研究者らは、「搬送」ロボットをより賢くするよう設計されたソフトウェアモデルを用いて、オンライン配送のプロセスを加速させる取り組みを進めている。
これらの自律走行搬送ロボット（AMR）は人間の作業者に取って代わるために設計されたものではなく、人間と並んで作業し、その効率を高めることを目的としている。
AMRは、倉庫内の離れた複数のエリアからの複数の注文を、一度に人間よりも迅速に処理する支援ができる。
しかし、棚から商品を取り出してロボットや搬送手段に載せる作業には、依然として人間の作業者が必要である。
人間とロボットがチームとなってオンライン注文を処理する様子を想像してほしい。現実の作業者が、自動化された同僚ロボットの間に戦略的に配置され、それらのロボットは倉庫内を知的に行き来しながら、顧客への発送用の商品をピッキングしている。
研究者らの新たな取り組みにより、この構想は予想より早く現実のものとなる可能性がある。
「ロボット技術はすでに存在している」と、ミズーリ大学で産業・製造システム工学科とマーケティング学科を兼任する助教授のシャラン・スリニヴァス氏は述べている。
「我々の目標は、効率的な計画を通じてこの技術を最大限に活用することです。そのために、『ピッキングすべき商品のリストが与えられたとき、人間のピッキング作業者とロボットのためにルート計画をどのように最適化するか』や、『所定のツアーでロボットは何個の商品をピッキングすべきか』、あるいは『所定のロボットツアーで商品をどの順序で集荷すべきか』といった問いを立てています」とスリニヴァス氏は述べている。
「同様に、『人間の作業者』についても同様の問いを抱えています。最も困難なのは、人間のピッキング作業者とロボットの協働計画を最適化することです。」
現在、オンライン注文の処理には多くの人的労力と人件費がかかっている。このプロセスの最適化を支援するため、ロボット企業はすでに、倉庫や物流センターで作業するための協働ロボット（コボットまたは自律走行搬送ロボット（AMR）とも呼ばれる）を開発している。AMRには、倉庫のような管理された空間内を移動するためのセンサーとカメラが搭載されている。提案されたモデルは、協働型オーダーピッキングに関する重要な判断や問いを最適化することで、顧客注文のより迅速な処理を実現する一助となる、とスリニヴァス氏は述べている。
「ロボットは知能を備えているため、特定の場所へ行くよう指示されると、倉庫内を移動しながら、途中で作業者や他の障害物にぶつかることなく進むことができます」とスリニヴァス氏は述べている。
データ分析とオペレーションズ・リサーチを専門とするスリニヴァス氏は、AMRは人間の作業者に取って代わるために設計されたものではなく、代わりに注文処理プロセスの効率を高めるため、人間と協働して作業できると述べている。例えば、AMRは倉庫内の離れた複数のエリアからの複数の注文を、一度に人間よりも迅速に処理する支援ができる一方、棚から商品を取り出してロボットに載せ、倉庫内の指定された受け渡し地点まで搬送する作業には、依然として人間の作業者が必要である。
「一つの欠点は、これらのロボットには優れた把持能力がないことです」とスリニヴァス氏は述べている。「しかし人間は物を掴むことが得意なので、人間の作業者と協働ロボットという両方の資源の強みを活かそうとしています。つまり、この場合、人間は倉庫内の異なる地点に配置され、作業者一人が通路全体を歩いて途中で複数の商品を集めるのではなく、ロボットが人間の作業者のもとへ来て、作業者が商品を取ってロボットに載せます。そのため、作業者は倉庫内で重い商品を積んだ大型カートを動かすために無理をする必要がなくなります。」
スリニヴァス氏は、同社のソフトウェアの今後の応用として、食料品店などの他の場所にも適用できる可能性があると述べている。そこでは、ロボットが一般客の間を移動しながら注文に対応することも考えられる。同氏は、これが今後3〜5年以内に実現する可能性があると見ている。
