WO2025070366A1 - ピッキングシステム（ｐｉｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ） - Google Patents

ピッキングシステム（ｐｉｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ） Download PDF

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picking
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宮本雅哉
石井達久
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Daifuku Co Ltd
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Daifuku Co Ltd
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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

Definitions

  • the present invention relates to a picking system that includes an automated warehouse that stores multiple mounting bodies, each of which has multiple items mounted thereon, multiple work areas in which picking work is performed to remove items of the type and number specified by order information from the mounting bodies released from the automated warehouse based on order information that specifies the type and number of items required for each shipping destination, a transport system that transports the mounting bodies between the automated warehouse and the multiple work areas, and a control system that controls the automated warehouse and the transport system.
  • a carrier carrying items of a type specified in order information is transported from an automated warehouse to a work area. Then, in the work area, picking work is performed to extract the type and number of items specified in the order information. Multiple picking tasks that occur as tasks in the picking system are assigned to multiple work areas, respectively.
  • An example of such a picking system is disclosed in JP 2015-199562 A.
  • the automated warehouse 1 is equipped with a storage shelf that stores the objects 5, and an in-shelf transport device that transports the objects 5 within the automated warehouse 1.
  • the in-shelf transport device include a stacker crane, a lifter, a transport cart arranged on each level of the storage shelf, and a conveyor.
  • the in-shelf transport device constitutes part of the transport system T.
  • the picking system 100 is equipped with multiple such automated warehouses 1. Note that if the automated warehouse 1 is equipped with a conveyor as the in-shelf transport device, the automated warehouse 1 may be configured to store the objects 5 on the conveyor. In this case, the automated warehouse 1 may be configured not to include a stacker crane or a transport cart.
  • the transport system T includes a conveyor Ta.
  • the transport path of the object 5 by the conveyor Ta is formed to connect multiple automated warehouses 1 and multiple work areas 2.
  • the object 5 taken out from one of the multiple automated warehouses 1 is transported to one of the multiple work areas 2 through the transport path of the conveyor Ta.
  • the object 5 from which the required item W has been picked out by picking work in the work area 2 is transported to one of the multiple automated warehouses 1 through the transport path of the conveyor Ta and stored.
  • the transport system T may include other types of transport devices such as an unmanned transport vehicle instead of or in addition to the conveyor Ta.
  • the transport system T includes an intra-shelf transport device that transports the object 5 within the automated warehouse 1.
  • the control system 3 is configured to perform inventory management of the items W in the automated warehouse 1.
  • the control system 3 is configured to manage at least the type and number of items W placed on each of the placement bodies 5 stored in the automated warehouse 1.
  • the control system 3 can be configured using multiple pieces of hardware and multiple pieces of software.
  • the control system 3 includes, for example, a processor such as a microcomputer, and peripheral circuits such as memory. Each function is realized by the cooperation of this hardware with a program executed on a processor such as a computer.
  • the picking work is performed based on the order information In.
  • the picking work multiple or a single item W specified in the order information In is collected.
  • the order information In is generated for each shipping destination. Therefore, the picking work can be said to be the work of collecting the items W requested for each shipping destination.
  • the order information In specifies three items W of type A (hereinafter, sometimes referred to as "item A”), two items W of type B (hereinafter, sometimes referred to as “item B”), and one item W of type C (hereinafter, sometimes referred to as "item C").
  • each mounting body 5 is configured to mount a single type of item W, and a mounting body 5 for mounting three or more items A, a mounting body 5 for mounting two or more items B, and a mounting body 5 for mounting one or more items C are transported to the work area 2. Then, in the picking work in the work area 2, three items A, two items B, and one item C are collected in a shipping container 6.
  • the picking work may be performed by a worker, or may be performed unmanned by a picking robot or the like. Alternatively, it may be performed by both a worker and a picking robot.
  • the batch jobs include a set number of picking jobs related to the order information In. That is, the batch jobs include a set number of picking jobs.
  • the "set number" is not determined uniformly. As shown in FIG. 4, one batch job may include two picking jobs, three picking jobs, or four picking jobs. That is, in the example shown in FIG. 4, the "set number" is 2 to 4.
  • the "set number” may be determined flexibly as appropriate, or may be a constant that does not change.
  • control system 3 is configured to execute an index calculation process to calculate a similarity index Ex that indicates the degree to which each of the multiple order information pieces is similar to one another.
  • the control system 3 assigns a type value Va to the type of the item W to be handled and ranks the types. In the index calculation process, the control system 3 sets the type value Va of each type to be handled so that the type value Va of each type is greater than the sum of the type values Va of all types that are ranked lower than the type in question.
  • the control system 3 sets the type value Va of the type to be handled as the target type (the type being focused on), so that the type value Va of the target type is greater than the sum of the type values Va of all types lower than the target type.
  • the ranking is done in order of shipping frequency, which is the frequency specified by the order information In.
