サプライチェーンの複雑化と、電子商取引や電子機器などの業界からの需要の高まりにより、世界的な倉庫需要が増加しています。倉庫スペースの需要が猛スピードで増加する一方で、倉庫の自動化と最適化をサポートするテクノロジーも同様のペースで成長しています。
倉庫自動化技術の開発は、自律型回収・配送ロボット、AI搭載倉庫輸送システム、自律型製造ロボット、および同様の インダストリー4.0 技術によって急速に加速されています。近年、多くの倉庫アプリケーションで人間の関与が不要または冗長になったため、「ダーク ウェアハウス」や「ダーク ストア」の概念が急速に普及してきました。この記事では、自律型ロボットやスマートビルディングセンサーなど、暗闇の倉庫で使用される重要なテクノロジーについて説明します。
暗い倉庫の背景
地元の小売店の外に立って、購入したい商品を選択し、それを取りに来てもらうように頼むところを想像してください。ダークストアでは、この注文は ソフトウェア によって処理され、一連の回収ロボットに送信され、どのロボットが注文の商品の回収に最適であるかが特定されます。その後、ロボットは自律的に移動してそれらのアイテムを取得し、領収書用に梱包します。
ダークウェアハウスでは、配送と支払いの両方に同じ機能が備わっています。つまり、大型トラックなどの輸送車両がドッキング ステーションに到着すると、自律型ロボットがトラックの荷降ろし、荷物の仕分け、出荷の整理、将来の配送のためのすべてのオブジェクトの配置の記録を行います。
従来の倉庫や店舗では、店舗や倉庫の取引のすべてではないにしても、多くの段階で人間が関与しています。しかし、ダークウェアハウスでは基本的にいかなる種類の人間による介入も必要ありません。そのため、理論上は倉庫自体は完全に真っ暗になる可能性があります。一部の自律型倉庫車両はナビゲーションに光ベースのカメラを使用することがありますが、適切なナビゲーション技術が自律型車両に設計されていれば、ライトの使用はまったく不要になる可能性があります。
暗い倉庫の主要技術
テレメトリー
グローバルナビゲーションにおける GPS の重要性と同様に、倉庫テレメトリ技術は自律型ロボットのナビゲーションと位置特定における重要な柱です。各車両には他の物体/ロボットに対するオンボードナビゲーションシステムが搭載されていますが、倉庫内での位置を3次元で識別できることは必須です。テレメトリ データを取得する方法は多数あります。これは、 WiFi、 Bluetooth、 RFID、 LoraWAN、 Zigbee、さらには携帯電話信号などの標準RF信号を使用して実行できます。
コールアンドレスポンステクノロジー
レーダー、 超音波センサー、 近接センサー、 LIDAR システムは、自律航行アプリケーション内で組み合わせて使用されることがよくあります。これらの技術はすべて、特定の電磁波または音波の基本的な送信、その波の反射、およびその波の受信に依存しています。センサーは、その波の 飛行時間 に基づいて、反射物体までの距離と相対的な位置を検出できます。特に、LIDARセンサー システムは、周囲の状況を検出、識別し、対処する手段として、環境の完全な360度ポイント クラウド モデルを再現できます。
インターネット接続
多くの自律型ロボットはインターネット接続なしで動作できますが、貴重な位置データの転送は、ダークウェアハウス内のデータ インフラストラクチャと操作に不可欠です。たとえば、ダーク ウェアハウス内の荷物の位置は、それを配達する自律ロボットによって記録され、その位置はダーク ウェアハウスのデータ追跡インフラストラクチャと共有される必要があります。この情報共有は、ロボットがデータ転送のために停止することなく動きを維持できるようにするWiFi、Bluetooth、またはその他の同様のワイヤレス プロトコルを介してワイヤレスで行われる可能性が最も高くなります。これはすでに「スマートエブリシング」アプリケーションや一部の人間中心の倉庫ではベストプラクティスとなっていますが、インダストリー4.0やロボットが配置されたダークウェアハウスの将来にはインターネット接続が不可欠です。
暗黒の時代は終わった
ダークウェアハウスは、その運用効率と機能効率の高さから、世界中で急速に人気が高まっています。停止することなく、最小限のリソース消費で、24時間365日稼働できます。標準的な「空の」倉庫と比較すると、設備投資額は非常に高額ですが、多くの最先端企業は長期的な利益のためにダークウェアハウスの技術と実践を採用しています。
ダークウェアハウスを動かすテクノロジーも、適応性と汎用性をさらに高めるために継続的に採用され、改善されています。自律型ロボットがあなたのお気に入りのダークストアから毎週の食料品を取りに行くようになるのは、予想よりもずっと早いかもしれません。