(57)【要約】【課題】  物品の種類が多くなっても集品作業の効率が低下しない集品作業装置等を提供する。【解決手段】  集品作業装置３は、入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、出荷数または出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、入荷物品の出荷予測日を予測する予測部４と、予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける決定部５とを備える。【選択図】      図１１
2017165502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、前記出荷数または前記出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、前記入荷物品の出荷予測日を予測する予測手段と、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける決定手段、
とを備える集品作業装置。
【請求項２】
前記物品関連情報は、気象情報、カレンダー情報、出荷履歴情報、および、前記入荷物品の性質または特徴を示す入荷品属性情報の少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の集品作業装置。
【請求項３】
前記予測モデルは、前記物品関連情報を説明変数と、当該物品の出荷予測日または当該物品の出荷予測数を目的変数とし、前記説明変数と前記目的変数との関係を機械学習するモデルである、
請求項１または請求項２に記載の集品作業装置。
【請求項４】
外部より入力される補正命令に従い、前記割り付けられた物品と、当該物品の前記棚位置への割り付けを再度実行する補正手段
を更に備える請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の集品作業装置。
【請求項５】
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、前記出荷数または前記出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、前記入荷物品の出荷予測日を予測し、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける
集品作業方法。
【請求項６】
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、前記出荷数または前記出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、前記入荷物品の出荷予測日を予測し、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける
ことをコンピュータに実現させるための集品作業プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、棚に格納されている物品を効率的に集品するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
運輸業者や倉庫業者等が物流の過程で物品を保管しておく倉庫や、スーパーやコンビニエンスストア等の小売業者が持つバックヤードでは、巨大な棚に大量の物品が収納されている。収納されたこれらの物品を、需要に応じて、人やフォークリフト等が棚から物品を取り出す作業は日常的に行われている。これらの業者が取り扱う物品は、近年多様化してきている。この状況に対応するため、作業者が特定の物品を棚から効率的に集品することを可能にする技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載の技術では、各物品についてそれぞれ在庫量、売上、出荷量に相当するＡＢＣ分析によるパレート図を作成した後、これら物品毎の在庫量、売上、出荷量の組み合わせに基づいて物品毎に動的ランクを生成する。更に、この技術では、棚の面積、棚と搬出入箇所迄の移動距離、移動時間、作業者の数等の情報に基づき、現状の物品の在庫状態における各物品の搬出入にかかる総稼働時間を演算する。また、この技術では、当該演算値を初期値として、該総稼働時間及び各作業者の作業時間を最小にするために最適化シミュレーションを行い、物品の棚位置を変更する。
【０００４】
