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Gap Inc.は、ロボット工学、AIにより倉庫業務をスピードアップします

世界中の消費者は、何世代にもわたってアピールする時代を超越した服でGapInc。を知っています。 Gap Inc.は、50年以上のビジネスを経て、サプライチェーンシステムを磨き、毎年何百万ものアイテムを最大の効率で処理しています。その規模を考えると、同社は革新的なソリューションを積極的に研究およびテストして、テクノロジーの時代と競争に先んじています。

2016年、GapInc。は新しいフルフィルメントネットワークへの広範囲にわたる移行を開始しました。 Cross-Channel Logistics Optimizationプロジェクトは、競合他社に先んじて位置付け、その夏の北東部の流通センターでの破壊的な火災から立ち直るように設計されました。

プログラムの目標を達成するために、グローバルロジスティクスフルフィルメントのシニアバイスプレジデントであるKevin Kuntzは、自動化された保管および検索システムなど、同社がすでに使用している自動化ソリューションに追加する革新的なテクノロジーの試験運用を検討していました。さらに、すべての大手小売業者と同様に、Gap Inc.は、販売のピークシーズンに事業をサポートするのに十分な従業員を見つけるという課題に取り組み続けていました。

Kuntzは、人工知能を使用するKindredのピッキングテクノロジーであるSORTに気づきました。 SORTは、視覚、把握、操作のアルゴリズムを使用して商品を選択および分類するロボットシステムです。 AI手法を使用してロボットの機能を継続的に改善し、システムは数百万のデータポイントを評価して、各タスクに最適なピック戦略をリアルタイムで計算して実行します。

「SORTの実用的なデモンストレーションを見た後、このテクノロジーは他のソリューションよりも進んでいると感じました」とKuntz氏は言います。

テクノロジーの評価を開始するために、Kuntzはテネシー州ギャラティンにあるGap Inc.の配送センターにパイロットSORTシステムを配置し、同社がD.C.のいずれかでAIテクノロジーを初めて使用したことを示しました。

多くのD.C.と同様に、GapInc。はピーク需要を満たすように構築されています。需要の頂点はホリデーシーズンに到着し、ブラックフライデーとサイバーマンデーの週に店舗とオンラインで最も多くのトラフィックが発生します。典型的なD.C.には、顧客の注文を処理する手動の労働集約型の仕分けステーションがあります。

各D.C.には、ボンベイソーターと呼ばれる巨大な楕円形のベルトがあります。このベルトは、数千の個別のユニットを受け取り、それらを個別のステーションに送信します。ボンベイソーターに取り付けられたシュートは支流として機能し、コンベヤーベルトからソーティングステーションに商品を注ぎ込みます。

手動仕分けステーションでは、商品を山に落とし、従業員が各ピースを拾い上げ、バーコードスキャナーでスキャンします。プットウォールの対応するライト、カビの垂直グリッドが点灯し、どのカビーがその注文に対応するかを従業員に知らせます。このルーチンは、商品が処理されるときに何度も繰り返されます。注文の最後のアイテムがスキャンされると、そのカビーで別の色のライトが点滅し、カビーが完了したことをワーカーに通知します。次に、従業員はカビーの中身を取り出して別のステーションに渡し、梱包して発送します。

「人力による仕分けステーションは非常に手動です」と、Kindredのカスタマーサクセスのオペレーションディレクターであり、KindredのKuntzの主要なポイントパーソンであるZachGomez氏は述べています。

「プロセスは単調であり、シフトの時間が経つにつれて、従業員のスピードと正確さが低下します。それはただの人間の本性です。」

Kindred SORTでサポートされている自動並べ替えプロセスにより、その従業員の生産性が2倍になるとGomez氏は言います。 「SORTユニットは基本的にプラグアンドプレイです」と彼は付け加えます。

まず、Gap Inc.は、ボンベイソーターからのシュートを再構成して、アイテムをSORTシステムのビンに直接送信しました。次に、システムのカメラがビン内のアイテムを調べて、メモリにすでに保存されている何万もの画像と比較します。 AIを使用して、見たものを既存の画像と照合して商品を認識し、一方のアイテムがどこから始まり、もう一方のアイテムがどこで止まるかを識別します。

カメラが各アイテムの位置を記録した後、円形システムの中央にあるロボットアームが、ピンチ、把持、吸引の組み合わせである適切なAutograspテクノロジーを使用してオブジェクトをピックアップします。ロボットアームがアイテムをグリッパーに保持すると、すばやく振り回して、バーコードが存在する可能性のある領域をシステム内の4台のカメラの1つに露出させます。カメラの1つがアイテムをスキャンするとすぐに、アームはそのアイテムを適切な順序に一致させ、対応するカビーにドロップします。

ロボットがアイテムを保護できない場合、SORTシステムはKindredの本社にある「ロボットパイロット」に支援を要請するよう通知します。リモートで、パイロットは機械のライブビューを見て、ロボットアームがピックを行うようにガイドします。場合によっては、アイテムがそこにあるはずのないSORTビンに入れられることがあります。たとえば、大きすぎてカビーに収まりません。その場合、ロボットパイロットはD.C.のオペレーターに通知します。オペレーターは、ビンからアイテムを取り出すことができます。

機械学習を使用して、SORTは時間の経過とともにアイテムの形状やその他の詳細(バーコードの場所など)を学習し、ピッキングと並べ替えをより高速かつ効率的に行います。 Gap Inc. D.C.sで数か月間運用した後、SORTシステムは商品の98%を自律的に選択でき、ロボットパイロットの介入を必要とすることはめったにありません。

機械学習とAI機能にもかかわらず、SORTは、ピッキングプロセスの最後のステップを人間の参加に依存しています。ロボットアームが注文へのアイテムの追加を完了すると、ライトがトリガーされ、完了したことをオペレーターに通知します。オペレーターは、完了した注文をカビーから引き出し、アイテムを梱包エリアに転送します。

1人の従業員が少なくとも2つのSORTシステムに割り当てられ、運用を監督します。ロボットアームがほとんどの作業を行っているため、1人の従業員がロボットSORTステーションでより多くの注文を梱包できます。複数のピッキングステーションを監督する労働者は、2〜3倍のスループットを担当する可能性があります。

Gap Inc.D.C.s.の従業員テクノロジーの実装を成功させる上で重要な役割を果たします。彼らはSORT機器の管理を担当し、すべてのプロセスがポイントからポイントへスムーズに流れるようにします。

「すべての従業員は、SORTステーションとの対話が非常に簡単で、機械内およびその周辺での作業が非常に安全であると感じています」とKuntz氏は言います。 「トレーニングは簡単で、ほとんどの場合、従業員と1時間以内で過ごし、レートを上げて仕事をさせることができます。これには、すべての例外処理の学習が含まれます。機械の設計とシンプルさにより、新入社員のトレーニングが非常に簡単かつ迅速になります。」

その後、Gap Inc.はカリフォルニア州フレズノの施設にSORTを追加し、2019年末までにニューヨーク州フィッシュキルの北部流通センターにシステムを設置する予定です。

「システムのすべての側面を改善するというKindredの意欲は、私たちの期待を上回りました」とKuntz氏は言います。 「彼らはグリッパーとスキャナーを強化して、機械の精度を向上させました。実装を開始してから18か月で速度が大幅に向上し、自律型ピックの割合が増加しました。」

Zach Gomezは、Kindredのカスタマーサクセスディレクターです。


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