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 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 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 設計項目 詳細 搬送方法 人 コンベヤ 無人搬送台車 棚レイアウト I型 作業の開始・終了位置 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 補充方式 常時 作業人数 在庫量 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 設計項目 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 ピッキング機器 搬送方法 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 作業の開始・終了位置 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 補充方式 常時 作業人数 在庫量 情報システム 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 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。 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 同位置 縦横混合① 縦横混合② 縦置き 横置き 別位置 縦横混合① 縦横混合② 作業の開始・終了位置について 同位置 別位置 終 始＆終 始 棚レイアウトについて 横置き 縦横混合① 縦置き 縦横混合② シミュレーション実験１結果（同位置） １ピッキングあたりの作業時間(秒) 作業時間差（秒） 縦置き 60 0 混合② 61 1 混合① 62 2 横置き 62 2 約３％の作業時間差となる。しかし・・・ 始＆終 始＆終 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） 始＆終 始＆終 シミュレーション実験１結果（別位置） １ピッキングあたりの作業時間(秒) 作業時間差（秒） 縦置き 94 0 混合② 97 3 混合① 97 3 横置き 98 4 終 終 始 始 約４％の作業時間差となる。 終 終 始 始 ４秒×２０００＝８０００秒（約２時間１２分） 同位置の場合の動線距離 横置き 始＆終 縦置き 始＆終 別位置の場合の動線距離 横置き 縦置き 終 終 始 始 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 同位置 縦横混合① 分布① A：2日、B：2日、C：2日 縦横混合② 分布② A：2日、B：4日、C：6日 縦置き 分布③＆④ A：2日、B：6日、C：10日 横置き 別位置 縦横混合① 縦横混合② 商品ロケーション分布① 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 終 C B C B A A 始＆終 始 商品ロケーション分布② 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 終 始 C B A B C C B A B C 始＆終 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。 終 C B C B A BC A 始＆終 商品ロケーション分布③ 始 商品ロケーション分布④ Ａ，Ｂ，Ｃ分類毎の在庫量について 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 C B C B A C B A A 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） 分布① 60 60 60 60 55 57 C B 55 54 51 50 50 A 40 分布② 分布① 分布② 分布③ 30 10 C B 20 A B C 作業時間（秒） 始＆終 始＆終 分布③ 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 2,6,10 C B A 始＆終 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 55 51 53 55 50 50 分布① 縦置き -4秒 横置き -2秒 52 分布② 0 0 分布③ -5秒 -3秒 作業時間（秒） 40 分布① 分布② 分布③ 30 縦置きの方が作業時間差が大きい 20 10 0 2,6,10 2,6,10 縦置き 横置き 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結果（縦置き別位置） 分布① 終 94 94 94 94 91 91 90 92 89 C B 89 A 80 始 分布② 60 分布① 分布② 分布④ 50 40 終 C B A B C 作業時間（秒） 70 30 20 始 10 分布④ 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 終 2,6,10 C B A 始 BC 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 98 92 90 89 95 分布① 縦置き 0 横置き 0 95 89 80 分布② -3秒 -3秒 分布④ -3秒 -3秒 作業時間（秒） 70 60 分布① 分布② 分布④ 50 40 縦置きも横置きも作業時間差が同じ 30 20 10 0 2,6,10 2,6,10 縦置き 横置き 商品ロケーションによる影響は同じ シミュレーション実験２まとめ 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。 １回あたりのピッキング量 2個,6個,10個 作業人数 ピッキング方式 ピッキング場 仕分け場 4人 6人 5人 5人 種まき方式 6人 4人 7人 3人 8人 2人 10人 0人 摘み取り方式 1回あたりのピッキング量について OrderListID ProductID Quantity P60 1 P50 1 P1 1 P33 1 P2 1 P1 1 P45 1 P1 1 P1 1 P56 1 P4 1 P30 1 P2 1 P5 1 P2 1 P19 1 P2 1 P1 1 P5 1 P6 1 Style bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara From SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM Location 00-412-03-03 00-48-09-03 00-110-02-03 00-320-05-05 00-114-04-05 00-15-02-03 00-46-07-03 00-14-09-02 00-14-05-02 00-410-10-03 00-28-06-01 00-319-04-05 00-116-02-05 00-29-10-01 00-116-08-05 00-38-05-04 00-116-04-01 00-11-04-03 00-211-04-05 00-212-02-01 BarCode 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 0 1 2 3 4 確立密度関数 0.05 0.24 0.40 0.24 0.05 1回あたりのピッキング量 4 1 3 2 2 2 1 3 2 １を２つ ２を４つ ３を２つ ４を１つ OrderListID ProductID Quantity Quantity OrderListID ProductID 1 P1 11 P60 1 P1 11 P50 1 P1 11 P1 1 P1 11 P33 12 P1 11 P2 13 P1 11 P1 13 P1 11 P45 13 P1 11 P1 14 P1 11 P1 14 P1 11 P56 15 P1 11 P4 1 P1 1 5 P30 1 1 P1 1 6 P2 1 1 P1 1 6 P5 1 1 P1 1 7 P2 1 P1 11 8 P19 1 P1 11 P2 18 P1 11 8 P1 1 P1 11 9 P5 1 P1 11 9 P6 1 Style Style bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara bara From From SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM SPM Location BarCode BarCode Location 00-110-02-03 00-412-03-03 1 1 00-15-02-03 00-48-09-03 3 1 00-14-09-02 00-110-02-03 3 1 00-14-05-02 00-320-05-05 4 1 00-11-04-03 00-114-04-05 8 2 00-112-01-02 00-15-02-03 10 3 00-17-01-02 00-46-07-03 14 3 00-16-09-02 00-14-09-02 17 3 00-112-01-04 00-14-05-02 18 4 00-110-06-01 00-410-10-03 19 4 00-13-06-03 00-28-06-01 22 5 00-13-07-04 00-319-04-05 23 5 00-11-08-03 26 00-116-02-05 6 00-11-07-02 26 00-29-10-01 6 00-14-08-05 29 00-116-08-05 00-11-02-01 30 7 00-38-05-04 00-18-08-05 31 8 00-116-04-01 32 8 00-19-06-01 00-11-04-03 33 8 00-17-09-02 00-211-04-05 00-11-10-05 35 9 00-212-02-01 9 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 94 作業時間（分） 83 80 68 57 60 71 63 40 20 0 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 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 80 70 作業時間（分） 60 50 種まき方式 摘み取り方式 40 30 20 10 0 2 6 １回あたりのピッキング量 10 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 1回あたりのピッキング量が多いとき C 棚レイアウト C B 作業時間が短い B 商品ロケーション A 摘み取り方式の方がよい A A,B,C分類毎の在庫量 ピッキング頻度の低い すべて同じ頻度でピッキング ピッキング方式（摘み取り方式、種まき方式） 商品がある場合 する理想的な場合 １回あたりのピッキング量 1回あたりのピッキング量が少ないとき 終 始＆終 始 どのように商品ロケーションを 行っても差は出ない。 終 始＆終 始 動線の距離に応じて配置する方法 がよい。 種まき方式の方がよい 終 C B C B A A 始＆終 始 BC 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 作業の開始・終了位置 棚レイアウト 商品ロケーション 在庫量 出荷指示（１回あたりのピッキング量） ピッキング方式 作業人数 出荷量 品目数 製品の形状・寸法 ピッキング情報 保管設備 保管単位 ピッキング単位 作業機器 搬送方法 通路幅と通行制限 補充方式 作業面積 モデル化番号 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑬ ⑭ ⑮ ⑯ ⑰ ⑱ 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、３４ ｍ×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 一般的によく用いられているサイズ⇒１２０サイズ８） ３２ｃｍ ４６ｃｍ ２９ｃｍ 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。 ０．５ｍ ２ｍ ０．4ｍ ０．７５ｍ ２.５ｍ 参考文献 最新物流機器データガイドブック、ｐ１７２ 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 参考文献を元に、１．２ｍ×０．７５ｍとした。 １．２ｍ ０．７５ｍ 参考文献 最新物流機器データガイドブック、ｐ８５ 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 モデル化対象項目 作業の開始・終了位置 棚レイアウト 商品ロケーション 在庫量 出荷指示（１回あたりのピッキング量） ピッキング方式 作業人数 出荷量 品目数 製品の形状・寸法 ピッキング情報 保管設備 保管単位 ピッキング単位 作業機器 搬送方法 通路幅と通行制限 補充方式 作業面積 モデル化番号 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑬ ⑭ ⑮ ⑯ ⑰ ⑱ ⑲ 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。 