の開始予測時刻又は終了予測時刻を格納する。
　なお、本実施例では、開始予測時刻は直前の作業の終了予測時刻とし、業務の開始時の最初の作業の開始予測時刻は、倉庫制御装置１００が作業開始の情報を受け付けた時刻とすることができる。
　図１２は、装置情報２６０の一例を示す図である。装置情報２６０は、倉庫制御装置１００の搬送装置制御プログラム１６４が搬送装置１から取得した情報である。図３のステップＳ５等で搬送開始を指令された搬送装置１の情報である。
　装置情報２６０は、装置ＩＤ２６１と、稼働状況２６２と、バッテリ残量２６３と、負荷情報２６４と、位置情報２６５と、総合判定２６６を１つのレコードに含む。
　装置ＩＤ２６１は、搬送装置１に付与された識別子を格納する。稼働状況２６２は、搬送装置１の状態を示し、例えば、稼働中、待機、移動中、停止中、充電中等の状態を格納する。バッテリ残量２６３は、搬送装置１のバッテリの残量（比率）を格納する。
　負荷情報２６４は、搬送装置１に蓄積された負荷の情報（走行時間、走行距離等）を格納する。位置情報２６５は、搬送装置１の倉庫内の位置を格納する。本実施例では、保管スペース１２内の床面を格子状に区切って位置を割り当てる例を示す。
　総合判定２６６は、バッテリ残量２６３や負荷情報２６４に基づいて搬送装置制御プログラム１６４が判定した搬送装置１の状態を格納する。総合判定２６６は、例えば、「Ａ」の場合には使用可を示し、「Ｂ」の場合にはメンテナンス推奨を示し、「Ｃ」の場合には要メンテナンスを示す。
　なお、装置情報２６０は、搬送装置１に割り当てられた搬送先となるピッキングステーション１６の情報、稼働状況、累積負荷、及び正常か否かの情報、を含むことができる。
　倉庫制御装置１００は、上記の装置情報２６０から、ピッキングステーション１６に向かう搬送装置１の数や、搬送装置１の異常の有無の情報から、当該ピッキングステーション１６の作業時間に補正をかけて予測作業時間を算出することができる。
　また、装置情報２６０に含まれる指標（例えば、稼働台数）が所定の閾値よりも低い場合には、予測作業時間の算出に補正をかけても良い。
　なお、搬送装置１が予め、１つ以上の特定のピッキングステーション１６に対応している場合では、上述した処理を対応するピッキングステーション１６と搬送装置１ごとに行う。
　図１３は、作業員勤務情報２４０の一例を示す図である。作業員勤務情報２４０は、作業員ＩＤ２４１と、勤続期間２４２と、身長２４３と、日付２４４と時刻２４５からなる勤務スケジュールと、状態２４６を１つのレコードに含む。
　作業員ＩＤ２４１は、作業員１７に付与された識別子を格納する。勤続期間２４２は、作業員１７の勤務歴を格納する。身長２４３は、作業員１７の身長を格納する。日付２４４と時刻２４５は、作業員１７の勤務スケジュールを格納する。状態２４６は、作業員１７の体調やけがの有無等に応じて入力された値を格納する。
　図１４は、予測画面５１の一例を示す図である。予測画面５１は、図３のステップＳ１１で、データ分析プログラム１６３によって生成される。図示の例は、データ分析プログラム１６３が算出した業務の進捗状況の予測結果を表示するダッシュボード５２を出力装置１４０に表示した画面である。予測画面５１の表示は、倉庫制御装置１００の入力装置１３０から指令することができる。
　ダッシュボード５２は、倉庫全体に関する業務の目標や業務の進捗状況を表示する就業目標ウィンドウ５２ａと、進捗状況や処理実績等を表示する進捗情報ウィンドウ５２ｂと、倉庫全体の進捗状況を表示する全体進捗ウィンドウ５２ｃと、倉庫全体の予測完了時刻を表示する作業終了時刻予測ウィンドウ５２ｄと、倉庫の生産性を表示する主生産性推移ウィンドウ５２ｅと、倉庫内の作業率及び稼働率を表示する作業率／稼働率ウィンドウ５２ｆを含む。
　就業目標ウィンドウ５２ａは、本日の作業開始時刻及び作業終了時刻、並びに、現在時刻における業務の進捗率及び終了予定時刻を表示する。作業開始時刻及び作業終了時刻は、作業予定情報２５０で設定されたデータである。
　進捗率は、現在時刻までに生成されたステーションログ３１０で、本日中に実行するべき出庫又は入庫についての処理行数のうち、実際に実行済みのものが占める比率である。終了予定時刻は、現在時刻において全ての業務が完了すると予測される時刻である。
  進捗情報ウィンドウ５２ｂは、進捗率、行数と、行数／ステーションと、稼働ステーションと、ステーション作業率と、装置稼働率と、装置作業率を表示する。
　進捗率は、就業目標ウィンドウ５２ａの進捗率と同じ倉庫全体の値を表示する。行数は、現在時刻までに生成されたステーション実績データ３２０と作業員実績データ３３０から、本日中に実行するべき全ての作業予定情報２５０の業務についての処理行数のうち、実際に実行済みのものが占める比率を表示する。
　行数／ステーションは、現在時刻までに生成されたステーション実績データ３２０及び作業予定情報２５０のうち、本日中に実行するべき入庫業務作業及び出庫業務についての処理行数のうち、実際に実行済みのものが占める比率（特定のピッキングステーション１６の数値であってもよいし、倉庫内のピッキングステーション１６全体の数値であってもよい）を表示する。
　稼働ステーションは、ピッキングステーション１６の全数のうち、現在時刻から過去ｎ分（例えば、１０分）の間に少なくとも１度稼働したピッキングステーション１６の数が占める比率を表示する。
　ステーション作業率は、作業開始時刻から現在時刻までの経過時間のうち、ピッキングステーション１６で出庫業務又は入庫業務が行われた時間が占める比率（特定のピッキングステーション１６の数値であってもよいし、倉庫内のピッキングステーション１６全体の数値であってもよい）を表示する。