  • the ranking is done in order of the greatest need, so the more frequently needed a type is, the higher it will be, and the less needed a type is, the lower it will be.
  • the control system 3 calculates the sum of the type values Va for all types included in each piece of order information In as the similarity index Ex for each piece of order information In. Because the type values Va are decimal values, the sum of the type values Va is also a decimal value.
  • control system 3 sets the similarity index Ex to a binary value in the exponent calculation process. That is, in this embodiment, the control system 3 executes a process of converting the sum of the type values Va, which are expressed in decimal, into a binary number. This simplifies the calculation process of the similarity index Ex, making it easier to reduce the calculation process load on the control system 3.
  • the order information In specifies four items W of type A, two items W of type C, and one item W of type D.
  • the types of items W included in the order information In are "A", "C", and "D”.
  • the type value Va of type A is "32”
  • the type value Va of type C is "8”
  • the type value Va of type D is "4", so the sum of these type values Va is "44”.
  • the control system 3 converts this sum into a binary number to obtain a six-digit similarity index Ex of "101100". As such, in this example, since N is set to 0 to 5, the value converted into a binary number is a six-digit value.
  • control system 3 performs stable sorting in the batch generation process, arranging the binary similarity indexes Ex for multiple pieces of order information In to be processed within a unit period in ascending order of the number of digits, and then in descending order of value.
  • unit period is arbitrarily determined depending on the operation, and is set to, for example, one hour. Alternatively, this "unit period" may be set to half a day or one day.
  • FIG. 6 an example is shown in which the number of order information In to be processed within a unit period is seven.
  • the control system 3 executes an exponential calculation process to calculate a binary similarity exponent Ex for each of the seven order information In.
  • the similarity exponent Ex for each order information In which in this example is a six-digit binary similarity exponent Ex, is compared in order starting from the first digit, with the larger value being moved to the top, and this is continued up to the final sixth digit.