即ち、この技術では、最適化シミュレーションとして、在庫量、売上、出荷量の各々に対してＡＢＣ分析を行い、分析結果の組み合わせに基づく総合的な評価を物品毎に付し、この評価を基に物品毎の棚割りが決定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１３３４２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１においては、商品出荷時には、複数種類の物品毎に棚から集品してくるため、作業者は棚の複数箇所への移動が必要となる。このため、物品の種類が多くなるほど集品作業の効率性が低下するという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するべくなされた。本発明は、物品の種類が多くなっても集品作業の効率が低下しない集品作業装置等を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、出荷数または出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、入荷物品の出荷予測日を予測する予測手段と、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける決定手段、
とを備える集品作業装置である。
【０００９】
本発明の第２の特徴は、
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、出荷数または出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、入荷物品の出荷予測日を予測し、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける
集品作業方法である。
【００１０】
本発明の第３の特徴は、
入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、出荷数または出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、入荷物品の出荷予測日を予測し、
予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける
ことをコンピュータに実現させるための集品作業プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、物品の種類が多くなっても集品作業の効率が低下しない集品作業装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る集品作業装置の構成例を表すブロック図である。
【図２】物品関連情報記憶部内のカレンダー情報の一例を示す表である。
【図３】物品関連情報記憶部内のカレンダー情報の一例を示す表である。
【図４】物品位置情報記憶部内の物品位置情報の一例表す表である。
【図５】物品位置情報記憶部内の他の物品位置情報の一例表す表である。
【図６】物品位置情報記憶部内の棚位置情報の一例表す表である。
【図７】物品位置情報記憶部内の棚位置情報の一例表す表である。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る集品作業装置の動作例を表すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る集品作業装置の構成例を表すブロック図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る集品作業装置の動作例を表すフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る集品作業装置の構成例を表すブロック図である。
【図１２】本発明の各実施の形態に係る集品作業装置に適用可能な情報処理装置の構成例を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は本発明の実施形態における構成を模式的に表している。更に以下に記載される本発明の実施形態は一例であり、その本質を同一とする範囲において適宜変更可能である。
【００１４】
＜第１の実施形態＞
（集品作業装置）
本発明の第１の実施形態に係る集品作業装置１００の構成例について図１を参照して説明する。
【００１５】
集品作業装置１００は、出荷日予測部１１、棚割決定部１２、表示部１３、物品関連情報記憶部１４、物品位置記憶部１５および予測モデル記憶部１６を備えている。
【００１６】
物品関連情報記憶部１４は、物品に関連する情報として、例えば、気象情報、カレンダー情報、出荷履歴情報および入荷品属性情報を格納する。尚、これらの情報の少なくとも１つ以上からなる情報を物品関連情報と記載する。物品関連情報記憶部１４が格納する物品関連情報は、外部から取得する情報（気象情報）や、集品作業装置１００の内部から取得する情報（カレンダー情報、出荷履歴情報および入荷品属性情報）である。物品関連情報記憶部１４は、後述する予測モデルによる算出処理の前処理として一時的にこれらの情報を格納できればよい。尚、物品には識別のための情報（識別子）を付していても良い。