　装置稼働率は、作業開始時刻から現在時刻までの経過時間のうち、搬送装置１が「引当作業」、「引当外作業」又は「充電」を行った時間の合計が占める比率（特定の搬送装置１の数値であってもよいし、搬送装置１全体の数値であってもよい）を表示する。
　装置作業率は、作業開始時刻から現在時刻までの経過時間のうち、搬送装置１が「引当作業」を行った時間の合計が占める比率（特定の搬送装置１の数値であってもよいし、搬送装置１全体の数値であってもよい）を表示する。
  全体進捗ウィンドウ５２ｃは、全体進捗と、バッチ２と、バッチ３の値をグラフで表示する。全体進捗は、就業目標ウィンドウ５２ａの進捗率と同じ値である。バッチ２は、現在時刻より所定の時間（例えば６０分）だけ遡及した時点における進捗率を表示する。バッチ３は、現在時刻より所定の時間（例えば１２０分）だけ遡及した時点における進捗率を表示する。
  作業終了時刻予測ウィンドウ５２ｄは、入庫予測と出庫予測の値をグラフで表示する。なお、グラフの横軸は時間であり、縦軸は物品の数量である。入庫予測は、原点と入庫終了予測時刻，入庫予測数量を結ぶ線分で表示する。出庫予測は、原点と出庫終了予測時刻と出庫予測数量を結ぶ線分で表示する。なお、入庫は、実際に入庫された物品の時系列の累積数量を示す。また、出庫は、実際に出庫された物品の時系列の累積数量を示す。
  主生産性推移ウィンドウ５２ｅは、行数／ｈと、ピック数／ｈと、稼働ステーション数の値をグラフで表示する。なお、グラフの横軸は時間であり、縦軸は行数（左目盛）、回数及びステーションの数（右目盛）である。
　行数／ｈは、１時間に実行された作業を指示する処理行数の時系列の累積値を表示する。ピック数／ｈは、１時間に実行された出庫業務（又は入庫業務）の回数の時系列の累積値を表示する。稼働ステーション数は、現在時刻から過去ｎ分（例えば、１０分）の間に少なくとも１回作業を行ったピッキングステーション１６の数の時系列の累積値を表示する。
  作業率／稼働率ウィンドウ５２ｆは、ステーション作業率と、搬送装置稼働率と、搬送装置作業率の値をグラフ表示する。なお、グラフの横軸は時間であり、縦軸は作業率又は稼働率である。
　ステーション作業率は、進捗情報ウィンドウ５２ｂのステーション作業率の時系列推移を表示する。搬送装置稼働率は、進捗情報ウィンドウ５２ｂの搬送装置稼働率の時系列推移を表示する。搬送装置作業率は、進捗情報ウィンドウ５２ｂの搬送装置作業率の時系列推移を表示する。
　なお、予測画面５１は、上記に限定されるものではなく、物流センタや倉庫の運用状態等に応じて、適宜変更することができる。例えば、図１８で示すように、作業終了時刻予測ウィンドウ５２ｄは、業務の遅延５２４が大きいピッキングステーション１６（ステーションＩＤ５２１）の順に、完了すべき時刻（完了予定時刻５２２）と、予測された完了時刻（予測完了時刻５２３）を表示してもよい。
　上記作業終了時刻予測ウィンドウ５２ｄにより、倉庫の管理者は、倉庫内で業務が遅延しているピッキングステーション１６及び遅延の大きさを、容易かつ迅速に把握することが可能となる。
　図１５は、オーダー情報２００の一例を示す図である。オーダー情報２００は、シリアル番号２０１と、伝票番号２０２と、販売店名２０３と、販売店コード２０４と、商品名２０５と、商品コード２０６と、個数２０７と、納期２０８と、オーダー受信日時２０９を１つのレコードに含む。
　シリアル番号２０１は、倉庫制御装置１００が付与したユニークな番号である。伝票番号２０２は、注文毎に倉庫制御装置１００が付与したユニークな番号である。販売店名２０３は、物品の出荷先を示す。
　本実施例では、伝票番号２０２が同一でも、商品名２０５及び商品コード２０６が異なる場合は、異なるシリアル番号２０１を付与する例を示す。これは、商品名２０５及び商品コード２０６が異なる場合は、それぞれの商品が保管されている棚８が異なる可能性があるためである。
　個数２０７は、当該レコードの伝票番号２０２において、商品名２０５及び商品コード２０６で特定される商品が注文された数量を示す。オーダー受信日時２０９は、伝票番号２０２の注文を倉庫制御装置１００（又は物流センタ）が受け付けた日時が格納される。
　図１６は、在庫情報２２０の一例を示す図である。在庫情報２２０は、シリアル番号２２１と、商品名２２２と、商品コード２２３と、在庫数２２４と、棚ＩＤ２２５と、棚内の配置位置２２６を１つのレコードに含む。
　棚ＩＤ２２５は、物品が格納されている棚８の識別子が格納される。棚内の配置位置２２６は、例えばピッキングステーション１６で、作業員１７やロボット１８がピッキング作業員を行う際に使用される情報を格納する。棚内の配置位置２２６は、例えば「Ｕ３Ｒ２」と記載しているレコードでは、棚８において、「上（Ｕ）から３番目の段で、右（Ｒ）から２番目の位置」に、対象の物品が配置されていることを示す。
　図１７は、棚情報２３０の一例を示す図である。棚情報２３０は、シリアル番号２３１と、棚ＩＤ２３２と、保管位置２３３と、棚重量２３４と、商品重量２３５を１つのレコードに含む。
　棚ＩＤ２３２は、各棚８に付与されたユニークな識別子が格納される。棚ＩＤ２３２として、例えば倉庫制御装置１００が付与した棚８の識別子を格納してもよい。保管位置２３３は棚８を保管する保管スペース１２の位置情報が格納され、例えば地図情報の座標が格納される。棚８が搬送されている場合には、保管位置２３３には「搬送中」が格納される。
　棚重量２３４には、棚８自体の重さが格納され、商品重量２３５には棚８が搭載する物品（商品や商品を保管する容器など）の重さが格納される。搬送装置１が搬送する搬送物（棚＋商品）の重さは、少なくとも「棚重量」と「商品重量」の和となる。
