インダストリー 4.0 – 輸送物流が変化する

 

インダストリー 4.0 – しばらくの間流行語になっており、業界や政治で多くの議論の対象となっている用語です。 実際の意味では、インダストリー 4.0 は連邦政府の将来のプロジェクトを指し、地元産業を将来の課題に適合させるために IT と製造技術の緊密な統合を構想しています。

したがって、戦略書で謳われている第4次産業革命は、インターネットの極めて急速な発展を原動力として、現実世界と仮想世界の融合をもたらし、最終的にはモノのインターネット(IoT)につながることになる。 ここで、トラブルのない、さらに効率的なプロセスを生成するために、他の物品、ユーザー、または輸送手段とネットワークを構築し通信するのは、製品またはコンポーネント自体です。

インダストリー 4.0 に向けた変化の兆しは、生産および物流プロセスに組み込まれた IT システム同士、およびインターネット一般 (いわゆるサイバーフィジカル システム、CPS) のネットワーク化の重要性が高まっていることです。 業界におけるオートメーションと相互接続のますます急速な発展には、企業が価値創造ネットワーク全体をほぼリアルタイムで制御および最適化できる、よりインテリジェントな監視および制御テクノロジの作成が伴います。 この開発により、最初は生産と輸送における完全に自律的な意思決定プロセスが実装されます。

これに向けた一歩が、自己学習型インテリジェント工場 (スマートファクトリー) です。 そこでは、インテリジェントで自己調整型の生産システムとプロセスの開発、およびネットワーク化され独立して通信する生産施設の実装に焦点が当てられています。

スマートロジスティクス：未来の物流

スマートな輸送物流にますます導入されつつあり

しかし、スマートテクノロジーとはいったい何なのでしょうか?

これらは、作業プロセス全体を完全に自動制御し、自律的に動作してプロセス全体を独立して制御できるコンピューター支援システムです。

今日の物流は、ほんの数年前の比較的単調な倉庫保管と輸送とはほとんど共通点がありません。これは、関係者間の全く新しいレベルのインタラクションを可能にする新しいWebテクノロジーによるものです。そして、この発展は急速に進んでいます。部分的、あるいは完全に自動化された輸送システムは、すでに多くの用途で試験運用されています。

スマートファクトリー – 未来のインテリジェントな工場

ドイツ人工知能研究センター（DFKI）は、様々なメーカーと共同で、未来のインテリジェント工場、いわゆるスマートファクトリー。その主な特徴は、独立した生産モジュールで構成され、それらが多数の情報システムを介して自律的に通信することです。人間の労働は、生産プロセスにおける補助的な役割のみを担います。

開発の基盤となるのは、次の 3 つの主要な構成要素です。

• インテリジェントなコミュニケーション製品
• ネットワーク化されたシステム
• システム補助オペレーター

インテリジェント製品は、内蔵センサー（RFIDやBluetoothなど）の助けを借りて、現在の注文、材料、生産データに関する最新情報を常に取得し、製造プロセスに影響を与えます。ネットワーク化されたシステムは、CPSコンポーネントを介して個々のインテリジェント製品と通信し、各作業ステップを監視します。このシステムでは、ユーザーを支援する作業員は、必要な作業ステップを含む組立プロセスの詳細を製品から直接得ることができます。

スマートファクトリーとデータロジスティクス

スマートファクトリーでは、従来の生産計画と生産管理の分離が排除されます。代わりに、機械が生産プロセスに関する情報と予測を交換し、後続の作業工程を調整する統合アプローチが採用されます。材料の流れ、機械と保管システムの稼働率、そして資源消費に関するデータもプロセスに統合され、行動計画に反映されます。この情報フローが進行中の生産に継続的に影響を与えるためには、デバイス間でリアルタイムに情報フローが実現される必要があります。

ここでは、データ ロジスティクスが特に重要な役割を果たします。これは、現在のデータと予測データの両方すべてが迅速かつ包括的に利用可能であり、時間のロスなく転送されることを保証する必要があるためです。

