JP7482095B2 - 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムに関する。

複数の移動可能な棚が配置された棚移動型の倉庫では、棚を車両によりピッキングステーションに移動させて、ピッキングステーションで作業員が棚から商品をピッキングする。ピッキングの作業時間又は作業員の負荷の面で、効率的なピッキングが可能となるように棚に商品を配置しておくことが望まれる。

特許第5915400号公報

本発明の実施形態は、商品の効率的なピッキングを可能とする情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理システムを提供する。

本実施形態の情報処理装置は、ピッキングステーションへ移動可能な複数の第１棚に配置する商品を、前記複数の第１棚と前記ピッキングステーションとの間の距離と、前記商品のオーダー情報とに基づき決定する処理部を備える。

第１の実施形態に係る情報処理装置としての商品配分装置の概略ブロック図。 棚移動型の倉庫を模式的に示した平面図。 各棚が待機場所の順に移動させられることを説明するための図。 棚と移動装置の例を模式的に示す斜視図。 ピッキングステーションで作業員が商品のピッキング作業を行う様子を示す図。 オーダー情報記憶部におけるオーダー情報の例を示す図。 商品配分情報の例を示す図。 第１の実施形態に係る商品配分装置の動作の一例を示すフローチャート。 第３の実施形態における棚移動型の倉庫を模式的に示した平面図。 本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
(第１の実施形態)
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置としての商品配分装置１０の概略ブロック図である。本装置１０は、棚移動型の倉庫に対して用いられる。棚移動型の倉庫では、複数の移動可能な棚（第１棚）が配置され、棚を移動装置（例えばＡＧＶ）によりピッキングステーションに移動させる。ピッキングステーションにいる作業員は、棚から商品をピッキングし、配送用の箱に詰める。本装置１０は、棚移動型の倉庫において、商品を効率的にピッキングできるように各棚に配置する商品を決定する。出庫頻度が高い商品はできるだけピッキングステーションに近い棚に配分したいという要求がある。また商品のオーダー（注文）の集合に対して、ピッキングステーションで同時に（ピッキングステーションでの棚の入れ替えを追加で行うこと無く）、ピッキングをできるようにしたいという要求がある。本実施形態は、これらの要求の少なくとも一方を実現、又は両方を同時に実現することを可能とする。

図２は、棚移動型の倉庫を模式的に示した平面図である。倉庫には複数の棚ｊ１～ｊ６が配置されている。任意の棚を棚ｊと表す。倉庫には、作業員が棚から商品をピッキングする場所であるピッキングステーション２０１が設けられている。棚ｊ１～ｊ６は倉庫内の移動路を移動可能な各移動装置１０１により移動（搬送）可能である。移動装置１０１は、例えばＡＧＶ（Automatic Guided Vehicle）などの車両である。移動装置１０１は、自律移動型の車両でも、外部から指示された経路に従って移動する車両でもよい。移動装置１０１は外部の制御装置（図示せず）からの指示信号を受けて、指定された棚を、指定された場所（例えばピッキングステーション２０１）に搬送する。ピッキングステーション２０１に隣接して、待機場所１，２、３，４が設けられている。待機場所１～４には、それぞれ１つの棚を配置できる。作業員は、待機場所１、２に配置された棚の両方から商品をピッキングできる。すなわち、作業員は、複数の棚から商品を同時にピッキング可能である。

待機場所３、４は、待機場所１、２に移動させる前に棚が待機する場所である。作業員は、待機場所３、４に配置された棚からは商品をピッキングしない。待機場所３、４を設けることで、次に商品をピッキングする棚を高速に待機場所１又は２に移動させることができる。ただし、待機場所３、４を設けない構成も可能である。

各棚は待機場所４，３，２，１の順に移動させられる。

図３は、各棚が場所４，３，２，１の順に移動させられることを説明するための図である。待機場所１で棚からのピッキングが終了した場合、棚は移動装置１０１によって待機場所１から搬出される。この後、待機場所２，３，４の棚がそれぞれ待機場所１，２，３に移動装置１０１によって移動させられ、待機場所４には新たな棚が移動装置１０１によって搬入される。待機場所１、２で棚からのピッキングが終了した場合、棚が待機場所１から搬出されるとともに、棚が待機場所２から待機場所１を通って、搬出される。待機場所３，４の棚がそれぞれ待機場所１，２に移動させられ、待機場所３，４には新たな棚がそれぞれ搬入される。