　例えば、図１６の在庫情報２２０等において、各物品の重さと在庫数などを記録しておき、例えば、搬送物（棚＋物品）の重さを計算により求めてもよい。なお、「重さ」を計算により求める場合、実際の搬送物の重さと計算値の誤差の許容範囲内に収まるのであれば、棚８及び棚８が搭載する物品のうち、一部の重量について、計算に含めないとすることも可能である。
　また、別の例として、例えば、搬送装置１が搬送する「搬送物（棚＋物品）の重さ」を測定可能な重量センサを搭載しており、ピッキング完了後の棚８を保管位置に戻す際などに重量を計測してもよい。このとき、搬送装置１で計測した重量を、倉庫制御装置１００が受信し、棚情報２３０における当該「搬送物（棚＋商品）の重さ」として記録してもよい。
　＜予測データ生成＞
　次に、図３のステップＳ１０で行われる作業予測データの生成処理について説明する。倉庫制御装置１００は、図３のステップＳ９で、作業の種類毎に異なる長さの期間Ａ～期間Ｄについてピッキングステーション１６毎に作業時間の平均値を算出して期間別実績データ３４０に格納する。
　すなわち期間別実績データ３４０には、期間Ａ～Ｄのそれぞれについて、ピッキングステーション１６毎のピッキング作業の平均時間と、アソート作業の平均時間と、発車作業の平均時間と、待機時間の平均時間が格納されている。
　次に、図３のステップＳ１０では、倉庫制御装置１００が期間別実績データ３４０と重み係数３５０を用いて各作業の予測完了時刻２９５をピッキングステーション１６毎に算出する。倉庫制御装置１００は、以下の（２）式から各作業の予測時間（ピッキング予測時間、アソート予測時間、発車予測時間、待機予測時間）をそれぞれ算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  
　上記（２）式において、期間Ａの平均～期間Ｄの平均は、図７Ａの期間別実績データ３４０の各作業内容３４２毎の期間Ａの平均３４３～期間Ｄの平均３４６であり、係数Ａ～係数Ｄは、図９の重み係数３５０の係数Ａ３５２～係数Ｄ３５５である。
　また、係数Ａ３５２～係数Ｄ３５５は、上述したようにピッキングステーション１６に固有の重み係数を用いてもよいし、倉庫全体の重み係数を用いることができる。
　上記ピッキング予測時間、アソート予測時間、発車予測時間、待機予測時間のそれぞれを開始予測時刻（２９８）に加算した値が、図１１の予測データ２９０の終了予測時刻（開始予測時刻／終了予測時刻２９８）となる。なお、各予測時間は、各作業内容毎の実績データ（ステーション実績データ３２０、作業員実績データ３３０）に基づいて、現在実施されている作業の作業時間を予測した予測作業時間となる。
　次に、倉庫制御装置１００は、該当の業務（処理ＩＤ２５１）を複数のピッキングステーション１６で実施していることを想定して、当該業務の予測時間を以下の（３）式から算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
  
　該当の業務（処理ＩＤ２５１）を実施しているピッキングステーション１６全体の各作業で構成される業務が終了するまでの予測時間は、上記（３）式から、各ピッキングステーション１６のピッキング予測時間とアソート予測時間と発車予測時間と待機予測時間の総和を、該当の業務を実施しているピッキングステーション１６の数（図中稼働ＳＴ数）で除した値を合算した値としてて算出される。
　各作業が終了するまでの予測時間は、業務毎ピッキング予測時間と、業務毎アソート予測時間と、業務毎発車予測時間と、業務毎待機予測時間として算出される。
　次に、倉庫制御装置１００は、該当の業務（処理ＩＤ２５１）の完了予測時間を以下の（４）式から算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
  
　上記（４）式において、残りの行数は、該当業務の処理ＩＤ２５１のレコードのうち、未処理の物品ＩＤ２５６のレコードの数を示す。そして、処理ＩＤ２５１が同一のレコードの総数から未処理の物品ＩＤ２５６のレコードの数を差し引いた値を、処理ＩＤ２５１が同一のレコードの総数で除した値を進捗率とすることができる。
　上記より、業務単位の各作業の予測時間の和に、出庫業務又は入庫業務を行う作業予定情報２５０の行数を当該業務のピッキングステーション１６の数（稼働ＳＴ数）で除した値が、現在の時刻から当該業務が完了するまでの予測時間として算出される。
　上記（４）式の完了予定時間を現在の時刻に加算した値が、予測データ２９０の予測完了時刻２９５として算出される。また、倉庫制御装置１００のデータ分析プログラム１６３は、上記進捗率を各ピッキングステーション１６毎に算出して予測画面５１に表示することもできる。
　以上のように本実施例の倉庫制御装置１００では、各作業の種類毎に複数の異なる長さの期間の作業時間の平均値に基づいて、業務が完了するまでの作業時間の予測を行うことで、種々の変動要因を踏まえて精度の高い作業時間の予測を実現することが可能となる。
　また、予測完了時刻２９５を算出する日付が、図８に示した作業日特性２８０の日付に該当する場合には、上記（４）式で算出された完了予定時間に、図８の補正係数を乗じてもよい。これにより、出庫業務又は入庫業務を実施する日付に固有のイベントに応じた補正係数２８４で完了予定時間を補正することが可能となり、予測精度を向上させることができる。