【００１７】
気象情報とは、降水量、湿度、気温、風速、日射量、積雪の深さ等を表す情報である。気象庁が公開する地域別、日時別の気象データが使用されても良い。物品関連情報の気象情報は、この他に、気象データを元に算出可能な不快指数等の情報を含んでも良い。更に、これらの気象情報の各々についての、日毎の最大値、最小値、平均値、標準偏差等を含んでも良い。物品関連情報としては、上記の少なくとも１つ以上の気象情報が使用されても良い。
【００１８】
カレンダー情報とは、曜日や休みの種類（ゴールデンウィーク、お盆、年末・年始等の大型連休、単発の祝日等）を表す情報である。後述する予測モデルによる算出処理のため、集品作業装置１００は、これらのカレンダー情報を数値化して扱うのが望ましい。図２は、曜日に関する情報を数値に変換する表の一例を示す。図３は、休みの種類に関する情報を数値に変換する表の一例を示す。
【００１９】
出荷履歴情報とは、物品が何時に、何個出荷されたか（出荷履歴）を表す情報である。
【００２０】
入荷品属性情報とは、例えば、入荷された物品の大きさ、色、形状、価格といった性質および特徴を表す物品属性情報である。後述する予測モデルによる算出処理のため、集品作業装置１００は、この入荷品属性情報を数値化して扱うことが望ましい。物品の大きさは、縦、横、高さの寸法や体積値として数値化される。物品の色は、ＲＧＢ（Red、Green、Blue）をそれぞれ２５６階調とした時の物品の代表的な色のＲＧＢ値として数値化される。物品の形状は、ハフ変換等を使って検出される直線の割合（角張りの割合を表す数値）として数値化される。
【００２１】
物品位置記憶部１５は、物品の位置を表す物品位置情報を格納する。図４は、物品位置情報の一例を示す。図４に示す物品位置情報は、物品を識別する情報（例えば物品１、物品２等）毎にまとめられた「予測出荷日」、物品を収納する棚の「棚位置」の項目から成るレコードである。予測出荷日とは、後述する予測モデルの算出処理によって得られる出荷日と予測される日である。尚、物品位置記憶部１５は、物品の識別情報をマスターキーとし、物品の識別情報毎に予測出荷日および棚位置を配置したデータベース構造となっている。しかしこれは一例であり、物品位置記憶部１５は、予測出荷日をマスターキーとし、これに対応する棚位置および物品識別情報を配置するデータベース構成にしてもよい。図５は後者のデータベース構造における物品位置情報を示す。
【００２２】
棚位置とは、実際の棚と、出荷用の物品を保管する為の棚１の内の各位置を識別可能な情報とを、対応させて表したものである。例えば、図６は、４段４列構成の棚内の各区画（ユニット）に、位置を識別可能な情報を付した棚位置情報を示す表である。図７は、３段６列構成の棚２の各区画に、位置を識別可能な情報を付した棚位置情報を示す表である。棚内の位置を識別可能な情報は、例えば「（段）−（列）」で表される（図６、図７参照）。即ち、「１−２」は、１段目の２列目を示す。
【００２３】
尚、各棚内の各区画を識別可能な情報は、集品作業装置１００において予め設定され、棚位置情報として物品位置記憶部１５に格納されているものとする。物品位置情報の予測出荷日と棚位置は、棚割決定部１２によって、日付順（例えば、１月１日出荷予定物品は棚１の「１−１」区画に、１月２日出荷予定物品は棚１の「１−２」区画にする）に並べられるように設定されても良い。または、棚割決定部１２は、棚内の区画と搬出入箇所迄の移動距離、移動時間、作業者の数、搬出用機材の数、出荷物品の総量等の情報に基づき、棚位置を決定（棚を割り付け）しても良い（例えば、出荷物品総量が多い出荷日の区画としては、搬出入箇所迄の移動距離が最も短い位置にある棚であり、その移動距離が最も短い位置の区画を割り当てる等）。
【００２４】
各棚における区画の大きさ（スペース）は、全て同じ大きさであっても良い。同じ出荷日の物品は、棚割決定部１２によって、同一または近隣の棚位置に配置されても良い。または、区画の大きさは、配置する物品の総量や、物品の大きさや形状等に応じて変更させても良い。または、棚内の区画の壁を可動式とし、物品の総量、大きさおよび形状等に応じて、区画の大きさを変更できるように設計されていても良い。
【００２５】