図４は、棚と移動装置の例を模式的に示す斜視図である。棚ｊを正面から見た図が示される。棚ｊには、複数の区画３０１が設けられている。各区画３０１には商品を１つ又は複数入れることができる。移動装置１０１は棚ｊの脚の間に入ることが可能であり、脚の間で棚を持ち上げる機構を有する。移動装置１０１は棚を持ち上げた状態で、倉庫内を移動できる。ただし、移動装置１０１により棚を搬送する方法は他の方法でもよい。例えば、移動装置１０１が棚に側面からドッキングして、牽引する方法であってもよい。本実施形態では移動装置が棚とは独立して存在するが、棚自体に移動装置を一体的に組み込んでもよい。

図５は、ピッキングステーションで作業員が商品のピッキング作業を行う様子を模式的に示す。ピッキングステーションには商品を詰める複数の箱４１０がラック４２０に配置されている。作業員４４０が作業モニタ４３０に表示された複数のオーダーデータに基づき、待機場所１，２に置かれた２つの棚ｊ１、ｊ２から商品を取り出して、オーダーデータに対応する箱４１０に詰めている様子を示している。作業員４４０は人間の作業員でもロボットの作業員でもよい。本例では人間の作業員を想定する。１つのオーダーデータには１種類の商品に関する１つ以上の商品の注文が記載されている。また、１つの箱（届け先）には１つ又は複数のオーダーデータが対応している。本実施形態では１つのオーダーデータには１種類の商品のみ含まれ、ある顧客（同じ届け先）から複数種類の商品の注文がある場合には、商品の種類ごとにオーダーデータが存在する。ただし、１つのオーダーデータに複数種類の商品が含まれる場合も可能である。

オーダーデータには、商品をとるべき棚・区画・個数と、詰めるべき箱の情報が含まれている。作業員は作業モニタ４３０に表示されたオーダーデータの指示に従って、どの棚のどの区画からいくつ商品をとってどの箱に詰めるのかを認識できる。

１つのオーダーデータに記載された商品がピッキングステーションにある２つの棚のいずれにも存在しない場合は、オーダーデータの処理を完了させるために、当該棚を搬出して、別の棚をピッキングステーション（待機場所１又は２）まで移動させる必要がある。なお、本実施形態において、実際のピッキング時において棚をどのような順序で移動させるかの移動計画は、実際に発生したオーダーデータに基づき作成されているものとする。ただし、移動計画に基づかず、作業員又は管理者が、どの棚にどの種類の商品がどれだけ入っているかの情報を参照するなどして、マニュアル操作で移動すべき棚を、移動装置を制御する制御装置（図示せず）に指示してもよい。本実施形態では、各棚にどの商品を配置するかを決定することを主眼としており、実際のオーダーデータが発生した場合に、棚をどのように移動させるかの移動計画は本実施形態では詳細に説明しない。

図５の例ではピッキングステーションで作業員（人間）がピッキング作業を行っていたが、ピッキングロボットがピッキング作業及び箱詰めを行ってもよい。この場合、ピッキングロボットが図示しないロボット制御装置により商品をとるべき棚・区画・個数と、詰めるべき箱を指示する指示データを受信し、指示データに基づきピッキング作業及び箱詰めを行う。

棚を頻繁に移動させることは時間的または作業的または棚の消費電力的に、効率性を低下させる要因となる。できるだけ待機場所１、２にある棚から一度に多くのオーダーデータの商品を同時にピッキングできれば効率的である。また棚の移動が発生する場合も、ピッキングステーションまでの距離が近い棚を移動させた方が効率的である。本実施形態では、同時ピッキングの可能性及び搬送距離を考慮して各棚へ配置する商品を決定することで、これらの要求を同時に満たすことを可能にする。

図１の商品配分装置１０は、商品情報記憶部１１、オーダー情報記憶部１２、棚情報記憶部１３、倉庫レイアウト情報記憶部１４、商品数・オーダー数計算部１５、コスト計算部１６、処理部２１（モデル生成部１７、最適化計算部１８）、カバー率計算部１９、及び、商品配分情報記憶部２０を備えている。

商品情報記憶部１１は、少なくとも、商品ＩＤ、各棚ｊの各区画に入れることができる商品の個数、棚ｊに入れることが可能な商品の総量又は最大値の情報を格納している。区画に入れることが可能な商品数に制約がない場合は、総量は無限大でよい。区画に入れることができる商品の個数は、商品の縦横高さのサイズと、区画の縦横高さのサイズとから算出してもよい。本実施形態では当初、各棚の各区間に商品が何も入っていない状況を想定する。

オーダー情報記憶部１２は、少なくとも、オーダーＩＤ（オーダー番号）、商品ＩＤ（品種）、商品数、届け先ＩＤ、箱ＩＤ、バッチＩＤを含む情報（オーダー情報）を格納している。