　なお、現在の作業（第１の作業日における作業）の予測作業時間の推定を行う際に、前現在の作業日の作業日特性２８０が所定の条件（イベント２８２）を満たす場合には、所定の条件を満たす１つ以上の他の作業日における実績データ（ステーション実績データ３２０、作業員実績データ３３０）を取得し、当該実績データに基づいて、予測作業時間を推定することができる。
　また、図９に示した重み係数３５０の係数Ａ３５２～係数Ｄ３５５の値は、現在時刻から過去に向かうにつれて漸減することで、直近の作業実績が、作業員１７の状態や一時的なオーダーの偏りを色濃く反映するのに対応し、長期間を対象とした作業実績においては、季節や流行によって出庫される商品の種類や場所に偏りが出ることによる各種の作業時間の変動を反映することが可能となる。
　なお、上記従来例において、作業員１７がピッキングステーション１６に設置されたステーション端末７を操作する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、スマートフォンやスマートウォッチ等のモバイル端末で倉庫制御装置１００と通信を行って、作業の指示を受信し、作業の進捗状況を送信するようにしてもよい。
　＜結び＞
　なお、上記実施例の情報処理システムは、以下のような構成とすることができる。
　（１）プロセッサ（演算装置１１０）とメモリ（１２０）を有する倉庫制御装置（１００）と、
　前記倉庫制御装置（１００）からの搬送指示に従って、物品を格納する収納部を搬送可能な搬送装置（１）と、前記倉庫制御装置（１００）に接続されて、前記収納部（棚８）の物品に対する入庫又は出庫に関する少なくとも一種以上の作業が実施される作業ステーション（ピッキングステーション１６）における作業情報の授受を行う端末（ステーション端末７）と、を有する情報処理システムであって、前記倉庫制御装置（１００）は、前記端末（７）から前記作業ステーション（１６）における入庫と出庫の少なくとも一方に関する前記作業情報のうち作業実績に関する情報を取得してログ情報（ステーションログ３１０）として記憶する記憶部（データ入出力プログラム１６２）と、前記ログ情報（３１０）に基づいて、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間（Ａ～Ｄ）それぞれにおける作業時間に関する情報である複数の実績データ（３２０、３３０）を生成し、当該複数の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間（完了予定時刻２５５）を推定する制御部（データ分析プログラム１６３）と、を有することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、異なる長さの複数の期間それぞれにおけるステーション実績データ３２０と、作業員実績データ３３０に基づいて、作業が終了する時刻を精度よく推定することが可能となる。
　（２）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記複数の期間（Ａ～Ｄ）は、第１の期間（期間Ａ）と、前記第１の期間（期間Ａ）より長い第２の期間（期間Ｄ）と、を含み、前記第１の期間（期間Ａ）は、前記作業ステーション（１６）のうち第１の作業ステーション（１６）で作業を行う第１の作業員（１７）によって前記作業が行われた期間であり、前記第２の期間（期間Ｄ）は、複数の作業員（１７）によって第１の作業ステーション（１６）で前記作業が行われた期間であり、前記制御部（１６３）は、前記第１の期間（期間Ａ）における前記作業の作業時間に関する情報である第１の実績データ（３２０、３３０）と前記第２の期間（期間Ｄ）における前記作業の作業時間に関する情報である第２の実績データ（３２０、３３０）を取得し、少なくとも前記第１の実績データ（３２０、３３０）及び前記第２の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記第１の作業ステーション（１６）において前記第１の作業員（１７）が前記作業を行う予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、短い期間Ａは作業員に依存する実績を反映し、長い期間Ｄは、特定の作業員１７の影響に限定されないピッキングステーション１６の環境を反映した作業時間を推定することができる。
　（３）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記複数の期間（Ａ～Ｄ）は、第１の期間（期間Ａ）と、前記第１の期間（期間Ａ）より長い第２の期間（期間Ｄ）と、を含み、前記第１の期間（期間Ａ）は、特定の作業日における第１の時刻から第２の時刻までの期間であり、前記第２の期間（期間Ｄ）は、少なくとも複数の作業日を含むことを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、作業員１７等に大きく依存する直近の作業効率を反映する第１の期間と、長期的な物品の種類や量の傾向によって変動する作業効率を反映する第２の期間を用いることで、作業時間の推定精度を向上させることが可能となる。
　（４）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記記憶部（１６２）は、さらに作業日毎の特性を示す情報を含み、前記制御部（１６３）は、第１の作業日における前記作業の前記予測作業時間（２５５）の推定を行う際に、前記第１の作業日の前記特性（作業日特性２８０）が所定の条件（イベント２８２）を満たす場合には、前記所定の条件（２８２）を満たす１つ以上の第２の作業日における前記作業の作業時間に関する実績データ（３２０、３３０）を取得し、当該実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、作業日の特性が類似する過去のステーション実績データ３２０や作業員実績データ３３０を参照して、現在の作業時間を予測することで、特異な作業日における作業時間の予測精度を確保することが可能となる。