物品位置情報について図４を参照して説明する。物品位置情報の各レコードは、予測出荷日に配送すべき物品が入った棚内の位置（区画）を表す。例えば、予測出荷日が２０１５年７月１５日である物品群は棚２における３段５列目の区画に配置されることを示す。予測出荷日が２０１５年７月１６日である物品群は棚２における３段６列目の区画に配置されることを示す。２０１５年７月１７日である物品群は棚１における１段１列目の区画に配置されることを示す。特定の予測出荷日となる物品数が非常に多く、１つの棚位置に収まらないような場合は、複数の区画に割り当てても良い。例えば、２０１５年７月１７日が予測出荷日となる物品数が大量で棚１における１段１列の区画に収納しきれない場合、棚１における１段１列および１段２列の区画に収納される。この場合、物品位置情報のレコードは「予測出荷日：２０１５/０７/１７、棚位置：１−１,１−２」となる。
【００２６】
予測モデル記憶部１６は、入荷された物品の出荷日を予測するためのモデル（予測モデル）を格納する。出荷日予測部１１による予測モデルは、気象情報、カレンダー情報、出荷履歴情報、物品属性情報等を基に、入荷された物品の出荷日を予測する。
【００２７】
出荷履歴情報としては、例えば、ある物品が最近（１週前や２週前等）の同曜日に、何個出荷されたかを表す情報等がある。予測モデルは、出荷履歴情報および物品属性情報を説明変数、当該物品の予測出荷数を目的変数として、これらの変数間の関係を学習することで得られ、物品関連情報が出荷数にどの程度寄与するのかを表現する数式または関数である。尚、予測モデル記憶部１６には、ある物品の過去の出荷済みデータを基にして作成された予測モデルが予め格納されている。
【００２８】
予測モデルの作成には、一般的な機械学習技術が適用可能である。予測出荷数を求める予測モデルを表す式の一例を以下に示す（ａ、ｂ、ｃ、ｄは係数）。
【００２９】
Ｙ＝ａＸ１＋ｂＸ２＋ｃＸ３＋ｄＸ４…（式１）
式１は、例えば回帰分析を用いて、説明変数（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４）の線形和で目的変数（Ｙ：予測出荷数）が表現されると仮定しても良い。また、非線形な関係を仮定しても良い。式１の説明変数では、例えば、Ｘ１が出荷日における平均気温、Ｘ２が出荷日の曜日を表す数値情報、Ｘ３が出荷日の１週前の同曜日に当該物品が出荷された個数、Ｘ４が当該物品の体積値、をそれぞれ表すようにしてもよい。説明変数はこれに限られず、前述の気象情報、カレンダー情報、出荷履歴情報、物品属性情報を表すものであればどれでも良い。使用する説明変数の数は４つに限られない。式１における係数ａ、ｂ、ｃ、ｄは、最小二乗法で算出されても良いし、別の機械学習技術によって算出されても良い。
【００３０】
出荷日を予測する為の予測モデルを作成する際、出荷日予測部１１は、同一日に入荷された同一物品は全て同一日に出荷されると見なし、上記の目的変数を出荷数ではなく、当該物品の出荷日として予測モデルを作成してもよい。この場合、出荷日予測部１１は、予測された出荷日を予測出荷日情報として棚割決定部１２に出力する。
【００３１】
具体的に、出荷日予測部１１は、物品の入荷日およびその物品の入荷数に関する情報が入力されると、入荷された物品の出荷日を予測する。出荷日予測部１１は、物品関連情報記憶部１４に格納される物品関連情報と、予測モデル記憶部１６にあらかじめ格納された予測モデルとに基づき、入荷された物品の出荷日を予測し、予測出荷日情報として棚割決定部１２に出力する。
【００３２】
出荷日予測部１１は、予測モデルの各変数に、物品関連情報を代入することで、入荷された各物品の在庫数に対する、入荷日からの経過日数（ｍ）毎の出荷予測数（ｎ）を算出する。すなわち、出荷日予測部１１は、ある入荷物品の入荷後の出荷数について、入荷（ｍ）日後の出荷数ｎ１個、入荷（ｍ＋１）日後の出荷数ｎ２個等の情報を予測する。出荷日予測部１１は、これら入荷日後の出荷数を予測出荷日情報として棚割決定部１２に出力する。
【００３３】
各棚位置への物品の割り付け決定においては、当該棚位置に格納できる物品数をできる限り多くできるよう物品属性情報もあると尚良い。よって、出荷日予測部１１は、物品関連情報記憶部１４から物品属性情報を取得し、取得した物品属性情報を棚割決定部１２に入力しても良い。
【００３４】
棚割決定部１２は、出荷日予測部１１から入力される物品毎の予測出荷日情報と、物品位置記憶部１５から取得する棚位置情報とに基づき、物品と区画との紐付け（割り付け）を行う。棚割決定部１２は、割り付け結果を、物品位置情報として物品位置記憶部１５に格納する。更に、棚割決定部１２は、ユーザからの要求に応じ、物品位置情報を表示部１３に出力する。出荷日予測部１１から入力された予測出荷日が同じである複数の物品は、まとめて同一区画に表示される。尚、物品が搬入されていない空き区画も、空き区画と分かるようにマーキング等された状態で表示される。
【００３５】
尚、新製品であり出荷履歴が無い場合等の理由で、出荷日予測部１１から物品の予測出荷日情報が入力されない場合が有る。この場合、棚割決定部１２は、予測出荷日に紐付けられた棚位置ではなく、保管用の棚位置（区画）に当該物品を紐づけても良い。保管用の棚位置は、管理ユーザ等により予め設定されているものとする。
