JPH11157617A - 物流システム用シミュレーション装置及び物流システム - Google Patents
物流システム用シミュレーション装置及び物流システムInfo
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- JPH11157617A JPH11157617A JP32799797A JP32799797A JPH11157617A JP H11157617 A JPH11157617 A JP H11157617A JP 32799797 A JP32799797 A JP 32799797A JP 32799797 A JP32799797 A JP 32799797A JP H11157617 A JPH11157617 A JP H11157617A
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Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Warehouses Or Storage Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 多種多様な貨物のピッキング作業の効率的な
運用パラメータを決定するためのシミュレーション装置
を提供する。 【解決手段】 与えられた運用パラメータに基づいて物
流システムのピッキング作業をシミュレーションし、運
用パラメータの最適化決定を支援するシミュレーション
装置1のシミュレーション手段3は、入出力手段2を介
して与えられたピッキング作業の対象となる出荷データ
に関して、記憶手段4に保持されたロケーション別の貨
物配置と標準作業時間の関係を与える複数種の運用パラ
メータを用いて、それぞれの作業計画を設定する計画部
5と、該各作業計画に対するピッキング作業値を演算す
る演算部6と、該演算した各ピッキング作業値を出力す
る出力部7とから構成されて、最小のピッキング作業値
を示す最適運用パラメータの決定を支援する。
運用パラメータを決定するためのシミュレーション装置
を提供する。 【解決手段】 与えられた運用パラメータに基づいて物
流システムのピッキング作業をシミュレーションし、運
用パラメータの最適化決定を支援するシミュレーション
装置1のシミュレーション手段3は、入出力手段2を介
して与えられたピッキング作業の対象となる出荷データ
に関して、記憶手段4に保持されたロケーション別の貨
物配置と標準作業時間の関係を与える複数種の運用パラ
メータを用いて、それぞれの作業計画を設定する計画部
5と、該各作業計画に対するピッキング作業値を演算す
る演算部6と、該演算した各ピッキング作業値を出力す
る出力部7とから構成されて、最小のピッキング作業値
を示す最適運用パラメータの決定を支援する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、ロジステックシス
テムを扱う物流システムにおける庫内オペレーションの
ピッキング作業の効率化のための物流システム用シミュ
レーション装置及び物流システムに関する。
テムを扱う物流システムにおける庫内オペレーションの
ピッキング作業の効率化のための物流システム用シミュ
レーション装置及び物流システムに関する。
【0002】
【従来の技術】最近のロジステックシステム、特に物流
システムや配送センターの庫内オペレーションにおい
て、CD−ROMなどのようなパーソナルコンピュータ
関連商品等に代表される小さな商品の多種多様でかつ多
量のダンボール等の出庫形態に梱包した貨物を、多数の
届け先に効率的に配送する必要性が急速に高まってい
る。そして、該要望に応えられるようにスタッカークレ
ーンによる入出庫作業やコンベアによる搬送仕分けなど
に関するシミュレーションが行われている。
システムや配送センターの庫内オペレーションにおい
て、CD−ROMなどのようなパーソナルコンピュータ
関連商品等に代表される小さな商品の多種多様でかつ多
量のダンボール等の出庫形態に梱包した貨物を、多数の
届け先に効率的に配送する必要性が急速に高まってい
る。そして、該要望に応えられるようにスタッカークレ
ーンによる入出庫作業やコンベアによる搬送仕分けなど
に関するシミュレーションが行われている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、多種多
様多量の貨物の場合にはピッキング作業が大きな比重を
占めてきているので、上記従来技術のコンベアやスタッ
カークレーン等の庫内設備のタクトによるシミュレーシ
ョン技術では、ピッキング作業量の把握やピッキング作
業におけるスループットの計算などに十分な対応ができ
ず、最近の物流システムの効率化の要望に対処できない
という問題がある。
様多量の貨物の場合にはピッキング作業が大きな比重を
占めてきているので、上記従来技術のコンベアやスタッ
カークレーン等の庫内設備のタクトによるシミュレーシ
ョン技術では、ピッキング作業量の把握やピッキング作
業におけるスループットの計算などに十分な対応ができ
ず、最近の物流システムの効率化の要望に対処できない
という問題がある。
【0004】従って、本発明の目的は、多種多様多量の
貨物の効率的なピッキング作業を行うための運用パラメ
ータの決定を支援する物流システム用シミュレーション
装置を提供することにある。
貨物の効率的なピッキング作業を行うための運用パラメ
ータの決定を支援する物流システム用シミュレーション
装置を提供することにある。
【0005】また、他の目的は、ピッキング作業に関す
る運用パラメータの最適化を図り、ロジステックシステ
ム分野における庫内オペレーションの効果的なピッキン
グ作業の行える物流システムを提供することにある。
る運用パラメータの最適化を図り、ロジステックシステ
ム分野における庫内オペレーションの効果的なピッキン
グ作業の行える物流システムを提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明による物流システ
ム用シミュレーション装置の特徴は、入出力手段とシミ
ュレーション手段と記憶手段とを備え、与えられた運用
パラメータに基づいて物流システムのピッキング作業を
シミュレーションし、前記運用パラメータの最適化決定
を支援する物流システム用シミュレーション装置であっ
て、前記シミュレーション手段は、前記入出力手段を介
して与えられた前記ピッキング作業の対象となる出荷デ
ータに関して、前記記憶手段に保持されたロケーション
別の貨物配置と標準作業時間の関係を与える複数種の前
記運用パラメータを用いて、それぞれの作業計画を設定
する計画部と,該各作業計画に対するピッキング作業値
を演算する演算部と,該演算した各ピッキング作業値を
出力する出力部と,を有するにある。
ム用シミュレーション装置の特徴は、入出力手段とシミ
ュレーション手段と記憶手段とを備え、与えられた運用
パラメータに基づいて物流システムのピッキング作業を
シミュレーションし、前記運用パラメータの最適化決定
を支援する物流システム用シミュレーション装置であっ
て、前記シミュレーション手段は、前記入出力手段を介
して与えられた前記ピッキング作業の対象となる出荷デ
ータに関して、前記記憶手段に保持されたロケーション
別の貨物配置と標準作業時間の関係を与える複数種の前
記運用パラメータを用いて、それぞれの作業計画を設定
する計画部と,該各作業計画に対するピッキング作業値
を演算する演算部と,該演算した各ピッキング作業値を
出力する出力部と,を有するにある。
【0007】また、他の特徴は、入出力手段とシミュレ
ーション手段と記憶手段とを備え、与えられた運用パラ
メータに基づいて物流システムのピッキング作業をシミ
ュレーションし、前記運用パラメータの最適化決定を支
援する物流システム用シミュレーション装置であって、
前記記憶手段は、入力データメモリと,運用パラメータ
メモリと,出力データメモリと,を有し、前記シミュレ
ーション手段は、前記入出力手段を介して入力された前
記ピッキング作業の対象となる出荷データを前記入力デ
ータメモリに記録させ、且つ、該出荷データからシミュ
レーションデータ形式の異なる複数の編集出荷データを
編集して前記入力データメモリに記録させる編集部と,
前記入力データメモリに保持された前記各編集出荷デー
タに関して、前記運用パラメータメモリに保持されたロ
ケーション別の貨物配置と標準作業時間の関係を与える
複数種の前記運用パラメータを用いて、それぞれの作業
計画を設定する計画部と,該各作業計画に対するピッキ
ング作業値を演算する演算部と,その演算した各ピッキ
ング作業値を出力し前記出力データメモリに記録させる
出力部と,前記出力データメモリに保持された前記ピッ
キング作業値の最小値を示す前記作業計画に対応する前
記運用パラメータを最適な運用パラメータと決定する判
定部と,を有するところにある。
ーション手段と記憶手段とを備え、与えられた運用パラ
メータに基づいて物流システムのピッキング作業をシミ
ュレーションし、前記運用パラメータの最適化決定を支
援する物流システム用シミュレーション装置であって、
前記記憶手段は、入力データメモリと,運用パラメータ
メモリと,出力データメモリと,を有し、前記シミュレ
ーション手段は、前記入出力手段を介して入力された前
記ピッキング作業の対象となる出荷データを前記入力デ
ータメモリに記録させ、且つ、該出荷データからシミュ
レーションデータ形式の異なる複数の編集出荷データを
編集して前記入力データメモリに記録させる編集部と,
前記入力データメモリに保持された前記各編集出荷デー
タに関して、前記運用パラメータメモリに保持されたロ
ケーション別の貨物配置と標準作業時間の関係を与える
複数種の前記運用パラメータを用いて、それぞれの作業
計画を設定する計画部と,該各作業計画に対するピッキ
ング作業値を演算する演算部と,その演算した各ピッキ
ング作業値を出力し前記出力データメモリに記録させる
出力部と,前記出力データメモリに保持された前記ピッ
キング作業値の最小値を示す前記作業計画に対応する前
記運用パラメータを最適な運用パラメータと決定する判
定部と,を有するところにある。
【0008】一方、上記目的を達成する本発明による物
流システムは、ロケーション別の貨物配置と標準作業時
間の関係を与える運用パラメータにてピッキング作業を
実施する物流システムであって、前記ピッキング作業の
対象となる出荷データを与える入出力手段と,複数種の
前記運用パラメータを保持する記憶手段と,前記出荷デ
ータに関して前記ロケーション別の貨物配置を用いてそ
れぞれの作業計画を設定する計画部と該各作業計画に対
するピッキング作業値を前記標準作業時間を用いて演算
する演算部と該演算した各ピッキング作業値に基づいて
最適運用パラメータを出力する出力部とをふくむシミュ
レーション手段と,を備えた物流システム用シミュレー
ション装置と、前記貨物配置を換えることができる配置
可変手段と,前記物流システム用シミュレーション装置
から受け取った前記最適運用パラメータに基づいて前記
