AIで倉庫からの出庫時間を20%短縮「人のプログラミングでは最適稼働が難しい」課題を解決

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画像はUnsplashより

デジタルツインで物流DXを推進するDatumix株式会社は11月9日付けで、トーヨーカネツ株式会社と共同開発した「AIアルゴリズム」技術を権利化した。

「AIアルゴリズム」は、時間予測の技術を使用し、出庫にかかる時間を削減できるソフトウェア。ハードはそのままにソフトウェアを変えることで出庫作業を効率化できるため、倉庫運営事業者の課題解決に役立つとしている。

現在、インターネットを利用した通販ビジネスの市場は拡大の一途をたどっている。

大量の商品を保管する通販物流センターでは自動化設備の導入が進み、GTP(※)対応の「立体シャトル自動倉庫」の仕組みを採用する事例が増えている。

(※)GTP:Goods To Person:ピッキング作業者の手元に自動倉庫からピッキング対象の商品が高速順立て出庫される

しかし、センターの設備規模が大きくなればなるほど順立て出庫の制御ロジックは複雑になる。「人の手によるプログラミングでは立体シャトル自動倉庫の最適稼働が難しい」という課題が物流倉庫管理の現場に生まれていた。

そこで同社は、複行オーダーにおいて複数商品アイテムの出庫支持から商品を集約ピッキングするステーションに出庫するまでの過程で、商品トレイの集約にかかる時間が出庫処理全体の84.6%を占めることに着目。「ディープラーニングによる時間予測」を用いて注文の引当から商品トレイ集約の処理に要する時間の削減に取り組んだ。

実際の物流センターに納入した立体シャトル自動倉庫のモデルをコピーしたデジタルツイン上で、集約出庫制御に関わる既存アルゴリズムと本AIアルゴリズムを比較したところ、立体シャトル自動倉庫からのオーダー集約出庫作業において、出荷される多品種の商品アイテムをオーダー単位に集約する時間を約20%短縮できたという。

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