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GCPを活用した物流倉庫内の異常検知/Anomaly detection in distribution warehouse using GCP
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ASKUL Engineer
September 12, 2019
Technology
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GCPを活用した物流倉庫内の異常検知/Anomaly detection in distribution warehouse using GCP
Google Cloud NEXT '19 in Tokyo での発表資料です。
https://cloud.withgoogle.com/next/tokyo
ASKUL Engineer
September 12, 2019
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Transcript
三井 康行 GCP を活用した物流倉庫内の異常検知 アスクル株式会社 先端テクノロジー 主任研究員
自己紹介
自己紹介 氏名: 三井 康行 略歴: 2003 年 ~ 国内大手電機メーカー研究員 テキスト音声合成等,音声言語処理の基礎研究
2016 年 10 月 ~ 現職 現在のテーマ: 機械学習を用いた最適化 在庫配置,配送,需要予測,etc. その他諸々(予知保全,データ基盤整備,庫内自動化,etc.)
アスクルのご紹介
事業概要 1993 年 事業所向け (BtoB) 通販事業開始 2012 年 個人消費者向け (BtoC)
通販事業開始 (LOHACO)
連結売上高の推移 FY2018 FY2010 FY2000 FY1994 (億円) 3,500 3,000 2,500 2,000
1,500 1,000 500
取扱商品 BtoB BtoC
アスクルの物流基盤
アスクルの物流倉庫における自動化
ASKUL Value Center 関西(AVC関西) 稼働開始:2018 年 延床面積:約 5 万坪
ASKUL Value Center 関西(AVC関西) 稼働開始:2018 年 延床面積:約 5 万坪 コンセプト:人が歩かない物流センター
コンベヤ長:20km 超 自動化比率:約 80%
紹介動画 (イベント時のみ再生)
自動化推進に伴う課題
膨大な量の設備 • 24/7 のメンテナンス ◦ 設備故障がお客様に直結 ◦ サービスレベルの維持 • 設備専門スタッフの現場常駐
◦ 特殊な技能を有する人材確保 ◦ 全国に展開する倉庫 「明日来る」のために
保全コスト • 定期的なメンテナンス ◦ 故障していない箇所も点検/交換対象 ◦ コスト大 予防保全の限界
予知保全への転換 • 故障を事前に予測 ◦ サービスレベルの維持 ◦ 人員配置の適正化 • 適切なタイミングで保全 ◦
保全コストの最適化
GCP を活用した異常検知
バーコードリーダー(BCR) • バーコードを読み取る機械 ◦ 段ボール ◦ コンテナ • 固定式
コンテナ
BCR の用途 • バーコードの持つ情報 ◦ 商品情報:倉庫管理システム(WMS)と連携 • バーコード読取後の処理 ◦ コンベア分岐部での進路決定
◦ 後工程への商品情報伝達
No Read Error • BCR のエラー ◦ バーコードの読取に失敗 • 原因
◦ 高速移動 ◦ バーコードの擦れ ◦ 振動等による BCR 本体のズレ ◦ BCRの異常(設定ミス,故障)
対応 • エラー時の個別対応は困難 ◦ 日常的に読取失敗が発生 ◦ 少数回のエラーは様子見 • 頻発する場合 ◦
点検 ◦ 調整 ◦ 交換 主に事後対応 エラー 故障
事前把握は可能? • 倉庫内でのエラー確認は困難 ◦ 数百台 @ AVC 関西 ◦ エラー表示端末が倉庫内に点在
◦ 全件確認に数時間 • 異常判断が困難 ◦ 何回エラーを出したら異常? ◦ 徐々に/急に増えたら異常? 従来設備では不可能
やりたかったこと 1. No Read Error の時系列変化が見たい! 2. No Read Error
が頻発する BCR をいち早く把握したい!
GCP の活用 データ処理 ログ蓄積 見える化
データフロー 設備稼働 log 確認 点検 処置
BigQuery によるデータ蓄積 • 設備稼働ログを BigQuery に蓄積 ◦ 全 BCR について
▪ 正常通過回数 ▪ No Read Error 回数 • データ可用性を重視
Compute Engine によるデータ処理 1. Data Portal 用データ加工 ◦ BigQuery +
python(pandas + pandas_gbq) にて実装 ◦ 一定期間毎のエラー率,エラー回数累計等を計算 2. Slack を用いたアラート発報 ◦ 1 日1 回アラートを発報 ◦ 対話形式で対応済機器を登録
Slack 画面イメージ(アラート時) 日付 BCR位置 NR率 NR回数 通過回数 20190701 3F_A_GTP_15_S 1.09
20 1809 20190701 4F_C_GTP_03_S 3.56 98 2756 20190701 3F_A_GTP_IN_A1_E 2.53 25 987 2019年7月1日分のBCR No Readアラートをお知らせします。 AVCK_bot アプリ 10:15 過去5日間で 「3F_A_GTP_15_S」が3回【 2019/06/29 対応済 】 「4F_C_GTP_03_S」が2回 それぞれ閾値を超えています。 送信 +
Slack 画面イメージ(対応時) 送信 + 過去5日間で 「3F_A_GTP_15_S」が3回【 2019/07/01 対応済 】 「4F_C_GTP_03_S」が2回
それぞれ閾値を超えています。
Slack 画面イメージ(対応時) 送信 + 4F_C_GTP_03_S 対応完了 @AVCK_bot 過去5日間で 「3F_A_GTP_15_S」が3回【 2019/07/01
対応済 】 「4F_C_GTP_03_S」が2回 それぞれ閾値を超えています。
Slack 画面イメージ(対応時) 4F_C_GTP_03_S 対応完了 三井_yasuyuki_mitsui 12:30 送信 + 過去5日間で 「3F_A_GTP_15_S」が3回【
2019/07/01 対応済 】 「4F_C_GTP_03_S」が2回 それぞれ閾値を超えています。 @AVCK_bot
Slack 画面イメージ(対応時) 三井_yasuyuki_mitsui 12:30 @yasuyuki_mitsui: 「4F_C_GTP_03_S」を対応済リストに登録しました。 送信 + アプリ AVCK_bot
12:30 過去5日間で 「3F_A_GTP_15_S」が3回【 2019/07/01 対応済 】 「4F_C_GTP_03_S」が2回 それぞれ閾値を超えています。 4F_C_GTP_03_S 対応完了 @AVCK_bot
Data Portal によるグラフ化 • BigQuery に蓄積されたデータをグラフ化 ◦ No Read Error
率を時系列可視化 ◦ Error 率の推移を確認 • 現場スタッフによる UI 利用 ◦ 対象 BCR のフィルタリング ◦ 表示期間指定
Data Portal によるグラフ化の例
Data Portal によるグラフ化の例 • 直感的で分かりやすい UI • BigQuery と連動してグラフが自動更新
現場からの声 • 「エラーが頻発している BCR をいち早く把握することで重大な 問題に発展する前に対応できるようになった」 • 「エラー多発の要因分析ができるようになった」 • 「他の機器にも展開したい」
おわりに
今後の展開 • 予知保全の実現へ ◦ No Read Error 傾向と現場対応実績との相関分析 ◦ 対応方針を推測
◦ 故障時期の予測 • BCR 以外への設備への展開
GCPとの連携強化(予知保全以外) • スタンドアロンなデータ同士の GCP 上で連携 ◦ 在庫 ◦ 売上 ◦
配送 ◦ 販促 etc. • 未来の姿:全てのデータを GCP 上で処理 ◦ 分析 ◦ 予測(機械学習)