レイアウトシミュレーションによるピッキング場

設計支援

0555018 歸山　翔平

目次 研究の背景 研究の目的 レイアウトシミュレーションとは 実験概要 実験１～３のケースと結果 結論 今後の課題

物流センター設計物流センターレイアウト図 入荷作業（上）と出荷作業（下）

出典：写真と図でみる物流・配送センター設備システム事例集

ピッキング場設計ピッキング場レイアウト図 ピッキング作業

出典：物流改善事例大会２００１（左図）、マテリアルフロー（右図）

ピッキング場の設計項目設計項目 詳細

デジタル伝票固定棚移動棚流動棚回転棚自動倉庫パレットケースバラパレットケースバラ摘み取り方式種まき方式スタッカークレーンフェースピッカーフォークリフトカート台車

ピッキング情報

保管設備

保管単位

ピッキング単位

ピッキング方式

作業機器

設計項目 詳細人コンベヤ無人搬送台車

棚レイアウトI型U型L型

商品ロケーション通路幅と通行制限

作業終了後常時

作業人数在庫量

搬送方法

作業の開始・終了位置

補充方式

以下の設計条件に基づいて行う必要がある。・出荷量・品目数・製品の形状・寸法・出荷指示・作業面積

レイアウトシミュレーションとは 設備やラインの配置、スペース効率、作業者の安全

衛生管理など製造ラインの設備上の制約を、３次元画像などの模擬実験によって予測・分析・改善するツールのことである。

面積、位置関係、人や設備の大きさや動きなどを表現することができる

出典：エイ・アイサービス（株） RaLC-Brainデモ

研究の目的 本研究では、レイアウトシミュレーションを

用いて、作業時間からみて、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことを目的とする。

ピッキング場の設計支援

具体的には、ピッキング場の設計項目の内棚レイアウト、商品ロケーション、作業の開始・終了位置、在庫量、ピッキング方式を対象とする。

設計項目 詳細デジタル伝票固定棚移動棚流動棚回転棚自動倉庫パレットケースバラパレットケースバラ摘み取り方式種まき方式スタッカークレーンフェースピッカーフォークリフト人カート台車フォークリフトコンベヤ無人搬送台車