【００３６】
棚割決定部１２は、出荷日予測部１１から物品属性情報を入力された場合、当該物品属性情報に含まれる物品の大きさや形状等に基づく最適な物品配置を算出し、算出された物品配置情報も含めて物品位置情報としても良い。
【００３７】
表示部１３は、棚割決定部１２が算出した物品位置情報を表示するためのモニタ等である。
【００３８】
（集品作業装置の動作）
本実施形態の集品作業装置１００の動作について図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３９】
ステップＳ１０１において、出荷日予測部１１は、ある物品の入荷日および入荷数が入力されると、物品関連情報記憶部１４より、当該物品の物品関連情報を取得する。更に、出荷日予測部１１は、予測モデル記憶部１６より、予測モデルを取得する。
【００４０】
ステップＳ１０２において、出荷日予測部１１は、予測モデルに、物品関連情報を入力し、入荷された物品の予測出荷日情報を取得する。予測出荷日情報には、物品属性情報が含まれていても良い。出荷日予測部１１は、当該物品の予測出荷日情報を棚割決定部１２に出力する。
【００４１】
ステップＳ１０３において、棚割決定部１２は、ある物品の予測出荷日情報が入力されると、物品位置記憶部１５内の物品位置情報を参照し、同一予測出荷日における別の物品位置情報が既に格納されているか否かを調査する。同一予測出荷日における別の物品の物品位置情報が既に物品位置記憶部１５内に格納されていれば、処理はステップＳ１０４へ進められる。同一予測出荷日における別の物品位置情報が物品位置記憶部１５内に格納されていなければ、処理はステップＳ１０５へ進められる。
【００４２】
ステップＳ１０４において、棚割決定部１２は、物品位置記憶部１５内から、同一予測出荷日における別の物品の物品位置情報を取得する。
【００４３】
ステップＳ１０５において、棚割決定部１２は、処理対象である物品の予測出荷日情報に対応する棚位置への割り付けを実行する。物品位置情報の予測出荷日と棚位置は、棚割決定部１２によって、日付順（例えば、１月１日出荷予定物品は棚１の「１−１」区画に、１月２日出荷予定物品は棚１の「１−２」区画にする）に並べられるように設定されても良い。更に、棚割決定部１２は、実行結果を、当該物品を識別する情報に紐付けられた物品位置情報（当該物品の予測出荷日および棚位置）として登録する（図４、図５参照）。
【００４４】
ステップＳ１０６において、棚割決定部１２は、割り付けの実行結果、即ち、入荷された物品に対する物品位置情報を、物品位置記憶部１５に格納する。
【００４５】
ステップＳ１０７において、棚割決定部１２は、処理対象である物品を含む、同一予測出荷日の物品位置情報を表示部１３に出力する（図５参照）。ユーザ（集品作業者、物品搬送者等）は表示部１３に出力された同一予測出荷日の物品位置情報を基に、物品を所定の棚位置に搬送する。または、搬送ロボットに当該同一予測出荷日の物品位置情報を送信し、物品位置情報に基づいた搬送処理を行わせても良い。これにより、一つの棚位置には、複数種類の物品が保管されることがある。
【００４６】
尚、ステップＳ１０３において、棚割決定部１２は、同一予測出荷日における別の物品位置情報が既に格納されているかを調査したが、これは別の情報、例えば、同一の棚位置や、同一の物品の情報が既に格納されているかを調査しても良い。これはユーザの事情によって、同一の棚位置（区画）に既に保管してある他の物品を調べたい（空きスペース容量を調べたい）場合があるからである。更に、同一の物品の他の棚位置を調べたい（同一物品を異なる出荷日に出荷するため別の区画に保管する）場合にも対応できるようにするためである。この場合、ステップＳ１０７において、棚割決定部１２は、ユーザの要望に沿った物品位置情報を出力する。例えば、ユーザの要望が「同一の棚位置」であれば、棚割決定部１２は、処理対象である物品と、同一の棚位置に既に保管してある他の物品とを表示する。ユーザの要望が「同一の物品」であれば、棚割決定部１２は、処理対象である物品と、当該物品に紐付けられた少なくとも一つ以上の予測出荷日等を表示する。尚、これは既存のリレーショナルデータベース技術を用いることで実現できる。
【００４７】
物品の入荷は、１日に数回行われる場合もある。そのため、出荷日予測部１１における入荷物品に対する出荷日予測の処理、棚割決定部１２における物品の棚位置への割り付けを、入荷のたびに行っても良い。または、１日分をまとめてバッチ処理しても良い。
【００４８】