図６は、オーダー情報記憶部１２におけるオーダー情報の例を示す。届け先が一緒でも商品を別の箱に梱包する場合があるため、箱ＩＤを届け先ＩＤと区別している。バッチＩＤについては後述する。

オーダー情報記憶部１２におけるオーダー情報は、各棚の商品配分を決定するために仮想的に作成したオーダー情報である。オーダー情報は、過去に実際に発生したオーダー情報の履歴であってもよい。また将来、顧客または消費者等から発生するオーダーを予測し、予測したオーダーの情報を用いてもよい。顧客からオーダーを受けてから出荷までに時間的な余裕がある場合は、オーダー情報は、実際に顧客又は消費者等から受けた注文であってもよい。オーダー情報の作成方法は、その他の方法でもよい。

ピッキングステーションにおいて同時にピッキング可能なオーダー数の単位で、オーダー情報記憶部１２における複数のオーダー情報は複数に分割（バッチ化）されている。バッチ化により、同時にピッキングされ得る対象となるオーダー集合（バッチ）が１つ以上生成される。個々のオーダー集合を、バッチと呼ぶ。バッチにはバッチID（図６参照）が割り当てられている。

１つのバッチ（オーダー集合）に含まれるオーダー情報の個数は、一例として、ピッキングステーションのラック４２０に置ける箱４１０の数と同じ、又は当該箱の数４１０より小さくてもよい。複数のオーダー情報が同じ箱IDに対応づいている場合は、ピッキングステーションのラック４２０に置ける箱４１０の数以上のオーダー情報を同時ピッキングの対象とすることも可能である。ただし、バッチ内のオーダー情報のすべての届け先が異なる場合も考慮して、１つのバッチに含めるオーダー情報の個数を定めている。なお、バッチ化の手法は特定の方法に限定されない。例えば、オーダー番号順に一定数でオーダー情報を区切ってもよいし、同時に処理する可能性が高いもの（例えば箱ＩＤが同じ又は届け先ＩＤが同じなど）を１つのバッチに含めてもよい。他の方法を用いてもよい。本実施形態では、各バッチの要素数（オーダー情報の個数）は同じであるとするが、これに限定されない。

棚情報記憶部１３は、少なくとも、棚ID、棚に含まれる区画（間口）IDの集合と、を含む。なお、商品情報記憶部１１に記憶されている情報の一部が、棚情報記憶部１３に記憶されていてもよい。例えば、区画ＩＤの区画に入れることが可能な商品数の総量又は最大値の情報が、商品ＩＤごとに棚情報記憶部１３に記憶されていてもよい。

倉庫レイアウト情報記憶部１４は、倉庫内におけるピッキングステーションの位置の情報、各棚ｊの位置の情報を含む。各棚ｊの位置とは、各棚ｊが現在置かれている場所である。棚ｊが移動装置により移動させられた後、棚の位置の情報が更新されてよい。

倉庫レイアウト情報記憶部１４は、各棚ｊを棚ｊの位置からピッキングステーションまで移動させるのに必要な時間または距離（搬送距離）の情報を記憶していてもよい。本実施形態では、当初、図２の位置に、棚ｊ１～ｊ６が配置されている場合を想定する。なおピッキングステーションでピッキングが完了した棚は元の位置に戻されてもよいし、別の位置に戻されてもよい。棚を戻す位置を決定する方法について、本実施形態では詳細に記載しない。

棚の位置を把握する方法は任意の方法でよい。例えば、移動装置１０１に棚の搬送を指示する制御装置が移動装置１０１に指示した履歴を、本装置１０又は当該制御装置がたどることで、棚の位置を特定してもよい。あるいは棚が自律移動可能な場合に、棚に設けた移動装置が自装置の位置をＳＬＡＭ等により算出し、算出した位置の情報を本装置１０に送信してもよい。あるいは棚と本装置１０にそれぞれ通信装置を設け、棚と本装置１０が通信して棚のIDを受信するとともに、倉庫内のカメラで撮像した画像（棚には棚IDがシールまたは印字等で付与されている）を解析することで、棚の位置を把握してもよい。その他の方法を用いてもよい。

商品数・オーダー数計算部１５は、商品情報記憶部１１と、オーダー情報記憶部１２と、棚情報記憶部１３から情報を得て、（ａ）オーダー集合に含まれる各商品の数、（ｂ）オーダー集合中に各商品が含まれるオーダー情報の個数（以下オーダー数とも呼ぶ）、（ｃ）オーダー集合において、各棚に入れることが可能な各商品の数（間口毎の数でもよい）とを算出する。各オーダー集合について、（ａ）～（ｃ）の情報を算出する。

