スマートピッキング – スマートピッキング

コンラッド・ウルフェンシュタイン

3年前

スマートピッキング – スマートピッキング – 画像: Zapp2Photo|Shutterstock.com

倉庫物流におけるロボットと仮想現実

ロボットは何十年にもわたってドイツ経済に遍在してきました。しかし、これまでのところ、メカニカルヘルパーの適用分野は主に製造と組み立てであり、物流分野ではほとんど影の存在でした。インダストリー 4.0 の出現と倉庫内のネットワーク化と自動化の増加に伴い、倉庫でもロボットの時代が始まりつつあります。

倉庫内でのロボットの使用状況を見ると、通常は無人搬送システム (AGV) を使用して商品を輸送するためにのみ使用されていることがわかります。しかし、現在、保管とピッキングの分野では自動化されたソリューションはほとんどありません。しかし、急速な技術開発と、費用対効果、スピード、安全性の面での自動システムの利点を考慮して、業界は現在、考え方を変えてきています。ますます多くの物流会社が、保管エリアや中継エリアでの将来のロボットシステムの使用を、すでに導入しています。

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スマートロジスティクス – スマートロジスティクスで目的地に迅速に到着します

これは、人口動態の変化と処理量の絶え間ない増加によって促進されている、すでに明らかな熟練労働者の不足を考慮すると、物流業界が大きな課題に直面しているためでもあります。これに対処するには、自動化システムと自律ピッキングが合理的です。倉庫内での商品の移動はベルトコンベアや AGV を使用することで比較的簡単ですが、ピッキングを自動化するのははるかに困難です。統計によると、ここでの手作業の割合は依然として 90% 以上です。これまでは、ロボットによるソリューションとして人間の目と手を、触覚も含めて満足のいくコスト効率で複製するには複雑すぎるためでした。

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もう 1 つの困難は、ロボットが倉庫内を安全に移動するだけでなく、常に変化する状況にも対処しなければならないことです。彼らは他のシステムを独立して回避する必要があり、また、コントロールポイントまたはピッキングステーションでさまざまなサイズのアイテムを正確な個数で掴むことができなければなりません。近い将来、人間の作業員を完全に不要にすることはできないため、作業員の邪魔をしたり危険にさらしたりすることなく、人間とロボットが協力して対話する必要もあります。

正確な把握と正確な検出 – ロボットの 2 つの大きな問題

開発者は、ロボットグリッパーアームの協調動作の基礎となる複雑なソフトウェア制御を制御できるようになりました。しかし、はるかに大きな問題は商品自体の感触であり、これは主に商品の範囲が異なることが原因です。倉庫でピッキングされる商品は、形状、剛性、強度、重量、体積、表面の点で大きな違いがある場合があります。これらの記事を適切に処理するために、さまざまな技術が使用されます。しかし、クランプ、トラクション、真空グリッパーのいずれであっても、誰もがすべての項目をカバーできるわけではありません。したがって、すべての商品を確実に除去できるようにするには、さらに多様なソリューションが必要です。

ロボットによるピッキング自動化が難しいもう一つの理由は、自動システムによる画像処理の柔軟性の欠如です。これまで、デバイスが多数の異なる商品を明確に識別することは非常に困難でした。したがって、企業は、品質、重量、および特別な取り扱い上の注意事項の観点から、処理対象の各品目の特性を綿密にリスト化することに頼っています。このソリューションは、管理可能な在庫であればまだ意味があるかもしれませんが、製品範囲に数百、さらには数千のアイテムが含まれる場合には限界に達します。しかし、2D と 3D の画像処理を組み合わせることで、ロボットが商品の種類にそれほど簡単に混乱することがなくなり、千鳥状や斜めに配置された商品など、多種多様な商品やパッケージを識別することが可能になります。彼らにとって解決可能な課題。

商品の提供を自動化することに成功したMaty はこれがどのように機能するかを示していますこのシステムの中心となるのは、ソフトウェア制御のピックアンドプレースロボットで、ジュエリーと対応するケースを完全に自動で準備し、その後のピッキングに備えます。手動で注文を処理する場合と比較して、すぐに出荷できるパッケージの生産量を 50% 増やすことができます。

スマートロボティクスパレタイジングテクノロジー:パレット倉庫またはパレタイジングシステム

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仮想現実技術を使用した半自動ソリューション

ピッキング補助としての HoloLens (出典 Richard Hagl)

さらに一歩進んだのは、倉庫作業員のピッキングをサポートするシステムです。データグラスがすでに物流に導入されている後、仮想現実および複合現実ソリューションの使用による別の変化が目前に迫っています。たとえば、データグラスの小さなディスプレイとは対照的に、 HoloLens、ユーザーの目がすぐに疲れたり、頭痛などの問題が発生したりするリスクがありません。 VR メガネはディスプレイがはるかに大きく、より使いやすいため、長時間の使用も可能になります。 VRグラスを閉じるとユーザーの現実環境が見えなくなるため、これらのシステムは物流現場での常用には当面適さない。

デジタルピッキング補助装置 (出典: ミュンヘン工科大学)

半透明の HoloLens ソリューションでは、ユーザーの通常の視野が維持されるため、この問題は発生しません。倉庫内では、場所・時間・視点に応じて適切な情報が提供されるため、作業が大幅に楽になります。実際の使用では、HoloLens はピッキング対象の商品の保管場所を認識し、常に注文ピッカーにそこへの最適なルートを示します。保管コンパートメントに到着すると、取り出されるアイテムが入っている正しいコンテナがシンボルを使用して表示されます。ピックアップされたアイテムはスキャナーモジュールを介してチェックされ、電子ピッキングリストで処理済みとして即座にマークされます。これにより、アクセスの速度と精度の両方が向上します。

倉庫内のピッキングプロセスを検討した拡張この目的のために、データグラスには特別に開発されたピッキングソフトウェアが装備されており、その使いやすさはプロジェクト中にテストされ、最適化されます。

成功すれば、この革新的なタイプのビューによるピッキングが将来的に古典的な方法に取って代わり、倉庫内での手作業と自動化の間に橋を架ける可能性があります。ただし、通常の使用には、デバイスの重量とバッテリー寿命の点でまだ改善が必要です。