上述したように、本発明の第１の実施形態においては、入出荷する物品の種類が多くなっても、集品作業の効率が低下しない。これは、出荷日予測部１１が予測した出荷予測日を用いて、棚割決定部１２が、物品毎ではなく予測出荷日毎に棚位置への割り付けを行うからである。作業者は、出荷時に、ある棚内の一区画から、集品作業を終えることができる。これにより短時間で集品作業を完了することができる。
【００４９】
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施の形態にかかる集品作業装置２００について図８を参照して説明する。集品作業装置２００は、出荷日予測部１１、棚割決定部１２、表示部１３、物品関連情報記憶部１４、物品位置記憶部１５、予測モデル記憶部１６、補正部１７および入力部１８を備えている。
【００５０】
補正部１７は、ユーザ等から補正指示を受けた場合に、棚位置へ割り付け済み物品の物品位置情報を物品位置記憶部１５から取り出し、補正指示に従い物品位置情報を訂正し、更新登録する。
【００５１】
補正指示は、棚割決定部１２で出力された物品位置情報に基づき、作業員が特定の棚位置から出荷する予定の物品を集品する際、何らかの手違いで出荷する予定のない物品が当該棚位置に置かれていることを発見した場合に出される指示である。または、出荷する予定の物品が当該棚位置に置かれていない場合に、物品の棚位置への割り付けを修正するための指示である。
【００５２】
補正部１７は、補正指示に従い補正処理を促す情報を出力する。例えば、特定の日に対応する棚位置に出荷予定のない物品が置かれている場合は、補正部１７は、こうした余剰物品群だけを格納するスペースを棚の一画に設け、そこに格納するように指示する情報を出力する。また、出荷する予定の物品がその日に対応する棚位置に置かれていない場合には、補正部１７は、当該棚位置に加え、前記の余剰物品群だけを格納しておくスペースを併せて確認し、そこから必要に応じて集品を行うよう指示する情報を出力する。余剰物品群だけを格納するスペースを棚の一画に設ける前や、当該スペースを設けた後ではあるが何も物品が置かれていない状態で、出荷する予定の物品がその日に対応する棚位置に置かれていないことがある。この場合には、補正部１７は、棚の中で当該物品が格納されている場所のうち、最も予測出荷日が離れているところから必要な数量を取ってくるように指示する。
【００５３】
補正部１７は、特定の日に対応する棚位置に出荷予定のない物品が置かれている状況および出荷する予定の物品がその日に対応する棚位置に置かれていない状況が発覚した時点で、出荷日予測部１１に、全物品に対し出荷日および出荷数の再予測を行わせるように依頼してもよい。
【００５４】
入力部１８は、ユーザ等から補正指示を受け付けるインタフェースである。
【００５５】
本実施の形態では、第１の実施の形態と同様、物品の種類毎ではなく予測出荷日毎に棚への割り付けが行われる事に加え、その出荷日の予測が誤っていたとしても各物品の棚への再割り付けを行うため、その後の集品作業への影響を低減させることが出来る。
（集品作業装置の動作）
本実施形態の集品作業装置２００の補正動作について図１０に示すフローチャートを参照して説明する。尚、集品作業装置２００の全体動作は図８のフローチャートと同様である。
【００５６】
ステップＳ２０１において、補正部１７は、入力部１８等を介してユーザ等から補正指示を受ける。補正指示には物品を識別する情報、棚位置、予測出荷日、予測出荷数等が含まれている。
【００５７】
ステップＳ２０２において、補正部１７は、補正指示を基に、物品位置記憶部１５内の物品位置情報を訂正し、更新登録する。
【００５８】
ステップＳ２０３において、補正部１７は、出荷日予測部１１に、更新された物品位置情報に対し、出荷日および出荷数の再予測を行わせるように依頼する。出荷日予測部１１は、更新された物品位置情報に対し、予測モデルを用いた予測計算を実行し、更新された物品の予測出荷日情報を取得する。予測出荷日情報には、物品属性情報が含まれていても良い。出荷日予測部１１は、当該物品の予測出荷日情報を棚割決定部１２に出力する。
【００５９】
ステップＳ２０４において、棚割決定部１２は、更新された物品と棚位置との割り付けを行い、割り付けの実行結果、即ち、更新された物品に対する物品位置情報を、物品位置記憶部１５に格納する。
【００６０】
ステップＳ２０５において、棚割決定部１２は、処理対象である物品を含む、同一予測出荷日の物品位置情報を表示部１３に出力する（図５参照）。尚、同一の棚位置または同一の物品の情報等の物品位置情報を出力しても良い。表示部１３は出力された物品位置情報を表示する。
【００６１】
尚、ステップＳ２０３およびステップＳ２０４の処理を省略し、補正指示の内容を基に訂正された物品位置情報を用いることも可能である。
【００６２】