コスト計算部１６は、棚情報記憶部１３と倉庫レイアウト情報記憶部１４から情報を得て、各棚ｊがピッキングステーションまで移動するのに要するコスト（棚コスト又は移動コスト）を計算する。

コストは、棚とピッキングステーション間の距離（搬送距離）に対して、距離が大きいほど小さい値を持つ。例えば、距離の逆数を定数倍した値をコストとする。距離の逆数を離散化した値をコストとしてもよい。棚とピッキングステーション間の距離は、例えば、直線距離、最短経路距離、又は過去データの移動時間の平均値などである。棚とピッキングステーション間の距離に関して、前述のように棚が最初に待機場所４に到着する必要がある場合は、棚と待機場所４との距離を、棚とピッキングステーション間の距離としてもよい。上述した図２には、棚ｊ１～ｊ６のコストの例が示されている。ピッキングステーションから近いほど、コストが大きい。

カバー率計算部１９は、複数のバッチ（オーダー集合）に対して、各棚ｊに対するカバー率を算出する。カバー率は、バッチ（オーダー集合）に含まれるオーダー情報またはオーダー集合に含まれる商品が、棚に配置される商品によってカバーされる（同時にピッキングできる）比率である。以下、カバー率の計算例を示す。

（カバー率の計算例１）カバー率計算部１９は、バッチにおける商品の総数が、棚に配置される当該商品の総数以上である場合に、当該商品を含むオーダー情報の個数をカウントする（同じ商品のオーダー情報が複数存在してもよい）。カバー率計算部１９は、商品毎のオーダー情報のカウント値の総和と、バッチにおけるオーダー情報の総数との比率を、当該バッチに対する当該棚のカバー率とする。

（カバー率の計算例２）カバー率計算部１９は、バッチにおけるオーダー情報の商品の個数が、棚に配置される当該商品の個数以上であるオーダー情報の個数を算出する。カバー率計算部１９は、算出したオーダー情報の個数と、バッチにおけるオーダー情報の総数との比率を、当該バッチに対する当該棚のカバー率とする。

（カバー率の計算例３）カバー率計算部１９は、バッチにおける商品の個数が、棚に配置される当該商品の個数以上の場合に、当該商品の個数を合計する。カバー率計算部１９は、商品毎の合計値の総和と、当該棚に配置される全商品の個数との比率をカバー率とする。

上述のカバー率の計算例は一例であり、計算例１～３を組合わせてもよいし、計算例１～３を様々に変形することも可能である。また他のカバー率の計算例も可能である。

処理部２１は、各棚のコストと、複数のバッチとに基づき、複数の棚に配置する商品を決定する。処理部２１は、モデル生成部１７と最適化計算部１８とを備える。

モデル生成部１７は、商品数・オーダー数計算部１５で計算された（ａ）～（ｃ）の情報、コスト計算部１６で計算された各棚のコストと、商品情報記憶部１１、オーダー情報記憶部１２及び棚情報記憶部１３に記憶された情報とに基づき、式（１）に示すモデルを定式化する。
式（１）のモデルは、最小カバー率yjとコストajの乗算値の総和を表すモデルである。複数のバッチごとに棚ｊに対するカバー率を算出し、バッチごとのカバー率のうちの最小値をカバー率yiとしている（式（８）参照）。後述する最適化計算部１８では、式（１）のモデルを目的関数し、目的関数の値である指標を最大化（max）することで、未知の変数（xi,j, yj, wj,k,i）の値を決定する。なお、以下のモデルは、ピッキングステーションで同時ピッキング可能な待機場所の数（上述の例では待機場所１，２の２箇所）に拘わらず適用可能である。

（２）で示すy_i=f(j)は、カバー率計算部により計算される最小カバー率である。（３）～（５）は制約条件である。（６）、（７）はx及wの定義である。ri(商品i を入れることが可能な個数の最大値)は、本例ではすべての棚で共通の値であるが、棚ごとに異なる値が定義されてもよい。

カバー率計算部１９は、各棚ｊについて、バッチ毎のカバー率の最小値（最小カバー率）を計算する。棚ｊの最小カバー率は、下記の式（８）で示す関数で計算される。棚ｊについてバッチ毎のカバー率は、主として前述のカバー率の計算例１をベースとしている。（９）及び（１０）はwj,k,iの制約条件である。

wj,k,iは０以上１以下の範囲であり、かつ式（９）の左辺の値以下である。一例としてwj,k,iは、０以上１以下の範囲で、式（９）を満たす最大の値（左辺の値と同じ値）としてもよい。