  • the similarity index Ex for the second order information In (order information In indicated by circle 2 in the figure) has the largest value and is shifted to the top digit.
  • the similarity index Ex associated with the fifth order information In will ultimately be the highest, and the similarity index Ex associated with the third order information In (order information In indicated by a circle 3 in the diagram) will be the lowest.
  • the control system 3 aggregates multiple pieces of order information In (in this example, the first to seventh pieces of order information In) to be processed within a unit period in order of similarity index Ex.
  • the multiple pieces of order information In are aggregated in ascending (or descending) order of similarity index Ex in sets of a set number of aggregations (two pieces in the example shown in FIG. 7).
  • the control system 3 aggregates multiple pieces of order information In that are close in order, obtained by stable sorting.
  • the picking work related to each of the aggregated multiple pieces of order information In is treated as one batch work by the batch generation process.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

ピッキングシステムにおいて、制御システムは、指数演算処理において、取り扱い対象の種類に種類値（Ｖａ）を付して種類を順位付けし、それぞれの種類の種類値（Ｖａ）が当該種類よりも順位付けが下位の全ての種類の種類値（Ｖａ）の合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象のそれぞれの種類の種類値（Ｖａ）を設定し、それぞれのオーダー情報（Ｉｎ）に含まれる全ての種類についての種類値（Ｖａ）の合計の値を、それぞれのオーダー情報（Ｉｎ）の類似指数（Ｅｘ）として演算する。バッチ生成処理では、制御システムは、単位期間内に処理すべき複数のオーダー情報（Ｉｎ）を、類似指数（Ｅｘ）が近い順に集約する。

Description

ピッキングシステム（ＰＩＣＫＩＮＧ　ＳＹＳＴＥＭ）
　本発明は、それぞれに複数の物品が載置された載置体を複数保管する自動倉庫と、前記自動倉庫から出庫された前記載置体から、出荷先毎に必要な前記物品の種類及び数を指定したオーダー情報に基づいて、当該オーダー情報により指定された前記種類及び数の前記物品を取り出すピッキング作業が行われる複数の作業エリアと、前記自動倉庫と複数の前記作業エリアとの間で前記載置体を搬送する搬送システムと、前記自動倉庫と前記搬送システムとを制御する制御システムと、を備えたピッキングシステムに関する。
　物流センター等に用いられるピッキングシステムでは、オーダー情報で指定された種類の物品を載置する載置体が、自動倉庫から作業エリアへ搬送される。そして、作業エリアでは、オーダー情報により指定された種類及び数の物品を取り出すピッキング作業が行われる。ピッキングシステムにおいてタスクとして発生する複数のピッキング作業は、複数の作業エリアのそれぞれに割り当てられる。このようなピッキングシステムの一例が、特開２０１５－１９９５６２号公報に開示されている。
特開２０１５－１９９５６２号公報
　ところで、ピッキングシステムの自動倉庫に保管される物品の種類は様々であり、物品の種類に応じて、出荷頻度が異なったりピッキング作業の形態が異なったりする。そのため、物品の種類に応じて、それぞれのオーダー情報に係るピッキング作業をいずれの作業エリアに割り当てるかについて工夫することで、システム全体として、ピッキング作業の効率が改善し得る。
　上記実状に鑑みて、ピッキング作業の効率を高めることができるピッキングシステムの実現が望まれている。
　本開示に係るピッキングシステムは、
　それぞれに複数の物品が載置された載置体を複数保管する自動倉庫と、
　前記自動倉庫から出庫された前記載置体から、出荷先毎に必要な前記物品の種類及び数を指定したオーダー情報に基づいて、当該オーダー情報により指定された前記種類及び数の前記物品を取り出すピッキング作業が行われる複数の作業エリアと、
　前記自動倉庫と複数の前記作業エリアとの間で前記載置体を搬送する搬送システムと、
