GROUND/自社開発を進めるAI物流ソフトウェアのアルゴリズムで特許取得

2019年03月04日 

GROUNDは3月4日、 自社開発を進めているAI物流ソフトウェア「Dynamic Allocation System(ダイナミック アロケーション システム)」の中核を担うアルゴリズムで日本国内における特許を取得したと発表した。

<アルゴリズムによる在庫配置最適化イメージ>
アルゴリズムによる在庫配置最適化イメージ

特許を取得した技術は、1. 「拠点間在庫最適化(Dynamic Location Allocator、以下DLA)」2.「拠点内在庫配置最適化(Dynamic Inventory Allocator、以下DIA)」3.「リソース配分最適化(Dynamic Resource Allocator、以下DRA)」4.「シナリオプランニング(Scenario Planning、以下SP)」の4つのモジュールと可視化ツール(『Intelligent EYE』、 以下IE)から構成される『DyAS』において、2. 「拠点内在庫配置最適化(DIA)」および3.リソース配分最適化(DRA)を実現するためのアルゴリズムとなる。

このアルゴリズムは、物流施設内の大量の商品を効率的に入庫、出庫、荷合せ、輸配送し、さらに施設内での商品の配置最適化を計算する情報処理プログラム。

アルゴリズムで演算された精度の高い需要予測モデルや作業効率最適化モデルを活用することにより、日々、膨大な物流処理を迫られている物流事業者の生産性向上(物流処理量の増加や作業時間の低減)を実現する。また、適切な作業量が算出されることにより、最適なリソース(作業者やロボットなど)を手配し、作業配分することが可能となる。

このアルゴリズムにより、WMSが有する導入在庫状況や入荷から出荷までの物流センター内作業記録データやWCSが有するロボットの作動データをはじめ、物流事業者が有する商品受注履歴データ、消費者のオンライン行動履歴データなど、さまざまな内部データを分析・集計・計算し、物流施設内の最適化を支援する。

最適化を支援する主な内容として、「物流事業者が将来処理すべき物量や商品の種類を高い精度で予測する」「その予測を基に、作業者の物流施設内での歩数・作業効率を改善する商品配置を行う」「その適正な商品配置のもと必要な作業員数と機械数を手配する」「予測できる物量を限られた輸配送トラックに積載する」を挙げている。

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