棚レイアウトI型U型L型

商品ロケーション通路幅と通行制限

作業終了後常時

作業人数在庫量

情報システム

ピッキング方式

ピッキング機器

搬送方法

作業の開始・終了位置

補充方式

ピッキング情報

保管設備

保管単位

ピッキング単位

設計条件出荷量品目数

製品の形状・寸法出荷指示作業面積

実験項目 シミュレーション実験１

作業の開始・終了位置、棚レイアウトの作業時間に与える影響を明らかにする。

シミュレーション実験２商品ロケーション、 A,B,C分類毎の在庫量の作業時間に与える影響を明らかにする。

シミュレーション実験３ピッキング方式（摘み取り方式、種まき方式）、１回あたりのピッキング量の作業時間に与える影響を明らかにする。

シミュレーション実験１ 実験目的

作業の開始・終了位置、棚レイアウトの作業時間に与える影響を明らかにする。

作業の開始・終了位置 棚レイアウト縦置き横置き

①縦横混合②縦横混合

縦置き横置き

①縦横混合②縦横混合

同位置

別位置

作業の開始・終了位置について

同位置 別位置

始＆終 始

終

始＆終始＆終 始

終

始

終

棚レイアウトについて横置き 縦置き

縦横混合① 縦横混合②

横置き 縦置き

縦横混合① 縦横混合②

シミュレーション実験１結果（同位置）

始＆終

始＆終

始＆終

始＆終

始＆終

始＆終

始＆終

始＆終

縦置き ②混合 ①混合 横置き( )１ピッキングあたりの作業時間 秒 60 61 62 62

作業時間差（秒） 0 1 2 2

１日に２０００オーダー受けるとすると・・・

２秒 × ２０００＝４０００秒（約１時間６分）

約３％の作業時間差となる。しかし・・・

シミュレーション実験１結果（別位置）

始

終

始

終

始

終

始

終

始

終

始

終

始

終

始

終

縦置き ②混合 ①混合 横置き( )１ピッキングあたりの作業時間 秒 94 97 97 98

作業時間差（秒） 0 3 3 4

約４％の作業時間差となる。

４秒 × ２０００＝８０００秒（約２時間１２分）

同位置の場合の動線距離

始＆終 始＆終

横置き 縦置き

別位置の場合の動線距離

始

終

始

終

横置き 縦置き

直線距離で同じ場所に取りに行く場合、横置きの方が迂回距離が長くなる

シミュレーション実験１まとめ 棚レイアウトは、作業の開始・終了位置に対

して、棚のピッキング面を直角に置くより、平行に置くほうが、作業時間が短くなる。

シミュレーション実験２ 実験目的

商品ロケーション、 A,B,C分類毎の在庫量の作業時間に与える影響を明らかにする。

作業の開始・終了位置 棚レイアウト商品ロケーション A,B,C分類毎の在庫量縦置き横置き

①縦横混合②縦横混合

縦置き横置き

①縦横混合②縦横混合

A 2 B 2 C 2：日、 ：日、 ：日A 2 B 4 C 6：日、 ：日、 ：日A 2 B 6 C 10：日、 ：日、 ： 日

同位置

別位置

①分布②分布

③ ④分布 ＆

商品ロケーション分布①

始

A

BC

終

A

BC

始＆終 始

A

BC

終

始

A

BC

終

A

BC

始＆終

A

BC

始＆終

商品を作業の開始・終了位置を結んだ線に対して、作業の開始位置から奥行き方向に平行に、 A,B,Cの順に配置する方法

商品ロケーション分布②

ABC B C始＆終 始

ABC

終

B CABC B C始＆終

ABC B C始＆終 始

ABC

終

B C

始

ABC

終

B C商品を作業の開始・終了位置を結んだ線に対して、作業の開始位置から幅方向に平行に、 A,B,Cの順に配置する方法

商品ロケーション分布③＆④

ピッキング動線の距離に応じて、短い棚から順に A,B,Cの順に配置する方法。

商品ロケーション分布③ 商品ロケーション分布④

A

B

C

始＆終

A

B

C

始＆終 始

終

ABC B C

始

終

ABC B C

Ａ，Ｂ，Ｃ分類毎の在庫量について

A

BC

ABC

AB

C

A:2日、 B： 2日、 C： 2日A:2日、 B： 4日、 C： 6日A:2日、 B： 6日、 C： 10日

すべて同じ頻度でピッキングする理想的な場合

ピッキング頻度の低い商品がある場合

シミュレーション実験２結果（縦置き同位置）

60

5551

6057

55

60

54

50

0

10

20

30

40

50

60

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布③分布

A

BC

始＆終

A

BC

始＆終

ABC B C

始＆終

ABC B C

始＆終

A

B

C

始＆終

A

B

C

始＆終

分布①

分布②

分布③

縦置きと横置きの比較（同位置）A,B,C分類毎の在庫量が（ A:2日、 B:6日、 C:10日）の場合

515355 55

5052

0

10

20

30

40

50

2,6,10 2,6,10

縦置き 横置き

作業時間（秒）

①分布②分布③分布

縦置きの方が作業時間差が大きい

商品ロケーションによる影響が強くでる

①分布 ②分布 ③分布縦置き -4秒 0 -5秒横置き -2秒 0 -3秒

シミュレーション実験２結果（縦置き別位置）

分布①

分布②

分布④

94 94 9294 91 8994 91 89

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布④分布

始

A

BC

終

始

A

BC

終

始

ABC

終

B C

始

ABC

終

B C

始

終

ABC B C

始

終

ABC B C

縦置きと横置きの比較（別位置）A,B,C分類毎の在庫量が（ A:2日、 B:6日、 C:10日）の場合

9298

8995

8995

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2,6,10 2,6,10

縦置き 横置き

作業時間（秒）

①分布②分布④分布

①分布 ②分布 ④分布縦置き 0 -3秒 -3秒横置き 0 -3秒 -3秒

縦置きも横置きも作業時間差が同じ

商品ロケーションによる影響は同じ

どの棚レイアウト、作業の開始・終了位置においても、すべての商品のピッキング頻度が同じという、いい在庫管理ができている場合は、どのように商品ロケーションを行っても差はない。逆にピッキング頻度の低い商品を多く抱えているという悪い在庫管理の場合は、動線に応じた距離に従って配置する方法がよい。