式（９）の左辺の１番目の項（Σを含む項）は、対象とする棚ｊより前に処理された棚（ｊ＝１,…,ｊ-１）で算出されたｗ（wj,k,iと区別するためwd,e,fとしている。dはjと同じ意味の記号であり、eはkと同じ意味の記号であり、fはiと同じ意味の記号である）の総和である。したがって最初に処理の対象とする棚の場合は、式（９）の左辺の１番目の項は0である。

式（９）の左辺の２番目の項に関して、対象とする棚jにおいてqi・xi,jの個数の商品を入れた場合に、当該個数が、バッチkの全オーダーに含まれる商品iの数以上であれば、２番目の項の値は１以上となる。この場合、仮に対象とする棚jが最初に処理の対象とする棚の場合は、wj,k,iは１であり、商品iのオーダーに関して棚jでは１００％カバーされる。バッチkの他の商品iのオーダーに関しても同様に１００％カバーされる場合、式（８）の右辺

は、１（棚ｊのバッチkに対するカバー率は１００％）になる。２番目以降に処理する棚について、より前に処理した棚について計算されたｗd,e,fの総和も考慮されて、wj,k,iが定まる。つまり、現在対象とする棚jで商品iが１００％カバーされていなくても、より前に処理した棚j(j=1…j)で算出されたｗd,e,fの総和だけ、wi,j,kの値が大きくある。つまり、より前の棚でカバーされる分だけ、wi,j,kの値が大きくなる。式（９）の変形例として、式（９）の左辺の１番目の項（Σを含む項）を除去することも可能である。

カバー率の変形例として、下記の式（１１）ように複数のカバー率に、重みα、βをかけて、加算してもよい。

wj,k,iは０以上１以下の範囲の値であるが、hj,k,iは０又は１の２値変数である。対象とする棚jにおいてqi・xi,jの個数の商品を入れた場合に、当該個数が、バッチkの全オーダーに含まれる商品iの数以上であれば、hj,k,iは１である。すなわち、商品iのオーダーに関して棚jでは（１００％）カバーされる。対象とする棚jにおいてqi・xi,jの個数の商品を入れた場合に、当該個数が、バッチkの全オーダーに含まれる商品iの数未満であれば、hj,k,iは0である。すなわち、商品iのオーダーに関して棚jでは１００％カバーされるわけではない。以前で処理された棚よりも対象となる棚ｊでのカバー率を重要視するほど、重みβを大きくすればよい。

αとβの関係に制約を設けてもよい。例えばαとβの加算値は１であるとの制約を設けてもよい。

最適化計算部１８は、カバー率計算部１９を用いて、モデル生成部１７で生成したモデルの目的関数を最大化又は準最大化（最適化又は準最適化）することにより、解を探索する。最適化の方法として、様々な方法が知られている。例えば、ルールベースの解構築法（貪欲法、近傍探索法）、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）、焼きなまし法（ＳＡ：Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）、列挙ベースの探索がある。また、モデルを混合整数線形計画法に定式化して汎用ソルバで解を求める方法、量子アニーリングによる最適化方法、又は、イジングマシンによる最適化方法などもある。

商品配分情報記憶部２０は、最適化計算部１８によって算出された各棚に対する各商品の配分の情報（商品配分情報）を記憶する。

図７は、商品配分情報の例を示す。商品配分情報は、棚ＩＤ、商品ＩＤ、商品の個数の情報を含む。最適化計算部１８では商品を入れる区画の個数を、目的関数の解として算出したが、図７では区画に入れることが可能な商品数の最大値に基づき、区画の個数を、商品の個数に変換している。図７の商品数に代えて又は商品数に加えて、区画数を追加してもよい。商品配分情報に、最適化計算部１８で算出した棚の最小カバー率yj（式（２）参照）を追加してもよい。

本装置１０は、図７の商品配分情報を、各棚への商品の配置を制御する配置制御装置に送信し、配置制御装置が商品の配置を行うロボットに各棚に商品を保管場所から搬送させ、商品を棚に配置してもよい。ロボットは図２の移動装置１０１でもよいし、他の配置専用の装置でもよい。また、作業員が、商品配分情報を参照して、各棚に商品を配置することも可能である。

図８は、第１の実施形態に係る商品配分装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。商品数・オーダー数計算部１５が、商品情報記憶部１１と、オーダー情報記憶部１２と、棚情報記憶部１３から情報を得て、前述の（ａ）～（ｃ）の情報を、各オーダー集合について算出する（ステップＳ１０１）。

コスト計算部１６は、棚情報記憶部１３と倉庫レイアウト情報記憶部１４から情報を得て、各棚ｊがピッキングステーションまで移動するのに要するコスト（棚コスト又は移動コスト）を計算する（ステップＳ１０２）。