実験２の出荷量について 在庫日数 在庫量 圧縮在庫量 出庫量 A B C A B C A B C A B C パターン１ 2日 2日 2日 2800 800 400 2800 800 400 1400 400 200 パターン２ 2日 4日 6日 2800 1600 1200 2000 1150 850 1000 288 142 パターン３ 2日 6日 10日 2800 2400 2000 1550 1350 1100 775 225 110 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 3-1-1 6個 種まき方式 29人 3-1-2 10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 ２個 ６個 １０個 荷主数 497 186 111 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 １０ｃｍ １０ｃｍ 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 2個 6個 10個 稼働率平均 10% 20% 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 62 62 60 62 56 58 62 56 62 53 55 52 作業時間（秒） 50 40 分布① 分布② 分布③ ランダム 30 20 10 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 2,6,10 シミュレーション実験２結果（混合②同位置） 61 61 61 60 61 61 55 57 54 61 51 54 51 作業時間（秒） 50 40 分布① 分布② 分布③ ランダム 30 20 10 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 2,6,10 シミュレーション実験２結果（混合②別位置） 97 97 97 97 97 95 94 97 96 93 93 97 90 80 作業時間（秒） 70 60 分布① 分布② 分布④ ランダム 50 40 30 20 10 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 2,6,10 シミュレーション実験２結果（横置き別位置） 98 98 98 98 98 96 96 98 98 95 95 98 90 80 作業時間（秒） 70 分布① 分布② 分布④ ランダム 60 50 40 30 20 10 0 2,2,2, 2,4,6 A,B,C分類ごとの在庫量 2,6,10 ABC分布曲線について y 1124.5 x 在庫日数 在庫量 圧縮在庫量 出庫量 A B C A B C A B C A B C 1.208 パターン１ 2日 2日 2日 2800 800 400 2800 800 400 1400 400 200 パターン２ 2日 4日 6日 2800 1600 1200 2000 1150 850 1000 288 142 パターン３ 2日 6日 10日 2800 2400 2000 1550 1350 1100 775 225 110 シミュレーション実験３結果（オーダー平均６） 122 作業時間（分） 120 100 85 83 80 68 60 60 56 40 20 0 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） 120 100 80 60 40 20 0 121 83 82 68 61 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 55 摘み取り 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） 122 120 作業時間（分） 100 80 60 94 83 85 83 68 57 63 68 60 121 83 82 68 61 40 20 0 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 オーダー数平均（個） 10 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） 作業時間（分） 70 71 60 50 40 56 55 6 オーダー数平均（個） 10 30 20 10 0 2 摘み取り方式の作業時間減少傾向について 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。 始＆終 始＆終 種まき方式の作業時間増加傾向について １オーダー数平均 2個 6個 10個 作業人数 作業時間 ピッキング作業時間 ピッキング場 仕分け場 4人 6人 1:23:46 1:22:48 1:08:44 1:07:51 5人 5人 0:57:15 0:56:14 6人 4人 1:03:56 0:47:53 7人 3人 1:34:32 0:42:20 8人 2人 4人 6人 1:23:26 1:22:26 1:08:32 1:07:33 5人 5人 1:00:52 0:56:03 6人 4人 1:25:07 1:00:18 7人 3人 2:02:33 1:17:20 8人 2人 4人 6人 1:23:41 1:22:40 1:08:40 1:07:46 5人 5人 1:01:28 0:56:10 6人 4人 1:22:15 1:00:30 7人 3人 2:01:30 1:32:19 8人 2人 1オーダー平均個数 ２個 ６個 １０個 荷主数 497 186 111 ピッキング改善事例うちわけ レイアウトの変更 作業環境の整備 システム化・機械化 その他 10 5 3 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 棚レイアウト 商品ロケーション 通路幅 0 5 7 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） 出荷頻度によるABC配置が効率的７） 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
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