同位置の場合、横置きよりも縦置きの方が商品ロケーションによる影響が強くでる。

シミュレーション実験２まとめ

シミュレーション実験３ 実験目的

ピッキング方式（摘み取り方式、種まき方式）、１回あたりのピッキング量の作業時間に与える影響を明らかにする。

ピッキング場 仕分け場4人 6人5人 5人6人 4人7人 3人8人 2人10人 0人 摘み取り方式

2個,6 ,10個 個 種まき方式

１回あたりのピッキング量 作業人数 ピッキング方式

1回あたりのピッキング量について

OrderListID ProductID Quantity Style From Location BarCodeP60 1 bara SPM 00-412-03-03P50 1 bara SPM 00-48-09-03P1 1 bara SPM 00-110-02-03P33 1 bara SPM 00-320-05-05P2 1 bara SPM 00-114-04-05P1 1 bara SPM 00-15-02-03P45 1 bara SPM 00-46-07-03P1 1 bara SPM 00-14-09-02P1 1 bara SPM 00-14-05-02P56 1 bara SPM 00-410-10-03P4 1 bara SPM 00-28-06-01P30 1 bara SPM 00-319-04-05P2 1 bara SPM 00-116-02-05P5 1 bara SPM 00-29-10-01P2 1 bara SPM 00-116-08-05P19 1 bara SPM 00-38-05-04P2 1 bara SPM 00-116-04-01P1 1 bara SPM 00-11-04-03P5 1 bara SPM 00-211-04-05P6 1 bara SPM 00-212-02-01

OrderListID ProductID Quantity Style From Location BarCode1 P60 1 bara SPM 00-412-03-03 11 P50 1 bara SPM 00-48-09-03 11 P1 1 bara SPM 00-110-02-03 11 P33 1 bara SPM 00-320-05-05 12 P2 1 bara SPM 00-114-04-05 23 P1 1 bara SPM 00-15-02-03 33 P45 1 bara SPM 00-46-07-03 33 P1 1 bara SPM 00-14-09-02 34 P1 1 bara SPM 00-14-05-02 44 P56 1 bara SPM 00-410-10-03 45 P4 1 bara SPM 00-28-06-01 55 P30 1 bara SPM 00-319-04-05 56 P2 1 bara SPM 00-116-02-05 66 P5 1 bara SPM 00-29-10-01 67 P2 1 bara SPM 00-116-08-05 78 P19 1 bara SPM 00-38-05-04 88 P2 1 bara SPM 00-116-04-01 88 P1 1 bara SPM 00-11-04-03 89 P5 1 bara SPM 00-211-04-05 99 P6 1 bara SPM 00-212-02-01 9

１回あたりのピッキング量が２個の場合平均２個、標準偏差１個の正規分布に従うものとした。

ｘ 確立密度関数0 0.051 0.242 0.403 0.244 0.05

１を２つ２を４つ３を２つ４を１つ

ｘ 確立密度関数0 0.051 0.242 0.403 0.244 0.05

１を２つ２を４つ３を２つ４を１つ

OrderListID ProductID Quantity Style From Location BarCode1 P1 1 bara SPM 00-110-02-03 11 P1 1 bara SPM 00-15-02-03 31 P1 1 bara SPM 00-14-09-02 31 P1 1 bara SPM 00-14-05-02 41 P1 1 bara SPM 00-11-04-03 81 P1 1 bara SPM 00-112-01-02 101 P1 1 bara SPM 00-17-01-02 141 P1 1 bara SPM 00-16-09-02 171 P1 1 bara SPM 00-112-01-04 181 P1 1 bara SPM 00-110-06-01 191 P1 1 bara SPM 00-13-06-03 221 P1 1 bara SPM 00-13-07-04 231 P1 1 bara SPM 00-11-08-03 261 P1 1 bara SPM 00-11-07-02 261 P1 1 bara SPM 00-14-08-05 291 P1 1 bara SPM 00-11-02-01 301 P1 1 bara SPM 00-18-08-05 311 P1 1 bara SPM 00-19-06-01 321 P1 1 bara SPM 00-17-09-02 331 P1 1 bara SPM 00-11-10-05 35