モデル生成部１７は、（ａ）～（ｃ）の情報、各棚の棚コスト、商品情報記憶部１１、オーダー情報記憶部１２及び棚情報記憶部１３に記憶された情報に基づき、最小カバー率yjとコストajの乗算値の総和を表すモデルを生成する（ステップＳ１０３）。

最適化計算部１８は、モデルに基づく目的関数を最適化又は準最適化することによりモデルの変数を決定する（ステップＳ１０４）。最適化の処理の過程においては、最適化計算部１８は、カバー率計算部１９を用いて、各棚のカバー率を計算する（ステップＳ１０５）。

以上、本実施形態によれば、各棚のカバー率と、各棚のコストとに基づき各棚への商品配分を決定することにより、実際に発生した商品のオーダーに基づきピッキングを行う際に、複数のオーダーに対する同時ピッキングが可能となる可能性が向上し、ピッキングの効率が向上する。また棚移動を行う際も、ピッキング対象とする棚の搬送距離又は搬送時間を短くできるため、時間面及び移動装置の負荷（エネルギー消費等）の面でも効率的である。

（第２の実施形態）
棚が多数ある場合には、棚をクラス化（グルーピング）して、複数のクラス（棚グループ）を生成してもよい。クラス毎のコストを計算し、また、クラス毎のカバー率を計算する。クラス毎のコストは、クラスに属する複数の棚のコストの代表値を用いればよい。代表値は、例えば、平均、最大値、最小値、中央値等である。第１の実施形態で示したモデルにおいて、記号ｊが、棚の代わりに、クラスを表すことで、第１の実施形態と同様の処理が可能である。このように棚をクラス化することで、処理すべき対象の個数が減るため、計算時間を抑えることができる。

各クラスに含まれる棚の数が多くなると、実際のピッキングの際のヒット率が減少する。このため、許容可能なヒット率に基づき、クラスに含める棚の個数を制限してもよい。

（第３の実施形態）
第１の実施形態ではピッキングステーションが１つであったが、ピッキングステーションが複数の場合も可能である。この場合、オーダーのピッキングステーションへの割当てと、棚のピッキングステーションへの割当てをあらかじめ一意に決定しておく。これにより、個々のピッキングステーションの問題として、第１の実施形態の手法を適用して各棚への商品配分を決定することができる。

図９は、第３の実施形態における棚移動型の倉庫を模式的に示した平面図である。搬送移動装置の図示は省略している。倉庫内の７箇所にピッキングステーションが設けられている。各ピッキングステーションには待機場所１，２が設けられている。作業員は待機場所１に配置された棚からピッキング可能であり、待機場所２に配置された棚からはピッキング可能でない。待機場所１の棚が移動装置により搬出されると、待機場所２の棚が待機場所１に移動装置により移動させられる。待機場所２には新たな棚が搬入される。各ピッキングステーションには位置が固定の棚（固定棚）Ｆが少なくとも１つ設けられている。固定棚Ｆは、ピッキングステーションでピッキング可能な位置に設けられた棚（第２棚）であり、作業員は固定棚Ｆからもピッキング可能である。
各ピッキングステーションにはバッチの集合が対応づいている。また各ピッキングステーションにはそれぞれ棚（固定棚Ｆを含む）が割り当てられており、ピッキングステーション間で棚の重複は無いとする。第１の実施形態と同様にして、各棚への商品配分を決定することができる。モデルの定式化において、固定棚Ｆのコストは所定値とすればよい。所定値は、例えば、移動可能な棚のコストの最大値よりも高い値とする。

（第４の実施形態）
第１の実施形態では、すべての棚が空の状態であることを前提としたが、一部又は全部の棚に、既に商品が配置されている場合も可能である。この場合、棚において空いている場所に入れる商品を決定する問題として、第１の実施形態と同様してモデルを定式化し、モデルを最適化すればよい。

商品情報記憶部１１において、各区画に入れることができる商品の個数は、追加でいれることが可能な商品の個数とすればよい。棚ｊに入れることが可能な商品の総量（最大値）は、追加で入れることが可能な商品の総量（最大値）とすればよい。各区画にすでに入っている商品の個数の情報が商品IDごとに記憶されていてもよい。すでに棚ｊに商品が入っている商品の個数の総量が商品IDごとに記憶されていてもよい。

モデルの定式化中、商品iを棚に入れることができる数の最大数から、すでに配置されている商品数だけ減算した値をriとしてもよい。riを棚ごとに定義し、ri,jとしてもよい。また棚の区画数から、すでに商品が配置されている区画の個数を減算した値を、棚の間口数Lとしてもよい。