　（５）上記（４）に記載の情報処理システムであって、前記第１の作業日の前記特性（２８０）が前記所定の条件（２８２）を満たす場合とは、前記第１の作業日が特定のイベント（２８２）に関連した日（２８１）であることを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、作業日の特性が類似する過去のステーション実績データ３２０や作業員実績データ３３０を参照することで、特定のイベント２８２が発生売る作業日における作業時間の予測精度を確保することが可能となる。
　（６）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記制御部（１６３）は、前記複数の実績データ（３２０、３３０）の加重平均を算出することにより、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間（２５５）を推定し、前記複数の実績データ（３２０、３３０）には、第１の期間（期間Ａ）における作業時間に関する情報である第１の実績データ（３２０、３３０）と、第１の期間（期間Ａ）より長い第２の期間（期間Ｄ）における作業時間に関する情報である第２の実績データ（３２０、３３０）と、が含まれ、前記複数の実績データ（３２０、３３０）の加重平均の算出における前記複数の実績データ（３２０、３３０）のそれぞれに対応する重み係数について、前記第１の実績データ（３２０、３３０）に対応する重み係数よりも前記第２の実績データ（３２０、３３０）に対応する重みデータの方が小さい値に設定されることを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、異なる期間Ａ～Ｄ毎の期間別実績データ３４０を加重平均によって算出する際に、より長い期間Ｄであるほど重み係数３５０の値を小さく設定することで、直近の作業員１７等の影響を強く反映させることができる。
　（７）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記記憶部（１６２）は、複数の前記作業ステーション（１６）から前記作業実績に関する情報を取得して前記ログ情報（３１０）として記憶し、前記制御部（１６３）は、前記作業ステーション（１６）毎の前記複数の作業実績データ（３２０、３３０）を取得して、それぞれの作業ステーション（１６）毎に前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６の環境の際に応じて作業時間の予測を行うことが可能となって、倉庫全体の作業時間の予測精度を向上させることが可能となる。
　（８）上記（７）に記載の情報処理システムであって、複数の前記作業ステーション（１６）に含まれる少なくとも１つの作業ステーション（１６）では、複数の作業員（１７）によって作業が行われることを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、複数の作業員１７が同じピッキングステーション１６で交代して作業を行う場合、ピッキングステーション１６毎に実績データを取得することで、特定の作業員に限定されないピッキングステーション１６の環境に応じた作業時間の予測を行うことが可能となる。
　（９）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記記憶部（１６２）は、少なくとも複数の前記搬送装置（１）の稼働状況に関する情報を含む搬送装置情報（装置情報２６０）を記憶しており、前記制御部（１６３）は、前記複数の作業実績データ（３２０、３３０）及び前記搬送装置情報（２６０）に基づいて、前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、搬送装置１の情報を加味して作業時間を推定することで、予測精度を向上することが可能となる。
　（１０）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記記憶部（１６２）は、複数の前記作業ステーション（１６）において作業を行う作業員（１７）の情報である作業員（１７）情報を記憶して前記ログ情報（３１０）に記憶し、前記制御部（１６３）は、前記複数の作業実績データ（３２０、３３０）及び前記作業員（１７）情報に基づいて、前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、作業員１７の情報を踏まえてピッキングステーション１６毎の環境の違いに起因する作業時間の差異を加味して、予測データ２９０の精度を向上させることができる。
　（１１）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記少なくとも一種以上の作業は、収納部（８）に対して行われるピッキング作業を含み、前記制御部（１６３）は、前記複数の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記ピッキング作業の前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６で行われるピッキング作業の作業時間を予測することが可能となる。
