ベンチャー発研究機関、新AGV群制御で物流最適化

▲ピューティアを稼働した自動車メーカーの物流倉庫内（出所：TRUST SMITH）

ロジスティクスAI（人工知能）やロボティクスの技術開発を手掛けるベンチャー企業、TRUST SMITH（トラストスミス、東京都文京区）が設立した最適化AIの独立研究開発機関「Black Stone Algorithm Institute」（BSAI）はこのほど、数台から1000台規模の複数のAGV（無人搬送車）を最適制御するシステム「PYUTHIA」（ピューティア）を自動車メーカーの物流倉庫に適用したところ、作業能率を1.5倍まで引き上げることができたと発表した。

ロボットやAIによる自動化や効率化が物流などの現場で求めらているものの、現場で複数のAGVを稼働するには協調動作が求められ、高度な群制御アルゴリズムが必須となる。これまでは制御できる台数に制約があるなか、適切な協調指令ができず、AGV同士の経路が衝突したり経路長を最小化できず機器に遠回りさせたり、機器の実際の速度や加速度に合った計画が作れないなどの課題があった。

ピューティアは他のAGVがどう動くのかを考慮して経路を計画するため、機器同士の衝突をほぼ回避。「持ち上げる」「降ろす」「運ぶ」といった実際のタスクにかかる時間を考慮するため、前後工程にバッファを大きく見積もることなく正確な搬送計画を推定できる。AGVの導入台数を最適化することでコストを抑えられ、遠回りによるタクトタイムの遅延を解消する。また、数百台以上のAGVを同時に制御できるため、大規模な現場に対応可能となった。

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LOGISTICS TODAY編集部
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