この現代的な生産形態は、スマートファクトリーの入り口で終わるものではありません。原材料から完成品に至るまでのバリューチェーン全体を網羅する、統合型でオーダー指向の製造アプローチには、企業横断的な思考と、データロジスティクスの観点から、円滑な情報交換の確保が不可欠です。

課題は膨大です。一方では、膨大なデータフローが予想されるため、ITインフラの包括的な再構築が必要になります。したがって、プロジェクトの成功には、ネットワークインフラの迅速な拡張が不可欠です。

データラインの質的・量的拡大に加え、データロジスティクスは、非常に複雑で現在盛んに議論されているもう一つの課題、すなわち包括的なデータセキュリティの確保に直面しています。権限のあるユーザーへのデータ可用性の保証に加え、データの機密性の維持が中心的な役割を果たします。不正アクセス、機密データの紛失や不正開示は、何としても防止しなければなりません。そのため、データロジスティクスの専門家は、包括的なセキュリティコンセプトと標準の開発と運用を推進するという課題に直面しています。

データと輸送物流のつながり

データロジスティクスに加え、インダストリー4.0の文脈において、輸送ロジスティクスはさらに重要な役割を果たすでしょう。具体的には、輸送チェーンに関わるすべてのオブジェクトの完全なネットワーク化が求められます。多くの分野では、これは既に現実のものとなっており、様々な用途で日常的に利用されています。例えば、交通状況や天候の予測に基づいた柔軟なルート計画や、ソフトウェアによる交通流管理などが挙げられます。しかし、技術開発はそれだけにとどまりません。IoT（モノのインターネット）を基盤とした輸送インフラにインテリジェントな自動運転車両を導入することで、自動化された柔軟なロジスティクスソリューションの全く新しい次元が拓かれるでしょう。

この分野では、データと輸送ロジスティクスは密接に関連しており、データによって輸送ロジスティクスの最適化に必要な情報が提供されます。現在のキャパシティ、天候、交通、車両に関する情報の交換が包括的であればあるほど、増大する物流フローをより効率的に管理できます。生産量の増加と輸送ロットの小ロット化が進む時代（キーワード：eコマース）において、製造側と流通側は輸送ロジスティクスの性能と柔軟性に大きく依存しています。原材料、半製品、出荷可能な製品が時間通りに現場に到着することを保証できて初めて、第四次産業革命のビジョン、特にスマートファクトリーのコンセプトは実現可能となります。

スマートテクノロジーは遅かれ早かれ生産現場に普及すると予想されています。しかし、これは倉庫物流にどのような影響を与えるのでしょうか？倉庫物流の発展は、これまでと同様に、あるいは似たような形で進むのでしょうか？

この兆候はたくさんあります。

倉庫内のスマート輸送システム

将来のイントラロジスティクスにおける大きなトレンドの一つは、倉庫への「セルラー輸送システム」の導入です。これは、レーザースキャナー、赤外線センサー、RFIDチップを搭載した自律走行車両の群れが、それぞれが周囲の状況を自律的に認識し、それぞれの目的地まで自律的に移動するシステムです。

中央制御システムを持たないこれらの車両は、入庫した輸送注文を相互に交渉し、通行権のルールを確立し、倉庫内のそれぞれの位置に関するデータを交換します。各シャトルは情報を分散的に処理するため、制御システム全体は多数の仮想ユニットに分散されています。故障が発生した場合、車両群が反応し、自ら問題を解決します。

自律輸送ロボット

ここで登場するのが Kardex Remstar と Servus Intralogistics の 2 社です。両社は、 「スマート ファクトリー」新しいソリューションを開発し

