Migros Groupの一員であり、スイスの大手オンラインスーパーマーケットである Migros Online は、スイスの食料品市場で重要な地位を占めています。近年、Migrosは業界の主要プレーヤーの1つとなり、約10万人を雇用しています。
倉庫の効率性を向上させるために、Migros Online はシミュレーションベースのデジタル ツインをシステムに実装するプロジェクトを開始しました。この取り組みは、意思決定インテリジェンスを専門とする Decision Lab とのコラボレーションで実現しました。
問題
Migros Online の主な課題は、ピッキングの最適化で倉庫の業務を改善することでした。同社は、倉庫管理者と IT チームがより適切な意思決定を行えるように、シミュレーションベースのデジタルツインを実装したいと考えていました。
同社は倉庫の効率を改善するために、次の 2 つの主要領域に重点を置きました：
- 倉庫のレイアウトを理解し、強化し、製品の配置場所と配置方法も把握します。Migros Online では、倉庫のピッキングエリアと、カートが製品間を移動するためのルートを最適化する最善の方法を見つける必要がありました。
- Migros Online の意思決定アルゴリズムをアップグレードしました。これには、製品を配送ボックスに梱包する最適な方法の検討、ピッキング カートの整理、作業員の効率的な割り当てなどが含まれます。
倉庫のピッキング作業を最適化し、倉庫全体の効率を向上させるために、Migros Online は Decision Lab と協力しました。同社は、さまざまな倉庫設定をシミュレートおよびテストできるツールである AnyLogic ソフトウェアを使用してシミュレーション モデルを作成することを目指しました。
ソリューション
なぜ AnyLogic なのか？
Decision Lab は、エージェントベース モデリングを組み合わせて労働力をシミュレートし、注文処理用の離散イベント シミュレーションを実行できるという理由で、AnyLogic ソフトウェアを選択しました。
AnyLogic の汎用性により、チームは倉庫ピッキングの最適化のための非常に現実的なモデルを作成することができました。たとえば、モデルにはカスタマイズ可能なトランスポータ ライブラリが含まれていました。この機能により、Decision Lab は台車の動きをシミュレートし、倉庫内の製品輸送を正確に表現して効率を向上させました。
外部 Java コードとの統合も、Decision Lab がこのプロジェクトに AnyLogic を選択した大きな理由の 1 つです。このソフトウェアは Migros Online の既存の Java システムとうまく連携し、他の Java ベースのツールとスムーズにやり取りできました。
最後に、AnyLogic はデータ駆動型プラットフォームです。この要素は、倉庫の実際のレイアウトと操作を正確にシミュレートするために特に重要でした。Decision Lab は詳細な座標を使用してコンベアを作成し、CAD ファイルを AnyLogic モデルに変換しました。これにより、倉庫管理者はベース コードを変更せずにさまざまなレイアウトとルールをテストできるようになりました
シミュレーションモデル
開発されたモデルは、Migros Online の倉庫がどのように機能しているかを、製品の移動方法の詳細に至るまで示しました。
このモデルの重要な部分の 1 つは、倉庫内のさまざまな種類の操作を処理できることです。たとえば、作業員がどのように仕事をしているか、注文がどのように処理されているかを示すことができます。
Decision Lab は実際のデータを使用して正確なモデルを構築しました。これにより、Migros Online は実際の倉庫の設定を変更することなく、モデル内で倉庫を整理するさまざまな方法を試した結果、効率性を向上させることができました。また、開発チームはモデルが Migros Online の他の Java ベースのシステムとうまく連携することを確認しました。これは、実際の状況でモデルを使用するのに役立ちました。
AnyLogic シミュレーション モデルは、倉庫の仕組みを明確に示しました。製品が保管されている場所、製品用のスペース、および台車が通る経路が表示されました。モデルでは、さまざまな種類のコンテナや台車の特定のニーズも考慮されました。さらに、ヒート マップ (密度マップ) や情報パネルなどのツールを備えたユーザー フレンドリなインターフェイスがあり、倉庫のアクティビティを視覚化するのに役立ちました。
結果
Migros Online は Decision Lab との連携を開始して以来、倉庫の効率性向上に明らかなメリットを感じています。最大の利点は、フルフィルメント センターの変更を計画できることです。シミュレーション モデルの実装により、実際の変更を行う前に、倉庫のピッキング最適化に関する新しいアイデアをテストできるようになりました。これは、倉庫の再配置など、大規模でコストのかかる変更を行う際に特に役立ちました。
このプロジェクトの初期の成功の 1 つは、Migros Online の経営陣に改善への投資をより容易にするよう説得したことです。Migros Online は、シミュレーションを通じて変更がどのように機能するかを Migros Group に示すことができたため、実際のアップグレードの承認を得やすくなりました。これにより、実際の変更が行われ、配送コストが約 5% 削減されました。
将来を見据えて、Migros Online は、シミュレーション ベースの倉庫デジタル ツインを他の分野に導入する大きな可能性を見出しています。同社は、新しい自動化フルフィルメント センターを構築するにあたり、このツールが自動化プロバイダーとの連携強化に役立つと考えています。デジタル ツインにより、改善できる点をプロバイダーに示し、コスト交渉を行うことが容易になります。
長期的には、Migros Online は、配送管理など、ビジネスの他の部分でもシミュレーションを使用する予定です。現在の業務をさらに効率化する余地はまだたくさんあり、同社は今後数年間この作業を継続することに期待を寄せています。
このケーススタディは、AnyLogic Conference 2023 で Decision Lab の Peter Riley 氏と Migros Online の Wojciech Lapka 氏によって発表されました。
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