ゼブラテクノロジーズ、Fetch Robotics買収で自動化ポートフォリオを拡大——AMRは単なる搬送ロボットではない

自律移動ロボット（AMR）は自動マテリアルハンドリング以上の存在

ワークフローのデジタル化と自動化ツールを製造するZebra Technologiesは、バーコードスキャナーとハンディモバイルコンピューターで多くの業界のフロントライン作業者を拡張してきました。Fetch Roboticsの買収を通じて自律移動ロボット（AMR）を製品群に加えることは、自然な次のステップに見えました。

2021年に買収が完了すると、Zebra（イリノイ州リンカーンシャー）は「一石二鳥」——「腕力」と「頭脳」の両方を手に入れました。

スペクトラムの一方の端では、重いものを持ち上げ、運び、引くという力仕事をこなすテクノロジーを提供できるようになりました。プログラミング後、製造業で使用されるFetchや他のAMRは、トラックをドックで荷降ろしし、資材を倉庫へ運び棚に格納し、コンポーネントを製造ラインへ運び、そのラインのバーチャルな一部となり、ゴミ出しさえ自律的に行動できます。

AMRの自律性は自動運転車と比較されますが、これらのロボットにはすでに人間の周りで安全に動作するための安全基準が整備されています。

スペクトラムのもう一方の端では、AMRは物流管理に人工知能を適用できる高度なソフトウェア「頭脳」を持つことができます。それらのアプリケーションは、実行すべきジョブを分析し、個々のタスクを実行可能な資産とペアリングします。

「それがまさに私たちの全フォーカス、オーケストレーション（統制）です」と、Vecna Robotics（マサチューセッツ州ウォルサム）の創業者兼CIO、ダニエル・テオバルド氏は言います。「チェスのグランドマスターのようなものです。」

トラックが遅れ、人が出社せず、設備が故障する——動的で予測不可能な工場において、如何に最高のスループットを得るか？ テオバルド氏によると、VecnaのPivotalオーケストレーションソフトウェア単体で、追加リソースなしにリアルタイムで最適な割り当てを算出し、出荷施設のスループットを2倍にしたといいます。

「信じられないように聞こえるかもしれませんが、うまく機能する理由は、施設のスループットが、ある時点で単一のボトルネックによって制限されるからです」とテオバルド氏。「人間はリアルタイムでそのボトルネックがどこにあるかを特定するのが苦手です。それがAIの得意とするところ——システム全体を俯瞰し、数千の変数を考慮する——です。」

なぜこれらが重要なのか？ 簡単に言えば、AMRは機械と人間がそれぞれ得意とすることをさせるためです。

機械は仕事を成し遂げるために必要な「腕力」を供給するのが得意です。人間の体は、能力を超える物理的作業を強いられると悲鳴を上げます。機械なら、エンジニアリングでより重い荷重に対応できます。バッテリーが切れれば充電できます。何か壊れれば部品を修理または交換できます。

計画のための拡張知能

残念ながら、人間は工場のパフォーマンスに影響するすべての要因を考慮するのが得意ではありません。しかし、それが会社のサーバーやクラウドで動くAI搭載ソフトウェアの得意分野です。

Fetch RoboticsのクラウドベースロボティックソフトウェアFetchCoreは、ロボットだけでなく人間作業者も、それらを集合的に最適化し、高生産性かつ効率的な方法で運用できると、Zebra Technologies/Fetch Roboticsのロボティクスオートメーション担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャー、ジム・ロートン氏は言います。

「Zebraでは、AMRと人間の両方を最適化できます」とロートン氏。「特定のことをやる必要があるとき、人とロボットが同じ時間、同じ場所に現れ、それぞれの役割を果たせるよう調整できます。その後、人は次のタスクへ誘導され、ロボットは次のタスクへ誘導され、常により最適化された形で回り続けます。」

この効率と最適化は、パンデミック中に始まった「大量退職」以前から慢性的な労働力不足が存在していた製造業において極めて重要です。効率的な運用は、自動化が文字通りの重労働を担う世界で、作業者をエンゲージさせ、適切に保つために必要なスキルアップの時間も生み出します。

AMRはアセンブリラインの一部になれるか？

サンノゼ本社の240億ドルグローバル受託製造業者Flex Ltd.は、約10年前からAMRを使用し、現在100拠点以上で300台以上の自律マテリアルハンドラーを稼働させています。ロボットは運用、工場、倉庫、物流、サービスデポ、修理、資材保管などの現場で使われています。

「AMRの主な要素は、安全とエルゴノミクスの向上、そしてインダストリー4.0でモノがつながる中での運用サポートです」と、先進製造エンジニアリング担当バイスプレジデント、ムラド・クルワ氏。

