AGVを基盤としたインテリジェントな倉庫システムの構築方法

AGVに基づくインテリジェントな倉庫ロジスティクスシステム

物流業界の急速な発展、土地の不足、労働コストの上昇に伴い、重要な物流ハブとして機能する倉庫は大きな課題に直面しています。倉庫が大きくなるにつれて、作業頻度が増加し、情報の複雑さが増し、ピッキング作業もより要求されるようになります。低いエラーレートと労働コストの削減を達成しながら全体的な保管効率を改善することは、倉庫業界の主要な目標となり、企業はインテリジェントな自動化へと向かっています。

本論文は、AGV（自動誘導車）に基づくインテリジェントな倉庫ロジスティクスシステムに焦点を当てています。このシステムは、AGVをキャリアとして使用し、外部情報システムとインターフェースして注文を受け取り、インテリジェントな計画アルゴリズムを使用してAGVのルーティングを最適化します。これにより、AGVは商品の受領、輸送、保管、出荷などのタスクを自律的に実行でき、物流システムの効率と精度を向上させながら運営コストを削減することができます。

1. システム分析

インテリジェントな倉庫システムの核心は管理とスケジューリングにあります。ここで説明するシステムは階層構造を採用しており、データは入力から保管コンテナ、そしてAGVへと段階的に流れていきます。機能要件と保管操作の分析に基づいて、システムは以下の主要モジュールに分割されます：倉庫管理、ステーション管理、車両管理、注文管理、ユーザ管理。

• 倉庫管理：このモジュールは倉庫マップのモデリングと情報管理を担当します。倉庫は3つのレベル（上、中、下）にまたがって20行12列に分割され、各コンテナには一意のIDがあります。マップには壁、ドア、2つの一時プラットフォーム、充電ステーションが含まれます。アイテム情報はコンテナの位置に基づいて保存され、コンテナのIDを通じてデータベースにリンクされます。

• ステーション管理：倉庫入口、通路入口、柱位置、充電ステーション、積み下ろしポイント、駐車場所などの主要な位置は、事前にAGVの開始または目標ポイントとして定義されています。

• 経路管理：経路はステーションを接続します。AGVは事前に計画されたルートに従って移動します。これらのルートは単方向または双方向、線形または曲線的である可能性があります。

• ラック管理：ラックは指定されたラック位置にのみ配置されます。ラック管理は、ラックを積み下ろしポイント、ラック位置間で移動するAGVの操作をサポートします。ラックには4つの状態があります：初期、回収待ち、移動中、返却済み。

• 車両管理：シンプルな倉庫設定では、1つのタスクにつき1つのAGVのみを使用します。AGVの状態には以下があります：待機（入口で十分な充電量があるときにアイドル）、充電（バッテリー残量が少ないときに充電器に向かう）、タスク実行（積極的にコンテナを輸送）。

• 充電管理：バッテリー残量が少ない場合、AGVは自動的に充電を要求します。システムは充電パスを割り当て、充電ステーションをロックし、AGVを充電モードに設定します。このモードでは、バッテリーが予め定義されたレベルに達するまで新しいタスクは割り当てられません。

• 例外管理：AGVの潜在的な異常には、計画されたルートからの逸脱、低バッテリー時の充電要求の失敗、または制御の喪失があります。すべての例外はログに記録され、異常の数が予め設定された閾値を超えた場合、メンテナンスが必要であることを示すアラートがトリガーされます。

• タスク管理：新しいタスクは事前に定義された経路計画アルゴリズムを使用して割り当てられます。タスク開始時に、システムはAGVを割り当て、完全なルートを伝送します。タスクは表示、キャンセル、一時停止、または変更できます。タスクは以下の3種類に分類されます：出庫、入庫、再配置。

• ユーザ管理：このモジュールはユーザアカウントと権限を管理します。ユーザはゲスト、オペレータ、管理者、スーパーアドミニストレータの4つのレベルに分類され、それぞれ異なるアクセス権を持ちます。