貨物配置を換えるよう前記配置可変手段を制御するコン
トロール手段と,を備えた物流装置と、から構成したも
のである。
流システムは、ロケーション別の貨物配置と標準作業時
間の関係を与える運用パラメータにてピッキング作業を
実施する物流システムであって、前記ピッキング作業の
対象となる出荷データを与える入出力手段と,複数種の
前記運用パラメータを保持する記憶手段と,前記出荷デ
ータに関して前記ロケーション別の貨物配置を用いてそ
れぞれの作業計画を設定する計画部と該各作業計画に対
するピッキング作業値を前記標準作業時間を用いて演算
する演算部と該演算した各ピッキング作業値に基づいて
最適運用パラメータを出力する出力部とをふくむシミュ
レーション手段と,を備えた物流システム用シミュレー
ション装置と、前記貨物配置を換えることができる配置
可変手段と,前記物流システム用シミュレーション装置
から受け取った前記最適運用パラメータに基づいて前記
貨物配置を換えるよう前記配置可変手段を制御するコン
トロール手段と,を備えた物流装置と、から構成したも
のである。
【0009】本発明によれば、出荷データに対して複数
の運用パラメータを想定し、それらに基づくピッキング
作業の最小値をシミュレーションして把握するので、効
率的なピッキング作業を行う為の運用パラメータの決定
が行える。
の運用パラメータを想定し、それらに基づくピッキング
作業の最小値をシミュレーションして把握するので、効
率的なピッキング作業を行う為の運用パラメータの決定
が行える。
【0010】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の一
実施例になる物流システム用シミュレーション装置のブ
ロック図である。 図において、物流システム用シミュ
レーション装置(以下、シミュレーション装置という)1
は、 入出力手段2と、シミュレーション手段3と、記
憶手段4とから構成される。そして、上記入出力手段2
は、マウス、キーボード、CRTやプリンタなどからな
り、出荷データ、運用パラメータ、シミュレーション開
始の指令などを入力し、かつ、シミュレーション結果を
出力する手段である。
て、図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の一
実施例になる物流システム用シミュレーション装置のブ
ロック図である。 図において、物流システム用シミュ
レーション装置(以下、シミュレーション装置という)1
は、 入出力手段2と、シミュレーション手段3と、記
憶手段4とから構成される。そして、上記入出力手段2
は、マウス、キーボード、CRTやプリンタなどからな
り、出荷データ、運用パラメータ、シミュレーション開
始の指令などを入力し、かつ、シミュレーション結果を
出力する手段である。
【0011】また、シミュレーション手段3は、CPU
やプログラムなどからなり、プログラムの処理を機能的
に分けると、計画部5と、演算部6と、出力部7とから
構成される。このシミュレーション手段3は、物流シス
テムのピッキング作業をシミュレーションして、該ピッ
キング作業の最適な運用パラメータの決定を支援する手
段である。
やプログラムなどからなり、プログラムの処理を機能的
に分けると、計画部5と、演算部6と、出力部7とから
構成される。このシミュレーション手段3は、物流シス
テムのピッキング作業をシミュレーションして、該ピッ
キング作業の最適な運用パラメータの決定を支援する手
段である。
【0012】そして、計画部5は、後述する記憶手段4
から得たロケーション別の貨物配置と標準作業時間の関
係を与える複数種の運用パラメータを用いて、入出力手
段2から得たピッキング作業の対象となる出荷データに
関して複数個の作業計画を設定する。また、演算部6
は、該各作業計画に対するピッキング作業時間やピッキ
ング作業人員などのピッキング作業値を演算する。そし
て、出力部7は、該演算したピッキング作業値としての
各ピッキング作業時間や各ピッキング作業人員などをシ
ミュレーション結果として出力するプログラムから構成
される。
から得たロケーション別の貨物配置と標準作業時間の関
係を与える複数種の運用パラメータを用いて、入出力手
段2から得たピッキング作業の対象となる出荷データに
関して複数個の作業計画を設定する。また、演算部6
は、該各作業計画に対するピッキング作業時間やピッキ
ング作業人員などのピッキング作業値を演算する。そし
て、出力部7は、該演算したピッキング作業値としての
各ピッキング作業時間や各ピッキング作業人員などをシ
ミュレーション結果として出力するプログラムから構成
される。
【0013】更に、記憶手段4は、ROM,RAM等の
メモリからなり、複数種の運用パラメータを記録する手
段である。該記憶手段4に記録される運用パラメータ
は、物流システムで行われるピッキング作業の運用に関
する各種データからなり、例えば、本実施例の運用パラ
メータは、図2に示されるような、ロケーション別の
貨物配置(ロケーションと貨物の対応表)や ピッキン
グ作業の標準作業時間(以下、標準時間)などから構成さ
れている。 即ち、シミュレーション装置の操作
者等によって、どのような運用パラメータでピッキング
作業を実施することが「より効率的か」が想定され複数種
の運用パラメータが用意されるものであり、図2に示す
各運用パラメータの貨物の配置や標準時間などの内
容をそれぞれ変えて作成された、 各運用パラメータ
(1),(2)…(y)が、所謂、変数として、記憶手段4に予め
記録されるものである。
メモリからなり、複数種の運用パラメータを記録する手
段である。該記憶手段4に記録される運用パラメータ
は、物流システムで行われるピッキング作業の運用に関
する各種データからなり、例えば、本実施例の運用パラ
メータは、図2に示されるような、ロケーション別の
貨物配置(ロケーションと貨物の対応表)や ピッキン
グ作業の標準作業時間(以下、標準時間)などから構成さ
れている。 即ち、シミュレーション装置の操作
者等によって、どのような運用パラメータでピッキング
作業を実施することが「より効率的か」が想定され複数種
の運用パラメータが用意されるものであり、図2に示す
各運用パラメータの貨物の配置や標準時間などの内
容をそれぞれ変えて作成された、 各運用パラメータ
(1),(2)…(y)が、所謂、変数として、記憶手段4に予め
記録されるものである。
【0014】例えば、 記録される運用パラメータが図
2に示した運用パラメータ(1)であれば、図3に示すよ
うなロケーション別の貨物配置とピッキング作業の標準
時間との関係で梱包作業が行われる物流システムを表わ
しているものである。そして、運用パラメータ(1)であ
れば、図2,図3において、ロケーションは、梱包作業
台に対して垂直(直角)方向の各ロケーション(連No.1〜
連No.mで表わされるもの)に区分され、連No.1のロケー
ションには、貨物a1,a2,a3が配置され、 連No.2のロ
ケーションには貨物a4,a5が置かれている場合を示し
ている。 そして、梱包作業台と 連No.1のロケーション
の間のピッキング作業に要する標準時間t1を、5minと
し、梱包作業台と連No.2のロケーションの間のピッキン
グ作業の標準時間t2を、10minとして示している。
2に示した運用パラメータ(1)であれば、図3に示すよ
うなロケーション別の貨物配置とピッキング作業の標準
時間との関係で梱包作業が行われる物流システムを表わ
しているものである。そして、運用パラメータ(1)であ
れば、図2,図3において、ロケーションは、梱包作業
台に対して垂直(直角)方向の各ロケーション(連No.1〜
連No.mで表わされるもの)に区分され、連No.1のロケー
ションには、貨物a1,a2,a3が配置され、 連No.2のロ
ケーションには貨物a4,a5が置かれている場合を示し
ている。 そして、梱包作業台と 連No.1のロケーション
の間のピッキング作業に要する標準時間t1を、5minと
し、梱包作業台と連No.2のロケーションの間のピッキン
グ作業の標準時間t2を、10minとして示している。
【0015】一方、操作者によって入出力手段2から入
力されるピッキング作業の対象となる出荷データは、図
4に示すようなデータテーブルで構成されている。図4
に示した出荷データ(1)は、 宛先別(即ち、顧客別)にあ
る種類のある個数の貨物群毎に梱包区分して発送する例
を表わしている。図示のような複数の出荷データ(1),
(2)…(x)が、一定期間(例えば、週、月、3ヶ月、季単
位など)毎に内容を変えて取り扱われている。
力されるピッキング作業の対象となる出荷データは、図
4に示すようなデータテーブルで構成されている。図4
に示した出荷データ(1)は、 宛先別(即ち、顧客別)にあ
る種類のある個数の貨物群毎に梱包区分して発送する例
を表わしている。図示のような複数の出荷データ(1),
(2)…(x)が、一定期間(例えば、週、月、3ヶ月、季単
位など)毎に内容を変えて取り扱われている。
【0016】そして、ピッキング作業を大別すると、容
器毎にピッキング作業を行う容器方式と、貨物毎にピッ
キング作業を行う貨物方式との2つに一般的に分けられ
る。容器方式とは、 図4に示す出荷データ(1)に対し
て、梱包区分毎に所定の容器(例えば、梱包箱)を予め準
備し該区分に該当する貨物群をその容器毎に梱包し、容
器と貨物とを含めてピッキング作業する場合である。ま
た、貨物方式とは、貨物をある程度の数に纏めて一度に
ピッキング作業し、その後に該区分に依って該貨物を所
定の容器毎に分配し梱包する場合である。
器毎にピッキング作業を行う容器方式と、貨物毎にピッ
キング作業を行う貨物方式との2つに一般的に分けられ
る。容器方式とは、 図4に示す出荷データ(1)に対し
て、梱包区分毎に所定の容器(例えば、梱包箱)を予め準
備し該区分に該当する貨物群をその容器毎に梱包し、容
器と貨物とを含めてピッキング作業する場合である。ま
た、貨物方式とは、貨物をある程度の数に纏めて一度に
ピッキング作業し、その後に該区分に依って該貨物を所
定の容器毎に分配し梱包する場合である。
【0017】即ち、ピッキング作業が容器方式であれ
ば、 図4に示す出荷データ(1)は、図5(a)に示す容器
方式の入力データテーブル(即ち、容器毎ピッキング作
業のためのシミュレーション入力データ(B))のようにな
っている。また、貨物方式であれば、図5(b)に示す貨
物方式の入力データテーブル(即ち、貨物毎ピッキング
作業のためのシミュレーション入力データ(K))のように
纏められている。なお、図4の出荷データ(1)のテーブ
ルは、図5(a)の容器方式の入力データと同一のテーブ
ルであっても可である。
ば、 図4に示す出荷データ(1)は、図5(a)に示す容器
方式の入力データテーブル(即ち、容器毎ピッキング作
業のためのシミュレーション入力データ(B))のようにな
っている。また、貨物方式であれば、図5(b)に示す貨
物方式の入力データテーブル(即ち、貨物毎ピッキング
作業のためのシミュレーション入力データ(K))のように
纏められている。なお、図4の出荷データ(1)のテーブ