（第５の実施形態）
第１の実施形態では区画単位で商品を配置したが、区画のサイズに関わらず、商品を１個単位で配置した場合は、棚における区画の数を、棚に配置可能な商品の最大数としてみなせばよい。２個単位、３個単位など、他の個数単位で配置する場合も、同様にして処理可能である。

（ハードウェア構成）
図９は、本発明の実施形態に係る情報処理装置２００のハードウェア構成を示す。図１の商品配分装置１０は、コンピュータ装置２００により構成される。コンピュータ装置２００は、ＣＰＵ２０１と、入力インタフェース２０２と、表示装置２０３と、通信装置２０４と、主記憶装置２０５と、外部記憶装置２０６とを備え、これらはバス２０７により相互に接続されている。

ＣＰＵ（中央演算装置）２０１は、主記憶装置２０５上で、コンピュータプログラムである情報処理プログラムを実行する。情報処理プログラムは、本装置の上述の各機能構成を実現するプログラムのことである。情報処理プログラムは、１つのプログラムではなく、複数のプログラムやスクリプトの組み合わせにより実現されていてもよい。ＣＰＵ２０１が、情報処理プログラムを実行することにより、各機能構成は実現される。

入力インタフェース２０２は、キーボード、マウス、およびタッチパネルなどの入力装置からの操作信号を、本装置に入力するための回路である。入力インタフェース２０２はユーザの操作装置に対応する。

表示装置２０３は、本装置から出力されるデータを表示する。表示装置２０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ、ＣＲＴ（ブラウン管）、またはＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。コンピュータ装置２００から出力されたデータは、この表示装置２０３に表示することができる。

通信装置２０４は、本装置が外部装置と無線または有線で通信するための回路である。データは、通信装置２０４を介して外部装置から入力することができる。外部装置から入力したデータを、主記憶装置２０５や外部記憶装置２０６に格納することができる。

主記憶装置２０５は、情報処理プログラム、情報処理プログラムの実行に必要なデータ、および情報処理プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。情報処理プログラムは、主記憶装置２０５上で展開され、実行される。主記憶装置２０５は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。図１の各記憶部又はデータベースは、主記憶装置２０５上に構築されてもよい。

外部記憶装置２０６は、情報処理プログラム、情報処理プログラムの実行に必要なデータ、および情報処理プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。これらの情報処理プログラムやデータは、情報処理プログラムの実行の際に、主記憶装置２０５に読み出される。外部記憶装置２０６は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。図１の各記憶部又はデータベースは、外部記憶装置２０６上に構築されてもよい。

なお、情報処理プログラムは、コンピュータ装置２００に予めインストールされていてもよいし、ＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されていてもよい。また、情報処理プログラムは、インターネット上にアップロードされていてもよい。

また、本装置は、単一のコンピュータ装置２００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ装置２００からなるシステムとして構成されてもよい。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１０ 商品配分装置
１１ 商品情報記憶部
１２ オーダー情報記憶部
１３ 棚情報記憶部
１４ 倉庫レイアウト情報記憶部
１５ 商品数・オーダー数計算部
１６ コスト計算部
１７ モデル生成部
１８ 最適化計算部
１９ カバー率計算部
１９ カバー率計算部
２０ 商品配分情報記憶部
２１ 処理部
１０１ 移動装置
２００ 情報処理装置
２００ コンピュータ装置
２０１ ピッキングステーション
２０２ 入力インタフェース
２０３ 表示装置
２０４ 通信装置
２０５ 主記憶装置
２０６ 外部記憶装置
２０７ バス
３０１ 区画
４１０ 箱
４２０ ラック
４３０ 作業モニタ
４４０ 作業員（人間またはロボット）

Claims (21)