　前記自動倉庫と前記搬送システムとを制御する制御システムと、を備えたピッキングシステムであって、
　前記制御システムは、
　　設定数の前記オーダー情報を集約し、集約した前記オーダー情報に対応する前記ピッキング作業を１つのバッチ作業とするバッチ生成処理と、
　　前記バッチ生成処理により生成された複数の前記バッチ作業のそれぞれを、複数の前記作業エリアのいずれかに割り当てる作業割当処理と、
　　複数の前記作業エリアのそれぞれに対して、前記作業割当処理により割り当てられた前記バッチ作業に必要な前記載置体を搬送する搬送処理と、
　　複数の前記オーダー情報のそれぞれが互いに類似している程度を示す類似指数を演算する指数演算処理と、を実行するように構成され、
　前記制御システムは、前記指数演算処理において、
　　取り扱い対象の前記種類に種類値を付して前記種類を順位付けし、
　　それぞれの前記種類の前記種類値が当該種類よりも前記順位付けが下位の全ての前記種類の前記種類値の合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象のそれぞれの前記種類の前記種類値を設定し、
　　それぞれの前記オーダー情報に含まれる全ての前記種類についての前記種類値の合計の値を、それぞれの前記オーダー情報の前記類似指数として演算し、
　前記バッチ生成処理では、前記制御システムは、単位期間内に処理すべき複数の前記オーダー情報を、前記類似指数が近い順に集約する。
　本構成によれば、複数の種類のそれぞれの種類値が当該種類よりも下位の全ての種類の種類値の合計よりも大きい値とされる。そのため、例えば、最上位の種類の物品を含むオーダー情報の類似指数は、最上位の種類の物品を含まない全ての種類の組み合わせのオーダー情報の類似指数よりも大きい値となる。また、例えば、最上位の種類の物品を含まず上位から２番目の種類の物品を含むオーダー情報の類似指数は、最上位及び上位から２番目の種類の物品を含まない全ての種類の組み合わせのオーダー情報の類似指数よりも大きい値となる。従って、類似指数が近い複数のオーダー情報を集約してバッチ作業を生成することにより、同じ種類の物品を含む設定数のオーダー情報に対応するピッキング作業を、同じバッチ作業に集約できる可能性を高めることができる。そして、同じ種類の物品のピッキング作業を同じバッチ作業に集約できれば、１つの作業エリアで当該種類の物品のピッキング作業をまとめて行うことができる。これにより、作業エリアにおけるピッキング作業の効率を高めることができる。また、搬送処理における載置体の搬送の効率についても高めることが可能となる。
　本開示に係る技術のさらなる特徴と利点は、図面を参照して記述する以下の例示的かつ非限定的な実施形態の説明によってより明確になるであろう。
ピッキングシステムの平面図 ピッキングシステムの制御ブロック図 ピッキング作業の説明図 バッチ作業の説明図 類似指数の演算の説明図 類似指数に基づくオーダー情報の並び替えの説明図 バッチ生成処理による複数のオーダー情報の集約の説明図
　以下、図面を参照してピッキングシステムの実施形態について説明する。
　図１～図３に示すように、ピッキングシステム１００は、それぞれに複数の物品Ｗが載置された載置体５を複数保管する自動倉庫１と、自動倉庫１から出庫された載置体５から、出荷先毎に必要な物品Ｗの種類及び数を指定したオーダー情報Ｉｎに基づいて、当該オーダー情報Ｉｎにより指定された種類及び数の物品Ｗを取り出すピッキング作業が行われる複数の作業エリア２と、自動倉庫１と複数の作業エリア２との間で載置体５を搬送する搬送システムＴと、自動倉庫１と搬送システムＴとを制御する制御システム３と、を備えている。
　物品Ｗには、工業製品、生活用品、食料品などが含まれる。また、物品Ｗには、完成品や半製品が含まれていてもよい。物品Ｗは、載置体５に載置された状態で、自動倉庫１に保管され、また搬送システムＴによって各所へ搬送される。
　載置体５には、容器やパレットが含まれる。また、容器には、折り畳みコンテナや段ボール箱が含まれる。本実施形態では、載置体５は、自動倉庫１に保管しておくための保管容器を用いて構成されている（図３参照）。
　詳細な図示は省略するが、自動倉庫１は、載置体５を保管する保管棚と、自動倉庫１内において載置体５を搬送する棚内搬送装置と、を備えている。棚内搬送装置としては、スタッカークレーン、リフタ、保管棚の各段に配置された搬送台車、コンベヤなどを例示することができる。棚内搬送装置は、搬送システムＴの一部を構成している。本実施形態では、ピッキングシステム１００は、このような自動倉庫１を複数備えている。なお、自動倉庫１が、棚内搬送装置としてコンベヤを備える場合、コンベヤ上で載置体５を保管するような構成であってもよい。この場合、自動倉庫１がスタッカークレーンや搬送台車を備えない構成とすることもできる。
　本実施形態では、搬送システムＴは、コンベヤＴａを含む。コンベヤＴａによる載置体５の搬送経路は、複数の自動倉庫１と複数の作業エリア２とを繋ぐように形成されている。複数の自動倉庫１の何れかから出庫された載置体５は、コンベヤＴａの搬送経路を通って複数の作業エリア２の何れかへ搬送される。作業エリア２でのピッキング作業によって必要な物品Ｗを取り出された載置体５は、コンベヤＴａの搬送経路を通って複数の自動倉庫１の何れかへ搬送され、保管される。搬送システムＴは、コンベヤＴａに代えて、あるいはコンベヤＴａに加えて、無人搬送車などの他の種類の搬送装置を備えていてもよい。なお、上述のように、搬送システムＴには、自動倉庫１内において載置体５を搬送する棚内搬送装置が含まれる。