ルは、図5(a)の容器方式の入力データと同一のテーブ
ルであっても可である。
【0018】換言すれば、図4に示す出荷データは、予
めピッキング方式を想定しそれに対応する様式(即ち、
ピッキング形式ごとのテーブル)で纏められることにな
る。容器方式であればシミュレーション入力データ(B)
が、 貨物方式であればシミュレーション入力データ(K)
が、出荷データとして入力されることになる。 そし
て、後述するように、これらの出荷データ(即ち、入力
データ)は、必要に応じて変数となる構成でもある。
めピッキング方式を想定しそれに対応する様式(即ち、
ピッキング形式ごとのテーブル)で纏められることにな
る。容器方式であればシミュレーション入力データ(B)
が、 貨物方式であればシミュレーション入力データ(K)
が、出荷データとして入力されることになる。 そし
て、後述するように、これらの出荷データ(即ち、入力
データ)は、必要に応じて変数となる構成でもある。
【0019】上記構成の動作は、次の通りである。図1
において、操作者によって、シミュレーションのための
各種入力や指示が為されると、シミュレーション手段3
がシミュレーションに必要な運用パラメータを記憶手段
4から検索入手し、所定のシミュレーション演算を実行
し、シミュレーション結果を入出力手段2に表示出力す
るものである。さらに、シミュレーション装置1の動作
について、図1〜図6および図11(a)を参照して詳説
する。
において、操作者によって、シミュレーションのための
各種入力や指示が為されると、シミュレーション手段3
がシミュレーションに必要な運用パラメータを記憶手段
4から検索入手し、所定のシミュレーション演算を実行
し、シミュレーション結果を入出力手段2に表示出力す
るものである。さらに、シミュレーション装置1の動作
について、図1〜図6および図11(a)を参照して詳説
する。
【0020】まず、本実施例にてシミュレーションを行
うピッキング作業の組み合わせの例について、図11
(a)を参照して説明する。図11(a)に示す例は、運用パ
ラメータとしては、運用パラメータ(1),(2)…(y)があ
り、 一つの出荷データ(1)として例えば、 容器毎ピッ
キング作業のためのシミュレーション入力データ(B)が
ある場合である。 この場合においては、y個の運用パラ
メータのケースについてシミュレーションし、それぞれ
のピッキング作業時間が演算される。そして、運用パラ
メータ(i)で行われるピッキング作業時間TB(i)が最短
時間であれば、 該当する物流システムのピッキング作
業を、 運用パラメータ(i)で、且つ、容器毎ピッキング
作業に対応した出荷データ(1)で実施し、 効率の良い作
業をすることになる。
うピッキング作業の組み合わせの例について、図11
(a)を参照して説明する。図11(a)に示す例は、運用パ
ラメータとしては、運用パラメータ(1),(2)…(y)があ
り、 一つの出荷データ(1)として例えば、 容器毎ピッ
キング作業のためのシミュレーション入力データ(B)が
ある場合である。 この場合においては、y個の運用パラ
メータのケースについてシミュレーションし、それぞれ
のピッキング作業時間が演算される。そして、運用パラ
メータ(i)で行われるピッキング作業時間TB(i)が最短
時間であれば、 該当する物流システムのピッキング作
業を、 運用パラメータ(i)で、且つ、容器毎ピッキング
作業に対応した出荷データ(1)で実施し、 効率の良い作
業をすることになる。
【0021】図6は、本発明による一実施例のシミュレ
ーション手段のロジック処理手順を示すマスターフロー
チャートである。図2の運用パラメータ(1),(2)…(y)
と、図4の出荷データ(1)に基づく 図5(a)のシミュレ
ーション入力データ(B)との場合の例、即ち、図11(a)
の組み合わせの例で説明する。 図において、ステップ
A〜Dは、シミュレーション手段3の計画部5が、記憶
手段4から得たロケーション別の貨物配置と標準作業時
間の関係を与える複数種の運用パラメータ(1),(2)…(y)
を用いて、入出力手段2から得たピッキング作業の対象
となる出荷データ(1)としてのシミュレーション入力デ
ータ(B)に関して、運用パラメータ(1)…(y)に対応した
複数個の作業計画を設定する処理である。
ーション手段のロジック処理手順を示すマスターフロー
チャートである。図2の運用パラメータ(1),(2)…(y)
と、図4の出荷データ(1)に基づく 図5(a)のシミュレ
ーション入力データ(B)との場合の例、即ち、図11(a)
の組み合わせの例で説明する。 図において、ステップ
A〜Dは、シミュレーション手段3の計画部5が、記憶
手段4から得たロケーション別の貨物配置と標準作業時
間の関係を与える複数種の運用パラメータ(1),(2)…(y)
を用いて、入出力手段2から得たピッキング作業の対象
となる出荷データ(1)としてのシミュレーション入力デ
ータ(B)に関して、運用パラメータ(1)…(y)に対応した
複数個の作業計画を設定する処理である。
【0022】即ち、ステップAでは、予め想定して記録
した運用パラメータ(1),(2)…(y)を変数として、ステッ
プB〜Dの処理を繰り返し実行する。ステップBでは、
該当の運用パラメータ(i)を選定する処理を実行する。
ステップCでは、出荷データ(1)(例えば、シミュレーシ
ョン入力データ(B)の形式のようなデータ)を入力する処
理を実行する。そして、ステップDで、作業計画を設定
する処理を実行する。換言すれば、全ての運用パラメー
タ(1),(2)…(y)と 一つの出荷データ(1)との組み合わせ
に対する各作業計画が立案される。
した運用パラメータ(1),(2)…(y)を変数として、ステッ
プB〜Dの処理を繰り返し実行する。ステップBでは、
該当の運用パラメータ(i)を選定する処理を実行する。
ステップCでは、出荷データ(1)(例えば、シミュレーシ
ョン入力データ(B)の形式のようなデータ)を入力する処
理を実行する。そして、ステップDで、作業計画を設定
する処理を実行する。換言すれば、全ての運用パラメー
タ(1),(2)…(y)と 一つの出荷データ(1)との組み合わせ
に対する各作業計画が立案される。
【0023】一つの運用パラメータと一つのシミュレー
ション入力データに対するピッキング作業の計画の例に
ついて説明すると、次の通りである。図2,図3に示す
運用パラメータ(1)と、 図5(a)に示すシミュレーショ
ン入力データ(B)のような容器毎ピッキング作業のため
のデータとの場合であれば、 宛先α1の容器No.1の貨物
a1,a2,a3は、連No.1で1回のピッキング作業とな
る。宛先α1の容器No.2の貨物a1,a2は、連No.1で1回
のピッキング作業、 宛先α1の容器No.2の貨物a4は連N
o.2で1回のピッキング作業となる。引き続き、 宛先α
1の容器No.3の貨物a1,a2は、連No.1で1回のピッキン
グ作業となる。また、次の宛先α2の容器No.1の貨物
a4,a5は、 連No.2で1回のピッキング作業となる。
ション入力データに対するピッキング作業の計画の例に
ついて説明すると、次の通りである。図2,図3に示す
運用パラメータ(1)と、 図5(a)に示すシミュレーショ
ン入力データ(B)のような容器毎ピッキング作業のため
のデータとの場合であれば、 宛先α1の容器No.1の貨物
a1,a2,a3は、連No.1で1回のピッキング作業とな
る。宛先α1の容器No.2の貨物a1,a2は、連No.1で1回
のピッキング作業、 宛先α1の容器No.2の貨物a4は連N
o.2で1回のピッキング作業となる。引き続き、 宛先α
1の容器No.3の貨物a1,a2は、連No.1で1回のピッキン
グ作業となる。また、次の宛先α2の容器No.1の貨物
a4,a5は、 連No.2で1回のピッキング作業となる。
【0024】従って、連No.1のピッキング作業回数の合
計は、N1=3回、 連No.2のピッキング作業回数の合計
は、 N2=2回と計画され設定される。この後に続け
て、連No.3〜連No.mに関して計画設定されるが、説明の
便宜上から省略する。以下の説明においても、連No.3〜
連No.mに関しては説明を省略する。上記のようなピッキ
ング作業回数合計のN1やN2を算出することを、出荷デ
ータ(1)(例えば、シミュレーション入力データ(B))に関
して、 運用パラメータ(1),(2)…(y)に対応したそれぞ
れの作業計画を設定する処理とする。
計は、N1=3回、 連No.2のピッキング作業回数の合計
は、 N2=2回と計画され設定される。この後に続け
て、連No.3〜連No.mに関して計画設定されるが、説明の
便宜上から省略する。以下の説明においても、連No.3〜
連No.mに関しては説明を省略する。上記のようなピッキ
ング作業回数合計のN1やN2を算出することを、出荷デ
ータ(1)(例えば、シミュレーション入力データ(B))に関
して、 運用パラメータ(1),(2)…(y)に対応したそれぞ
れの作業計画を設定する処理とする。
【0025】ここで、参考に、貨物毎ピッキング作業の
作業計画について説明する。貨物毎ピッキング作業のシ
ミュレーション入力データ(K)は、 宛先α1と宛先α2に
限定した場合であれば、図5(b)に示すのようなものと
なる。 そして、該シミュレーション入力データ(K)であ
れば、 宛先α1の貨物a1,a2,a3,a4は、連No.1で貨
物a1,a2,a3を1回と、連No.2で貨物a4を1回のピッ
キング作業となる。また、宛先α2の貨物a4,a5は、連
No.2の1回のピッキング作業となる。従って、連No.1の
ピッキング作業回数の合計は、M1=1回となる。 連N
o.2のピッキング作業回数の合計は、M2=2回となる。
但し、1回のピッキング作業で移動することができな
い程に貨物数量が多い場合などは、作業を繰り返す必要
がありその分の回数も合計に考慮する必要があるが、上
記では便宜上考慮する必要がない場合を取り上げて説明
している。
作業計画について説明する。貨物毎ピッキング作業のシ
ミュレーション入力データ(K)は、 宛先α1と宛先α2に
限定した場合であれば、図5(b)に示すのようなものと
なる。 そして、該シミュレーション入力データ(K)であ
れば、 宛先α1の貨物a1,a2,a3,a4は、連No.1で貨
物a1,a2,a3を1回と、連No.2で貨物a4を1回のピッ
キング作業となる。また、宛先α2の貨物a4,a5は、連
No.2の1回のピッキング作業となる。従って、連No.1の
ピッキング作業回数の合計は、M1=1回となる。 連N
o.2のピッキング作業回数の合計は、M2=2回となる。
但し、1回のピッキング作業で移動することができな
い程に貨物数量が多い場合などは、作業を繰り返す必要
がありその分の回数も合計に考慮する必要があるが、上
記では便宜上考慮する必要がない場合を取り上げて説明
している。
【0026】次のステップAとステップE〜Fは、シミ
ュレーション手段3の演算部6が、各作業計画に対す
る、ピッキング作業値としてのピッキング作業時間やピ
