倉庫内のロボティクスとオートメーション

言語の選択 📢

公開：2021年4月20日 /更新：2021年5月11日 - 著者： Konrad Wolfenstein

自律型把持ロボット – 画像: studiovin|Shutterstock.com

人のいない物流？

デジタル化、自動化、自動化というメガトレンドも、将来の物流プロセスを形作るでしょう。ますます精密になるセンサーとより強力なソフトウェアにより、ますます多くの分野で人間の専門家の仕事を行うシステムが可能になります。人のいないキャンプへの一歩？

開発はすでにかなり進んでおり、可能性がまったくないわけではありません。多くの人にとって、ロボットは日常生活に不可欠な部分となっています。産業用ロボットの使用は、製造業界では長い間標準となってきました。ここでは物流がまだ追いつく必要がありました。その主な理由は、ロボットが多かれ少なかれ盲目であり、聴覚障害があるためです。力が足りないのではなく、人間としての感覚が欠けているのです。そして、倉庫内でスムーズに機能するために、将来の世代のロボットはこれらの感覚を習得する必要があります。

さまざまなタイプや特性の物体を掴むことには依然として問題があります。それにもかかわらず、倉庫ではロボットがますます頻繁に使用されています。不動産開発会社ジョーンズラングラサールが欧州の物流専門家200人を対象に実施した調査によると、約50％がすでに倉庫内で自動化技術を使用していると回答した。このうち 55% はすでにロボットを使用しています。

ロボットが物流を変える

そして市場は動き続けます。これは特に物流業界の急成長とそれに伴う労働者不足によるものです。精度、速度、稼働時間（キーワードの 24 時間サービス）の点で自動化プロセスのパフォーマンスが向上していることも、ロボットへの傾向が見られるもう 1 つの理由です。

疑いの余地はありませんが、ドローンやロボットによる玄関先への自動配達など、完全に自動化された倉庫が完成するまでには、まだ長い道のりがあります。しかし、開発の始まりはすでに見えています。ロボットメーカーKivaを買収するこれらの装置を使用すると、商品は自動的にピッキングステーションに輸送されるため、スタッフが歩く必要がなくなります。 Amazon の配送センターには 13,000 台のユニット。

ピッキングロボットが倉庫作業員の仕事を引き継ぐ

Amazon の Kiva システムに加えて、イントラロジスティクスにおけるロボットのアプリケーションの範囲を継続的に拡大する他の開発が数多くあります。

取り出しと輸送

取り出しと輸送 (出典: Fetch Robotics)

Fetch Robotics は、 2 台のロボット (Fetch および Freight と呼ばれる) を組み合わせたピッキングを開発しました。二人は独立して注文を完了し、車輪を使って倉庫内を自律的に操縦します。 Fetch モデルは、伸縮可能なグリッパーアームを使用して棚から目的のアイテムを取り出します。彼のパートナーである Freight には、商品を入れるカゴが装備されています。バスケットが満たされるか、注文が処理されると、商品はピッキングステーションに輸送されます。

トオルとカド

搬送ロボット「Toru」により、より先進的なアプローチを追求しています。 Fetch と同様に、行内を独立して移動し、注文が完了した後に商品をピッキングステーションに運ぶためにピッキングリストを処理します。

Magazino が開発した別のロボットは、倉庫作業員が通常、配達された商品の発送準備を待つ場所で使用できます。これはKado、ピッキングステーションに相当します。つまり、スキャナとカメラを使用して配送された商品を受け取り、識別し、出荷または次の生産段階に向けて準備します。

両方のデバイスを組み合わせて使用すると、将来的には従来の棚型倉庫を人手を介さずに管理できるようになる可能性があります。しかし、電子ヘルパーの使用が意味があるのはそれだけではありません。小型部品の自動倉庫、シャトルシステム、またはパターノスター倉庫でも、ピッキングステーションの使用によるメリットが得られます。なぜなら、これらの配送システムを使用しても、Kado は通常の梱包ステーションではなく取り出し口、つまり倉庫作業員が以前立っていた場所に組み込むことができるからです。

バクスター

Baxter ロボット (出典: Rethink Solutions)

Rethink Solutionsのロボットソリューションである Baxter は、人々と安全に作業できるように特別に設計されています。従来の産業用ロボットとは対照的に、バクスターは人間と緊密に連携して対話する協働ロボット (KOBOT) の世代に属します。センサーとカメラ技術を使用して、常に周囲をスキャンし、人が近くに近づくとすぐに速度を落とします。

彼はまた、カメラの目を使って物体を識別し、掴みます。正確な力センサーと準拠したアームのおかげで、Baxter はさまざまな環境にうまく溶け込みます。この協調システムは幅広い用途に柔軟に適応でき、ピッキングステーションでコンテナを積み重ねたり、箱に商品を詰めるなどの共同梱包作業を実行したりできます。

外骨格: 人間と機械の中間点

外骨格 (出典: フラウンホーファー研究所)

純粋なロボットの使用に加えて、暫定的な解決策があります。それは、人間の作業を機械的にサポートし、負担を軽減する外骨格です。フラウンホーファー研究所は、物流での使用に適したこのような骨格を開発しました。

体にはすでにサポート構造が装着されています。しかし、これまでのところ、これらは比較的重く、着用者の動きの自由を制限していました。まさにここがフラウンホーファー研究所の出番です。この目的のために、駆動モジュールが着用者の肘と肩のデバイスに組み込まれています。これらにより、迅速かつ直感的な動作が可能になり、ユーザーは自由に動くことができます。

さらに、外側の背骨が着用者の背中を和らげます。その代わり、腰や床にかかる負担を軽減し、人間工学に基づいた作業姿勢を実現します。グローブ内の圧力センサーは重量を測定し、デバイスが使用する力を測定するために使用されます。同研究所によると、このプロジェクトは今年実用化試験に入り、約4年以内に市場投入の準備が整う可能性があるという。

結論

専門家によると、社内物流におけるロボットの使用が増えることで、生産性が大幅に向上するとのことです。さらに、人件費要因の重要性が大幅に低下するため、物流企業の立地戦略にも影響を与えるだろう。

したがって、それはもはや「OB」の問題ではないように見えますが、ロボット工学がロジスティクスで勝つまで「いつ」であることです。