Arquemino Lopes Junior: 製品の種類の増加、電子商取引の継続的なブーム、物流プロセスの複雑さの増大にはインテリジェントな自動化戦略が必要です。企業はこの環境で競争力を維持するために、より効率的かつコスト効率よく業務を遂行する必要があります。箱ピッキングはイントラロジスティクスの自動化された手作業です。これを使用することで、企業は混沌としたコンテナや秩序あるコンテナからさまざまな物体を正確かつ確実に取り出すことができます。この技術により、物の流れを最適化し、物流チェーンのボトルネックを回避することが可能になります。
Arquemino Lopes Junior: 大きな課題はさまざまなアイテムを柔軟に確実に把持できる把持 システムを開発することです。実際にあらゆるオブジェクトを掴むことができるシステムは聖杯を探すようなものです。製品の形状や材質の多様性は自動グリッピングにとって大きな課題となっています。箱ピッキングプロセスがスムーズに実行されないと、すぐに社内物流のボトルネックになってしまいます。ここでのリスクは材料の流れが停止し、システム全体のパフォーマンスが低下することです。明るい面としてはインテリジェントなBin Pickingを自社のプロセスにうまく組み込むことができた企業は大きく前進することになるでしょう。これらは効率を最適化するだけでなく、より高速で柔軟なソリューションが求められる市場で生き残るための基盤を構築します。
Arquemino Lopes Junior: オンライン取引は確かに、イントラロジスティクスにおける現在の課題の最大の推進要因の 1 つです。パンデミックは電子商取引に大きな後押しを与え、その後成長はいくらか横ばいになりましたが、傾向は依然として前向きで持続的です。これは注文数が継続的に増加することで、物流における処理の必要性も大幅に高まることを意味します。この開発には製品の多様性の増加が伴います。これはより多くの異なる製品の形状や材料をBin Pickingプロセスで処理する必要があることを意味します。
消費者としての私たちの期待も重要な役割を果たします。ご注文いただいた商品は迅速に、できれば同日に到着することを期待しております。この期待により、企業はすでに大量の電子商取引をさらに迅速に処理するというさらなる課題に直面しています。この時点で、効率、速度、信頼性を確保するにはインテリジェントで自動化されたBin Pickingが不可欠であることが明確になります。
Arquemino Lopes Junior: 私たちの観点から見ると、特に 3 つの技術開発がゴミ箱ピッキングに大きな変革をもたらすことが証明されています。それはAI と機械学習の影響、画像処理と物体認識の進歩、そしてリアルタイムの使用です。データ。これらにより、システムの精度と柔軟性が大幅に向上しました。
最も重要な目標は依然として完璧な把持 ポイントを計算し、いわゆる「アームの端」での把持 システムを可能な限り効率的に開発することです。間違いを最小限に抑えるために、Festo では空気圧、電気、デジタルオートメーションの専門知識をすべて活用してソリューションを見つけます。
当社のグリッパ技術の幅広いポートフォリオにより、ほぼすべてのアプリケーションをカバーできます。特に当社のカスタマイズされたソリューションに注目したいと思います。これらは個別に適応したグリッパ ソリューションを開発するために、お客様との的を絞ったコラボレーションを通じて作成されます。当社の「Grip it」開発イニシアチブでは特別なグリッパの開発を専門とする国境を越えたチームが協力しています。
Arquemino Lopes Junior: 良い例は予測メンテナンスです。当社の革新的な Festo AX ソフトウェアを使用して、多くのお客様がシステムやマシンからのリアルタイム データを処理し、人工知能を使用して分析しています。このようにして、ダウンタイムを最大 25% 削減し、生産効率を持続的に向上させます。しかし、私たちは電気オートメーションでも Festo AX に依存しています。電気モーターの消費電力を分析することで、電気モーターが 1 日を通してどのように動作したかを確認できます。エネルギー消費量の急増は多くの場合、トルク要件の増加や機械的問題を示しています。Festo AX を使用すると、パフォーマンス低下の原因を早期に特定し、問題が発生する前に潜在的な中断を防ぎます。リアルタイム データはすべてのコンポーネントが最適に選択され、サイズ設定されているかどうかについての貴重な洞察も提供します。このようにして、効率が向上し、摩耗が最小限に抑えられ、システムの耐用年数が延長され、運用コストが削減されます。
