課題
日ごとに計画される製品構成に合わせて、ピッキングリストを動的に作成することが課題でした。同社は、デジタルツイン上で倉庫のピッキングをシミュレーションしました。
実施内容
実施したこと
- 倉庫の対象区画のデジタルツインを構築しました。
- 搬送経路と、ピッキングの境界条件を定義しました。
- 運用パラメータと、ピッキングに使う搬送手段を設定しました。
- 工程データの構造を整え、データを取り込みました。
- 課題に合ったアルゴリズムを選び、最適なピッキングリストを作成しました。
結果
結果と効果
結果
- 3つの状態をシミュレーションしました。製造オーダーの順にピッキングする最適化なしの場合（1,000秒）、アイランドアルゴリズムを使う場合（550秒）、ソートアルゴリズムを使う場合（200秒）です。
- 導入事例では、最適化によって元のプロセスの所要時間を最大60%短縮できるとしています。
効果
- 現在の製造オーダーを対象にしたピッキングシミュレーションは、数日で用意できました。
- 計画が変わったときは、更新した製造オーダーを取り込めば、アルゴリズムが数秒で新しいピッキングリストを出します。
- 材料や作業者が足りず、生産内容を変えなければならないときに役立ちます。
事実と数値は、dbr77.comで公開している導入事例に基づいています。 元の事例を読む
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