このソリューションの中核となるのは、Kardex Remstarの動的取り出しシステムと、自律型レール搭載型搬送ロボットで構成されるServus Intralogisticsの専用搬送システムです。両社の製品はこれまで個別に提供されてきましたが、今回の新製品は、新開発のソフトウェアを用いてこれらのコンポーネントを効率的な全体ソリューションに統合した点が特長です。組立に必要な部品は、Kardex Remstarの垂直保管リフト、カルーセルラック、コンテナ保管システムに省スペースで保管されます。取り出し時には、Servus搬送システムが保管場所から部品を自動的に取り出し、自律型搬送ロボットを用いて組立ワークステーションに搬送します。ロボットは必要な作業手順に関する情報を自動的に受信し、後続の工程をすべて自律的に実行します。搬送ロボットは赤外線を介して他の搬送ロボットやワークステーションと直接通信するため、Servusシステムには中央制御装置が不要で、周囲の状況に即座に対応できます。 Servusの搬送システムは、工場内を自由にルート計画でき、既存の建物構造にも最適に適応できるため、非常に柔軟性に優れています。つまり、保管庫や生産棟の床から天井まで、あらゆる場所にレールを設置できるのです。

フラウンホーファー研究所の群知能

フラウンホーファー物質フロー・ロジスティクス研究所マルチシャトルと呼ばれるコンテナ保管・輸送システムが挙げられます。

基本的な考え方は、保管システムの決定的なメリットは、純粋な保管・取り出し能力だけでなく、保管コンテナが目的地に到着する速度によっても測られるというものです。フラウンホーファーIMLの専門家は、倉庫物流において、パレット搬送システムと比較して、小型貨物搬送用コンベア・保管システムの割合が今後も増加していくと予測しています。これは、出荷サイズの継続的な縮小と、それに伴う産業界および貿易業界における在庫削減策によるものです。

当初のアイデアは、費用対効果の高いレール誘導車両を用いた搬送システムの開発でした。これらの車両は、倉庫内の保管・取り出し作業を独立して処理することも想定されており、倉庫からワークステーションまでの搬送プロセス全体を、追加の作業なしに実行できます。このアイデアから、 Servus搬送車両と同様に動作する、「マルチシャトル」

しかし、エンジニアたちはすぐにこのソリューションの限界、つまり柔軟性に欠けるレールシステムに気づきました。そこで彼らは、レールなしで倉庫内を移動するマルチシャトルの開発に着手しました。研究所はDematic社と共同で、MultiShuttle Moveを。車両の前後にはレーザースキャナーが装備されており、経路探索と床上での作業時の安全確保の両方に役立ちます。統合された測位技術を使用することで、ガイドレールやその他の固定マーカーなしで空間内を完全に自由に移動でき、変化にも動的に対応できます。これにより、固定コンベア技術の必要性を最小限に抑えながら、最大限の柔軟性を実現しています。

この革新的なシステムでは、インテリジェントで相互接続された搬送車両が、例えば高床式倉庫から加工やピッキングが行われるワークステーションまでのあらゆる搬送業務を担います。これらの機敏なヘルパーは、倉庫管理ソフトウェアに制御されることなく、中央制御なしに自律的に調整を行います。この種の倉庫物流には多数の小型ヘルパーが必要となるため、ソフトウェアではこれらのロボット群の管理が複雑になり、対応しきれなくなります。そのため、ロボットは高床式倉庫内をレール上と床上の両方で完全に自由に移動できます。

これらのデバイスは、群知能の原理を用いて相互に通信・制御を行います。これは、無線追跡、距離測定、ナビゲーションなどの機能を備えた新開発のセンサー技術を用いることで実現されます。これにより、個々のシャトルは常に目的地までの最短ルートを見つけ、注文受付や最適なルート計画に関して相互に連携し、倉庫内のスループットを最大限に高め、ひいては効率性を向上させることができます。

統合センサーシステムにより衝突も回避されます。他の機器や人との衝突が差し迫っている場合、車両は自動的に停止します。それ以外の場合は、倉庫内では道路交通と同様に、定められた通行権ルールが適用されます。

追加のリソースが必要な場合は、車両数を増やすことでシステムの輸送能力を柔軟に調整できます。固定設備への投資は必要ありません。