　図２に示すように、制御システム３は、オーダー情報Ｉｎに基づいて、自動倉庫１と作業エリア２と搬送システムＴとを制御するように構成されている。また、制御システム３は、作業エリア２に配置された作業指示出力装置（モニタ等）やピッキングロボット等も制御する。
　オーダー情報Ｉｎは、出荷先毎に必要な物品Ｗの種類及び数が指定された情報である。オーダー情報Ｉｎは、顧客のニーズに基づいて生成される情報であり、サーバ４に蓄積される。制御システム３は、サーバ４からオーダー情報Ｉｎを取得する。
　制御システム３は、自動倉庫１における物品Ｗの在庫管理を行うように構成されている。制御システム３は、少なくとも、自動倉庫１に保管された各載置体５に載置されている物品Ｗの種類及び数を管理するように構成されている。
　制御システム３は、オーダー情報Ｉｎに基づいて、各作業エリア２でのピッキング作業に必要な複数又は単一の載置体５を選定し、選定した載置体５を、搬送システムＴを用いて各作業エリア２へ搬送する。
　制御システム３は、複数のハードウェアや複数のソフトウェアを用いて構成することができる。制御システム３は、例えば、マイクロコンピュータ等のプロセッサ、メモリ等の周辺回路等を備えている。そして、これらのハードウェアとコンピュータ等のプロセッサ上で実行されるプログラムとの協働により、各機能が実現される。
　次に、作業エリア２で行われるピッキング作業について説明する。
　図３に示すように、ピッキング作業は、オーダー情報Ｉｎに基づいて行われる。ピッキング作業では、オーダー情報Ｉｎで指定された複数又は単一の物品Ｗが集約される。例えば、オーダー情報Ｉｎは、出荷先ごとに生成される。よって、ピッキング作業は、出荷先ごとに要求された物品Ｗを集約する作業といえる。
　オーダー情報Ｉｎで指定された種類及び数の物品Ｗが載置された複数又は単一の載置体５が特定の作業エリア２に搬送され、ピッキング作業では、オーダー情報Ｉｎに係るこれらの物品Ｗが取り出され、出荷容器６に集約される。
　図３に示す例では、オーダー情報Ｉｎによって、種類Ａの物品Ｗ（以下、「物品Ａ」と称することがある。）が３個指定され、種類Ｂの物品Ｗ（以下、「物品Ｂ」と称することがある。）が２個指定され、種類Ｃの物品Ｗ（以下、「物品Ｃ」と称することがある。）が１個指定されている。本例では、各載置体５は、単一種類の物品Ｗを載置するように構成されており、３個以上の物品Ａを載置する載置体５と、２個以上の物品Ｂを載置する載置体５と、１個以上の物品Ｃを載置する載置体５とが、作業エリア２に搬送される。そして、作業エリア２におけるピッキング作業では、３個の物品Ａと２個の物品Ｂと１個の物品Ｃとが、出荷容器６に集約される。なお、ピッキング作業は、作業者によって行われてもよいし、ピッキングロボット等によって無人で行われてもよい。あるいは、作業者とピッキングロボットとの双方によって行われてもよい。
　図４に示すように、制御システム３（図２参照）は、設定数のオーダー情報Ｉｎを集約し、集約したオーダー情報Ｉｎに対応するピッキング作業を１つのバッチ作業とするバッチ生成処理と、バッチ生成処理により生成された複数のバッチ作業のそれぞれを、複数の作業エリア２のいずれかに割り当てる作業割当処理と、複数の作業エリア２のそれぞれに対して、作業割当処理により割り当てられたバッチ作業に必要な載置体５を搬送する搬送処理と、を実行するように構成されている。
　図４には、４つのバッチ作業が例示されている。４つのバッチ作業のそれぞれが、作業割当処理によって４つの作業エリア２のいずれかに割り当てられている。バッチ作業は、設定数のオーダー情報Ｉｎに係るピッキング作業を含む。すなわち、バッチ作業は、設定数のピッキング作業を含む。「設定数」は、一様に定められるものではない。図４に示すように、１つのバッチ作業は、２つのピッキング作業を含んでいてもよいし、３つのピッキング作業を含んでいてもよいし、４つのピッキング作業を含んでいてもよい。すなわち図４に示す例では、「設定数」が２～４となっている。なお、「設定数」は、適宜柔軟に定められるものであってもよいし、変更されない定数であってもよい。
　図５に示すように、制御システム３は、複数のオーダー情報のそれぞれが互いに類似している程度を示す類似指数Ｅｘを演算する指数演算処理を実行するように構成されている。
　制御システム３は、指数演算処理において、取り扱い対象の物品Ｗの種類に種類値Ｖａを付して種類を順位付けする。そして、制御システム３は、指数演算処理において、それぞれの種類の種類値Ｖａが当該種類よりも順位付けが下位の全ての種類の種類値Ｖａの合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象のそれぞれの種類の種類値Ｖａを設定する。
　例えば図５に示すように、物品Ｗの種類がＡ～Ｆまであり、それぞれの順位が１～６である場合を想定する。種類Ａに着目した場合、種類Ａの種類値Ｖａは「３２」であり、それよりも下位の種類Ｂ～Ｆの種類値Ｖａの合計が、「３２」よりも小さい「３１（＝１６＋８＋４＋２＋１）」となる。また、例えば、種類Ｄに着目した場合、種類Ｄの種類値Ｖａは「４」であり、それよりも下位の種類Ｅ，Ｆの種類値Ｖａの合計が、「４」よりも小さい「３（＝２＋１）」となる。すなわち、制御システム３は、それぞれの種類を対象種類（着目された種類）として、対象種類の種類値Ｖａが当該対象種類よりも下位の全ての種類の種類値Ｖａの合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象の種類の種類値Ｖａを設定する。