ッキング作業人員などのうちの、少なくともピッキング
作業時間をそれぞれ演算する処理である。即ち、ステッ
プAとステップEで、ピッキング作業時間の演算の処理
を繰り返し実行する。即ち、容器毎ピッキング作業の場
合であれば、一つの運用パラメータに関するピッキング
作業時間の合計TBは、 TB=(連No.1のピッキング作業
回数合計N1)×(連No.1の標準時間t1)+( 連No.2のピ
ッキング作業回数合計N2)×(連No.2の標準時間t2)+
…+(連No.mのピッキング作業回数合計Nm)×(連No.mの
標準時間tm)から求められる。上述の図2の運用パラメ
ータ(1)であって、図5(a)のシミュレーション入力デー
タ(B)の宛先をα1,α2に限定した場合であれば、TB(1)
=3回×5min+2回×10min=35minと計算される。 そ
して、引き続き、運用パラメータ(2)の場合のTB(2)か
ら、運用パラメータ(y)の場合のTB(y)までについて繰
り返し計算されて、それぞれのピッキング作業時間の合
計が求められる。
ュレーション手段3の演算部6が、各作業計画に対す
る、ピッキング作業値としてのピッキング作業時間やピ
ッキング作業人員などのうちの、少なくともピッキング
作業時間をそれぞれ演算する処理である。即ち、ステッ
プAとステップEで、ピッキング作業時間の演算の処理
を繰り返し実行する。即ち、容器毎ピッキング作業の場
合であれば、一つの運用パラメータに関するピッキング
作業時間の合計TBは、 TB=(連No.1のピッキング作業
回数合計N1)×(連No.1の標準時間t1)+( 連No.2のピ
ッキング作業回数合計N2)×(連No.2の標準時間t2)+
…+(連No.mのピッキング作業回数合計Nm)×(連No.mの
標準時間tm)から求められる。上述の図2の運用パラメ
ータ(1)であって、図5(a)のシミュレーション入力デー
タ(B)の宛先をα1,α2に限定した場合であれば、TB(1)
=3回×5min+2回×10min=35minと計算される。 そ
して、引き続き、運用パラメータ(2)の場合のTB(2)か
ら、運用パラメータ(y)の場合のTB(y)までについて繰
り返し計算されて、それぞれのピッキング作業時間の合
計が求められる。
【0027】参考に、貨物毎ピッキング作業の場合につ
いて説明すると、ピッキング作業時間の合計TKは、TK
=(連No.1のピッキング作業回数合計M1)×(連No.1の標
準時間t1)+(連No.2のピッキング作業回数合計M2)×
(連No.2の標準時間t2)+…+(連No.mのピッキング作業
回数合計Mm)×(連No.mの標準時間tm)となる。上述の
運用パラメータ(1)で、 図5(b)のシミュレーション入
力データ(K)の宛先がα1,α2に限定した場合であれば、
TK(1)=1回×5min+2回×10min=25minと計算され
る。
いて説明すると、ピッキング作業時間の合計TKは、TK
=(連No.1のピッキング作業回数合計M1)×(連No.1の標
準時間t1)+(連No.2のピッキング作業回数合計M2)×
(連No.2の標準時間t2)+…+(連No.mのピッキング作業
回数合計Mm)×(連No.mの標準時間tm)となる。上述の
運用パラメータ(1)で、 図5(b)のシミュレーション入
力データ(K)の宛先がα1,α2に限定した場合であれば、
TK(1)=1回×5min+2回×10min=25minと計算され
る。
【0028】次に、ステップAとステップFで、ピッキ
ング作業人員の演算の処理を繰り返し実行する。1人当
たりのピッキング作業時間を30min/人と設定すると、
前述の運用パラメータ(1)とシミュレーション入力デー
タ(B)との場合では、35÷30=1.167人と計算されて、2
人のピッキング作業人員が必要となる。 また、前述の
運用パラメータ(1)とシミュレーション入力データ(K)の
場合では、25÷30=0.75人と計算されて、1人のピッキ
ング作業人員が必要となる。
ング作業人員の演算の処理を繰り返し実行する。1人当
たりのピッキング作業時間を30min/人と設定すると、
前述の運用パラメータ(1)とシミュレーション入力デー
タ(B)との場合では、35÷30=1.167人と計算されて、2
人のピッキング作業人員が必要となる。 また、前述の
運用パラメータ(1)とシミュレーション入力データ(K)の
場合では、25÷30=0.75人と計算されて、1人のピッキ
ング作業人員が必要となる。
【0029】次に、ステップAとステップGは、シミュ
レーション手段3の出力部7が、演算した各ピッキング
作業時間やピッキング作業人員を、シミュレーション結
果として繰り返し出力する処理である。即ち、各運用パ
ラメータに対するシミュレーション結果としての上記ピ
ッキング作業時間及びピッキング作業人員を出力データ
として出力する処理を実行する。 例えば、図7(a),
(b)に示すように、1つの出荷データ(1)と、 運用パラ
メータ(1),(2)…(y)との組合せに対する、それぞれのピ
ッキング作業時間およびピッキング作業人員が出力され
る。そして、このような図7(a),(b)に示す出力結果
を見た操作者によって、 最短のピッキング作業時間ま
たは最小のピッキング作業人員を示す運用パラメータを
特定し、どの運用パラメータに基づいてピッキング作業
を実行することが作業効率上から有利であるかが判断さ
れることになる。尚、図示例の出力は、プリンタの印字
による出力で説明したが、出力部7がシミュレーション
結果を入出力手段2のCRT画面に表示させて出力する
も可である。
レーション手段3の出力部7が、演算した各ピッキング
作業時間やピッキング作業人員を、シミュレーション結
果として繰り返し出力する処理である。即ち、各運用パ
ラメータに対するシミュレーション結果としての上記ピ
ッキング作業時間及びピッキング作業人員を出力データ
として出力する処理を実行する。 例えば、図7(a),
(b)に示すように、1つの出荷データ(1)と、 運用パラ
メータ(1),(2)…(y)との組合せに対する、それぞれのピ
ッキング作業時間およびピッキング作業人員が出力され
る。そして、このような図7(a),(b)に示す出力結果
を見た操作者によって、 最短のピッキング作業時間ま
たは最小のピッキング作業人員を示す運用パラメータを
特定し、どの運用パラメータに基づいてピッキング作業
を実行することが作業効率上から有利であるかが判断さ
れることになる。尚、図示例の出力は、プリンタの印字
による出力で説明したが、出力部7がシミュレーション
結果を入出力手段2のCRT画面に表示させて出力する
も可である。
【0030】具体的には、図7(a)の例では、 1つの
出荷データ(i)に対し、運用パラメータ(1)でピッキング
作業を実施したときのピッキング作業時間は240minと、
運用パラメータ(2)でのピッキング作業時間は120min
と、運用パラメータ(3)でのピッキング作業時間は180mi
nと、出力された例を示している。図7(a)の出力例に
限れば、 ピッキング作業時間が最短となる運用パラメ
ータ(2)が最適な運用パラメータであると、 該出力例を
見た操作者によって決定される。
出荷データ(i)に対し、運用パラメータ(1)でピッキング
作業を実施したときのピッキング作業時間は240minと、
運用パラメータ(2)でのピッキング作業時間は120min
と、運用パラメータ(3)でのピッキング作業時間は180mi
nと、出力された例を示している。図7(a)の出力例に
限れば、 ピッキング作業時間が最短となる運用パラメ
ータ(2)が最適な運用パラメータであると、 該出力例を
見た操作者によって決定される。
【0031】図7(b)の例では、図7(a)のように求め
られたピッキング作業時間に対応するピッキング作業人
員を示し、 即ち、運用パラメータ(1)でのピッキング作
業人員は、8人、運用パラメータ(2)でのピッキング作
業人員は、4人、 運用パラメータ(3)でのピッキング作
業人員は、6人であることを示している。 従って、ピ
ッキング作業人員が最小となる運用パラメータ(2)が 最
適な運用パラメータであると、このような出力表示を見
た操作者によって決定される。
られたピッキング作業時間に対応するピッキング作業人
員を示し、 即ち、運用パラメータ(1)でのピッキング作
業人員は、8人、運用パラメータ(2)でのピッキング作
業人員は、4人、 運用パラメータ(3)でのピッキング作
業人員は、6人であることを示している。 従って、ピ
ッキング作業人員が最小となる運用パラメータ(2)が 最
適な運用パラメータであると、このような出力表示を見
た操作者によって決定される。
【0032】ところで、上記のように、最短のピッキン
グ作業時間または最小のピッキング作業人員のいずれの
判定からも運用パラメータの最適化の決定は行えるが、
作業人員の方は0.3人も0.9人も1人に繰上げとなり選定
を誤る虞れがあるので、絶対値比較のできるピッキング
作業時間の方が有効であると言える。即ち、各運用パラ
メータに対するシミュレーション結果としてのピッキン
グ作業時間またはピッキング作業人員のうちの少なくと
もピッキング作業時間を出力データとして出力する処理
を実行することが望ましいと言える。
グ作業時間または最小のピッキング作業人員のいずれの
判定からも運用パラメータの最適化の決定は行えるが、
作業人員の方は0.3人も0.9人も1人に繰上げとなり選定
を誤る虞れがあるので、絶対値比較のできるピッキング
作業時間の方が有効であると言える。即ち、各運用パラ
メータに対するシミュレーション結果としてのピッキン
グ作業時間またはピッキング作業人員のうちの少なくと
もピッキング作業時間を出力データとして出力する処理
を実行することが望ましいと言える。
【0033】次に、他の実施例になる物流システム用シ
ミュレーション装置について、図8〜図13を参照して
説明する。図8は、本発明による第2実施例の物流シス
テム用シミュレーション装置を示すブロック図である。
図において、シミュレーション装置1aは、入出力手段
2とシミュレーション手段3aと記憶手段4aとから構
成される。入出力手段2は第1実施例の構成と同じであ
り、以下、第1実施例と同一符号の構成は、同じ機能と
同じ構成を有するものとして表わしている。そして、上
記シミュレーション手段3aは、第1実施例のシミュレ
ーション手段3に編集部8と判定部9とを追設し、か
つ、第1実施例の計画部5と演算部6と出力部7のプロ
グラム処理が異なる計画部5aと演算部6aと出力部7
aとから構成されている。
ミュレーション装置について、図8〜図13を参照して
説明する。図8は、本発明による第2実施例の物流シス
テム用シミュレーション装置を示すブロック図である。
図において、シミュレーション装置1aは、入出力手段
2とシミュレーション手段3aと記憶手段4aとから構
成される。入出力手段2は第1実施例の構成と同じであ
り、以下、第1実施例と同一符号の構成は、同じ機能と
同じ構成を有するものとして表わしている。そして、上
記シミュレーション手段3aは、第1実施例のシミュレ
ーション手段3に編集部8と判定部9とを追設し、か
