【東大発AIベンチャーTRUST SMITH、研究機関設立】独立研究機関BSAIを設立し、数台~1000台規模のAGV群制御を実現する独自の技術「PYUTHIA」の提供を開始 ~次世代AGV群制御技術でAGVによる場内物流の効率が1.5倍に~

TRUST SMITH株式会社(東京都本郷)は、独立研究機関「Black Stone Algorithm Institute」(以下:BSAI)を設立し、数台~1000台規模のAGVの最適制御を実現する独自の技術「PYUTHIA」の提供を開始した。

本プロダクトはこれまで困難であった数台~1000台規模のAGVの経路長の最適化を実現しており、大規模工場の場内物流の効率が最大1.5倍となる。

  • 製造業・物流業におけるAGV群制御の課題


製造業・物流業では人口減少による労働力の不足が深刻な課題として存在しており、ロボットやAIによる自動化・効率化が求められている。その中でAGV(*1)は場内の物流の自動化を担う要となる。

大規模工場の物流自動化には複数のAGVの協調動作が必要であり、これには高度な群制御アルゴリズム(*2)が必須となる。

しかし、従前のAGV群制御には

  1. 適切に協調指令が行えておらず、AGV同士の経路が衝突してしまう
  2. 制御できる台数に制約がある
  3. 経路長を最小化できておらず、AGVに遠回りをさせてしまう
  4. AGVの実際の速度、加速度に合った計画が作れず、実現不能な計画を出力してしまう

などの課題があった。

*1 Automated Guided Vehicleの略で、「無人搬送車(または無人搬送機)」を意味します。製造現場などにおいて必要となる材料や工作物、部品、工具などを積んで、人の力を借りることなく所定の場所に運ぶ移動ロボットのことを指す。
(代表例:Amazonの物流倉庫に導入されている、棚ごとピッキングするAGV)
*2 複数台のロボットを工場 / 倉庫内で同時に稼働する技術

③の例として、AGV1台のみが通れる通路に両方向からAGVが接近する場合が挙げられる。従来の手法では衝突の直前まで互いが接近し、衝突を回避するために緊急停止し、経路の再計画を行う必要があるため、AGVが遠回りをしてしまい経路長のムダが生じる。

これらの課題によるデメリットは

  1. AGV導入台数が増えることによるコスト増加
  2. 経路計画時点では予期しない遠回りが発生することによるタクトタイムの遅延
  3. 数100台以上のAGVを同時に制御できないため、超大規模での導入が不可能

などがある。

特に2点目は納期遵守に紐づく致命的なデメリットだ。アルゴリズム側で解決できない場合、現場側のオペレーションで柔軟に対応する必要があり、現場への負荷が大きい。

「PYUTHIA」はこれらの課題を解決する。

  • 独自のAGV群制御システム「PYUTHIA」の特長

「PYUTHIA」は工場・倉庫内においてAGV同士が衝突しない経路を計算するだけでなく、最短で搬送可能なルートを計算して「経路長の最適化」も実現する。
本アルゴリズムは、従来の技術と比較して以下3つの特長がある。

特長⓵ 圧倒的な搬送効率
時空間(space-time)上での高度な探索手法を用いることで、従来の群制御技術と比べて大幅に経路長を削減し、効率を1.5倍に向上する。

比較動画は下記。

https://youtube.com/watch?v=8-VT8_qzPPk%3Fautoplay%3D0%26fs%3D1%26rel%3D0

動画①:最適化を行わない場合のAGVの動き
 

https://youtube.com/watch?v=MI0_PuAlfSU%3Fautoplay%3D0%26fs%3D1%26rel%3D0

動画②:Black Stone Algorithmの群制御アルゴリズムで最適化した場合のAGVの動き

 具体的に説明すると、
・動画①:衝突が発生するごとに改めて経路計画
・動画②:最初から他のAGVの将来的な位置を考慮し経路計画
という違いがある。

PYUTHIAによる最適化後は、AGV同士の衝突が発生しないためタスクの完了時間が最大1.5倍早くなることを示している。

特長② 大幅なコストダウン
特長①の圧倒的な搬送効率を実現することで、従来必要だったAGVの台数を大きく削減することができる。それにより、大規模なAGVの導入時の初期費用を抑え、より安全に多くの現場へのAGV導入が可能となる。

特長③ 正確なAGVの到着時刻を把握可能
・従来技術のような予期しない遠回りが生じない
・直進・旋回・リフトアップ/ダウンといった実際のAGV運用時の事象をアルゴリズム側で考慮することが可能

これらの理由により、計画時点からAGVの到着予定時刻がズレることなく把握することが可能となり、結果として現場のオペレーション全体の最適化を図ることができる。

  • Black Stone Algorithm Instituteの描く未来

今後、独自のAGV群制御アルゴリズム「PYUTHIA」の更なる研究開発を進め、より効率的なシステムを製造業・物流業に提供していく。

また、その他にもBSAIは製造業・物流業の現場における機械・設備の最適な運用計画を実現する「BSスケジューラ」などを始めとした最先端のアルゴリズムを研究開発しており、社会実装を通じて『最先端のアルゴリズムによる最適な世界の実現』を目指す。

  • Black Stone Algorithm Instituteとは


Black Stone Algorithm Instituteは『最先端のアルゴリズムによる最適な世界の実現』を目指す、TRUST SMITHグループの中でも独立した研究開発集団。

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