最適アルゴリズム 倉庫シミュレーション

ロジスティクス・ソリューションのグローバルプロバイダー Kuehne+Nagel社は倉庫会社の倉庫新設プランに携わりました。倉庫は、13,000件のオーダー、又は1日当たり750箱のピッキング処理が予想されます。プロジェクトは、マルチオーダー・ピッキングの最適なアルゴリズム開発を含んでいました。作業者は台車で品物を取り、オーダーごとにそれらをカートンに入れます。Kuehne+Nagel社は、最適なピッキング手順に最適なアルゴリズム選定するため、AnyLogicシミュレーションを利用しました。


問題:




この倉庫で使われている台車(写真を参照)は一度に最大8箱を運べます。そのうちの4箱は台車の量りに置かれます。量りはピッキング精度を上げるため、品物の重量がマスタデータと一致しない場合、アラーム警告を出します。


オペレーターは、量りに置かれた箱だけに製品を満たすことができます。量り上の箱が一杯になると、次の空箱と交換します。したがって、4個のカートンに同時に充填可能です。さらに、箱の商品はオペレーターのルートに沿ってどんな位置でも格納することができます。


注文を処理するための最適なピッキングルートを構築するために、倉庫がこのような厳密なアルゴリズムを必要としました。

倉庫台車

倉庫台車

倉庫レイアウトの最適化

倉庫レイアウトおよび3Dアニメーション

ソリューション:




Kuehne+Nagel社の専門家は必要なアルゴリズムを見つけ出しました。それは、オペレーターのピッキングルートが常に一直線ということでした。そのため、オペレーターは箱を取り換えた後に戻る必要はありません。これは、1サイクルに最大数8箱を運搬するとは限らないことを意味します。例えば、箱は最初と最後の地点両方からの品物を載せているかもしれません。したがって、最大数になるまで、交換することができないのです。


専門家は、実際の資料データを用いて、提案したアルゴリズムをテストし有効にするため、倉庫のシミュレーション・モデルを構築しました。詳細モデルは、倉庫のレイアウト、保管場所、オペレーターの動き、受注、台車業務およびサービスレベルを反映させました。アルゴリズムに従って、オペレーターの移動や、物品のピックアップが行われました。


専門家はオペレーターのルートの最適化に基準を設けました:

  • 1サイクル当たりの箱の平均数を最大限にする。
  •  各サイクルで物品のオーバーラップを最大限にする。(1サイクルで複数の箱に同じ商品をピッキングするのが望ましい)

モデル製作者は、2014年3月からモデルまで260,000件の本物のオーダー・データを含んでいるエクセル・ファイルをアップロードし、次に、入力データとしてこれを使用して、モデルを実行しました。 台車移動の最適化は、、企業倉庫マネジメントシステム中で行われました。


出力された統計データは、1サイクルにつき補充された箱の平均数、受注期間、1サイクルの距離、平均利用台車数および1サイクルの平均時間を含みます。


結果:




次に、モデルの統計は、旧倉庫の2014年3月までの統計と比較しました。倉庫シミュレーションの結果、提案したレイアウトの配置、設備および移動のアルゴリズムで、台車稼動率が58%から94%まで上昇すると示しました。


このような結果はKuehne+Nagel社によるユーザーの投資効率を証明するのに使用されました。


さらに、モデルは、最適な倉庫配置および倉庫間の商品配達プランに利用されます。モデル開発者は、さらにサービスレベルおよび従業員の作業量のバランスを考慮し、台車数を最適化できます。

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