倉庫におけるロボット工学と自動化

Konrad Wolfenstein

5年前

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

人がいない物流？

デジタル化、自動化、自律化といったメガトレンドは、将来の物流プロセスを形作るでしょう。ますます高精度化するセンサーとより強力なソフトウェアにより、システムはますます多くの分野で人間の専門家の作業を代替できるようになるでしょう。これは、無人の倉庫の始まりとなるのでしょうか？

開発はすでにかなり進んでいるため、全くあり得ない話ではありません。多くの人にとって、ロボットは日常生活に欠かせないものとなっています。製造業における産業用ロボットの活用は、もはや当たり前のようになっています。しかし、物流分野では遅れをとっています。これは主に、ロボットが多かれ少なかれ目が見えず、耳が聞こえない状態にあるためです。ロボットが欠けているのは力ではなく、人間の感覚です。倉庫で円滑に機能するためには、未来のロボットはまさにこれらの感覚を習得する必要があるでしょう。.

様々な種類や質感の物体を掴むことは、依然として大きな課題である。しかしながら、倉庫におけるロボットの利用はますます増加している。不動産開発会社ジョーンズ・ラング・ラサール、約50％が既に倉庫で自動化技術を導入していると回答した。そのうち55％は既にロボットを導入している。

ロボットが物流を変える

そして、市場は進化を続けています。これは、物流セクターの力強い成長とそれに伴う労働力不足に大きく起因しています。自動化プロセスは、精度、速度、稼働時間（キーワード：24時間サービス）において優れたパフォーマンスを発揮し、ロボット化へのトレンドを加速させています。.

ドローンやロボットによる自動配送で顧客の玄関先まで商品を届ける完全自動化倉庫の実現は、まだ遠い道のりであることは間違いない。しかし、この発展の兆しはすでに現れ始めている。アマゾンは数年前にロボットメーカーのKivaを買収し、再びこの分野をリードしている。これらのロボットは商品を自動的にピッキングステーションまで運び、従業員の時間と労力を節約する。現在、アマゾンのフルフィルメントセンターでは、こうしたロボットが1万3000台稼働していると言われている。

ピッキングロボットが倉庫作業員の仕事を引き継いでいます。

Amazon の Kiva システム以外にも、イントラロジスティクスにおけるロボットの応用範囲を継続的に拡大している開発が数多くあります。

フェッチと貨物

フェッチ＆フレイト（出典：Fetch Robotics）

Fetch Robotics社は、2台のロボット（FetchとFreight）で構成されるピッキングシステムを開発しました。この2台のロボットは、車輪を使って倉庫内を自律的に移動しながら、それぞれ独立して作業を行います。棚に着くと、Fetchは伸縮自在のグリッパーアームを使って目的の商品を取り出します。パートナーのFreightは、商品を入れるためのバスケットを備えています。バスケットがいっぱいになるか、注文が完了すると、Freightは商品をピッキングステーションまで運びます。

トオルとカド

Magazinoは、搬送ロボット「Toru」でより高度なアプローチを採用している。Fetchと同様に、Toruは通路を自律的に移動し、注文が完了するとピッキングリストに従って商品をピッキングステーションまで運ぶ。

通常、倉庫作業員が納品された商品を出荷準備のために待機する場所に、Magazino社が開発した別のロボットを導入することができる。Kadoと呼ばれるこのロボットは ピッキング ステーションとして機能し、スキャナーとカメラを使って納品された商品を受け取り、識別し、出荷または次の生産工程に向けて準備する。

両デバイスを組み合わせることで、将来的には従来の棚式倉庫を人手なしで完全に管理できるようになる可能性があります。しかし、これらの電子アシスタントの活用は、棚式倉庫だけに限りません。自動小部品倉庫、シャトルシステム、パターノスター倉庫もピッキングステーションの恩恵を受けることができます。これらのシステムでも、Kadoは通常の梱包ステーションではなく、ピッキング開口部、つまり現在倉庫作業員が立っている場所に組み込むことができます。.

バクスター

バクスターロボット（出典：Rethink Solutions）

Rethink Solutions社が開発したロボットソリューション「Baxter」は、人間との安全な協働を目的として特別に設計されました。従来の産業用ロボットとは異なり、Baxterは人と密接に連携する協働ロボット（KOBOT）の世代に属します。センサーとカメラ技術を用いて周囲を常にスキャンし、人が近づくとすぐに速度を落とします。

さらに、カメラアイを用いて物体を識別・把持します。高精度な力覚センサーと柔軟なアームにより、Baxterは様々な環境に容易に統合できます。この協働システムは、ピッキングステーションでのコンテナの積み重ねや、段ボール箱への商品充填などの共同梱包作業など、幅広い用途に柔軟に適応できます。.

外骨格：人間と機械の中間地点

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、中間的な解決策として、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がある。フラウンホーファー研究所は、物流分野での使用に適した外骨格を開発した。

身体装着型のサポート構造は既に存在しますが、現状では比較的重量があり、装着者の動きの自由度を制限しています。フラウンホーファー研究所のアプローチはまさにこの点に着目したものです。このデバイスは、装着者の肘と肩に駆動モジュールを統合しています。これにより、素早く直感的な動きが可能になり、ユーザーは自由に移動できるようになります。.

さらに、外側の突起が装着者の背中への負担を軽減します。荷重を腰や地面に分散させるため、人間工学に基づいた作業姿勢を実現します。グローブに内蔵された圧力センサーが重量を測定し、デバイスにかかる力を算出します。研究所によると、このプロジェクトは今年中に実用試験に入り、約4年後には市場投入される予定です。.

結論

専門家は、イントラロジスティクスにおけるロボットの活用拡大が生産性を大幅に向上させると考えています。さらに、人件費の重要性が大幅に低下するため、物流会社の立地戦略にも影響を与えるでしょう。.

したがって、ロボットが物流に広く普及するかどうかは、もはや「もし」という問題ではなく、単に「いつ」という問題であるように思われます。.