概要
物流倉庫では、複数の注文をまとめてピッキングする「バッチピッキング」が広く利用されています。特に近年はECサイトの利用拡大により、多品種・少量出荷への対応が求められるようになりました。そのため、効率よく商品を集めるためのピッキング方法がこれまで以上に重要になっています。バッチピッキングでは、複数件の注文をまとめて回収することで、作業員の移動回数を減らし、作業効率を向上させることができます。
しかし、
- バッチ数を増やすと運搬器具が大型化する
- 商品が重くなり作業時間が増加する
- 台車やカゴの取り回しが悪くなる
といった影響もあります。そのため、「一度にたくさん集めれば効率が良い」とは必ずしも言えない可能性があります。
今回はassimeeのシナリオ比較機能を利用し、バッチピッキングの条件を変えた場合に、どの条件が最も効率的なのかをシミュレーションで検証してみます。
モデル
今回用意したモデルは、物流倉庫におけるバッチピッキング作業を再現したものです。
作業員は倉庫内を移動しながら商品をピッキングし、集めた商品を出荷場所まで運搬します。
比較する条件
今回は以下のように、
- バッチ数10
- バッチ数5
- バッチ数3
の3パターンを比較します。
搬送条件
バッチ数によって使用する器具が異なるものとします。
バッチ数10
大型台車の使用を想定。
- 行き：5分
- 帰り：5分
合計10分
バッチ数5
中型台車の使用を想定。
- 行き：3分
- 帰り：3分
合計6分
バッチ数3
カゴによる運搬を想定。
- 行き：1分
- 帰り：1分
合計2分
ピッキング条件
棚から商品を取り出す作業は、
- ピッキング：1分
- 棚間移動：1分
とします。
ただし、バッチ数10の場合は事情が異なります。大量の商品を積載するため、
5個を超えたあたりから台車の操作性が悪化し、1個あたりのピッキング時間に追加で1分必要になるものとします。つまり、バッチ数が多いほど移動回数は減る一方で、1回あたりの作業負荷は大きくなる設定です。
シミュレーション結果
シミュレーション時間は480分（8時間）とします。
assimeeのシナリオ比較機能を利用して、
- バッチ数3
- バッチ数5
- バッチ数10
の3条件を同時に比較しました。
出荷量の比較
結果を確認すると、バッチ数3の条件が最も出荷量が多いことが分かりました。
ステータス推移の確認
一番出荷数の多かったバッチ数3と少なかったバッチ数10をステータス推移で確認します。
バッチ数10では、
- 往復移動時間が長い
- 後半のピッキング時間が増加する
ため、作業員が長時間拘束されていることが確認できます。
一方でバッチ数3では、
移動回数は増えるものの、1回あたりの作業時間が短いため、結果として出荷量が多くなっています。バッチ数5はその中間の結果となりました。
一般的には、「まとめて多くの商品を集めた方が効率が良い」と考えられがちです。
しかし、今回の条件では、
- 台車の移動時間
- 積載量増加による作業時間の増加
- ピッキング負荷の増加
が影響し、必ずしも大きなバッチ数が有利ではありませんでした。
まとめ
実際の現場でも、
- 台車を使うべきか
- カゴを使うべきか
- 一度に何個集めるべきか
といった判断は難しいものです。経験だけで判断すると、思い込みによって最適でない条件を採用してしまうことがあります。assimeeを利用すれば、
- ピッキング数
- 移動時間
- 搬送方法
- 作業人数
などを変更しながら比較できるため、現場に最適な条件を客観的に見つけることができます。
assimeeでは、実際の製造プロセスをモデル化し、シミュレーションすることで、プロセスの見える化や潜在的な課題の洗い出しを行うことができます。製造プロセスのデジタル化や課題解決でお悩みの方は、ぜひお問い合わせください。