生産性向上：最新ビンピッキングソリューションの信頼性

── なぜビンピッキングソリューションが人気を集めているのか

今日のビンピッキングソリューションは、マシンビジョン技術とソフトウェアを搭載したロボットで構成されます。コンテナ内の商品からピック可能な面を検出し、それらのアイテムを把持します。

ビンピッキング技術をワークフローに導入した意思決定者は、全体的なアウトプット率が上昇し、エラーが減少することをよく実感します。ここでは、企業リーダーがロボットビンピッキングオプションにますます関心を寄せる理由を詳しく見ていきます。

どの業界がビンピッキングソリューションを最も多く利用しているか？

今日のベンダーが提供する多くのビンピッキングソリューションは高汎用性で、クライアントは機器をニーズに合わせてカスタマイズできます。しかし、特定セクターが特にビンピッキング技術を選びやすい傾向があります。いくつか紹介します。

製薬

製薬企業は、トレイ詰め・トレイ出し作業にロボットピッキングシステムをよく使います。より具体的には、これらのプロセスは、さらなる処理のために包装済み医薬品を一容器から別容器へ移すことを含みます。

ABBによる半透明物体のビンピッキング。

ロボットはブリスター包装の錠剤や箱入り医薬品を容易に扱えます。しかし、一部ソリューションはシリンジをビンから取り出し、確実に把持することも可能です。

中国のある病院の院内薬局も、ロボットビンピッキングソリューションを導入しました。装置は、箱から薬をピックしてバスケットに移すことで処方箋を調剤します。第2容器に到達したら、人間が患者に渡す前に薬をチェックします。

食品・食料品

食料品業界もビンピッキングロボットに大きく依存しています。より多くの顧客が非伝統的な方法で食料品を入手するようになったため、これらはますます必要になっています。

リンゴのビンピッキング。

例えば、顧客は近くの店舗で注文を受け取るか、自宅まで配達してもらうかを選べます。ロボットピッキング技術は、どちらの注文フルフィルメントにも貢献している可能性があります。

ロボットアームに取り付けられた3DカメラMotionCam-3Dで商品をスキャンしながら、棚からアイテムをロボットピッキング。

Krogerはロボットピッキングに賭けるブランドの一つです。そのフルフィルメントセンターの一つでは、1,000台のロボットが3階建てに積まれたクレートから約28,000種類のアイテムをピックします。マシンは5分未満で50製品をピックし、99%の精度を達成しています。

アパレル

歴史的に、人が着るアイテムをピックするロボット設計は困難でした。不規則な形状や柔らかい質感が把持を難しくするためです。しかし技術は改善し、アパレルブランドにピッキングロボット活用の機会を与えています。

市場のあるピッキングロボットはベルトとTシャツをピックアップできますが、システムにはさらなる改良が必要です。その企業が驚異の13億点を販売しているためです。

別の事例では、スポーツ・フットウェアブランドのAsicsが倉庫で移動型ピッキングロボットを使用しています。各ロボットは最大18時間連続稼働可能で、あらゆる時間帯で生産性維持に貢献しています。

企業はビンピッキング技術導入でどう利益を得ているか？

ビンピッキング技術採用を決めた多くの意思決定者は、ビンピッキングソリューションが労働力不足の課題解決に役立つと述べています。物流ブランドDHLは、季節的な繁忙期対策として倉庫にこの技術を導入しました。手動ピッキング戦略から移行後、時間あたりピック単位数が78から150に上昇したと報告されています。

ビンピッキングソリューション活用は、倉庫チームメンバーが1シフトで歩く距離も大幅に削減できます。フルフィルメント役割の一部の人は、出社後数マイル歩くこともあります。しかし、ビンピッキング技術は、注文フルフィルメントタスク中に特定製品を探す頻度を減らせます。

Ingemov & BCN Visionによる鋳造ブレーキディスクのビンピッキング、Photoneo技術サポート。

ビンピッキングロボット導入を決めることは、しばしば企業リーダーに施設整理改善の動機を与えます。それは、ピッキング速度向上と在庫可視性改善など、多数のメリットをもたらす可能性があります。

UPSは最近、ロボット・ビン・ステーションによるパッケージの取り出し・格納ソリューションを導入しました。このセットアップは、従来の倉庫セットアップ比で保管容量400%増を実現したと報告されています。さらに、10台のロボットに必要なエネルギーは掃除機1台分だけです。

また、プラスチックや金属部品をコンテナから加工ステーションへ移送する自律型ビンピッキングソリューションもあります。このシステムは、ビンピッキング経験が少ない、あるいは全くない製造業者に、それら部品を限定的人的介入で正確に配置する技術を提供します。

現代のビンピッキングソリューションはどれくらい信頼できるか？

ビンピッキング技術を可能な限り効果的にするには、相当な時間・労力・資金が必要です。しかし、経営者がそれらにコミットする意志があれば、見返りは十分に見合うものになります。最も勤勉な人間でさえ疲労や気散らかしで、手動手法はしばしば不十分です。

社内技術と先進マシンビジョンカメラを組み合わせたロボティクス企業は、人間が達成できるより確実に速い結果を出せます。これには、高速画像撮像・物体検出、24/7運用、エラーフリーな結果が含まれます。

ビンピッキングソリューションは、未知の物体の把持にも使えます。AIアルゴリズムが巨大な物体データセットで訓練されていれば、未曾見の新しいタイプのアイテムを汎化・迅速認識できます。アルゴリズムは継続的に学習するため、パフォーマンスは時間とともに向上します。

非幾何学的で高度に変動する形状を扱うビンピッキングソリューションへの関心も高まっています。開発者たちは、変形・非対称・複雑形状のランダム配置製品で満たされたビンを繰り返し空にできるパワーを実証した、ランダムビンピッキング対応システムを構築しました。サイクルタイムは分あたり6個に達しました。製作者らは、このソリューションが製造業者による導入準備が整っていると主張しています。

また、ほとんどのビンピッキングロボットが高精度かつ高速であることも助けになります。MIT研究者たちが開発した such a system は「TurboTrack」と名付けられました。RFIDタグ付き製品コンテナで動作します。テストでは、タグ付きアイテムを7.5ミリ秒以内に特定し、1センチメートル未満の精度を達成しました。

ビンピッキングロボットが顧客の需要拡大対応を支援

季節需要や社会トレンドなどの要因により、特定業界の企業は顧客ニーズに合わせてオペレーションを拡大する必要に迫られることがよくあります。ここで示した例や他の事例は、ビンピッキングソリューションがそれを可能にすることを示しています。

しかし、これらのソリューションから最高の結果を得るには、潜在ユーザーが自社のペインポイントを特定し、ビンピッキングオートメーションがどうそれらを緩和できるかを探る必要があります。

また、企業が目標に漸近的に近づいているかを明確にする指標を選ぶべきです。調整期間を設けてもそれが進まないなら、目標を調整するか、改善の余地がある箇所をより深く見極める必要があるかもしれません。