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レイアウトシミュレーションによるピッキング場設計支援

レイアウトシミュレーションによるピッキング場設計支援. 0555018 歸山 翔平. 目次. 研究の背景 研究の目的 レイアウトシミュレーションとは 実験概要 実験1~3のケースと結果 結論 今後の課題. 物流センターレイアウト図. 入荷作業(上)と出荷作業(下). 物流センター設計. 出典:写真と図でみる物流・配送センター設備システム事例集. ピッキング場レイアウト図. ピッキング場設計. ピッキング作業. 出典:物流改善事例大会2001(左図)、マテリアルフロー(右図). ピッキング場の設計項目. 以下の設計条件に基づいて行う必要がある。

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レイアウトシミュレーションによるピッキング場設計支援

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  1. レイアウトシミュレーションによるピッキング場設計支援レイアウトシミュレーションによるピッキング場設計支援 0555018 歸山 翔平

  2. 目次 • 研究の背景 • 研究の目的 • レイアウトシミュレーションとは • 実験概要 • 実験1~3のケースと結果 • 結論 • 今後の課題

  3. 物流センターレイアウト図 入荷作業(上)と出荷作業(下) 物流センター設計 出典:写真と図でみる物流・配送センター設備システム事例集

  4. ピッキング場レイアウト図 ピッキング場設計 ピッキング作業 出典:物流改善事例大会2001(左図)、マテリアルフロー(右図)

  5. ピッキング場の設計項目 以下の設計条件に基づいて行う必要がある。 ・出荷量 ・品目数 ・製品の形状・寸法 ・出荷指示 ・作業面積

  6. 面積、位置関係、人や設備の大きさや動きなどを表現することができる面積、位置関係、人や設備の大きさや動きなどを表現することができる レイアウトシミュレーションとは • 設備やラインの配置、スペース効率、作業者の安全衛生管理など製造ラインの設備上の制約を、3次元画像などの模擬実験によって予測・分析・改善するツールのことである。 出典:エイ・アイサービス(株)RaLC-Brainデモ

  7. 研究の目的 • 本研究では、レイアウトシミュレーションを用いて、作業時間からみて、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことを目的とする。

  8. ピッキング場の設計支援 具体的には、ピッキング場の設計項目の内 棚レイアウト、商品ロケーション、作業の開 始・終了位置、在庫量、ピッキング方式を対 象とする。

  9. 実験項目 • シミュレーション実験1 作業の開始・終了位置、棚レイアウトの作業時間に与える影響を明らかにする。 • シミュレーション実験2 商品ロケーション、A,B,C分類毎の在庫量の作業時間に与える影響を明らかにする。 • シミュレーション実験3 ピッキング方式(摘み取り方式、種まき方式)、1回あたりのピッキング量の作業時間に与える影響を明らかにする。

  10. シミュレーション実験1 • 実験目的 作業の開始・終了位置、棚レイアウトの作業時間に与える影響を明らかにする。

  11. 同位置 別位置 作業の開始・終了位置について

  12. 棚レイアウトについて

  13. シミュレーション実験1結果(同位置) 約3%の作業時間差となる。しかし・・・ 1日に2000オーダー受けるとすると・・・ 2秒×2000=4000秒(約1時間6分)

  14. シミュレーション実験1結果(別位置) 約4%の作業時間差となる。 4秒×2000=8000秒(約2時間12分)

  15. 同位置の場合の動線距離 縦置き 横置き 始&終 始&終

  16. 縦置き 横置き 終 終 始 始 別位置の場合の動線距離 直線距離で同じ場所に取りに行く場合、横置きの方が迂回距離が長くなる

  17. シミュレーション実験1まとめ • 棚レイアウトは、作業の開始・終了位置に対して、棚のピッキング面を直角に置くより、平行に置くほうが、作業時間が短くなる。

  18. シミュレーション実験2 • 実験目的 商品ロケーション、A,B,C分類毎の在庫量の作業時間に与える影響を明らかにする。

  19. 商品ロケーション分布① 商品を作業の開始・終了位置を結んだ線に対して、作業の開始位置から 奥行き方向に平行に、A,B,Cの順に配置する方法

  20. 商品ロケーション分布② 商品を作業の開始・終了位置を結んだ線に対して、作業の開始位置から 幅方向に平行に、A,B,Cの順に配置する方法

  21. 商品ロケーション分布③&④ ピッキング動線の距離に応じて、短い棚から順にA,B,Cの順に配置する方法。 商品ロケーション分布④ 商品ロケーション分布③

  22. C B A C C B B A A A,B,C分類毎の在庫量について A:2日、B:2日、C:2日 A:2日、B:6日、C:10日 A:2日、B:4日、C:6日 ピッキング頻度の低い 商品がある場合 すべて同じ頻度でピッキング する理想的な場合

  23. シミュレーション実験2結果(縦置き同位置)シミュレーション実験2結果(縦置き同位置) 分布① 分布② 分布③

  24. 縦置きと横置きの比較(同位置)A,B,C分類毎の在庫量が(A:2日、B:6日、C:10日)の場合縦置きと横置きの比較(同位置)A,B,C分類毎の在庫量が(A:2日、B:6日、C:10日)の場合 縦置きの方が作業時間差が大きい 商品ロケーションによる影響が強くでる

  25. シミュレーション実験2結果(縦置き別位置)シミュレーション実験2結果(縦置き別位置) 分布① 分布② 分布④

  26. 縦置きと横置きの比較(別位置)A,B,C分類毎の在庫量が(A:2日、B:6日、C:10日)の場合縦置きと横置きの比較(別位置)A,B,C分類毎の在庫量が(A:2日、B:6日、C:10日)の場合 縦置きも横置きも作業時間差が同じ 商品ロケーションによる影響は同じ