つ、第1実施例の計画部5と演算部6と出力部7のプロ
グラム処理が異なる計画部5aと演算部6aと出力部7
aとから構成されている。
【0034】上記編集部8は、入出力手段2を介して入
力されたピッキング作業の対象となる出荷データを入力
データメモリ11に記録させ、且つ、該出荷データからピ
ッキング作業に応じたシミュレーションデータ形式の出
荷データを編集し編集出荷データとして入力データメモ
リ11に記録させる。そして、計画部5aは、入力データ
メモリ11から得たピッキング作業の対象となる各出荷デ
ータ( 即ち、編集出荷データを含む複数の出荷データ )
に関して、後述する運用パラメータメモリ12から得た複
数種の運用パラメータを用いて、それぞれの作業計画を
設定する。また、演算部6aは、該各作業計画に対する
ピッキング作業値としての、ピッキング作業時間やピッ
キング作業人員、ならびにそれらの平均値などを演算す
るプログラムから構成される。更に、出力部7aは、該
演算した各ピッキング作業時間や各ピッキング作業人員
やそれらの平均値などをシミュレーションした結果とし
て出力する。
力されたピッキング作業の対象となる出荷データを入力
データメモリ11に記録させ、且つ、該出荷データからピ
ッキング作業に応じたシミュレーションデータ形式の出
荷データを編集し編集出荷データとして入力データメモ
リ11に記録させる。そして、計画部5aは、入力データ
メモリ11から得たピッキング作業の対象となる各出荷デ
ータ( 即ち、編集出荷データを含む複数の出荷データ )
に関して、後述する運用パラメータメモリ12から得た複
数種の運用パラメータを用いて、それぞれの作業計画を
設定する。また、演算部6aは、該各作業計画に対する
ピッキング作業値としての、ピッキング作業時間やピッ
キング作業人員、ならびにそれらの平均値などを演算す
るプログラムから構成される。更に、出力部7aは、該
演算した各ピッキング作業時間や各ピッキング作業人員
やそれらの平均値などをシミュレーションした結果とし
て出力する。
【0035】判定部9は、出力部7から出力されたシミ
ュレーション結果としてのピッキング作業値の最小値判
定から、計画されるピッキング作業に関する運用パラメ
ータの最適値を求めること、該最適な運用パラメータや
その他のシミュレーション結果を出力データメモリ13に
記録させること、更に、必要に応じてシミュレーション
結果を入出力手段2に表示させることを実行するプログ
ラムから構成される。
ュレーション結果としてのピッキング作業値の最小値判
定から、計画されるピッキング作業に関する運用パラメ
ータの最適値を求めること、該最適な運用パラメータや
その他のシミュレーション結果を出力データメモリ13に
記録させること、更に、必要に応じてシミュレーション
結果を入出力手段2に表示させることを実行するプログ
ラムから構成される。
【0036】一方、記憶手段4aは、入力データ,運用
パラメータ,出力データを分けて記録するメモリであ
る。運用パラメータメモリ12は、運用パラメータを記録
するものであり、第1実施例の記憶手段4に相当するも
のである。即ち、図2,図3に示したような、ロケー
ション別の貨物配置(ロケーションと貨物の対応表)や
ピッキング作業の標準作業時間(以下、標準時間)などか
ら構成される運用パラメータが、運用パラメータメモリ
12に記録されている。また、入力データメモリ11には、
入出力手段2から入力されたピッキング作業の対象とな
る出荷データと、該出荷データから編集部8が編集作成
した各種入力データとが記録されている。更に、出力デ
ータメモリ13には、判定部9が判定した運用パラメータ
の最適値や出力部7からの各種のシミュレーション結果
が必要に応じて記録されている。そして、編集作成され
て記録される入力データの例としては、前掲の図5に示
した容器毎ピッキングデータや貨物毎ピッキングデータ
などが該当する。
パラメータ,出力データを分けて記録するメモリであ
る。運用パラメータメモリ12は、運用パラメータを記録
するものであり、第1実施例の記憶手段4に相当するも
のである。即ち、図2,図3に示したような、ロケー
ション別の貨物配置(ロケーションと貨物の対応表)や
ピッキング作業の標準作業時間(以下、標準時間)などか
ら構成される運用パラメータが、運用パラメータメモリ
12に記録されている。また、入力データメモリ11には、
入出力手段2から入力されたピッキング作業の対象とな
る出荷データと、該出荷データから編集部8が編集作成
した各種入力データとが記録されている。更に、出力デ
ータメモリ13には、判定部9が判定した運用パラメータ
の最適値や出力部7からの各種のシミュレーション結果
が必要に応じて記録されている。そして、編集作成され
て記録される入力データの例としては、前掲の図5に示
した容器毎ピッキングデータや貨物毎ピッキングデータ
などが該当する。
【0037】ここで、本実施例にてシミュレーションを
行うピッキング作業のそれぞれの組み合わせについて、
図11(b)を参照して説明する。図11(b)に示す組み合
わせ例は、2種類の運用パラメータ(1),(2)があり、三
つの出荷データ(1),(2),(3)からそれぞれ編集されたシ
ミュレーション入力データ(B)と(K)とに対する、容器毎
データ1B,2B,3Bと貨物毎データ1K,2K,3Kとが計6個ある
場合である。この図11(b)に示す例で、出荷データ
(1),(2),(3)のピッキング作業を併行して実施する場合
を考えると、図11(c)に示すように、一つの運用パラ
メータ(1)に対し、容器毎データ1B,2B,3Bと貨物毎デー
タ1K,2K,3Kとの組み合わせからなる8通りのピッキング
作業が行われることになる。即ち、8通りの組み合わせ
のピッキング作業をシミュレーションすることになり、
合計では16通りの組み合わせのピッキング作業がシミ
ュレーションされる。
行うピッキング作業のそれぞれの組み合わせについて、
図11(b)を参照して説明する。図11(b)に示す組み合
わせ例は、2種類の運用パラメータ(1),(2)があり、三
つの出荷データ(1),(2),(3)からそれぞれ編集されたシ
ミュレーション入力データ(B)と(K)とに対する、容器毎
データ1B,2B,3Bと貨物毎データ1K,2K,3Kとが計6個ある
場合である。この図11(b)に示す例で、出荷データ
(1),(2),(3)のピッキング作業を併行して実施する場合
を考えると、図11(c)に示すように、一つの運用パラ
メータ(1)に対し、容器毎データ1B,2B,3Bと貨物毎デー
タ1K,2K,3Kとの組み合わせからなる8通りのピッキング
作業が行われることになる。即ち、8通りの組み合わせ
のピッキング作業をシミュレーションすることになり、
合計では16通りの組み合わせのピッキング作業がシミ
ュレーションされる。
【0038】次に、上記構成の動作について、図9に示
すマスターフローチャートを参照しながら説明する。
なお、本フローチャートでは、前述の図11(b)に示し
たピッキング作業の組み合わせ例を取り上げて説明して
いる。図において、ステップJは、シミュレーション手
段3aの編集部8が、出荷データから各種入力データを
繰り返し編集する処理である。これについて、以下、説
明する。図5に示したシミュレーション入力データ(B)
と(K)の違いは、容器毎にピッキング作業を行うか、貨
物毎にピッキング作業を行うかの違いのみであるので、
例えば、出荷データとしてシミュレーション入力デー
タ(B)が入力されたときに(または、シミュレーション入
力データ(B)が入力データメモリ11に入力されていれ
ば)、編集部8が有する並び換えという変換処理でもっ
て、 出荷データとしてのシミュレーション入力データ
(B)から、 編集出荷データとしてのシミュレーション入
力データ(K)を作成することが、 すなわち、編集するこ
とが可能である。また、上記の逆の編集も可能である。
すマスターフローチャートを参照しながら説明する。
なお、本フローチャートでは、前述の図11(b)に示し
たピッキング作業の組み合わせ例を取り上げて説明して
いる。図において、ステップJは、シミュレーション手
段3aの編集部8が、出荷データから各種入力データを
繰り返し編集する処理である。これについて、以下、説
明する。図5に示したシミュレーション入力データ(B)
と(K)の違いは、容器毎にピッキング作業を行うか、貨
物毎にピッキング作業を行うかの違いのみであるので、
例えば、出荷データとしてシミュレーション入力デー
タ(B)が入力されたときに(または、シミュレーション入
力データ(B)が入力データメモリ11に入力されていれ
ば)、編集部8が有する並び換えという変換処理でもっ
て、 出荷データとしてのシミュレーション入力データ
(B)から、 編集出荷データとしてのシミュレーション入
力データ(K)を作成することが、 すなわち、編集するこ
とが可能である。また、上記の逆の編集も可能である。
【0039】この編集部8の編集処理のプログラム(概
要)の一例について、図10を参照して説明する。編集
部8は、ステップS1で、入力データメモリ11から、シミ
ュレーション入力データ(B)を読み込み、 ステップS2
で、シミュレーション入力データ(B)を、シミュレーシ
ョン入力データ(K)に変換し、ステップS3で、シミュレ
ーション入力データ(K)を、入力データメモリ11に記録
して、 並び換え編集の処理を実行するものである。 即
ち、図11(b)に示す例で説明すれば、出荷データ(1),
(2),(3)に対するシミュレーション入力データ(B)とシミ
ュレーション入力データ(K)との編集が繰り返えされ
て、 容器毎データ1B,2B,3Bと貨物毎データ1K,2K,3Kと
が作成される。なお、本実施例ではシミュレーション手
段3aが上記編集部8を有するが、入出力手段2が編集
部8を有する構成であっても可である。
要)の一例について、図10を参照して説明する。編集
部8は、ステップS1で、入力データメモリ11から、シミ
ュレーション入力データ(B)を読み込み、 ステップS2
で、シミュレーション入力データ(B)を、シミュレーシ
ョン入力データ(K)に変換し、ステップS3で、シミュレ
ーション入力データ(K)を、入力データメモリ11に記録
して、 並び換え編集の処理を実行するものである。 即
ち、図11(b)に示す例で説明すれば、出荷データ(1),
(2),(3)に対するシミュレーション入力データ(B)とシミ
ュレーション入力データ(K)との編集が繰り返えされ
て、 容器毎データ1B,2B,3Bと貨物毎データ1K,2K,3Kと
が作成される。なお、本実施例ではシミュレーション手
段3aが上記編集部8を有するが、入出力手段2が編集
部8を有する構成であっても可である。
【0040】次のステップK,L,Oは、計画部5a
が、運用パラメータメモリ12から得たロケーション別の
貨物配置と標準作業時間の関係を与える、複数種の運用
パラメータ(1),(2)を用いて、 入力データメモリ11から
得たピッキング作業の対象となる出荷データ(1),(2),
(3)の各シミュレーション入力データ(B),(K)の合計で16
