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ロジスティクス倉庫ロボットを手がけるギークプラス（中国）は6日、AIとロボットを組み合わせ、倉庫全体の24時間自律稼働を目指す技術開発ロードマップ「24/7 Warehouse Autonomy Plan」を発表した。ロボットによる搬送や保管、ピッキングなどの個別作業の自動化から、倉庫全体の運用判断や異常対応までを自律化する方向へ開発を進める。夜間や休日の作業を省人化し、物流施設の稼働率向上と処理能力の拡大につなげる狙いだ。
（出所：ギークプラス）
同計画では、ロボットによる物理作業を高度化する「フィジカルAI」と、倉庫全体の運用を最適化するAI基盤を組み合わせる。従来のAMR（自律走行搬送ロボット）は、商品の搬送や保管、取り出しなど定型作業を中心に自動化を進めてきた。一方、商品の形状や材質の違い、取扱品目の変更、予期しない異常への対応などは人手に依存する部分が残っている。
こうした課題に対応するため、独自のフィジカルAI基盤「Gravity」と物理世界モデル「Gravity 4D」の開発を進める。画像など複数の情報を組み合わせた認識技術や、複数工程を見据えた作業計画、物体の位置・動きの予測などを活用し、複雑な荷扱いや例外処理をロボットが実行できる範囲を広げる。
▲Geek+のエンドツーエンドのロボットポートフォリオ（出所：ギークプラス）
倉庫全体の運用管理には、AIソフトウエア基盤「Geek+ Warehouse Brain」を活用する。RMS（ロボット管理システム）、WES（倉庫運用管理システム）、IOP（運用管理プラットフォーム）を統合し、ロボットへの作業割り当てや経路計画、設備間の連携、作業順序の調整などを最適化する。受注の優先順位や設備の稼働状況が変化した場合にも、AIが資源配分や作業計画を動的に見直す仕組みを目指す。
さらに、AIエージェントによる稼働状況の監視や異常検知、ボトルネックの分析、設備故障の診断などを高度化する。将来的には異常を検知して対応策を提示する段階から、AIが自律的に判断し、運用調整や障害からの復旧を進める仕組みへ発展させる。実際の倉庫運用で蓄積したデータを学習に活用し、異なるロボットや物流施設でも運用改善につなげる。
同社は、こうした技術を段階的に実用化することで、夜間の常駐人員や継続的な監視への依存を減らし、需要変動に応じて24時間稼働できる倉庫運営を目指す。ただし、倉庫全体の完全自律化には、システムの信頼性や故障時の復旧能力、導入・運用コストなどの課題が残る。
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