AIで倉庫内ピッキング作業を効率化し物流機能を最適化｜メディパルホールディングス

株式会社メディパルホールディングスは2023年3月13日、物流センター内の作業オーダーの組合せと作業順序を最適化する2つのAIアルゴリズム（国際特許出願済）を備えた富士通株式会社のクラウドサービス「Picking Optimizer」を導入し、3月より運用を開始したと発表した。

ピッキング作業者の総移動距離を最大22.6%削減

同社は2020年11月より、神奈川ALC（エリア・ロジスティクス・センター）において「Picking Optimizer」を用いたピッキング作業の実証実験を行い、ピッキング作業者の総移動距離を最大22.6%削減するなど、その有効性が確認できたため、このたび同センターへの導入決定に至ったという。本導入を皮切りに、順次、ピースピッキングシステムを採用している8カ所のALCに展開する予定とのこと。

「Picking Optimizer」の特長

「Picking Optimizer」は、物流センター内の出荷作業において、1人のピッキング作業者が同時に複数の出荷先への商品をピッキングするマルチオーダーピッキング作業を最適化し、センター内ピッキング作業効率を向上させる富士通のサービスだ。同サービスには、富士通独自の2つのAIアルゴリズムを用いた最適化エンジンが搭載されている。

ひとつはマルチオーダー組合せ最適化アルゴリズムにより、同一商品をまとめてピッキング可能とし、作業者がピッキングの際に立ち寄る場所や回数を最小限にする。もうひとつは、作業順序最適化アルゴリズムにより、ピッキング作業順序を制御することで物流センター内の集中（渋滞）を回避する。

実証実験の内容

神奈川ALCで行った実証実験では、ピースピッキングシステムにおいて3,000行のデータと28人の作業者で、①現行システムでの作業と②「Picking Optimizer」を仮導入したピッキングデータでの作業の2つを行い比較した。

双方の作業における移動距離の実測値を比較した結果、②は①に対して移動距離を最大22.6％削減できた。神奈川ALCは管轄エリアの医療機関などに対して、一日平均約7万行の出庫作業を行っており、このピッキングの生産性向上は作業時間の短縮による夜間作業の軽減など、働き方改革にも効果的だと考えられるという。

■Picking Optimizer
https://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/logistics/product/pickingoptimizer/

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