通りの組み合わせピッキング作業に対してそれぞれの作
業計画を設定する処理である。即ち、ステップKでは、
運用パラメータ(1),(2)を変数として、ステップL,Oの
処理を繰り返し実行する。次に、ステップLでは、一つ
の運用パラメータに対しての8通りの組み合わせを繰り
返し実行する。そして、ステップOでは、16通りの組
み合わせのピッキング作業の作業計画を設定する処理を
実行する。
が、運用パラメータメモリ12から得たロケーション別の
貨物配置と標準作業時間の関係を与える、複数種の運用
パラメータ(1),(2)を用いて、 入力データメモリ11から
得たピッキング作業の対象となる出荷データ(1),(2),
(3)の各シミュレーション入力データ(B),(K)の合計で16
通りの組み合わせピッキング作業に対してそれぞれの作
業計画を設定する処理である。即ち、ステップKでは、
運用パラメータ(1),(2)を変数として、ステップL,Oの
処理を繰り返し実行する。次に、ステップLでは、一つ
の運用パラメータに対しての8通りの組み合わせを繰り
返し実行する。そして、ステップOでは、16通りの組
み合わせのピッキング作業の作業計画を設定する処理を
実行する。
【0041】例えば、運用パラメータ(1)と、 シミュレ
ーション入力データとしての容器毎データ1B,2B,3Bとに
関しての作業計画が設定される。この内容は前述の第1
実施例の内容と同じであるので説明は省略する。
ーション入力データとしての容器毎データ1B,2B,3Bとに
関しての作業計画が設定される。この内容は前述の第1
実施例の内容と同じであるので説明は省略する。
【0042】次に、ステップK,L,P,Qは、演算部
6aが、各作業計画に対するピッキング作業時間やピッ
キング作業人員をそれぞれ演算する処理である。この内
容も前述の第1実施例の内容と同じである。上記のステ
ップP,Qでは、演算部6aが、ピッキング作業に関す
るシミュレーション結果のトータル値(または平均値)を
計算する処理である。即ち、顧客要求の出荷データに応
じるためには、同一の運用パラメータで、かつ、異なる
いくつかのピッキングデータ形式の出荷データで、ピッ
キング作業を併行する必要がある場合が生じる。このよ
うな場合に備えて、ステップP,Qの計算は、どの運用
パラメータとどのような出荷データで、ピッキング作業
を併行すれば、トータル作業として効率的に、換言すれ
ば、平均して円滑なる作業を行えるかを求めるものであ
る。具体的には、ステップPでは、トータルの作業時間
を、ステップQではトータルの作業人員を、また、必要
に応じて作業時間や作業人員の平均値を計算する。
6aが、各作業計画に対するピッキング作業時間やピッ
キング作業人員をそれぞれ演算する処理である。この内
容も前述の第1実施例の内容と同じである。上記のステ
ップP,Qでは、演算部6aが、ピッキング作業に関す
るシミュレーション結果のトータル値(または平均値)を
計算する処理である。即ち、顧客要求の出荷データに応
じるためには、同一の運用パラメータで、かつ、異なる
いくつかのピッキングデータ形式の出荷データで、ピッ
キング作業を併行する必要がある場合が生じる。このよ
うな場合に備えて、ステップP,Qの計算は、どの運用
パラメータとどのような出荷データで、ピッキング作業
を併行すれば、トータル作業として効率的に、換言すれ
ば、平均して円滑なる作業を行えるかを求めるものであ
る。具体的には、ステップPでは、トータルの作業時間
を、ステップQではトータルの作業人員を、また、必要
に応じて作業時間や作業人員の平均値を計算する。
【0043】例えば、第1の組み合わせが、 運用パラ
メータ(1)と容器毎データ1B,2B,3Bとの組み合わせであ
れば、 ピッキング作業時間のトータル値は、T(1)の第
1番目=T1B(1)+T2B(1)+T3B(1)と計算される。 第
2の組み合わせが、運用パラメータ(1)と容器毎データ1
B,2Bおよび貨物毎データ3Kの組み合わせであれば、ピッ
キング作業時間のトータル値は、T(1)の第2番目=T1
B(1)+T2B(1)+T3K(1)と計算される。また、第1の組
み合わせのピッキング作業の出荷データ当たりの平均値
は、T(1)の第1番目÷3(出荷データ)と計算される。
メータ(1)と容器毎データ1B,2B,3Bとの組み合わせであ
れば、 ピッキング作業時間のトータル値は、T(1)の第
1番目=T1B(1)+T2B(1)+T3B(1)と計算される。 第
2の組み合わせが、運用パラメータ(1)と容器毎データ1
B,2Bおよび貨物毎データ3Kの組み合わせであれば、ピッ
キング作業時間のトータル値は、T(1)の第2番目=T1
B(1)+T2B(1)+T3K(1)と計算される。また、第1の組
み合わせのピッキング作業の出荷データ当たりの平均値
は、T(1)の第1番目÷3(出荷データ)と計算される。
【0044】そして、 図11(c)に示すような16通り
の組み合わせのピッキング作業の各トータル値または各
平均値(以下、平均値等という)が演算され、該平均値等
の最小値に該当する組み合わせから、最適な運用パラメ
ータと最適な運用パラメータに対応する各出荷データに
関するピッキングデータ形式が定まる。勿論、出荷デー
タに関するピッキングデータ形式が限定され、実施可能
なピッキング作業の組み合わせも限定される場合があ
り、このような場合は、該限定された組み合わせのうち
から選択されて、ピッキング作業の平均値等の最小値か
ら最適な運用パラメータが決定されることになる。
の組み合わせのピッキング作業の各トータル値または各
平均値(以下、平均値等という)が演算され、該平均値等
の最小値に該当する組み合わせから、最適な運用パラメ
ータと最適な運用パラメータに対応する各出荷データに
関するピッキングデータ形式が定まる。勿論、出荷デー
タに関するピッキングデータ形式が限定され、実施可能
なピッキング作業の組み合わせも限定される場合があ
り、このような場合は、該限定された組み合わせのうち
から選択されて、ピッキング作業の平均値等の最小値か
ら最適な運用パラメータが決定されることになる。
【0045】一般的には、前述したように、 図4に示
すような複数の出荷データ(1),(2)…(x)が、 一定期間
(例えば、週、月、3ヶ月、季単位など)毎に内容を変え
て取り扱われているので、複数種の出荷データを1種類
のピッキングデータ形式でピッキング作業することはな
く、従って、異なるピッキングデータ形式が混在する併
行作業で為される。従って、ピッキング作業の平均値等
の最小値から最適な運用パラメータが決定されることに
なる。勿論、貨物の量が多く1種類の出荷データに対し
1種類のピッキングデータ形式で長時間作業することも
ある。
すような複数の出荷データ(1),(2)…(x)が、 一定期間
(例えば、週、月、3ヶ月、季単位など)毎に内容を変え
て取り扱われているので、複数種の出荷データを1種類
のピッキングデータ形式でピッキング作業することはな
く、従って、異なるピッキングデータ形式が混在する併
行作業で為される。従って、ピッキング作業の平均値等
の最小値から最適な運用パラメータが決定されることに
なる。勿論、貨物の量が多く1種類の出荷データに対し
1種類のピッキングデータ形式で長時間作業することも
ある。
【0046】次に、ステップK,L,Rは、出力部7a
が、演算したピッキング作業時間やピッキング作業人員
やそれぞれのトータル値や平均値を、シミュレーション
結果として繰り返し出力する処理である。また、出力部
7aは、これらの出力データを出力データメモリ13に記
録させる処理も実行する。なお、出力部7aは、シミュ
レーション結果を入出力手段2に表示させる処理を実行
するも可である。
が、演算したピッキング作業時間やピッキング作業人員
やそれぞれのトータル値や平均値を、シミュレーション
結果として繰り返し出力する処理である。また、出力部
7aは、これらの出力データを出力データメモリ13に記
録させる処理も実行する。なお、出力部7aは、シミュ
レーション結果を入出力手段2に表示させる処理を実行
するも可である。
【0047】最後に、ステップK,L,S,Uは、シミ
ュレーション手段3aの判定部9がシミュレーション結
果としてのピッキング作業値の最小値を示す作業計画に
対応する運用パラメータを、最適な運用パラメータと決
定する処理である。即ち、第1実施例の場合は、入出力
手段2に表示されたシミュレーション結果の目視判定に
よって最適な運用パラメータを決定する構成である。こ
れに対し本第2実施例の場合は、ステップSにて、判定
部9が、シミュレーション結果を出力データメモリ13か
ら得て、 前述のように最短のピッキング作業時間(含む
平均値等) または最小のピッキング作業人員(含む平均
値等)などから最適な運用パラメータを判定する処理を
実行する構成である。そして、ステップUでは、判定部
9が、判定結果を入出力手段2に表示させる処理を実行
する構成である。尚、判定部9が、シミュレーション結
果を直接的に出力部7aから入手しても良い。
ュレーション手段3aの判定部9がシミュレーション結
果としてのピッキング作業値の最小値を示す作業計画に
対応する運用パラメータを、最適な運用パラメータと決
定する処理である。即ち、第1実施例の場合は、入出力
手段2に表示されたシミュレーション結果の目視判定に
よって最適な運用パラメータを決定する構成である。こ
れに対し本第2実施例の場合は、ステップSにて、判定
部9が、シミュレーション結果を出力データメモリ13か
ら得て、 前述のように最短のピッキング作業時間(含む
平均値等) または最小のピッキング作業人員(含む平均
値等)などから最適な運用パラメータを判定する処理を
実行する構成である。そして、ステップUでは、判定部
9が、判定結果を入出力手段2に表示させる処理を実行
する構成である。尚、判定部9が、シミュレーション結
果を直接的に出力部7aから入手しても良い。
【0048】この判定処理のプログラム(概要)の一例に
ついて、図12を参照し説明する。判定部9は、 ステ
ップS11で、出力データメモリ13から、シミュレーショ
ン結果としてのピッキング作業時間(含む平均値等)や
ピッキング作業人員(含む平均値等)、及び、 該シミュ
レーション結果の元となった作業計画に対応した運用パ
ラメータなどを読み込み、 ステップS12で、例えば、最
小のピッキング作業時間T(min)を検索し、 ステップS1
3で、最小のT(min)に対応した運用パラメータを最適運
用パラメータであると判定し、 ステップS14で、該最適
運用パラメータを入出力手段2に表示する各処理を実行
する。
ついて、図12を参照し説明する。判定部9は、 ステ
ップS11で、出力データメモリ13から、シミュレーショ
ン結果としてのピッキング作業時間(含む平均値等)や
ピッキング作業人員(含む平均値等)、及び、 該シミュ
レーション結果の元となった作業計画に対応した運用パ
ラメータなどを読み込み、 ステップS12で、例えば、最
小のピッキング作業時間T(min)を検索し、 ステップS1
3で、最小のT(min)に対応した運用パラメータを最適運