AMRの活用により、Flexは約20,000人時の生産性向上を実現したと同社提供の数値で示されています。

「自律移動ロボットはFlexにとって単なる必要条件以上です」とクルワ氏。「原材料、仕掛品在庫、完成品を出荷ステーションへ搬送するなど、多くの領域でAMRを活用し、人間のキャパシティを製品変革におけるより熟練したタスクと顧客期待への対応に集中させています。」

FlexはAMRにより広範な役割を、文字通りにも比喩的にも、将来的に期待しています。

同社はAMR向け5G接続の検討を始め、いくつかのPoCとパイロットを実施しています。

「5Gは現在のWi-Fi/LTEに代わるものとして、プライベートネットワークでより広い信号スペクトラムを提供し、AMRのようなレシーバーが信号減衰やレイテンシー（AMRの停止原因になり得る）なしに、より長距離で継続的に動作できるようにします」とクルワ氏。

FlexでのAMRの一つの可能性は、アセンブリラインのバーチャルな一部となること——生産フロアをよりフレキシブルにし、異なるプロジェクトへ転換可能にすることです。また、移動ラインのステップ間で、移動不能なモニュメント（例：炉）がある箇所での搬送接続にAMRを使用することも検討しています。

「リニアフローの代わりに、AMRが部品をピックアップし、モニュメントを迂回して、AMR上の搬送装置を使って次のステップに接続できます」とクルワ氏。

最大の過ちは、AMRの能力を十分に活用しないことだとテオバルド氏は言います。

「ここでの魔法の一部は、この技術で最初に取り組むのに最適なタスクが何かということです——なぜなら、まだ導入曲線の初期段階にあるからです。最初のタスク選びが大きな違いを生みます。」

例えば、人間が運転していたフォークリフトを無人フォークリフトに置き換え、その後は従来通り業務を続ける工場オーナーを考えてみてください。彼らは、無人機器が人間の限界とは異なり、それを超える一連の属性——休憩不要、疲れない、シフト全稼働可能、スケジュールがAIで調整・計画される——を持つ事実を無視しています。

「一般的にそれは正しいアプローチではありません」とテオバルド氏。「多くの場合、ワークフローを再考することに価値があります。」

変動性がAMRを輝かせる

人間の作業者がAMRを手に入れると、導入が簡単であることを望みます。

「人々は自分のプロセスをよく理解しています」とロートン氏。「必ずしもロボティクスを理解する必要はありません。そこで、人々が自分のスペース、ワークフローを非常にシンプルに定義できるテクノロジーを開発しました。」

歴史的にロボットプログラミングには300時間かかっていましたが、Fetch RoboticsのAMRなら1日で稼働可能だと氏。AMRのプログラミングは一般的に工場内を走らせることを意味します。Fetch Roboticsでは、ユーザーがドラッグアンドドロップでFetchCoreソフトウェアをセットアップします。

「施設で本当に素早く稼働させられ、典型的な環境で見られる正常な変動に対応できる必要があります」と氏。「そこがAMRが真に輝くところです。」

最終的に、工場にはそれぞれ独自のフリート管理ソフトウェアを持つ異種混在のAMRフリートが存在する可能性があります。それらを協調動作させるにはどうすればよいでしょうか？

もしあなたのロボットの一部がVecna製なら、問題ありません。なぜなら、そのPivotalソフトウェアはタスク管理シナリオにおいてリソースタイプに依存しないからです。「人間でも、うちのロボットでも、他社のロボットでも、手動操作機器でも構いません」とテオバルド氏。「それらの能力、位置、可用性に基づいてタスクを割り当てる能力があります。」

一方、テオバルド氏が共同設立したボストンの非営利ロボティクス・コネクテッドデバイスイノベーションハブMassRoboticsは、ロボット・フリート管理報告のための相互運用性標準「MR Interop」を発行しました。また、ロボットへのタスク割り当てを可能にする次期バージョンの標準策定も進めています。充電器の相互運用性標準にも取り組んでいます。

「将来的には、どの会社のフリート管理ソフトウェアもMR Interopを使用するだけで、他のロボットと直接統合する必要がなくなることを望んでいます」と氏。「MR Interopはそのプロセスを容易にする標準です。」

相互運用性標準はすでに効果を発揮しています。FedExのような企業は、MassRobotics相互運用性標準に準拠しないロボットは購入しないと表明していますとテオバルド氏。FetchCoreには異種混在AMRグループをフリート管理する能力がありますが、まだ実施していないとロートン氏。

Flexの場合、3社から数百台のロボットを使用していますが、同じ施設内でそれらが混在することはないとクルワ氏。

AMRがプラグアンドプレイで連携できることは、ユーザーだけでなく業界自体の成長にも影響します。「相互運用性の問題が解決されるまで産業はスケールしないので、コンピューター業界や携帯電話業界のページをめくることにしました」とテオバルド氏。「ビデオテープ業界、VHS対ベータのようなことがありました。これらは非常に混乱したプロセスで、時には数十年かかり、こうしたツールの顧客採用を本当に遅らせます。」