上述したように、本発明の第２の実施の形態においては、第１の実施の形態の効果に加え、物品の出荷日の予測や、割り付けが誤っていたとしても各物品の棚への再割り付けを行うことができる。このため、その後の集品作業への影響を低減させることが出来る。この理由は、補正部１７が、補正指示に従い、物品位置情報を更新するからである。
【００６３】
＜第３の実施形態＞
本発明の第３の実施の形態にかかる集品作業装置３について図８を参照して説明する。集品作業装置３は、予測部４と決定部５とを備える。
【００６４】
予測部４は、入荷物品の出荷日または出荷数に影響し得る情報を含む物品関連情報と、出荷数または出荷日との関係を算出する予測モデルを用いて、入荷物品の出荷予測日を予測する。
【００６５】
決定部５は、予測された出荷予測日が同じ物品を、同一または近隣の棚位置に割り付ける。
【００６６】
本実施形態においては、物品の種類が多くなっても集品作業の効率が低下しない。この理由は、予測部４が予測した出荷予測日を用いて、決定部５が、物品毎ではなく予測出荷日毎に棚位置への割り付けを行うからである。作業者は、出荷時に、ある棚内の一区画から、集品作業を終えることができる。これにより短時間で集品作業を完了することができる。
【００６７】
（情報処理装置）
本発明の各実施形態において、集品作業装置の各構成要素 は、機能単位のブロックを示している。集品作業装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１２に示すような情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。
【００６８】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム５０４
・プログラム５０４を格納する記憶装置５０５
・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・通信ネットワーク５０９と接続する通信インタフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
各実施形態における集品作業装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。集品作業装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。
【００６９】
集品作業装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、集品作業装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００７０】
また、集品作業装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路 、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
【００７１】
集品作業装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００７２】
集品作業装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
３        ：集品作業装置
４        ：予測部
５        ：決定部
１１      ：出荷日予測部
１２      ：棚割決定部
１３      ：表示部
１４      ：物品関連情報記憶部
１５      ：物品位置記憶部
１６      ：予測モデル記憶部
１７      ：補正部
１８      ：入力部
１００    ：集品作業装置
２００    ：集品作業装置
５００    ：情報処理装置
５０１    ：ＣＰＵ
５０３    ：ＲＡＭ
５０４    ：プログラム
５０５    ：記憶装置
５０６    ：記録媒体
５０７    ：ドライブ装置
５０８    ：通信インタフェース
５０９    ：通信ネットワーク
５１０    ：入出力インタフェース
５１１    ：バス
【図１】
2017165502.tif 000003
【図２】
2017165502.tif 000004
【図３】
2017165502.tif 000005
【図４】
2017165502.tif 000006
【図５】
2017165502.tif 000007
【図６】
2017165502.tif 000008
【図７】
2017165502.tif 000009
【図８】
2017165502.tif 000010
【図９】
2017165502.tif 000011
【図１０】
2017165502.tif 000012
【図１１】
2017165502.tif 000013
【図１２】
2017165502.tif 000014