「遺伝的アルゴリズム」を用いて、倉庫内ピッキングを効率化する技術(AI×ロボット)【論文】

   

課題:「オーダーピッキング」時間の短縮

物流倉庫では、ピッキングや運搬の効率化にロボットや人工知能 (AI)の活用が推進されています。例えば、最近のAmazonでは、倉庫内での新型コロナウイルス対策としてソーシャルディスタンスの確保にもAIが活用されており、倉庫でのテクノロジーの活用が注目を集めています。

実際、物流倉庫の運用コストのうち60%がオーダーピッキングによって発生するコストだと言われています。そのため、オーダーピッキングの時間を短縮することができれば、大幅なコスト削減を実現できるかもしれません。

オーダーピッキングとは:
発注されたオーダー単位でピッキング作業を行うことを言います。 「伝票ピッキング」「摘み取り方式」と呼ばれることもあります。

倉庫内でのピッキング作業の効率化という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ポーランドにあるビェルスコ・ビャワ大学のMirosław Kordosら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、遺伝的アルゴリズムを利用し、倉庫での製品配置とピッキングルートの最適化を試みたのでした。

テーマ:運用コスト削減のための作業効率化

まずは、Mirosław Kordosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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