AMR普及がアクセサリーとサードパーティソフトウェアを生む

自律移動ロボットの利用が拡大するにつれ、異種ベンダーのAMRフリートを制御するソフトウェアと、トップオブカート（ロボット上部搭載）アクセサリーのニーズも高まっています。

あるAMRメーカー、Mobile Industrial Robots（MiR、デンマーク・オーデンセ)は、意図的にオープンプラットフォームロボットを作りました。

「48Vリチウムイオンバッテリーを搭載したベースロボットとして私たちを考えてください。人々がロボットの上に何でも構築できるようにしています」と、中西部・カナダセールスディレクター、マット・チャールズ氏。「ロボットアームを上に載せれば、私たちのバッテリーで動作し、いつ動くか、いつ止まるかなど、私たちのロボットと双方向通信します。」

ロボットアームも可能ですが、MiRのAMR向けトップオブカートモジュールのトップ3は、コンベヤーデッキ、カート牽引用ピニングシステム、パレットリフトだとチャールズ氏。

ROEQ（読み方は「ローク」、名は「ロボティック・イクイップメント」の略）、デンマーク・ヴィセンビャーは、MiRのトップオブカートアクセサリー主要サプライヤーです。実は、MiRのAMR向けトップオブカートモジュール（カート、トップローラー、リフター、ラック）を構築するために特別に創業された会社です。ROEQ共同創業者のマイケル・E・ハンセン氏とベニ・S・ランド氏は、以前コンサルティングエンジニアとしてMiRに招かれ、機会を見出して会社を設立しました。

「彼らは、素晴らしい技術、モノを動かす素晴らしいプラットフォームがあるのに、ピックアップ、ドロップオフ、搬送するための適切なツールでエコシステム全体を完成させる必要があり、それが欠けていたことを発見しました」と、ROEQグローバルセールスディレクター、シャーマイン・ゴットフレドソン氏。

最初の製品はTMC 300トップオブカートラックで、現在も生産中です。ROEQの最新製品はTMS-C500 ExtとS-Cart500Extで、これらは連携して動作するよう設計されています。新しいモジュール/カートの組み合わせにより、MiR 250 AMRのペイロードを250kgから500kgへ効果的に倍増させます。TMS-C500 Extトップモジュールは、安全性を損なうことなく最大1.2m長の荷物搬送も可能にします。

ROEQはこれまでMiRロボットにビジネスを合わせてきましたが、工場オーナーがそれほど忠実とは限りません。メーカーがAMR管理ソフトウェアを提供する一方で、異種ロボットフリートとの相互運用性実現はより複雑です。「これはメーカーが直面する共通の課題で、相互運用性と混在フリートの連携への強い要望があります」とチャールズ氏。「私たちもそれに取り組んでおり、他社もソリューションを開発しています。」

その一社がAWS（Amazon Web Services Inc.）です。

あるAMRのコントローラーソフトウェアを改修して、異種ベンダーのロボット用フリートマネージャーとして機能させることも可能かもしれませんが、AWSはAWS IoT RoboRunnerを作成し、選択されたベンダーの移動ロボットを作業管理システムと統合し、ロボティクスフリート管理アプリケーションを構築するインフラを提供しています。今年初め、RoboRunnerはラボ環境でプレビュー段階にあり、間もなく本番環境へ展開予定でした。

フリート管理アプリケーション構築インフラの提供に加え、AWS IoT RoboRunnerは2つのソフトウェアライブラリ——タスクマネージャーライブラリとフリートゲートウェイライブラリ——とサンプルアプリケーションを提供し、開発者がAWS IoT RoboRunner上にロボティクス管理アプリケーションを構築しやすくしています。

さらに、AWS IoT RoboRunnerは、異なるロボット制御システムと工場の作業管理システム間の多数の統合を不要にします。代わりに、すべてのシステムがAWS IoT RoboRunnerと統合し、サービスがすべての統合システムを自動的に接続します。

また、タスクマネージャー開発ライブラリにより、管理アプリケーション構築が容易になります。このライブラリには共有スペース管理機能を含むサンプルタスクオーケストレーションアプリケーションも付属し、開発者はこれを出発点としてアプリケーション開発を加速できます。

「製造、物流、消費財のますます多くの顧客がロボティクスと自律システムを運用に使用していますが、フリートやロボットを跨いでオブジェクトピッキングや倉庫内検査のような複雑なロボティクスタスクをオーケストレートするための管理に苦労しています」と、AWSロボティクス・自律システム担当ジェネラルマネージャー、エリック・アンダーソン氏。「AWS IoT RoboRunnerにより、顧客がロボティクスを運用に取り入れ、管理、オーケストレートしやすくし、Amazonの物流・フルフィルメントセンターで使用されている同じ技術に基づいて自律システムをよりスマートにします。」