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

スマートテクノロジーも輸送物流にますます取り入れられており

しかし、そもそもスマートテクノロジーとは何でしょうか?

これらは、作業プロセス全体を完全に自動的に制御するコンピュータ支援システムであり、自律的に動作することでプロセス全体を独立して制御できます。

今日の物流は、数年前の比較的一次元的な商品の保管と出荷との共通点がほとんどありません。 その理由はまさに、参加者間のまったく新しいレベルの対話性を可能にする新しい Web テクノロジーにあります。 そして開発は急速なペースで続いています。 部分的または完全に自動化された輸送システムは、すでにさまざまな方法でテストされています。

スマートファクトリー – 未来のインテリジェント工場

ドイツ人工知能研究センター (DFKI) は、さまざまなメーカーと協力して、将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。 主な特徴は、さまざまな情報システムを使用して相互に独立して通信する、独立した生産モジュールの構成です。 人間の労働は、生産プロセスにおいて補助的な役割を果たすだけです。

開発の基礎となる 3 つの中心的な構成要素は次のとおりです。

• 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
• システムのアシスタントオペレーター

統合センサー (RFID や Bluetooth など) の助けを借りて、インテリジェント製品は現在の注文、材料、生産データについて永続的に情報を得ることができるため、それ自体の生産に影響を与えます。 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並行して通信し、個々の作業ステップを監視します。 このシステムでは、人間のアシスタント オペレータは、必要な作業手順を含むアセンブリの詳細について製品から直接通知を受けます。

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、通常の生産計画と生産管理の分離は適用されなくなります。 代わりに、機械が生産プロセスに関する情報と予測を相互に交換し、その後の作業ステップを調整する統合アプローチが行われます。 マテリアルフロー、機械や保管システムの利用状況、リソース消費に関するデータもプロセスに組み込まれ、対策を計画する際に考慮されます。 情報の流れが進行中の生産に永続的な影響を与えるためには、情報の流れがデバイス間でリアルタイムで行われる必要があります。

これは、データ ロジスティクスが特に重要な役割を果たす点です。データ ロジスティクスは、現在および予測のすべてのデータ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ようにする必要があるためです。

この最新タイプの生産は、スマート ファクトリーの会社の入り口で終わるわけではありません。 原材料から最終工業製品までのバリューチェーン全体をカバーする、統合された注文指向の製造アプローチでは、情報をスムーズに交換するために企業横断的な考え方とデータロジスティクスが必要です。

これに伴う課題は膨大です。 一方で、膨大なデータの流れが予想されるため、IT インフラストラクチャの包括的な再編成が必要になります。 したがって、プロジェクトの成功にはパイプラインネットワークの急速な拡大が不可欠です。

データ ラインの質的および量的拡大に加えて、データ ロジスティクスは、包括的なデータ セキュリティの確保という、非常に複雑で現在よく議論されているもう 1 つの課題に直面しています。 権限のある人がデータを利用できるようにすることに加えて、その機密性を維持することが中心的な役割を果たします。 権限のない人物の侵入や、機密データの紛失や権限のない開示を避けることが重要です。 したがって、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の概念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。

データと輸送ロジスティクスの接続

インダストリー 4.0 の到来により、データ ロジスティクスに加えて、輸送ロジスティクスもさらに重要な役割を果たすようになるでしょう。 これは特に、トランスポート チェーンに関与するすべてのオブジェクトの完全なネットワーク化に関するものです。 これはすでに大規模な地域で、さまざまな用途で日常的に使用されています。予測される交通状況や天候に基づく柔軟なルート計画と、ソフトウェアでサポートされる交通流の制御は、ほんの 2 つの例にすぎません。 しかし、技術開発はこれで終わりではありません。 モノのインターネットに基づく交通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と、まったく異なる次元の自動化された柔軟な物流ソリューションへの扉が開かれます。

この分野では、データと輸送ロジスティクスが密接に連携しており、前者は輸送ロジスティクスの最適化に使用できる情報を提供します。 現在の輸送能力、天候、交通、車両情報の交換がより包括的になればなるほど、増加する物流フローをより効率的に制御できるようになります。 生産が増大し、バッチサイズがますます小さくなる輸送（キーワードは電子商取引）の時代において、生産側と販売側は実質的に輸送物流のパフォーマンスと柔軟性に依存しています。 第 4 次産業革命全般のビジョン、特にスマート ファクトリーの概念は、原材料、予備製品、または出荷可能な品目がタイムリーに現場に到着することが保証できる場合にのみ実現できます。

スマート テクノロジーが遅かれ早かれ生産現場に確立されることが予想されます。 しかし、これは倉庫の物流にどのような影響を与えるのでしょうか? そこでの開発は同じ、あるいは類似の形で行われるのでしょうか？

その兆候は十分にあります。

倉庫内のスマート搬送システム

将来のイントラロジスティクスの主要なトレンドは、倉庫内での「セルラー輸送システム」の導入です。 これらは、レーザー スキャナー、赤外線センサー、RFID チップを使用して周囲を個別に検出し、それぞれの目的地まで自律的に移動する自律走行車の群れです。