  27. シミュレーション実験2まとめ • どの棚レイアウト、作業の開始・終了位置においても、すべての商品のピッキング頻度が同じという、いい在庫管理ができている場合は、どのように商品ロケーションを行っても差はない。 逆にピッキング頻度の低い商品を多く抱えているという悪い在庫管理の場合は、動線に応じた距離に従って配置する方法がよい。 • 同位置の場合、横置きよりも縦置きの方が商品ロケーションによる影響が強くでる。

  28. シミュレーション実験3 • 実験目的 ピッキング方式(摘み取り方式、種まき方式)、1回あたりのピッキング量の作業時間に与える影響を明らかにする。

  29. 1回あたりのピッキング量について

  30. 1回あたりのピッキング量が2個の場合 平均2個、標準偏差1個の正規分布に 従うものとした。

  31. 摘み取り方式と種まき方式のモデルの全体像 摘み取り方式 種まき方式

  32. シミュレーション実験3結果1回あたりのピッキング量が2個の場合シミュレーション実験3結果1回あたりのピッキング量が2個の場合

  33. シミュレーション実験3の結果1回あたりのピッキング量別ピッキング方式の比較シミュレーション実験3の結果1回あたりのピッキング量別ピッキング方式の比較

  34. シミュレーション実験3まとめ • 1回あたりのピッキング量が多いときは、摘み取り方式の方がよく、また、 1回あたりのピッキング量が少ないときは、種まき方式の方がよい。

  35. 結論 • 本研究では、レイアウトシミュレーションを用いて、作業時間からみて、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことを目的とした。 具体的に、ピッキング場の設計項目の内、棚レイアウト、商品ロケーション、作業の開始・終了位置、ピッキング頻度、ピッキング方式を対象とし、シミュレーション実験を行った結果、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことができた。

  36. C B A C B A 結論の詳細 • 作業の開始・終了位置 棚レイアウト • 商品ロケーション A,B,C分類毎の在庫量 • ピッキング方式(摘み取り方式、種まき方式) 1回あたりのピッキング量 1回あたりのピッキング量が多いとき 作業時間が短い 摘み取り方式の方がよい ピッキング頻度の低い 商品がある場合 すべて同じ頻度でピッキング する理想的な場合 1回あたりのピッキング量が少ないとき どのように商品ロケーションを 行っても差は出ない。 動線の距離に応じて配置する方法 がよい。 種まき方式の方がよい

  37. 今後の課題 • 今回検討対象としていないピッキング場の設計項目の検討 • 入荷や出荷も含めた物流センター全体における検討

  38. ご清聴ありがとうございました。

  39. モデル化対象項目

  40. 本研究の対象ピッキング作業 • 本研究では、人手による台車ピッキングを想定した。 具体的には、作業者は、所定の位置で伝票を受け取り、固定棚にケース保管された商品を、台車をおしながら棚までいき、棚から商品を取り出した後、所定の位置へ商品を搬送する。

  41. 実験1の商品ロケーション • 本実験では、商品ロケーションによる影響は考慮しないため、ランダム配置とした。

  42. 実験1の在庫量 • 本実験では、在庫を全くもたないことはないものとし、最低限の量として、2日分とした。

  43. 実験1の出荷指示 • 1回のピッキング量が複数ある場合は、ピッキング量によって歩行距離が変わるため、純粋に棚レイアウトによる比較ができない。 そのため、本実験では、棚レイアウトによる作業時間の変化傾向の知見を得て、ピッキング場設計の概括的指針を与えることが目的のため、最初は基本的な検討として、1回あたりのピッキング量を1とした。

  44. 実験1のピッキング方式 • 実験では、棚レイアウトによる作業時間の変化傾向の知見を得て、ピッキング場設計の概括的指針を与えることが目的のため、ピッキング方式による作業時間の影響がないように1つで行う必要がある。 そこで、実環境においても多用されている摘み取り方式を用いることとした。

  45. 実験1の作業人数 • 文献では、1日に約2000ケースの出荷を行い、施設規模が53m×111mにおいて、作業人数10人と示されていた。ただし、施設規模が53m×111mであり、ピッキング場の規模は記されていなかった。本研究のピッキング場では、34m×37mの規模である。 そこで、本実験でも、この文献16)を参考に作業人数を10人とした。 参考文献 全日本物流改善事例大会

  46. 実験1の出荷量 • 本実験では、すべての間口に対して行った。 そのため、4000ケースとした。

  47. 実験1の取り扱い品目数 • 実際の現場では、物流センターが対象とする顧客数や業種などによって変わってくるが、多いところでは何千~何万品目、少ないところでは、何十~何百品目である。 本実験では、上述したように、基本的な知見を得るため、取扱品目数は、作業時間に影響がでないため、最初は、取り扱い品目は3品目とした。

  48. 実験1の貨物の寸法について 一般的によく用いられているサイズ⇒120サイズ8) 参考文献 8)伯水永志:「物流現場において重さの判断に及ぼす色彩の影響に関する研究」  東京商船大学 平成15年度卒業論文、p26-30

  49. 実験1の保管設備について 参考文献を元に、棚の寸法を高さ2m、間口2.5m、奥行き0.75mと設定した。1棚5間口、5段構成、1間口1商品を保管するとした。 また、通常この様な棚を単独ではなく、ある程度つなげて使用しているため、2棚をつなげて1つの棚として使用する事を想定した。 参考文献最新物流機器データガイドブック、p172

  50. 実験1の保管単位について • 保管単位は、上述したように、ケース保管とする。

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