　（１２）上記（１）１に記載の情報処理システムであって、前記制御部（１６３）は、前記ピッキング作業の作業内容に応じた作業負荷に関する負荷情報（３３７）を取得し、当該負荷情報（３３７）及び前記複数の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記ピッキング作業の前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキング作業を行う作業員１７の負荷を加味して作業時間の予測することで、予測精度を向上することができる。
　（１３）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記少なくとも一種以上の作業は、前記収納部（８）からピッキングされた物品の仕分けを行うアソート作業を含み、前記制御部（１６３）は、前記複数の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記アソート作業の前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６で行われるアソート作業の作業時間を予測することが可能となる。
　（１４）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記少なくとも一種以上の作業は、前記搬送装置（１）によって、収納部（８）に対して行われるピッキング作業後の前記収納部（８）の搬送を開始する発車作業を含み、前記制御部（１６３）は、前記複数の実績データ（３２０、３３０）に基づいて、前記発車作業にかかる前記予測作業時間（２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６で行われる発車作業の作業時間を予測することが可能となる。
　（１５）上記（１）に記載の情報処理システムであって、前記ログ情報（３１０）は、前記少なくとも一種以上の作業が行われずに前記作業ステーション（１６）が待機状態であった時間の情報を含み、前記制御部（１６３）は、前記予め設定された異なる長さの複数の期間（Ａ～Ｄ）それぞれにおいて前記作業ステーション（１６）が前記待機状態であった時間に関する情報を取得し、当該情報に基づいて、前記作業ステーション（１６）が前記待機状態となる予測待機時間を推定する
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、ピッキングステーション１６における待機状態となる予測待機時間を推定予測することが可能となる。
　（１６）上記（１５）に記載の情報処理システムであって、前記少なくとも一種以上の作業は、少なくとも収納部（８）に対して行われるピッキング作業と、前記収納部（８）からピッキングされた物品の仕分けを行うアソート作業と、前記搬送装置（１）によって収納部（８）に対して行われるピッキング作業後の前記収納部（８）の搬送を開始する発車作業と、を含み、前記記憶部（１６２）は、所定の作業日に行うべき入庫又は出庫のいずれか又は両方の作業に関する作業予定情報（２５０）を有しており、前記制御部（１６３）は、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎の前記予測作業時間（２５５）、前記予測待機時間及び前記作業予定情報（２５０）に基づいて、前記所定の作業日における前記入庫作業と前記出庫作業のいずれか又は両方の作業が完了すると予測される日時である終了予測時間（完了予定時刻２５５）を推定することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、所定の作業日における入出庫作業の完了時間を精度よく推定することが可能となる。
　（１７）上記（１６）に記載の情報処理システムであって、現在時刻における前記所定の作業日の前記終了予測時間（完了予定時刻２５５）を可視表示する出力装置を有することを特徴とする情報処理システム。
　上記構成により、倉庫制御装置１００は、現在時刻において所定の作業日の作業について完了予定時刻２５５を可視化して表示することが可能となる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、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。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換の何れもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、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、実行することにより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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆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 (19)

  1. 　プロセッサとメモリを有する倉庫制御装置と、
    　前記倉庫制御装置からの搬送指示に従って、物品を格納する収納部を搬送可能な搬送装置と、
    　前記倉庫制御装置に接続されて、前記収納部の物品に対する入庫又は出庫に関する少なくとも一種以上の作業が実施される作業ステーションにおける作業情報の授受を行う端末と、を有する情報処理システムであって、
    　前記倉庫制御装置は、