　本実施形態では、種類値Ｖａは、Ｍ（Ｍは２以上の整数）のＮ乗（Ｎは０以上の整数）の値とされ、Ｎは、順位付けの順位に応じた値とされる。これにより、複数種類それぞれの種類値Ｖａが当該種類よりも下位の全ての種類の種類値Ｖａの合計よりも大きい値となるような種類値Ｖａを、容易に設定することができる。本例では、Ｍは「２」とされている。Ｎは、種類の順位が高くなるに応じて大きな値となるようにされ、本例では「０～５」とされている。具体的には、Ｎを、取り扱い対象の物品Ｗの種類数（本例では「６」）から、各種類の物品Ｗの順位を表す数（例えば、最上位の場合は「１」）を減算した値としている。よって、各種類の種類値Ｖａは、２の０乗～２の５乗で表される。
　本実施形態では、順位付けは、オーダー情報Ｉｎにより指定される頻度である出荷頻度の順に行われる。出荷頻度が高い種類であるほど上位となり、出荷頻度が低い種類ほど下位となる。言い換えれば、ニーズの高い順に順位付けが行われ、ニーズが高い種類であるほど上位となり、ニーズが低い種類ほど下位となる。
　制御システム３は、指数演算処理において、それぞれのオーダー情報Ｉｎに含まれる全ての種類についての種類値Ｖａの合計の値を、それぞれのオーダー情報Ｉｎの類似指数Ｅｘとして演算する。種類値Ｖａが１０進数の値であるため、種類値Ｖａの合計は１０進数の値となる。
　本実施形態では、制御システム３は、指数演算処理において、類似指数Ｅｘを２進数の値とする。すなわち本実施形態では、制御システム３は、１０進数で表される種類値Ｖａの合計の値を、２進数に変換する処理を実行する。これにより、類似指数Ｅｘを演算処理上簡素化することができ、制御システム３の演算処理負荷を軽減し易い。
　図５に示す例では、オーダー情報Ｉｎによって、種類Ａの物品Ｗが４個、種類Ｃの物品Ｗが２個、種類Ｄの物品Ｗが１個、それぞれ指定されている。この場合、オーダー情報Ｉｎに含まれる物品Ｗの種類は、「Ａ」「Ｃ」「Ｄ」となる。図５の上の表に基づくと、種類Ａの種類値Ｖａは「３２」であり、種類Ｃの種類値Ｖａは「８」であり、種類Ｄの種類値Ｖａは「４」であるため、これらの種類値Ｖａの合計は「４４」となる。制御システム３は、この合計値を２進数に変換することで、「１０１１００」となる６桁の類似指数Ｅｘを得る。このように本例では、Ｎが０～５とされているため、２進数に変換した値が６桁の値となる。
　図６に示すように、本実施形態では、制御システム３は、バッチ生成処理において、単位期間内に処理すべき複数のオーダー情報Ｉｎについての２進数の類似指数Ｅｘを、桁数の小さい方から順に、値の大きい順番に並べる安定ソートを行う。
　上述の「単位期間」は、運用に応じて任意に定められ、例えば、１時間とされる。あるいは、この「単位期間」は、半日や１日とされてもよい。
　図６では、単位期間内に処理すべきオーダー情報Ｉｎの数が７つである例を示している。制御システム３は、指数演算処理の実行により、７つのオーダー情報Ｉｎのそれぞれについて２進数の類似指数Ｅｘを演算する。そして、各オーダー情報Ｉｎの類似指数Ｅｘ、本例では６桁となる２進数の類似指数Ｅｘを、１桁目から順番に比較して値の大きいものを上位に移していき、これを最終の６桁目まで行う。
　図６に示す例では、７つのオーダー情報Ｉｎに係るそれぞれの類似指数Ｅｘについて１桁目を比較した場合に、第２のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸２で示されるオーダー情報Ｉｎ）に係る類似指数Ｅｘが最も大きな値となり、最上位へシフトされる。
　次に、２桁目を比較した場合には、第４のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸４で示されるオーダー情報Ｉｎ）に係る類似指数Ｅｘと第５のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸５で示されるオーダー情報Ｉｎ）に係る類似指数Ｅｘとが、最も大きな値となり、これらの類似指数Ｅｘ同士の順番はそのままで、これらの類似指数Ｅｘが最上位へシフトされる。
　図示の例では、このような処理を６桁目まで行うと、最終的に、第５のオーダー情報Ｉｎに係る類似指数Ｅｘが最上位となり、第３のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸３で示されるオーダー情報Ｉｎ）に係る類似指数Ｅｘが最下位となる。
　図７に示すように、バッチ生成処理では、制御システム３は、単位期間内に処理すべき複数のオーダー情報Ｉｎ（本例では第１～第７のオーダー情報Ｉｎ）を、類似指数Ｅｘが近い順に集約する。例えば、複数のオーダー情報Ｉｎを、類似指数Ｅｘが大きい順に（又は小さい順に）、設定した集約数ずつ（図７に示す例では、２つずつ）集約する。本実施形態では、制御システム３は、安定ソートにより得られた順番が近い複数のオーダー情報Ｉｎを集約する。集約された複数のオーダー情報Ｉｎのそれぞれに係るピッキング作業が、バッチ生成処理によって１つのバッチ作業とされる。
　本実施形態では、制御システム３は、バッチ生成処理において、類似指数Ｅｘの順位が互いに隣接するオーダー情報Ｉｎ同士を集約し、各オーダー情報Ｉｎに係るピッキング作業を１つのバッチ作業とする。そして、制御システム３は、作業割当処理を実行することで、バッチ作業を複数の作業エリア２のいずれかに割り当てる。
　図７に示す例では、複数のオーダー情報Ｉｎを、類似指数Ｅｘが大きい順に２つずつ集約して１つのバッチ作業としている。具体的には、第５のオーダー情報Ｉｎと第６のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸６で示されるオーダー情報Ｉｎ）とが、類似指数Ｅｘの順位において互いに隣接しており、これらのオーダー情報Ｉｎのそれぞれに係るピッキング作業が１つのバッチ作業とされ、第１作業エリア２に割り当てられている。