中央制御がなければ、これらのデバイスは受信した輸送命令を相互にネゴシエートし、通行用地ルールを設定し、倉庫内のそれぞれの位置に関するデータを交換します。 各シャトルはその情報を分散して処理するため、制御システム全体が多くの仮想肩に分散されます。 誤動作が発生した場合、車両の群れが自ら反応して問題を解決します。

自立搬送ロボット

ここで、Kardex Remstar と Servus Intralogistics の 2 社が登場します。スマート ファクトリーという、彼らは顧客の社内生産物流を最適化する新しいソリューションを開発しました。

このソリューションの基本的な構成要素は、Kardex Remstar の動的プロビジョニング ソリューションと、レール上を移動する自律型搬送ロボットで構成される Servus Intralogistics の特別な搬送システムです。 両社の製品は長い間個別に販売されてきました。 新しい点は、新しく開発されたソフトウェアを使用して、コンポーネントが効率的な全体的なソリューションに統合されることです。 組み立てに必要な部品は、Kardex Remstar の垂直保管リフト、循環ラック、またはコンテナ保管システムに省スペースで保管されます。 供給時には、Servus 搬送システムが倉庫から部品を自動的に取り出し、自律搬送ロボットの助けを借りて組立ワークステーションに搬送します。 デバイスは必要な作業ステップに関する情報を自動的に受信し、その後のすべてのステップを独立して実行します。 したがって、搬送ロボットは赤外線を使用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し、周囲の環境に反応するため、Servus システムは中央制御を必要としません。 Servus 搬送システムは、工場ホール内での自由なルーティングを可能にし、既存の建物構造に最適に適応するため、特に柔軟であることが証明されています。 これは、ルートを倉庫や生産ホールの床から天井まで、あらゆる場所に設置できることを意味します。

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流・物流研究所マルチシャトルと呼ばれるコンテナ保管および輸送システムは、基本的に同等のアプローチを示していますが、現在の形式ではさらに進化しています。

基本的な考え方は、ストレージ システムの大きな利点は、純粋な保管と取り出しのパフォーマンスだけでなく、保管コンテナが目的地に到着する速度によっても測定されるということです。 前提として、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 コンベヤおよび保管システムと比較して、小型ロード キャリア用のコンベヤおよび保管システムの割合が増加し続けると想定しています。 その理由は、出荷サイズが継続的に縮小されており、その結果として産業および貿易における在庫削減策が講じられているためです。

当初のアイデアには、低コストの鉄道誘導車両を使用した輸送システムの開発が含まれていました。 また、倉庫から作業ステーションまでの輸送全体を、追加の取り扱い作業を行わずに処理できるように、倉庫内での保管と取り出しのプロセスを独立して実行できる必要もあります。 、Servus 輸送トロリーと同様に動作する、いわゆるMultishuttle

しかし、エンジニアは、このソリューションの限界、つまり柔軟性のないレール システムにすぐに気づきました。 その後、彼らはレールなしで倉庫内を移動できるマルチシャトルのさらなる開発に着手しました。 同研究所は、Dematic社と協力して、従来の鉄道システムと互換性があるが、フロアシャーシとインテリジェントナビゲーションシステムも装備したMultiShuttle Move 車両の前後にレーザースキャナーが装備されており、ルート探索と通路での運行におけるセキュリティ機能の両方に役立ちます。 統合された位置決めテクノロジーのおかげで、ガイドラインやその他の固定されたマークがなくても、空間内を完全に自由に移動し、変化に動的に反応できます。 したがって、恒久的に設置されるコンベヤ技術は最小限に抑えられ、同時に最大限の柔軟性が達成されます。

新しいシステムでは、インテリジェントで相互接続された輸送車両が、たとえば高層倉庫からさらに加工またはピッキングされるワークステーションまで、すべての輸送を実行します。 ただし、アジャイル ヘルパーは、移動中に倉庫管理ソフトウェアによってガイドされるのではなく、中央制御なしで相互に独立して調整します。 この種の倉庫物流には多数の小さなヘルパーが必要であるため、このロボットの群れの制御タスクの複雑さによってソフトウェアが圧倒されてしまいます。 そのまま、レール上の高層倉庫内と地上を完全に自由に移動することができます。

デバイスは群知能の原理に従って相互に通信し、制御します。 これは、無線位置、距離、ナビゲーション計器などの機能を備えた、新しく開発されたセンサー技術の使用によって実現されます。 これは、個々のシャトルが常に目的地への直接かつ最短のルートを探し、注文の受け付けと最適なルートの発見に関して相互に調整することで、倉庫内の最大のスループットと効率性を確保することを意味します。

統合されたセンサーコンセプトのおかげで衝突も回避され、別のデバイスや人との衝突が差し迫った場合に車両が自動的に停止します。 それ以外の場合、道路交通と同様に、倉庫には固定の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、車両の数を増やすことでシステムの輸送パフォーマンスを柔軟に調整できます。 固定システムへの投資は必要ありません。