1. ピッキングステーションへ移動可能な複数の第１棚に配置する物品を、前記複数の第１棚と前記ピッキングステーションとの間の距離と、前記物品のオーダー情報とに基づき決定する処理部
   を備え、
   前記処理部は、前記オーダー情報の複数の集合ごとに前記集合に含まれる前記オーダー情報または前記集合に含まれる前記物品が、前記第１棚に配置される前記物品によってカバーされる比率であるカバー率に基づき、前記複数の第１棚に配置する前記物品を決定する
   情報処理装置。
2. 前記複数の第１棚を前記ピッキングステーションへ移動させるコストを算出するコスト算出部を備え、
   前記処理部は、前記コストと、前記物品のオーダー情報とに基づき、前記複数の第１棚に配置する物品を決定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記オーダー情報の複数の集合ごとに前記カバー率を計算するカバー率計算部を備え、
   前記処理部は、前記カバー率計算部により計算される前記カバー率に基づき、前記複数の第１棚に配置する前記物品を決定する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記カバー率計算部は、前記集合における前記物品の総数が前記第１棚に配置される前記物品の総数以上である場合に、前記物品を含む前記オーダー情報の個数をカウントし、前記物品毎のカウント値の総和と前記集合における前記オーダー情報の総数との比率を、前記カバー率とする
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記カバー率計算部は、前記集合における前記オーダー情報の前記物品の個数が前記第１棚に配置される前記物品の個数以上である前記オーダー情報の個数を算出し、前記オーダー情報の個数と、前記集合における前記オーダー情報の総数との比率を、前記カバー率とする
   請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記カバー率計算部は、前記集合における前記物品の個数が、前記第１棚に配置される前記物品の個数以上の場合に、前記物品の前記個数を合計し、前記物品毎の前記個数の合計値と、前記第１棚に配置される全物品の個数との比率を前記カバー率とする、
   請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記複数の第１棚を前記ピッキングステーションへ移動させるコストを算出するコスト算出部を備え、
   前記処理部は、前記第１棚ごとに前記複数の集合に対する複数の前記カバー率のうちの最小値を算出し、前記第１棚ごとの前記カバー率の最小値と、前記コストとに基づき、前記複数の第１棚に配置する物品を決定する
   請求項３～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記処理部は、前記カバー率の最小値と前記コストとを乗算し、乗算値の総和を指標として前記複数の第１棚に配置する物品を決定する
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記処理部は、前記指標を最大化することにより、前記複数の第１棚に配置する物品を決定する
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記コストは、前記第１棚と前記ピッキングステーション間の距離に応じた値を有する
    請求項２に記載の情報処理装置。
11. 前記コストは、前記第１棚と前記ピッキングステーション間の移動に要する時間に応じた値を有する
    請求項２に記載の情報処理装置。
12. 前記オーダー情報は、過去に発生した前記物品のオーダー情報の履歴に基づく
    請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 前記オーダー情報は、将来に発生する前記物品のオーダーの予測情報に基づく
    請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 前記カバー率計算部は、前記複数の第１棚を複数のクラスに分割し、前記クラス毎に前記カバー率を計算する
    請求項３～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 複数の前記オーダー情報を、複数の前記ピッキングステーションのいずれかに割り当て、前記複数の第１棚を、複数の前記ピッキングステーションのいずれかに割り当て、
    前記コスト算出部は、前記ピッキングステーションごとに、前記割り当てられた第１棚と前記割り当てられたオーダー情報とに基づき前記コストを算出し、
    前記処理部は、前記ピッキングステーションごとに、前記割り当てられた第１棚へ配置する物品を決定する
    請求項２、７～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
16. 前記処理部は、前記ピッキングステーションでピッキング可能な位置に設けられた少なくとも１つの第２棚に配置する物品と、前記複数の第１棚に配置する物品とを決定する、
    請求項１～１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
17. 前記物品は、商品である
    請求項１～１６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
18. ピッキングステーションへ移動可能な複数の第１棚に配置する物品を、前記複数の第１棚と前記ピッキングステーションとの間の距離と、前記物品のオーダー情報とに基づき決定し、
    前記オーダー情報の複数の集合ごとに前記集合に含まれる前記オーダー情報または記集合に含まれる前記物品が、前記第１棚に配置される前記物品によってカバーされる比率であるカバー率に基づき、前記複数の第１棚に配置する前記物品を決定する
    情報処理方法。
19. ピッキングステーションへ移動可能な複数の第１棚に配置する物品を、前記複数の第１棚と前記ピッキングステーションとの間の距離と、前記物品のオーダー情報とに基づき決定するステップ
    をコンピュータに実行させ、
    前記ステップは、前記オーダー情報の複数の集合ごとに前記集合に含まれる前記オーダー情報または記集合に含まれる前記物品が、前記第１棚に配置される前記物品によってカバーされる比率であるカバー率に基づき、前記複数の第１棚に配置する前記物品を決定する、
    コンピュータプログラム。
20. 複数の第１棚をピッキングステーションに移動させる少なくとも１台の移動装置と、
    前記複数の第１棚に配置する物品を、前記複数の第１棚と前記ピッキングステーションとの間の距離と、前記物品のオーダー情報とに基づき決定する処理部を含む情報処理装置と、
    を備え、
    前記処理部は、前記オーダー情報の複数の集合ごとに前記集合に含まれる前記オーダー情報または記集合に含まれる前記物品が、前記第１棚に配置される前記物品によってカバーされる比率であるカバー率に基づき、前記複数の第１棚に配置する前記物品を決定する
    情報処理システム。
21. 前記ピッキングステーションにおいて前記第１棚から前記物品をピッキングするロボット
    をさらに備えた請求項２０に記載の情報処理システム。

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