　また、第７のオーダー情報Ｉｎ（図中、丸７で示されるオーダー情報Ｉｎ）と第２のオーダー情報Ｉｎとが、類似指数Ｅｘの順位において互いに隣接しており、これらのオーダー情報Ｉｎのそれぞれに係るピッキング作業が１つのバッチ作業とされ、第２作業エリア２に割り当てられている。
　このようにして、バッチ生成処理によって生成された複数のバッチ作業が、作業割当処理によって複数の作業エリア２のいずれかに割り当てられる。
　以上説明したピッキングシステム１００によれば、類似指数Ｅｘが近い複数のオーダー情報Ｉｎを集約してバッチ作業を生成することにより、同じ種類の物品Ｗを含む設定数のオーダー情報Ｉｎに対応するピッキング作業を、同じバッチ作業に集約できる可能性を高めることができる。そして、同じ種類の物品Ｗのピッキング作業を同じバッチ作業に集約できれば、１つの作業エリア２で当該種類の物品Ｗのピッキング作業をまとめて行うことができる。これにより、作業エリア２におけるピッキング作業の効率を高めることができる。また、搬送処理における載置体５の搬送の効率についても高めることが可能となる。
〔その他の実施形態〕
　次に、その他の実施形態について説明する。
（１）上記の実施形態では、各載置体５が、単一種類の物品Ｗを載置するように構成されている例について説明した。しかし、本開示はこのような例に限定されず、複数の載置体５のうち一部または全部の載置体５は、複数種類の物品Ｗを載置するように構成されていてもよい。
（２）上記の実施形態では、物品Ｗの種類の順位付けが、オーダー情報Ｉｎにより指定される頻度である出荷頻度の順に行われる例について説明した。しかし、本開示はこのような例に限定されず、順位付けは、物品Ｗの特殊性（形状や包装態様）を基準として行われてもよい。
（３）上記の実施形態では、順位付けでは、出荷頻度が高い種類であるほど上位となり、出荷頻度が低い種類ほど下位となる例について説明した。しかし、本開示はこのような例に限定されず、順位付けでは、上記とは反対に、出荷頻度が高い種類であるほど下位となり、出荷頻度が低い種類ほど上位となるようにしてもよい。
（４）上記の実施形態では、種類値Ｖａを構成するＭが、「２」とされている例について説明した。しかし、本開示はこのような例に限定されず、Ｍは任意に定めることができ、例えば、「３」、「４」、「５」などであってよい。
（５）上記の実施形態では、Ｎは、種類の順位が高くなるに応じて大きな値となるようにされている例について説明した。しかし、本開示はこのような例に限定されず、Ｎは、上記とは反対に、種類の順位が高くなるに応じて小さな値となるようにされていてもよい。また、Ｎは、順位の高低に応じて、２ずつ増減、あるいは３ずつ増減するようになっていてもよい。
（６）なお、上述した実施形態で開示された構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示された構成と組み合わせて適用することも可能である。その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で単なる例示に過ぎない。従って、本開示の趣旨を逸脱しない範囲内で、適宜、種々の改変を行うことが可能である。
〔本実施形態のまとめ〕
　以下、本実施形態のまとめについて説明する。
　それぞれに複数の物品が載置された載置体を複数保管する自動倉庫と、
　前記自動倉庫から出庫された前記載置体から、出荷先毎に必要な前記物品の種類及び数を指定したオーダー情報に基づいて、当該オーダー情報により指定された前記種類及び数の前記物品を取り出すピッキング作業が行われる複数の作業エリアと、
　前記自動倉庫と複数の前記作業エリアとの間で前記載置体を搬送する搬送システムと、
　前記自動倉庫と前記搬送システムとを制御する制御システムと、を備えたピッキングシステムであって、
　前記制御システムは、
　　設定数の前記オーダー情報を集約し、集約した前記オーダー情報に対応する前記ピッキング作業を１つのバッチ作業とするバッチ生成処理と、
　　前記バッチ生成処理により生成された複数の前記バッチ作業のそれぞれを、複数の前記作業エリアのいずれかに割り当てる作業割当処理と、
　　複数の前記作業エリアのそれぞれに対して、前記作業割当処理により割り当てられた前記バッチ作業に必要な前記載置体を搬送する搬送処理と、
　　複数の前記オーダー情報のそれぞれが互いに類似している程度を示す類似指数を演算する指数演算処理と、を実行するように構成され、
　前記制御システムは、前記指数演算処理において、
　　取り扱い対象の前記種類に種類値を付して前記種類を順位付けし、
　　それぞれの前記種類の前記種類値が当該種類よりも前記順位付けが下位の全ての前記種類の前記種類値の合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象のそれぞれの前記種類の前記種類値を設定し、
　　それぞれの前記オーダー情報に含まれる全ての前記種類についての前記種類値の合計の値を、それぞれの前記オーダー情報の前記類似指数として演算し、
　前記バッチ生成処理では、前記制御システムは、単位期間内に処理すべき複数の前記オーダー情報を、前記類似指数が近い順に集約する。