用パラメータであると判定し、 ステップS14で、該最適
運用パラメータを入出力手段2に表示する各処理を実行
する。
【0049】次に、図13は、入出力手段2に判定結果
を画面表示した例である。即ち、入出力手段2の画面上
部においては、各運用パラメータに対するシミュレーシ
ョン結果としてのピッキング作業時間(含む平均値等)と
ピッキング作業人員(含む平均値等)とを、棒グラフに
てそれぞれの値を大きさ順に並べて表示している。 例
えば、図示例では、 最適運用パラメータとしての運用
パラメータ(2)を右端に表示し、この運用パラメータ(2)
が、 判定した最適運用パラメータであることを表示し
ている。また、図示例では、最適運用パラメータ以外
に、画面下部に最適運用パラメータに対応したロケーシ
ョン別の貨物配置を表示している。
を画面表示した例である。即ち、入出力手段2の画面上
部においては、各運用パラメータに対するシミュレーシ
ョン結果としてのピッキング作業時間(含む平均値等)と
ピッキング作業人員(含む平均値等)とを、棒グラフに
てそれぞれの値を大きさ順に並べて表示している。 例
えば、図示例では、 最適運用パラメータとしての運用
パラメータ(2)を右端に表示し、この運用パラメータ(2)
が、 判定した最適運用パラメータであることを表示し
ている。また、図示例では、最適運用パラメータ以外
に、画面下部に最適運用パラメータに対応したロケーシ
ョン別の貨物配置を表示している。
【0050】なお、シミュレーション結果から最適では
ないと判定された他の運用パラメータに関するロケーシ
ョン別の貨物配置を、必要に応じて入出力手段2に表示
させる構成とすることは可能であるが、この構成と内容
の詳細説明は省略する。また、上記実施例では、貨物と
ロケーションの配置におけるロケーション区分を連No.
のみとして表示して説明しているが、 梱包作業台に対
し直角方向のロケーションとしての連No.以外に、作業
台に対し平行方向の列No.と、各連と各列の高さ方向の
段No.のロケーション区分がある。 従って、本発明によ
るシミュレーション装置のシミュレーションは、実際の
物流システムに応じた、連No.列No.段No.に関して実施
され、かつ、シミュレーション結果の表示なども、 連,
列,段に関して表示するも可である。
ないと判定された他の運用パラメータに関するロケーシ
ョン別の貨物配置を、必要に応じて入出力手段2に表示
させる構成とすることは可能であるが、この構成と内容
の詳細説明は省略する。また、上記実施例では、貨物と
ロケーションの配置におけるロケーション区分を連No.
のみとして表示して説明しているが、 梱包作業台に対
し直角方向のロケーションとしての連No.以外に、作業
台に対し平行方向の列No.と、各連と各列の高さ方向の
段No.のロケーション区分がある。 従って、本発明によ
るシミュレーション装置のシミュレーションは、実際の
物流システムに応じた、連No.列No.段No.に関して実施
され、かつ、シミュレーション結果の表示なども、 連,
列,段に関して表示するも可である。
【0051】さらに、図5に示した容器毎または貨物毎
ピッキングデータは、ある時点の単一の出荷データから
定めたピッキングデータ形式であるが、例えば、時系列
的な(過去1ヶ月の)出荷データの統計上から纏めたピッ
キングデータ形式、過去の最大ピークを示した出荷デー
タから纏めたピッキングデータ形式、または将来の需要
予測を見込んだ出荷データから纏めたピッキングデータ
形式などを採り入れたものとする。該データに対してシ
ミュレーションすることは、より最適な運用パラメータ
を決定することに有効であると言える。
ピッキングデータは、ある時点の単一の出荷データから
定めたピッキングデータ形式であるが、例えば、時系列
的な(過去1ヶ月の)出荷データの統計上から纏めたピッ
キングデータ形式、過去の最大ピークを示した出荷デー
タから纏めたピッキングデータ形式、または将来の需要
予測を見込んだ出荷データから纏めたピッキングデータ
形式などを採り入れたものとする。該データに対してシ
ミュレーションすることは、より最適な運用パラメータ
を決定することに有効であると言える。
【0052】そして、上記のように複雑なピッキング作
業の場合であればあるほど、ピッキング作業を容器毎か
貨物毎かというようなピッキングデータ形式を違えてシ
ミュレーションすることが有効である。そして、前述の
ような異なるピッキングデータ形式が混在併行するピッ
キング作業をシミュレーションすることができる本発明
によるシミュレーション装置は、さらに有効で利便性が
あると言える。
業の場合であればあるほど、ピッキング作業を容器毎か
貨物毎かというようなピッキングデータ形式を違えてシ
ミュレーションすることが有効である。そして、前述の
ような異なるピッキングデータ形式が混在併行するピッ
キング作業をシミュレーションすることができる本発明
によるシミュレーション装置は、さらに有効で利便性が
あると言える。
【0053】次に、本発明による物流システム用シミュ
レーション装置にてシミュレーションした結果としての
最適な運用パラメータを利用して、ロジステックシステ
ム分野における庫内オペレーションの効果的なピッキン
グ作業が行える一実施例の物流システムについて説明す
る。図14に示す物流システムは、シミュレーション手
段3と出力手段15とを含むシミュレーション装置1b
と、運用パラメータに従って容器や貨物等の配置を制御
するコントロール手段21と入力手段23とを含む物流装置
20と、シミュレーション装置1b(の出力手段15)と物流
装置20(の入力手段23)とを結ぶ通信手段30とから構成さ
れる。そして、システムシミュレーション装置1bがシ
ミュレーションした結果として出力した最適運用パラメ
ータに適合するように、通信手段30を介して入手した物
流装置20のコントロール手段21が貨物の配置等を制御し
て、効果的なピッキング作業を行うものである。
レーション装置にてシミュレーションした結果としての
最適な運用パラメータを利用して、ロジステックシステ
ム分野における庫内オペレーションの効果的なピッキン
グ作業が行える一実施例の物流システムについて説明す
る。図14に示す物流システムは、シミュレーション手
段3と出力手段15とを含むシミュレーション装置1b
と、運用パラメータに従って容器や貨物等の配置を制御
するコントロール手段21と入力手段23とを含む物流装置
20と、シミュレーション装置1b(の出力手段15)と物流
装置20(の入力手段23)とを結ぶ通信手段30とから構成さ
れる。そして、システムシミュレーション装置1bがシ
ミュレーションした結果として出力した最適運用パラメ
ータに適合するように、通信手段30を介して入手した物
流装置20のコントロール手段21が貨物の配置等を制御し
て、効果的なピッキング作業を行うものである。
【0054】上記構成の物流装置20は、配置可変手段
(図示省略)と、該配置可変手段を制御するコントロール
手段21とを含んで構成された物流設備である。そして、
配置可変手段は、 架台に載置されている容器(貨物を纏
めて収めた容器)や貨物(個々の単独貨物)を、 レールな
どの案内に沿って該架台ごと移動し、該容器や貨物の配
置、 即ち、前述の連No.列No.段No.の配置を自動方式で
換えることができる配置可変機構(図示省略)と、後述す
る指令信号にしたがって該配置可変機構を駆動する駆動
手段(図示省略)とを含み構成される。この駆動手段は、
電動モータなどからなるアクチェータで構成される。
(図示省略)と、該配置可変手段を制御するコントロール
手段21とを含んで構成された物流設備である。そして、
配置可変手段は、 架台に載置されている容器(貨物を纏
めて収めた容器)や貨物(個々の単独貨物)を、 レールな
どの案内に沿って該架台ごと移動し、該容器や貨物の配
置、 即ち、前述の連No.列No.段No.の配置を自動方式で
換えることができる配置可変機構(図示省略)と、後述す
る指令信号にしたがって該配置可変機構を駆動する駆動
手段(図示省略)とを含み構成される。この駆動手段は、
電動モータなどからなるアクチェータで構成される。
【0055】また、コントロール手段21は、システムシ
ミュレーション装置1bがシミュレーションした最適の
運用パラメータを、入力手段23を介して入手し、該運用
パラメータから演算して指令信号を出力するコンピュー
タから構成される。そして、システムシミュレーション
装置1bは、入出力手段2と、シミュレーション手段3
aと、記憶手段4aと、出力手段15とから構成される。
即ち、システムシミュレーション装置1bは、図8に示
した第2実施例のシミュレーション手段3aから出力さ
れた最適な運用パラメータを、物流装置20に伝達する手
段としての出力手段15をシステムシミュレーション装置
1aに追設した構成である。さらに、通信手段30は、一
般的には出力手段15と入力手段23の間を接続する通信配
線から成る。なお、出力手段15が無線送信機で入力手段
23は無線受信機からなっても可である。他の構成は、図
1の実施例のシステムシミュレーション装置1の構成と
同じである。なお、第1実施例などと同じ符号のもの
は、同一構成を表わしている。
ミュレーション装置1bがシミュレーションした最適の
運用パラメータを、入力手段23を介して入手し、該運用
パラメータから演算して指令信号を出力するコンピュー
タから構成される。そして、システムシミュレーション
装置1bは、入出力手段2と、シミュレーション手段3
aと、記憶手段4aと、出力手段15とから構成される。
即ち、システムシミュレーション装置1bは、図8に示
した第2実施例のシミュレーション手段3aから出力さ
れた最適な運用パラメータを、物流装置20に伝達する手
段としての出力手段15をシステムシミュレーション装置
1aに追設した構成である。さらに、通信手段30は、一
般的には出力手段15と入力手段23の間を接続する通信配
線から成る。なお、出力手段15が無線送信機で入力手段
23は無線受信機からなっても可である。他の構成は、図
1の実施例のシステムシミュレーション装置1の構成と
同じである。なお、第1実施例などと同じ符号のもの
は、同一構成を表わしている。
【0056】上記構成の動作は、次の通りである。シミ
ュレーション手段3aが最適な運用パラメータをシミュ
レーションし、該運用パラメータが出力手段15と通信手
段30と入力手段23とを介してコントロール手段21に伝達
されると、物流装置20のコントロール手段21は、該最適
運用パラメータに合致するような容器や貨物の移植を実
行するための指令信号を演算して駆動手段に出力する。
そして、駆動手段を介して、最適運用パラメータに基づ
く配置可変手段による容器や貨物の 連No.列No.段No.の
配置変換が自動方式で行われる。上記構成と動作によっ
て、庫内オペレーションに対するピッキング作業に関す
る運用パラメータの最適化を図り、効果的なピッキング
作業が自動的に行える物流システムが提供される。
ュレーション手段3aが最適な運用パラメータをシミュ
レーションし、該運用パラメータが出力手段15と通信手
