物流ベンチャーDatumix、立体シャトル自動倉庫作業効率化のAIアルゴリズム開発

AIとデジタルツイン技術で、物流の課題を解決する物流テックベンチャーの株式会社Datumixとトーヨーカネツ株式会社は、2020年4月7日に物流の倉庫出庫作業を効率化するAIアルゴリズムを共同で開発し、特許を申請した。時間予測の技術を使用したものとして新規性があると主張している。

実際の物流センターに納入した立体シャトル自動倉庫のモデルをコピーしたデジタルツイン上で、その集約出庫制御に係る既存アルゴリズムと本AIアルゴリズムを比較した。その結果、立体シャトル自動倉庫からのオーダー集約出庫作業において、出荷される多品種の商品アイテムをオーダー単位に集約する時間を約20％短縮できることが、検証された。今後、実際の設備での検証作業を進めるとともに、物流のスマート化に向けて新しいテクノロジーの提供を行う予定。

近年、インターネットを利用したＥコマースの市場は拡大している。通販物流センターは多くの商品アイテムを保管する必要があるため、自動化設備の導入が進み、GTP対応の高速順立て出庫ができる「立体シャトル自動倉庫」の仕組みを採用する事例が増えている。しかし、膨大な商品アイテムを保管する必要がある通販センターでは、設備規模が大きくなるほど、その順立て出庫の制御ロジックが複雑になり、人手によるプログラミングで立体シャトル自動倉庫を最適稼働させることが困難になりつつあるという課題があった。

そこでDatumixは、複行オーダーにおいて複数商品アイテムの出庫指示から商品を集約ピッキングするステーションに出庫するまでの過程で、商品トレイの集約に掛かる時間が、出庫処理全体の84.6％を占めることに着目し、「ディープラーニングによる時間予測」を用いて注文の引当から商品トレイ集約の処理に要する時間の削減に取り組んだ。

また今回、３Dモデリングにより物流設備を精密に再現する当社の最先端な物流最適化プラットフォーム”OPTIMUS AI”でデジタルツイン環境を構築した。
これにより、トーヨーカネツの立体シャトル自動倉庫は商品保管棚の一部エリアを使って複数の通路棚に点在しているピッキング対象の商品トレイを１通路に集約してピッキングステーションに供給できる機能を有しており、従来システムに比べ順立て集約出庫時間を大幅に短縮できるものでありましたが、今回はそれをさらに大きく時間短縮することに成功した。

本AIアルゴリズムが、立体シャトル自動倉庫デジタルツイン上で出庫にかかる時間を最小限に抑える効果が検証されたことで、今後、実際の立体シャトル自動倉庫での検証を進める。また、この技術は、主に立体シャトル自動倉庫とAGV/AMRへの応用で培ったもので、さまざまな物流設備や機械に応用が可能。
Datumixは、本AIアルゴリズムを用いて、自動倉庫だけではなくさまざまな物流設備や機械での技術の応用を実現し、今後さらなる多様化や簡素化が見込まれる物流業界やEC事業に高い技術と革新性を伴った技術の提供を目指す。