　本構成によれば、複数の種類のそれぞれの種類値が当該種類よりも下位の全ての種類の種類値の合計よりも大きい値とされる。そのため、例えば、最上位の種類の物品を含むオーダー情報の類似指数は、最上位の種類の物品を含まない全ての種類の組み合わせのオーダー情報の類似指数よりも大きい値となる。また、例えば、最上位の種類の物品を含まず上位から２番目の種類の物品を含むオーダー情報の類似指数は、最上位及び上位から２番目の種類の物品を含まない全ての種類の組み合わせのオーダー情報の類似指数よりも大きい値となる。従って、類似指数が近い複数のオーダー情報を集約してバッチ作業を生成することにより、同じ種類の物品を含む設定数のオーダー情報に対応するピッキング作業を、同じバッチ作業に集約できる可能性を高めることができる。そして、同じ種類の物品のピッキング作業を同じバッチ作業に集約できれば、１つの作業エリアで当該種類の物品のピッキング作業をまとめて行うことができる。これにより、作業エリアにおけるピッキング作業の効率を高めることができる。また、搬送処理における載置体の搬送の効率についても高めることが可能となる。
　前記順位付けは、前記オーダー情報により指定される頻度である出荷頻度の順に行われる、と好適である。
　本構成によれば、出荷頻度が近い種類の物品を含む設定数のオーダー情報に対応するピッキング作業を、同じバッチ作業に集約できる可能性を高めることができる。従って、例えば、出荷頻度が高い種類の物品のピッキング作業を同じ作業エリアで行うようにして、載置体の搬送の効率及び作業エリアにおける作業の効率を高めることができる。また、例えば、出荷頻度が低い種類の物品のピッキング作業を同じ作業エリアで行うようにして、出荷頻度が低いために当該種類の物品を載置した載置体の数が少ない場合であっても、当該載置体の不足により他の作業エリアにおいて作業待ちが発生する可能性を低減することができる。
　前記種類値は、Ｍ（Ｍは２以上の整数）のＮ乗（Ｎは０以上の整数）の値とされ、
　前記Ｎは、前記順位付けの順位に応じた値とされる、と好適である。
　本構成によれば、複数の種類のそれぞれの種類値が当該種類よりも下位の全ての種類の種類値の合計よりも大きい値となるような種類値を、容易に設定することができる。
　前記類似指数は２進数の値であり、
　前記制御システムは、前記バッチ生成処理において、
　　前記単位期間内に処理すべき複数の前記オーダー情報についての前記類似指数を、桁数の小さい方から順に、値の大きい順番に並べる安定ソートを行い、
　　前記安定ソートにより得られた順番が近い複数の前記オーダー情報を集約する、と好適である。
　本構成によれば、バッチ生成処理において、類似指数が近い複数のオーダー情報同士を集約する演算処理を簡素化することができる。従って、制御システムの演算処理負荷を軽減し易い。
　本開示に係る技術は、ピッキングシステムに利用することができる。
１００　：ピッキングシステム
１　　　：自動倉庫
２　　　：作業エリア
３　　　：制御システム
５　　　：載置体
Ｔ　　　：搬送システム
Ｗ　　　：物品
Ｉｎ　　：オーダー情報
Ｖａ　　：種類値
Ｅｘ　　：類似指数

Claims (4)

  1. 　それぞれに複数の物品が載置された載置体を複数保管する自動倉庫と、
    　前記自動倉庫から出庫された前記載置体から、出荷先毎に必要な前記物品の種類及び数を指定したオーダー情報に基づいて、当該オーダー情報により指定された前記種類及び数の前記物品を取り出すピッキング作業が行われる複数の作業エリアと、
    　前記自動倉庫と複数の前記作業エリアとの間で前記載置体を搬送する搬送システムと、
    　前記自動倉庫と前記搬送システムとを制御する制御システムと、を備えたピッキングシステムであって、
    　前記制御システムは、
    　　設定数の前記オーダー情報を集約し、集約した前記オーダー情報に対応する前記ピッキング作業を１つのバッチ作業とするバッチ生成処理と、
    　　前記バッチ生成処理により生成された複数の前記バッチ作業のそれぞれを、複数の前記作業エリアのいずれかに割り当てる作業割当処理と、
    　　複数の前記作業エリアのそれぞれに対して、前記作業割当処理により割り当てられた前記バッチ作業に必要な前記載置体を搬送する搬送処理と、
    　　複数の前記オーダー情報のそれぞれが互いに類似している程度を示す類似指数を演算する指数演算処理と、を実行するように構成され、
    　前記制御システムは、前記指数演算処理において、
    　　取り扱い対象の前記種類に種類値を付して前記種類を順位付けし、
    　　それぞれの前記種類の前記種類値が当該種類よりも前記順位付けが下位の全ての前記種類の前記種類値の合計よりも大きい値となるように、取り扱い対象のそれぞれの前記種類の前記種類値を設定し、
    　　それぞれの前記オーダー情報に含まれる全ての前記種類についての前記種類値の合計の値を、それぞれの前記オーダー情報の前記類似指数として演算し、
    　前記バッチ生成処理では、前記制御システムは、単位期間内に処理すべき複数の前記オーダー情報を、前記類似指数が近い順に集約する、ピッキングシステム。
  2. 　前記順位付けは、前記オーダー情報により指定される頻度である出荷頻度の順に行われる、請求項１に記載のピッキングシステム。
  3. 　前記種類値は、Ｍ（Ｍは２以上の整数）のＮ乗（Ｎは０以上の整数）の値とされ、
    　前記Ｎは、前記順位付けの順位に応じた値とされる、請求項１に記載のピッキングシステム。
  4. 　前記類似指数は２進数の値であり、
    　前記制御システムは、前記バッチ生成処理において、
    　　前記単位期間内に処理すべき複数の前記オーダー情報についての前記類似指数を、桁数の小さい方から順に、値の大きい順番に並べる安定ソートを行い、
    　　前記安定ソートにより得られた順番が近い複数の前記オーダー情報を集約する、請求項１から３のいずれか一項に記載のピッキングシステム。
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