2. システム設計概要

2.1 設計原則

• 可視性：ユーザーフレンドリーなインターフェースで、直感的なデータアクセスと管理を可能にします。

• リアルタイム性能：倉庫マップはAGVの位置、状態、ラック情報を最小限の遅延でリアルタイムに反映し、信頼性のある通信を確保します。

• 安定性：システムは大量のデータ負荷や長時間の運用下でも安定した動作を維持します。

• 拡張性：モジュール設計により、将来の拡張と新機能の統合が可能です。

2.2 システムアーキテクチャ
システムは以下の3つのレイヤーで構成されています：

• 実行レイヤー（AGV輸送）：物理的なAGVの操作。

• サービスレイヤー：アプリケーションレイヤーと実行レイヤーの橋渡し役であり、中央管理システムとアクセスシステムを含みます。AGVとの通信を行い、状態データを収集し、タスク割り当てと制御のためのAPIを提供します。

• アプリケーションレイヤー：最上位レイヤーで、Unity3Dベースのインターフェースを通じてユーザーと直接対話します。ユーザーからのリクエストを受け取り、バックエンド処理後に結果を表示します。

2.3 データベース設計
主要なデータには以下があります：

• ユーザーデータ：基本情報とアクセス権限。

• 車両データ：AGVの状態、充電/放電ログ、異常記録。

• タスクデータ：タスクの詳細と実行状態。

• 倉庫データ：レイアウト、ラック、ステーション、充電ポイントなど、倉庫マップを形成する要素。

主要な関係：ユーザーがタスクを作成し、AGVがタスクを実行し、AGVが倉庫内で動作し、ユーザーが倉庫を管理します。

2.4 詳細なシステム設計と実装

2.4.1 基本フレームワークの実装
新しいUnity3Dプロジェクトを作成し、3Dモデルをインポートして倉庫環境をシミュレートします。C#を使用してロジックを実装します。

ユーザーログイン：
ユーザーは認証を行い、役割に基づいた権限を取得してからシステムにアクセスします。

倉庫管理の実装：
コア機能には倉庫モデリングがあり、ユーザーはコンテナのレイアウト、車両の位置、ラックの分布を表示および編集できます。システムには経路とステーションの一覧が含まれ、車両管理は充電と異常処理をカバーします。

2.4.2 マップ設計手法
一般的なロボットマッピング方法には以下があります：

• メトリックマップ：実空間の2D/3D再構築。

• 直接表現：離散化せずに生センサーデータを使用します。

• グリッドマップ：空間を均一なセルに分割し、トポロジカルグラフに簡単に変換できます。

• トポロジカルマップ：重要な位置をノードとして表し、エッジで接続します。

座標系：

• レイアウト座標：Unity内の仮想インターフェースの位置。

• モデル座標：実世界の（x, y, z）位置。レイアウト座標は自動生成されるため、現実的なシミュレーションのためにモデル座標は明示的に定義する必要があります。

ポイントタイプと操作：
ポイントはAGVの位置（デフォルト：0,0,0）を表します。タイプには通常、積み下ろし、出入り口、ラック、充電ポイントがあります。通常のポイントはラックを保持したり、AGVが長期的に停止することはできません。

3. 結論

スマート物流とIoT技術の急速な進歩に伴い、倉庫は「手動機械化」から「商品指向」の自動化操作へと移行しています。オペレーターは在庫をリアルタイムで監視し、スキャン精度、動的な保管、および運営効率を向上させながら、廃棄物と労働コストを削減することができます。

しかし、インテリジェントシステムの規模が大きくなり、AGVの艦隊が増えるにつれて、タスク割り当てと艦隊制御の課題は依然として存在します。本論文では、実用的なAGVに基づくインテリジェントな倉庫スケジューリングシステムを提案し、倉庫管理を従来の在庫追跡からリアルタイムの運営制御へとシフトさせます。完全自動化技術を活用することで、システムは自動的な入庫・出庫操作を可能にし、自動化からインテリジェントな物流への変革を推進します。