    　前記端末から前記作業ステーションにおける入庫と出庫の少なくとも一方に関する前記作業情報のうち作業実績に関する情報を取得してログ情報として記憶する記憶部と、
    　前記ログ情報に基づいて、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間それぞれにおける作業時間に関する情報である複数の実績データを生成し、当該複数の実績データに基づいて、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定する制御部と、を有することを特徴とする情報処理システム。
  2. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記複数の期間は、
    　第１の期間と、前記第１の期間より長い第２の期間と、を含み、
    　前記第１の期間は、前記作業ステーションのうち第１の作業ステーションで作業を行う第１の作業員によって前記作業が行われた期間であり、
    　前記第２の期間は、複数の作業員によって第１の作業ステーションで前記作業が行われた期間であり、
    　前記制御部は、
    　前記第１の期間における前記作業の作業時間に関する情報である第１の実績データと前記第２の期間における前記作業の作業時間に関する情報である第２の実績データを取得し、少なくとも前記第１の実績データおよび前記第２の実績データに基づいて、前記第１の作業ステーションにおいて前記第１の作業員が前記作業を行う予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  3. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記複数の期間は、
    　第１の期間と、前記第１の期間より長い第２の期間と、を含み、
    　前記第１の期間は、特定の作業日における第１の時刻から第２の時刻までの期間であり、
    　前記第２の期間は、少なくとも複数の作業日を含むことを特徴とする情報処理システム。
  4. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記記憶部は、
    　さらに作業日毎の特性を示す情報を含み、
    　前記制御部は、
    　第１の作業日における前記作業の前記予測作業時間の推定を行う際に、前記第１の作業日の前記特性が所定の条件を満たす場合には、前記所定の条件を満たす１つ以上の第２の作業日における前記作業の作業時間に関する実績データを取得し、当該実績データに基づいて、前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  5. 　請求項４に記載の情報処理システムであって、
    　前記第１の作業日の前記特性が前記所定の条件を満たす場合とは、前記第１の作業日が特定のイベントに関連した日であることを特徴とする情報処理システム。
  6. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記制御部は、
    　前記複数の実績データの加重平均を算出することにより、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定し、
    　前記複数の実績データには、第１の期間における作業時間に関する情報である第１の実績データと、第１の期間より長い第２の期間における作業時間に関する情報である第２の実績データと、が含まれ、
    　前記複数の実績データの加重平均の算出における前記複数の実績データのそれぞれに対応する重み係数について、前記第１の実績データに対応する重み係数よりも前記第２の実績データに対応する重みデータの方が小さい値に設定されることを特徴とする情報処理システム。
  7. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記記憶部は、
    　複数の前記作業ステーションから前記作業実績に関する情報を取得して前記ログ情報として記憶し、
    　前記制御部は、
    　前記作業ステーションごとの前記複数の作業実績データを取得して、それぞれの作業ステーションごとに前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  8. 　請求項７に記載の情報処理システムであって、
    　複数の前記作業ステーションに含まれる少なくとも１つの作業ステーションでは、複数の作業員によって作業が行われることを特徴とする情報処理システム。
  9. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記記憶部は、
    　少なくとも複数の前記搬送装置の稼働状況に関する情報を含む搬送装置情報を記憶しており、
    　前記制御部は、
    　前記複数の作業実績データ及び前記搬送装置情報に基づいて、前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  10. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記記憶部は、
    　複数の前記作業ステーションにおいて作業を行う作業員の情報である作業員情報を記憶して前記ログ情報に記憶し、
    　前記制御部は、
    　前記複数の作業実績データ及び前記作業員情報に基づいて、前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  11. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記少なくとも一種以上の作業は、収納部に対して行われるピッキング作業を含み、
