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調査・データシーオス（東京都渋谷区）は23日、倉庫内搬送ロボットの運用最適化に関するホワイトペーパー「『個別最適』なロボット導入からの脱却」を公開したと発表した。
同資料は、AMR（自律走行搬送ロボット）やAGV（無人搬送車）を導入したものの、期待したほどの生産性向上が得られていない企業の責任者や実務担当者を対象とする。メーカーごとに制御システムが独立し、運用が部分最適にとどまる「サイロ化」を課題として挙げ、複数メーカーのロボットを統括する「統合制御（オーケストレーション）」の重要性を解説している。
異なるメーカーのロボット同士が互いを認識できずに発生するデッドロックや、WMS（倉庫管理システム）との連携不足によって手動指示が残る業務プロセスの分断など、自動化を阻む要因を整理した。
（出所：シーオス）
次世代のロボット管理システム（RMS）に求められる要件として、特定のメーカーや機種に依存しない「ハードウェア・フリー」、業務データに基づいてタスクを配分する「プロセス・オーケストレーション」、環境地図のリアルタイムな変化に対応する「ダイナミック・マッピング」の3点を提示している。
また、シーオスが提供する統合プラットフォーム「Logiler Move」を例に、RMSとRMCによる2層構造でロボット群を制御する仕組みを紹介した。WMSと連動し、自動脱着に対応する「TUGBOT2」などを用いた連続的な自動搬送の活用イメージも示している。
このほか、リスクを抑えながら自動化の範囲を段階的に広げる3ステップの導入ロードマップを掲載した。メーカーや機種の壁を越えて倉庫内のシステム全体を統括し、全体最適につなげる考え方を紹介している。
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