段30と入力手段23とを介してコントロール手段21に伝達
されると、物流装置20のコントロール手段21は、該最適
運用パラメータに合致するような容器や貨物の移植を実
行するための指令信号を演算して駆動手段に出力する。
そして、駆動手段を介して、最適運用パラメータに基づ
く配置可変手段による容器や貨物の 連No.列No.段No.の
配置変換が自動方式で行われる。上記構成と動作によっ
て、庫内オペレーションに対するピッキング作業に関す
る運用パラメータの最適化を図り、効果的なピッキング
作業が自動的に行える物流システムが提供される。
【0057】
【発明の効果】本発明によれば、膨大な届け先に多種多
様多量の貨物を配送する物流システムに対して、効率的
なピッキング作業を行うための運用パラメータの決定を
支援する物流システム用シミュレーション装置が提供さ
れる。
様多量の貨物を配送する物流システムに対して、効率的
なピッキング作業を行うための運用パラメータの決定を
支援する物流システム用シミュレーション装置が提供さ
れる。
【0058】そして、物流システム用シミュレーション
装置と物流装置とを結合して、ロジステックシステム分
野における庫内オペレーションに対する、ピッキング作
業に関する運用パラメータの最適化を図り、効果的なピ
ッキング作業が行える、換言すれば物流作業の合理化に
繋がる物流システムが提供されるという効果がある。
装置と物流装置とを結合して、ロジステックシステム分
野における庫内オペレーションに対する、ピッキング作
業に関する運用パラメータの最適化を図り、効果的なピ
ッキング作業が行える、換言すれば物流作業の合理化に
繋がる物流システムが提供されるという効果がある。
【図1】本発明による一実施例の物流システム用のシミ
ュレーション装置を示すブロック図である。
ュレーション装置を示すブロック図である。
【図2】本発明による一実施例の運用パラメータのデー
タテーブルを示す図である。
タテーブルを示す図である。
【図3】図2に示す運用パラメータ(1)のロケーション
別の貨物配置と作業の標準時間との関係を示す図であ
る。
別の貨物配置と作業の標準時間との関係を示す図であ
る。
【図4】本発明による一実施例の出荷データテーブルを
示す図である。
示す図である。
【図5】本発明による一実施例の容器方式および貨物方
式の入力データテーブルを示す図である。
式の入力データテーブルを示す図である。
【図6】本発明による一実施例のシミュレーション手段
の処理手順を示すフローチャートである。
の処理手順を示すフローチャートである。
【図7】本発明による一実施例の出力データテーブルを
示す図である。
示す図である。
【図8】本発明による他の実施例の物流システム用のシ
ミュレーション装置を示すブロック図である。
ミュレーション装置を示すブロック図である。
【図9】本発明による他の実施例のシミュレーション手
段の処理手順を示すフローチャートである。
段の処理手順を示すフローチャートである。
【図10】図9の編集処理手順を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図11】本発明による一実施例のピッキング作業の組
み合わせを示す図である。
み合わせを示す図である。
【図12】図9の判定処理手順を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図13】本発明による一実施例の入出力手段の画面表
示を示す図である。
示を示す図である。
【図14】本発明による一実施例の物流システムの構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
1,1a,1b…シミュレーション装置、2…入出力手
段、3,3a…シミュレーション手段、4,4a…記憶
手段、5,5a…計画部、6,6a…演算部、7,7a
…出力部、8…編集部、9…判定部、11…入力データメ
モリ、12…運用パラメータメモリ、13…出力データメモ
リ、15…出力手段、20…物流装置、21…コントロール手
段、23…入力手段、30…通信手段。
段、3,3a…シミュレーション手段、4,4a…記憶
手段、5,5a…計画部、6,6a…演算部、7,7a
…出力部、8…編集部、9…判定部、11…入力データメ
モリ、12…運用パラメータメモリ、13…出力データメモ
リ、15…出力手段、20…物流装置、21…コントロール手
段、23…入力手段、30…通信手段。
Claims (3)
- 【請求項1】入出力手段とシミュレーション手段と記憶
手段とを備え、与えられた運用パラメータに基づいて物
流システムのピッキング作業をシミュレーションし、前
記運用パラメータの最適化決定を支援する物流システム
用シミュレーション装置であって、 前記シミュレーション手段は、前記入出力手段を介して
与えられた前記ピッキング作業の対象となる出荷データ
に関して、前記記憶手段に保持されたロケーション別の
貨物配置と標準作業時間の関係を与える複数種の前記運
用パラメータを用いて、それぞれの作業計画を設定する
計画部と,該各作業計画に対するピッキング作業値を演
算する演算部と,該演算した各ピッキング作業値を出力
する出力部と,を有したことを特徴とする物流システム
用シミュレーション装置。 - 【請求項2】入出力手段とシミュレーション手段と記憶
手段とを備え、与えられた運用パラメータに基づいて物
流システムのピッキング作業をシミュレーションし、前
記運用パラメータの最適化決定を支援する物流システム
用シミュレーション装置であって、 前記記憶手段は、入力データメモリと,運用パラメータ
メモリと,出力データメモリと,を有し、 前記シミュレーション手段は、前記入出力手段を介して
入力された前記ピッキング作業の対象となる出荷データ
を前記入力データメモリに記録させ、且つ、該出荷デー
タからシミュレーションデータ形式の異なる複数の編集
出荷データを編集して前記入力データメモリに記録させ
る編集部と,前記入力データメモリに保持された前記各
編集出荷データに関して、前記運用パラメータメモリに
保持されたロケーション別の貨物配置と標準作業時間の
関係を与える複数種の前記運用パラメータを用いて、そ
れぞれの作業計画を設定する計画部と,該各作業計画に
対するピッキング作業値を演算する演算部と,その演算
した各ピッキング作業値を出力し前記出力データメモリ
に記録させる出力部と,前記出力データメモリに保持さ
れた前記ピッキング作業値の最小値を示す前記作業計画
に対応する前記運用パラメータを最適な運用パラメータ
と決定する判定部と,を有したことを特徴とする物流シ
ステム用シミュレーション装置。 - 【請求項3】ロケーション別の貨物配置と標準作業時間
の関係を与える運用パラメータにてピッキング作業を実
施する物流システムであって、 前記ピッキング作業の対象となる出荷データを与える入
出力手段と,複数種の前記運用パラメータを保持する記
憶手段と,前記出荷データに関して前記ロケーション別
の貨物配置を用いてそれぞれの作業計画を設定する計画
部と該各作業計画に対するピッキング作業値を前記標準
作業時間を用いて演算する演算部と該演算した各ピッキ
ング作業値に基づいて最適運用パラメータを出力する出
力部とをふくむシミュレーション手段と,を備えた物流
システム用シミュレーション装置と、 前記貨物配置を換えることができる配置可変手段と,前
記物流システム用シミュレーション装置から受け取った
前記最適運用パラメータに基づいて前記貨物配置を換え
るよう前記配置可変手段を制御するコントロール手段
と,を備えた物流装置と、から構成したことを特徴とす
る物流システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32799797A JPH11157617A (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 物流システム用シミュレーション装置及び物流システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32799797A JPH11157617A (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 物流システム用シミュレーション装置及び物流システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11157617A true JPH11157617A (ja) | 1999-06-15 |
Family
ID=18205359
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP32799797A Pending JPH11157617A (ja) | 1997-11-28 | 1997-11-28 | 物流システム用シミュレーション装置及び物流システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11157617A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012111395A1 (ja) * | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Sawada Katsuya | 災害支援システム及び災害支援プログラム |
CN111914379A (zh) * | 2019-05-07 | 2020-11-10 | 顺丰科技有限公司 | 一种动态仿真方法及装置 |
KR20210124695A (ko) * | 2020-04-07 | 2021-10-15 | 평택대학교 산학협력단 | 풀필먼트 물류센터용 물품 피킹 시스템 및 그의 피킹 방법 |
CN113642156A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-12 | 意欧斯物流科技(上海)有限公司 | 一种堆垛机立库的仿真建模*** |
CN116873431A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-13 | 湘南学院 | 一种基于岩板智能仓库的多重载agv储运方法 |
-
1997
- 1997-11-28 JP JP32799797A patent/JPH11157617A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN113642156B (zh) * | 2021-07-20 | 2023-11-17 | 意欧斯物流科技(上海)有限公司 | 一种堆垛机立库的仿真建模***及其使用方法 |
CN116873431A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-13 | 湘南学院 | 一种基于岩板智能仓库的多重载agv储运方法 |
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