    　前記制御部は、
    　前記複数の実績データに基づいて、前記ピッキング作業の前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  12. 　請求項１１に記載の情報処理システムであって、
    　前記制御部は、
    　前記ピッキング作業の作業内容に応じた作業負荷に関する負荷情報を取得し、当該負荷情報及び前記複数の実績データに基づいて、前記ピッキング作業の前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  13. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記少なくとも一種以上の作業は、前記収納部からピッキングされた物品の仕分けを行うアソート作業を含み、
    　前記制御部は、
    　前記複数の実績データに基づいて、前記アソート作業の前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  14. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記少なくとも一種以上の作業は、前記搬送装置によって、収納部に対して行われるピッキング作業後の前記収納部の搬送を開始する発車作業を含み、
    　前記制御部は、
    　前記複数の実績データに基づいて、前記発車作業にかかる前記予測作業時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  15. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記ログ情報は、前記少なくとも一種以上の作業が行われずに前記作業ステーションが待機状態であった時間の情報を含み、
    　前記制御部は、
    　前記予め設定された異なる長さの複数の期間それぞれにおいて前記作業ステーションが前記待機状態であった時間に関する情報を取得し、当該情報に基づいて、前記作業ステーションが前記待機状態となる予測待機時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  16. 　請求項１５に記載の情報処理システムであって、
    　前記少なくとも一種以上の作業は、少なくとも収納部に対して行われるピッキング作業と、前記収納部からピッキングされた物品の仕分けを行うアソート作業と、前記搬送装置によって収納部に対して行われるピッキング作業後の前記収納部の搬送を開始する発車作業と、を含み、
    　前記記憶部は、所定の作業日に行うべき入庫又は出庫のいずれかまたは両方の作業に関する作業予定情報を有しており、
    　前記制御部は、
    　前記少なくとも一種以上の作業の種類毎の前記予測作業時間、前記予測待機時間及び前記作業予定情報に基づいて、前記所定の作業日における前記入庫作業と前記出庫作業のいずれかまたは両方の作業が完了すると予測される日時である終了予測時間を推定することを特徴とする情報処理システム。
  17. 　請求項１６に記載の情報処理システムであって、
    　現在時刻における前記所定の作業日の前記終了予測時間を可視表示する出力装置を有することを特徴とする情報処理システム。
  18. 　プロセッサとメモリを有する倉庫制御装置と、前記倉庫制御装置からの搬送指示に従って、物品を格納する収納部を搬送可能な搬送装置と、前記倉庫制御装置に接続されて、前記収納部の物品に対する入庫又は出庫に関する少なくとも一種以上の作業が実施される作業ステーションにおける作業情報の授受を行う端末と、を有して前記倉庫制御装置が作業に関する時間を予測する倉庫の管理方法であって、
    　前記倉庫制御装置が、前記端末から前記作業ステーションにおける入庫と出庫の少なくとも一方に関する前記作業情報のうち作業実績に関する情報を取得してログ情報として記憶部に記憶する記憶ステップと、
    　前記倉庫制御装置が、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間のそれぞれにおける作業時間に関する情報である複数の実績データを生成する実績データ生成ステップと、
    　前記倉庫制御装置が、当該複数の実績データに基づいて、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定する制御ステップと、
    を含むことを特徴とする倉庫の管理方法。
  19. 　プロセッサとメモリを有して作業に関する時間を予測する倉庫制御装置であって、
    　物品を格納する収納部の物品に対する入庫又は出庫に関する少なくとも一種以上の作業が実施される作業ステーションにおける作業情報の授受を行う端末から前記作業ステーションにおける入庫と出庫の少なくとも一方に関する前記作業情報のうち作業実績に関する情報を取得してログ情報として記憶する記憶部と、
    　前記ログ情報に基づいて、前記少なくとも一種以上の作業の種類毎に、予め設定された異なる長さの複数の期間のそれぞれにおける作業時間に関する情報である複数の実績データを生成し、現在の当該複数の実績データに基づいて、前記少なくとも一種以上の作業それぞれの予測作業時間を推定する制御部と、を有することを特徴とする倉庫制御装置。
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