1回あたりのピッキング量413222132

摘み取り方式と種まき方式のモデルの全体像

摘み取り方式 種まき方式

シミュレーション実験３結果１回あたりのピッキング量が２個の場合

8368

57 63

94

71

0

20

40

60

80

6人 5人 4人 3人 2人 0人

4人 5人 6人 7人 8人 10人

種まき 摘み取り

作業時間（分）

シミュレーション実験３の結果1回あたりのピッキング量別ピッキング方式の比較

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2 6 10

１回あたりのピッキング量

作業時間（分）

種まき方式摘み取り方式

シミュレーション実験３まとめ １回あたりのピッキング量が多いときは、摘み取

り方式の方がよく、また、 １回あたりのピッキング量が少ないときは、種まき方式の方がよい。

結論 本研究では、レイアウトシミュレーションを

用いて、作業時間からみて、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことを目的とした。具体的に、ピッキング場の設計項目の内、棚レイアウト、商品ロケーション、作業の開始・終了位置、ピッキング頻度、ピッキング方式を対象とし、シミュレーション実験を行った結果、設計における概括的指針を与え、ピッキング場の概要設計支援を行うことができた。

結論の詳細 作業の開始・終了位置

棚レイアウト 商品ロケーションA,B,C分類毎の在庫量

ピッキング方式（摘み取り方式、種まき方式）１回あたりのピッキング量始＆終 始

終

始＆終始＆終 始

終

始

終

始＆終 始

終

始＆終始＆終 始

終

始

終

作業時間が短い

A

BC

AB

C

すべて同じ頻度でピッキングする理想的な場合

ピッキング頻度の低い商品がある場合

どのように商品ロケーションを行っても差は出ない。

動線の距離に応じて配置する方法がよい。

A

B

C

始＆終

A

B

C

始＆終 始

終

ABC B C

始

終

ABC B C

1回あたりのピッキング量が多いとき

1回あたりのピッキング量が少ないとき

摘み取り方式の方がよい

種まき方式の方がよい

今後の課題 今回検討対象としていないピッキング場の設

計項目の検討 入荷や出荷も含めた物流センター全体におけ

る検討

ご清聴ありがとうございました。

モデル化対象項目

モデル化対象項目 モデル化番号作業の開始・終了位置 ①

棚レイアウト ②商品ロケーション ③

在庫量 ④出荷指示（１回あたりのピッキング量） ⑤

ピッキング方式 ⑥作業人数 ⑦出荷量 ⑧品目数 ⑨

製品の形状・寸法 ⑩ピッキング情報 ⑪保管設備 ⑫保管単位 ⑬

ピッキング単位 ⑭作業機器 ⑮搬送方法 ⑯

通路幅と通行制限 ⑰補充方式 ⑱作業面積 ⑲

本研究の対象ピッキング作業 本研究では、人手による台車ピッキングを想

定した。具体的には、作業者は、所定の位置で伝票を受け取り、固定棚にケース保管された商品を、台車をおしながら棚までいき、棚から商品を取り出した後、所定の位置へ商品を搬送する。

実験１の商品ロケーション 本実験では、商品ロケーションによる影響は考慮しないため、ランダム配置とした。

実験１の在庫量 本実験では、在庫を全くもたないことはない

ものとし、最低限の量として、 2日分とした。

実験１の出荷指示 １回のピッキング量が複数ある場合は、ピッ

キング量によって歩行距離が変わるため、純粋に棚レイアウトによる比較ができない。そのため、本実験では、棚レイアウトによる作業時間の変化傾向の知見を得て、ピッキング場設計の概括的指針を与えることが目的のため、最初は基本的な検討として、１回あたりのピッキング量を１とした。

実験１のピッキング方式 実験では、棚レイアウトによる作業時間の変化傾向の知見を得て、ピッキング場設計の概括的指針を与えることが目的のため、ピッキング方式による作業時間の影響がないように１つで行う必要がある。そこで、実環境においても多用されている摘み取り方式を用いることとした。

実験１の作業人数文献では、１日に約２０００ケースの出荷を

行い、施設規模が５３ｍ ×１１１ｍにおいて、作業人数１０人と示されていた。ただし、施設規模が５３ｍ ×１１１ｍであり、ピッキング場の規模は記されていなかった。本研究のピッキング場では、３４ｍ ×３７ｍの規模である。そこで、本実験でも、この文献１６）を参考に作業人数を１０人とした。

