倉庫運用シミュレーション

倉庫シミュレーション　ケーススタディ

• WalmartのAlphabot：シミュレーションによるマテリアルハンドリングシステムの設計

  売上高が世界トップの小売業であるウォルマートは、急成長中のオンライン食料品事業において、より迅速かつ低コストで注文を完了するのに役立つ自動化テクノロジーを探していました。彼らの目的は、マルチレベルストレージ内の3次元すべてで動作可能な自律モバイルカートを使用して食料品のピックアッププロセスを自動化できる、Alert InnovationのGoods-to-Person（GTP）コンセプトであるAlphabot（AGVまたはロボットベースシステム）の評価です。

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• Eコマース倉庫運営の最適化

  世界の電子商取引分野は 5 年間で 320% の成長を遂げており、COVID-19パンデミックを受けて需要が増加しています。コストを削減し、競争力を維持するために、DHL Supply Chain は倉庫業務の最適化プロジェクトを実行しました。このプロジェクトには、ウェーブピッキング戦略をテストするためのスマートで堅牢な倉庫シミュレーションツールの開発が含まれていました。

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• 医薬品流通倉庫のモデル化

  数十億ドル規模売上を計上する、医薬品流通およびロジスティクス企業大手のカーディナル・ヘルス社（Cardinal Health）は、商標医薬品、ジェネリック医薬品、一般用医薬品（薬局で処方箋が無くても購入できる薬）、健康と美容アイテムおよび自社ブランド品を管理しています。彼らは、医薬品を取り巻く複雑な倉庫の流通問題に取り組みます。ブライアン・ヒース(カーディナル・ヘルス社上級解析ディレクター)とAnyLogicソフトウェアの経験ある担当者は、様々なビジネス問題を解決するためにエージェントベースのモデリングを使用し、年間300万ドル以上の経費を節減しました。

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• 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でした。倉庫での注文は、作業者が台車を利用して作業すると計画されました。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。

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