Arquemino Lopes Junior: GripperAI はBin Pickingにおける絶対的なイノベーションです。この革新的なソフトウェア ソリューションを使用すると、ロボットとハンドリング システムが、さまざまな形状やサイズの乱れた物体を、たとえ混沌とした位置にある場合でも、正確かつ柔軟に掴むことができるようになります。当社のソリューションは人工知能、特に機械学習を使用して、変化する把持タスクに自律的に適応し、ピッキングプロセスの効率を継続的に最適化します。カメラ設定用の CAD テンプレートや時間のかかるロボットのティーチングはもう必要ありません。GripperAI が独自に物体を認識し、状況に応じて最適な把持ポイントを計算します。これにより、ソリューションが特に柔軟になり、手作業が大幅に軽減されます。
テストではGripperAI は単純なタスクでほぼ 100% の成功率を達成しました。無秩序なオブジェクトや混沌とした環境を伴う複雑なシナリオでも、成功率は同様に高かった。これはソフトウェアがさまざまな要件にいかに動的に適応できるかを示しています。
革新的な人工知能を使用して、社内物流の効率性において新たなベンチマークを設定します。Festo ソリューションを使用すると、さまざまな形状やサイズの乱れたオブジェクトを完全に自動的に掴むことができます。GripperAI はFesto の革新的なソフトウェア ソリューションで、イントラロジスティクスにおける箱ピッキング用に特別に開発されました。
さらに詳しくArquemino Lopes Junior: 私たちは現在、新しい機能やアプリケーションをテストするために、さまざまなパイロット プロジェクトや研究プロジェクトで GripperAI を使用しています。物流会社と協力して、USB スティックや缶などの小さな物体から重い箱に至るまで、さまざまな部品を掴むための技術をテストしています。
計画された拡張はソフトウェアの学習能力と適応性をさらに高めることを目的としています。これには把持プロセスの精度と効率をさらに最適化するための追加のセンサーおよび画像処理テクノロジーの統合も含まれます。特別なハイライトは私たちの研究プロジェクト FLAIROP です。ここでは統合カメラと分散型 AI を使用することで、グリッパがどのようにさらに柔軟かつインテリジェントになるかを検証します。私たちの目標は企業の機密データを漏らすことなく、複数の場所でトレーニング データを使用することです。
Arquemino Lopes Junior: オートメーションの幅広い専門知識とグリッパ テクノロジーの広範なポートフォリオを持つパートナーを必ず選択してください。これが、アプリケーションの特定の要件を満たすソリューションを開発する唯一の方法です。標準的なソリューションは特にBin Pickingの分野で限界に達することがよくあります。個々の要件と状況は多くの応用分野で非常に多様であるため、カスタマイズされたアプローチが不可欠です。したがって、パートナーもあなたと一緒に個別のソリューションを開発する準備ができている必要があります。
多くの機械はさまざまな国で使用されることが多いため、自動化パートナーも世界中に拠点を置くことが不可欠です。これにより、スペアパーツの入手可能性が保証されるだけでなく、システムのスムーズな動作も保証されます。
そしておそらく最も重要な推奨事項の 1 つはさまざまなテクノロジーを開発し、空気圧、電気、デジタル ソリューションなど、単一のソースからすべてを提供するパートナーを選ぶことです。どのテクノロジーが使用されるかは常にそれぞれのアプリケーションの要件によって異なります。あらゆる分野の専門知識を持つパートナーが、プロセスに適した自動化戦略の開発を最大限に支援します。
イントラロジスティクスにおけるBin Pickingの重要性について、刺激的な会話と広範な情報を提供してくれた Arquemino Lopes Junior に感謝します。彼の専門知識と長年の経験は企業が自動化された「箱のピッキング」を通じて効率の大幅な向上をどのように達成できるかについて、重要な洞察を私たちに与えてくれました。