参考文献全日本物流改善事例大会

実験１の出荷量 本実験では、すべての間口に対して行った。そのため、４０００ケースとした。

実験１の取り扱い品目数 実際の現場では、物流センターが対象とする顧客数や業種などによって変わってくるが、多いところでは何千～何万品目、少ないところでは、何十～何百品目である。本実験では、上述したように、基本的な知見を得るため、取扱品目数は、作業時間に影響がでないため、最初は、取り扱い品目は３品目とした。

実験１の貨物の寸法について

２９ｃｍ

３２ｃｍ

４６ｃｍ

２９ｃｍ

３２ｃｍ

４６ｃｍ

一般的によく用いられているサイズ⇒１２０サイズ８）

参考文献８）伯水永志：「物流現場において重さの判断に及ぼす色彩の影響に関する研究」　　東京商船大学　平成１５年度卒業論文、ｐ２６－３０

実験１の保管設備について参考文献を元に、棚の寸法を高さ２ｍ、間口 2.5ｍ、奥行き 0.75ｍと設定した。 1棚５間口、５段構成、１間口１商品を保管するとした。また、通常この様な棚を単独ではなく、ある程度つなげて使用しているため、２棚をつなげて 1つの棚として使用する事を想定した。

参考文献最新物流機器データガイドブック、ｐ１７２

０．７５ｍ

２.５ｍ

０．4ｍ

２ｍ

０．５ｍ

０．７５ｍ

２.５ｍ

０．4ｍ

２ｍ

０．５ｍ

実験１の保管単位について保管単位は、上述したように、ケース保管と

する。

実験１のピッキング単位について ピッキング単位も、上述したように、実験１

と実験２では、ケースとし、実験３ではバラとした。

実験１の作業機器について参考文献を元に以下のように設定を行った。

・歩行速度：６０m/分・商品を取る時間：２．２秒・商品を置く時間：２．２秒

参考文献中小企業庁 HP、物流 ABC準拠による物流施設パターン別ベンチマーキング 標準作業時間データベース解説編

実験１の搬送方法について

参考文献最新物流機器データガイドブック、ｐ８５

参考文献を元に、１．２ｍ ×０．７５ｍとした。

１．２ｍ

０．７５ｍ

１．２ｍ

０．７５ｍ

実験１の通路幅と通行制限について 手押し台車付きの時片側通行の場合：１ｍ両方通行の場合：２ｍ

参考文献物流設備機器　計画・設計ハンドブック、ｐ３６

実験１の補充方式について 作業終了後に補充する。

実験１の作業場面積について今回対象とするピッキング場の敷地は、３４ｍ ×３７ｍの作業面積

実験１の全体像

実験２のモデル化について ①～②、⑤～⑦、⑨～⑲は、シミュレーション実験１と同一である。新たにモデルを構築したものについて次に示す。

モデル化対象項目 モデル化番号作業の開始・終了位置 ①

棚レイアウト ②商品ロケーション ③

在庫量 ④出荷指示（１回あたりのピッキング量） ⑤

ピッキング方式 ⑥作業人数 ⑦出荷量 ⑧品目数 ⑨

製品の形状・寸法 ⑩ピッキング情報 ⑪保管設備 ⑫保管単位 ⑬

ピッキング単位 ⑭作業機器 ⑮搬送方法 ⑯

通路幅と通行制限 ⑰補充方式 ⑱作業面積 ⑲

実験２の出荷量について

パターン１ パターン２ パターン３A 2日 2日 2日B 2日 4日 6日C 2日 6日 10日A 2800 2800 2800B 800 1600 2400C 400 1200 2000A 2800 2000 1550B 800 1150 1350C 400 850 1100A 1400 1000 775B 400 288 225C 200 142 110

