グループネスティングが密度を犠牲にする理由 — そしてPressria Bridgeがそれを取り戻す方法
1日に数十件の小ロット注文を回す印刷会社は、実は2つのことを同時に望んでいます。材料を密に使うこと、そしてカット後もパーツが注文ごとに整列したままであること。ほとんどのネスティングツールは、どちらか一方を選ばせます。
この記事では、なぜそのトレードオフが存在するのか — その下にある幾何学 — そしてPressria Bridge(PB)がどのようにその選択を避けるよう設計されているかを説明します。
複数注文のシートをネスティングする2つの方法
異なる多数のデザインが1枚のシートに載るとき、ネスティングエンジンは2つの経路のいずれかを取れます。
- すべてを散らす。 すべてのパーツを独立に扱い、真形状でパッキングして密度を最大化する。パッキングは密になりますが、1人の顧客のパーツがシート全体に広がります。カット後、作業者はそれらを探し出し、注文ごとに再仕分けしなければなりません。
- 注文をまとめて保つ。 各注文のパーツを1つのブロックにまとめ、そのブロックを配置する。カット後の仕分けは簡単ですが — のちに見るように — 密度が落ちます。
どちらの工程も自動化しないソフトウェアもあります。ネスティングの前にパーツを手で選んでまとめる方式です。メカニズムは異なりますが、まとめた場合の幾何学は同一です。
- 全パーツを散らす — 最大密度、しかし注文が散らばる → カット後の手作業仕分け
- 手作業の密封グループ — 注文は仕分け可能だが、ブロックが緩く詰まる → 密度が失われる
- PB:自動グループ + ギャップフィル — 仕分け可能であり、なおかつ密度を回復、自動化された単一パスで
密封されたグループが材料を無駄にする理由
いったらパーツの一群を固定グループとしてロックすると、エンジンはもはやそれらのパーツを個別に動かせなくなります。グループの外接エンベロープ — そのシルエット、あるいは最も単純なツールでは外接矩形 — によって定義される1つの剛体ユニットとして、グループ全体を配置しなければなりません。すると2つの力が不利に働きますが、どちらもパッキング理論で十分に確立されたものです。
1. エンベロープの無駄。 2次元の不規則パッキングに関するレビューは、図形を包む(エンベロープ)ポリゴンで囲み、そのエンベロープを配置対象にすると密度が急激に下がると指摘しています。実際の輪郭とエンベロープの間のすべてが死んだ空間だからです。不規則なキーホルダーのブロックはギザギザのシルエットを持ち、その縁の凹み部分は隣のブロックが再利用できません。
2. 自由度の喪失。 ネスティングは最適化問題です。通常、各パーツは自身の位置と回転を自由変数として提供し — 密なパッキングはまさにその自由を活用することから生まれます。小さな円を大きなキャラクターの凹んだ曲線に滑り込ませたり、2つのL字をかみ合わせたり。パーツをグループに凍結すると、それらの変数が削除されます。最適化に制約を加えることは、達成可能な最良の結果を決して高めず、ほぼ常に下げます。したがってグループ化されたレイアウトの上限は、同じパーツを自由に配置した場合より厳密に低くなります。
それが作業台で「大きなブロックはパッキングが悪い」として現れる現象です。実装のバグではなく — 幾何学です。
クラスタリングという但し書き — 理論を引用する前に読んでください
ネスティング研究を掘り下げると、クラスタリングが密度を高める最先端の技法として説明されているのを目にします — 今述べたことと正反対です。両方の主張とも正しいのは、異なるものを指しているからです。
文献でいうクラスタリングは — たとえばElkeranのGuided Cuckoo Searchの中のペアワイズ(pairwise)クラスタリングは — 相補的な形状をまとめます。アルゴリズムが、輪郭が互いにかみ合う2つのピース、すなわち凸の出っ張りと凹の切り欠きが合致するペアを自動的に見つけ、その組を1つのユニットとして扱います。結合した形状が別々のときより良くタイリングするため、密度が上がります。
これは仕分けのために同一パーツをまとめることとは違います。仕分け主導のグループ化は同じ形状を繰り返しまとめ、ギザギザでタイリングの悪いブロックを作ります。密度主導のクラスタリングは、タイリングがうまくいくからこそ意図的に異なる相補的形状をまとめます。
つまりルールはこうです。形状フィットのためのクラスタリングは密度を助け、注文仕分けのためのグループ化は密度を損なう。PBは仕分けのためにグループ化し、そのコストを承知のうえで受け入れたうえで — 密度は別の方法で取り戻します。
PBが失われた密度を取り戻す方法
PBのネスティングはGrid+NFPハイブリッドで、アクリルキーホルダーのウォークスルーで説明したのと同じエンジンです。グループネスティングでは、単一パスで2つのことを行います。
- 注文数量による自動グループ化。 手で選んでまとめません。数量を入力すると、PBが同一デザインを凝集したブロックへクラスタリングし、一緒にカットされ一緒に仕分けされるようにします。
