[4K3-GS-10] AI応用：移動

[4K3-GS-10-02] イジング模型を用いた棚搬送型倉庫ロボットにおける商品配置最適化

作業員の負担も考慮した、持続可能な物流センター実現に向けた提案

〇引網 康暁¹、石川 真之介¹ (1. 立教大学大学院 人工知能科学研究科)

キーワード：サプライチェーン最適化、倉庫ロボット、イジング模型、多目的非線形最適化

昨今、物流の「2024年問題」が盛んに叫ばれているように、物流業界における人手不足が深刻化しており、まさに物流危機が迫っている。ECの取り扱い量の増加に伴い、商品の保管や出荷を担う物流センターの生産性向上が強く求められている中、ピッキング業務の効率化のため、棚搬送型倉庫ロボットが導入されている。棚搬送型倉庫ロボットは作業員との協調システムであり、作業員には梯子の昇降、身体の屈伸、段取り替えといった作業が発生している。人手不足の物流業界において、持続可能な物流センターを運営していくためには、作業員の負担も考慮に入れた生産性向上が必須となる。本研究では、棚搬送型倉庫ロボットによる移動棚の移動時間の最小化と、作業員による作業時間の最小化で構成される多目的非線形最適化問題をイジング模型によって求解し、最適な商品配置計画の存在を明らかにした。また、商品配置計画に対して、商品の出荷シミュレーションを実施し、実際の物流センターでの運用上の有効性を検証した。