圧縮在庫量

出庫量

在庫日数

在庫量

シミュレーション実験３－１について

１オーダー平均 ピッキング方式 作業人数 実験番号2個 種まき方式 60人 3-1-16個 種まき方式 29人 3-1-210個 種まき方式 21人 3-1-3

実験３－１の作業人数について

1オーダー平均個数 荷主数２個 497６個 186１０個 111

実験３－１の取扱品目数について より実環境に近い検討を行うために、取扱品

目数を１００品目とした。

実験３－１の貨物の寸法について

１０ｃｍ

１０ｃｍ１０ｃｍ

１０ｃｍ

１０ｃｍ１０ｃｍ

実験３－１の搬送方法についてコンベヤの運搬速度は、３５ｍ /秒とした。仕分け場における１コンベヤによる分岐数は

１０荷主分とした。

実験３－１の結果

1オーダー平均 稼働率平均2個 10%6個 20%10個 30%

RaLCイメージ図

出力結果

シミュレーション実験２結果（横置き同位置）

62

5653

6258

55

62

5652

62 62 62

0

10

20

30

40

50

60

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布③分布

ランダム

シミュレーション実験２結果（混合②同位置）

61

5551

6157

54

61

5451

61 61 61

0

10

20

30

40

50

60

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布③分布

ランダム

シミュレーション実験２結果（混合②別位置）

97 97 9697 95 9397 94 9397 97 97

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布④分布

ランダム

シミュレーション実験２結果（横置き別位置）

98 98 9898 96 9598 96 9598 98 98

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2,2,2, 2,4,6 2,6,10

A,B,C分類ごとの在庫量

作業時間（秒）

①分布②分布④分布

ランダム

ABC分布曲線について

208.1x5.1124y パターン１ パターン２ パターン３

A 2日 2日 2日B 2日 4日 6日C 2日 6日 10日A 2800 2800 2800B 800 1600 2400C 400 1200 2000A 2800 2000 1550B 800 1150 1350C 400 850 1100A 1400 1000 775B 400 288 225C 200 142 110

圧縮在庫量

出庫量

在庫日数

在庫量

シミュレーション実験３結果（オーダー平均６）

8368

60

85

122

56

0

20

40

60

80

100

120

6人 5人 4人 3人 2人 0人

4人 5人 6人 7人 8人 10人

種まき 摘み取り

作業時間（分）

シミュレーション実験３結果（オーダー平均１０）

8368 61

82

121

55

0204060

80100120

6人 5人 4人 3人 2人 0人

4人 5人 6人 7人 8人 10人

種まき 摘み取り

作業時間（分）

シミュレーション実験３結果（オーダー平均別種まき方式の比較）

83

6857 63

9483

6860

85

122

83

6861

82

121

0

20

40

60

80

100

120

6人 5人 4人 3人 2人 6人 5人 4人 3人 2人 6人 5人 4人 3人 2人

4人 5人 6人 7人 8人 4人 5人 6人 7人 8人 4人 5人 6人 7人 8人

2 6 10オーダー数平均（個）

作業時間（分）

シミュレーション実験３結果（オーダー平均別摘み取り方式の比較）

56 55

71

0

10

20

30

40

50

60

70

2 6 10

オーダー数平均（個）

作業時間（分）

摘み取り方式の作業時間減少傾向について

始＆終始＆終 始＆終始＆終

同じ総量のピッキングを行うにしても、摘み取り方式の場合、平均個数が少ない方が、往復回数が増えてしまうため、その分だけ距離が伸びてしまうため、作業時間が増加する。

種まき方式の作業時間増加傾向について

ピッキング場 仕分け場4人 6人 1:23:46 1:22:485人 5人 1:08:44 1:07:516人 4人 0:57:15 0:56:147人 3人 1:03:56 0:47:538人 2人 1:34:32 0:42:204人 6人 1:23:26 1:22:265人 5人 1:08:32 1:07:336人 4人 1:00:52 0:56:037人 3人 1:25:07 1:00:188人 2人 2:02:33 1:17:204人 6人 1:23:41 1:22:405人 5人 1:08:40 1:07:466人 4人 1:01:28 0:56:107人 3人 1:22:15 1:00:308人 2人 2:01:30 1:32:19

ピッキング作業時間

2個

１オーダー数平均 作業人数 作業時間

10個

6個

1オーダー平均個数 荷主数２個 497６個 186１０個 111

ピッキング改善事例うちわけ

レイアウトの変更 10作業環境の整備 5システム化・機械化 3その他 1

レイアウトが問題となっている

レイアウトの改善対象要素うちわけ

作業の開始・終了位置 0棚レイアウト 5商品ロケーション 7通路幅 3

商品ロケーションについて 商品番号順顧客別 配送先別 ABC別（出荷頻度、出荷量、金額）

参考文献：　７）株式会社ロジスティクス・サポート＆パートナーズ HP

出荷頻度による ABC配置が効率的７）