- 個別パーツによるギャップフィル。 ブロックが配置された後、そのギザギザのシルエットの周囲と間の空間を、NFP(No-Fit Polygon)配置で個別パーツを使って埋めます。
その2つ目のステップが回復メカニズムであり、認められたアイデアに対応します。ネスティング研究は、形状が結合するときに生じる穴を内接フィットポリゴン(IFP)で埋め、レイアウト密度を高める方法を記述しています。PBは同じ原理を生産レベルで適用します — 密封されたブロックが残す穴を、空けておく代わりに実際のパーツで埋めます。
正味の効果はこうです。グループ化の仕分けの利点を保ちつつ、純粋なグループ化なら捨てていたであろう密度の大半を取り戻します。
実際のシートではどう見えるか
下のスクリーンショットは実際のPBの結果です。レイアウトの2つの層に注目してください。同一デザインは凝集したブロックにクラスタリングされ — スーパーヒーローのフィギュア、パンダのコーン、キツネ、ブタの顔 — その一方で、より小さな余りの空間、とくに下端に沿った部分は個別パーツでギャップフィルされています。
- 160パーツ — 複数デザインを注文数量で自動グループ化し、余りの空間はギャップフィル
- 充填率64.7% — グループ化を保ったままの材料利用率。パーツ間のカット間隔が未充填として数えられるため、保守的な数値です
- 17秒 — i9-14900Kでの総処理時間
- 600×400mm — 標準シートサイズ
グループ化を完全に無視したレイアウトなら充填率をさらに高められます — ただし、すべての顧客のパーツがシート全体に散らばり、カット後に誰かが手で仕分けしなければなりません。上の数値はシートを仕分け可能な状態に保ちながら得られる密度であり、それが生産において重要な数字です。
これが何であり — 何でないか
誇張されたバージョンは反証しやすいので、正確に述べておく価値があります。
- PBはグループ化を無視するツールより密にパッキングはしません。 唯一の目標がシートあたりの絶対最大パーツ数で、その後どう仕分けされるか気にしないなら、グループなしの真形状ネスティングがどんなグループ化レイアウトとも同等以上になります。自由度の結果はPBにも当てはまります — グループ化には常に上限があります。
- PBが取り除くのはそのトレードオフです。 従来のワークフローは密度と仕分けの間の選択を強います。PBは仕分けを保持するグループを提供しながら、手作業の選択なしで自動的に隙間を埋めます。
- 得られる利益は形状次第です。 深く凹んだ形状でいっぱいのシートは、グループ化の有無にかかわらず、コンパクトな形状のシートより避けられない無駄が多くなります。PBは幾何学を撤廃するわけではありません — 回復可能な空間を空けたままにさせないだけです。
仕分けがコストを払う価値がある理由
1日に数十件の注文を処理する1〜5人の作業場では、実際に痛いコストはたいてい材料の数パーセントではなく — 人件費です。すべての注文のパーツが散らばった最大密度のシートは、カット後の仕分けを手作業の探し物に変えてしまいます。グループ化されたシートは、カッターからすでに注文ごとに整理された状態で出てきます。
これが、密度だけを見るベンチマークがしばしば無視する生産の現実です。正しい目標は「シートあたり最大パーツ数」ではなく — 「仕分け・梱包・出荷にかかる人の時間を含めた、注文あたりの総コストの最小化」です。ギャップフィルを備えたグループ化は2つ目の数字を最適化し、それこそが印刷会社のオーナーが実際に支払う数字です。
まとめ
仕分けのために同一パーツをグループ化すると密度を失います。それはエンベロープの無駄に自由度の喪失が加わったもので、実在するコストであり — ベンダーの言い訳ではありません。間違いは、そのコストをグループ化を丸ごと捨てる理由として扱うことです。
PBはグループ化を保ち、注文数量から自動的にそれを駆動し、周囲の隙間を個別パーツで埋めることで密度コストを大部分回復します。結果は、手で面付けせず手で仕分けもしない、仕分け可能なシートです — 忙しい作業場にとっては、それが費用を回収してくれる版の「効率」です。
参考文献
- Leao, Toledo, Oliveira, Carravilla & Gomes — Two-dimensional irregular packing problems: a review(エンベロープポリゴンの無駄と内接フィットポリゴンによる穴埋めについて)。
- Elkeran, A. (2013) — A new approach for sheet nesting problem using guided cuckoo search and pairwise clustering, European Journal of Operational Research(密度を高める相補的クラスタリングについて)。
Pressria Bridge は、ネスティング、カットライン生成、Illustrator連携を含む印刷生産ワークフローを自動化するWindowsデスクトップアプリケーションです。無料トライアルは pb.pressria.com からご利用いただけます。