効率的な倉庫運営のための予測シミュレーションモデルの開発

概要

タイには、2 つの工場と物流センターがあります。この物流センターでは、自動倉庫システム (ASRS) と、手動によるサービスパレットラックを運用しています。

この倉庫は 2,000 m² の床面積で構成されており、ピッキングとステージングの作業に使用されます。10 個の荷積みドックを使用して、入庫および出庫活動のために毎日約 1,500 個のパレットを取扱します。

問題点

この倉庫では、通常の一日の間に予測できない負荷がかかることから、業務が非常に複雑になっています。さらに、工場から到着するパレットのほとんどは部分的に積載された状態であるため、倉庫内で他のパレットと統合する必要があります。

また、考慮が必要なさまざまな製品構成も多数あり、監視が難しく困難な作業プロセスが生じます。

最後に、ストレージスペースの負荷が変動するため、毎日必要なオペレーターの数を事前に予測することは困難です。その結果、オペレーターは十分に活用されなかったり、過剰に働かされることが頻繁に発生します。

この倉庫と連携している 2 社、Western Digital と DSV には、予測を入力し、これらの複雑な操作を考慮し、特定の KPI の予想値を取得できるツールがありませんでした。

ソリューション

EPIC InnoLabs は小規模なデジタル企業で、Western Digital と DSV の予測シミュレーションモデルの開発を請け負いました。倉庫業務の効率化を図るには、さまざまな実験、システム最適化、what-if シナリオ、予測、および見積もりを含める必要がありました。

このモデルは、小規模な倉庫から巨大な物流センターまで、あらゆるレベルの複雑なビジネスシステムをシミュレート可能な AnyLogic を使用して構築されました。AnyLogic は Java ベースのソリューションで、倉庫のアクティビティを視覚化でき、柔軟性も大変優れています。また、モデルを AnyLogic Cloud にアップロードすることも可能で、将来的にはビジネス分析ツールとの統合が可能になります。

モデルは現在も開発中です。しかしながら、ベースモデルは完成しており、検証済みです。入力データに基づいてシステムの動作を予測できるデータ駆動型機能を備えています。

Excel ファイルはモデルの入力として使用され、次のものが含まれます：

在庫状態。
受信データ - 受け取った製品の記録など。
出荷データ - 出荷トラックを含む。
製品マトリックス – さまざまな種類の製品、パレット構成、その他の関連するプロパティについて説明します。

使用されているのはすべて履歴データです。その他のパラメータはモデル内で直接定義できます。

以下に、モデルアーキテクチャのプロセスフローを詳細に示します。

予測シミュレーションモデルのさまざまなプロセスフローが、運用中のさまざまなルールの詳細とともに表示されます

効率的な倉庫運営のための予測シミュレーションモデルのプロセスフロー

このモデルは、AnyLogic Process Modeling Library と、エージェントベースモデリングおよび離散イベントシミュレーションの組み合わせを使用して作成されました。Statecharts は、ピッキングや配置操作、リソース監視などの倉庫活動を調整するために使用されました。

このモデルには使いやすいインターフェースがあり、ユーザーはデータを入力し、いくつかのパラメータを変更して、倉庫モデルを実行できます。情報を提供できるビューは多数あり、たとえば、3D ビューでは、パレットがいっぱいかどうかに応じて色が変わります。実行時には、製品統計、リードタイム、その他のチャートに関する KPI を追跡したり確認したりできます。その後、データを Excel にエクスポートして、さらに詳細に分析することができます。

このモデルでは、2 つのパラメータ変動実験を実行する機会も提供されます。1 つ目は、作業員数の変更がリードタイム、生産性、その他の KPI に与える影響を理解するために使用されます。2 つ目は、ABC ロジック (商品をビジネス上の価値によって分割する在庫管理手法) のパラメータを変更できます。この ABC ロジックは、1 週間または 2 週間の各製品の注文数に基づいています。この影響はリードタイムに影響を及ぼします。

倉庫を 2D および 3D ビューで表示し、さまざまな統計情報を表示する予測シミュレーションモデルのユーザーインターフェイス (クリックして拡大)

結果

最初の一連の実験はすでに実行されており、モデルは改善されています。現在、ASRS 物流システムに ABC ロジックが組み込まれ、倉庫運用モデルでより具体的な KPI を測定するためのより詳細なリソース監視が可能になっており、開発者は引き続きこのプロジェクトを推進しています。

将来的には、モデルの期間が現在の 3 か月から 7 か月に延長される予定です。次に、リソースの使用率と倉庫の効率に焦点を当てた 2 回目の実験が実行され、履歴データの代わりに予測データが使用されます。最後に、モデルを AnyLogic Cloud に移行する予定です。

このケーススタディは、EPIC InnoLabs の Andrea Mácz 氏によって AnyLogic Conference 2022 で発表されました。

スライドは PDF として入手できます。

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