自動スキャンと点検

倉庫・工場の自動化に向けた自律型ロボット、ドローン、リアルタイム位置情報システム

これは機械が非常に得意とする作業ですが、人は疲労やミスを起こしがちです。

概要：

詳しくは以下をご覧ください。

自動スキャンと点検のためのロボットソリューション

自律型ロボットにはさまざまな形態があります

タスクが異なれば、ロボットに求められる形や大きさも異なります。哺乳類が、たとえばネズミとゾウのように見た目は大きく異なっていても、内部の構造は非常によく似ているのと同じです。

ロボットも同様です。似たようなアーキテクチャ、ソフトウェア、さらには電子回路を使っていても、それぞれの仕事を最も効率よくこなすために、大きさや形が大きく異なることがあります。

ですから、ここに示した例はあくまで一例であることをご承知おきください。ロボットは、お客様のニーズや要件に合わせて比較的簡単に調整できます。ご要望は次の宛先までお寄せください：info@marvelmind.com。

自律型ロボット Boxie Scanner

スキャン用の自律型ロボット

私たちはドローンが大好きです。ドローンは先進的で、かっこいい存在です。

しかし、自動スキャンや点検のような仕事を確実にこなす、信頼性が高く、予測可能で、故障に強いものを考えると、自律型ロボットのほうが現実的なソリューションだと考えられます。

ドローンで起こり得る問題：

ドローンは遅かれ早かれ墜落する
墜落による損害は高額
墜落は危険を伴う可能性がある
ドローンには3Dトラッキングが必要で、より複雑かつ高価
バッテリーのため稼働時間がかなり限られる

自律型ロボットはスキャンに適している

何か問題が起きても、ロボットは走行を止めるだけ
ロボットは本質的にドローンより安全
ロボットに必要なのは2Dトラッキングで、3Dより低コスト
充電1回あたり8/16/24時間以上稼働可能
ペイロードの消費電力が問題にならない
スキャン機器のサイズが問題にならない

スキャン・点検機器の種類：

主な仕様

メリット

技術

機能

さまざまな種類のスキャナーに対応
寸法のカスタマイズが可能
バッテリー容量のカスタマイズが可能
ペイロード用バッテリーサイズのカスタマイズが可能
導入と運用が容易

Boxie ScannerはRobot v100プラットフォームをベースにしています

Boxie Scanner MiniはRobot Boxieプラットフォームをベースにしています

Boxie は、スキャン・点検・監視機器のためのプラットフォーム、キャリア、またはけん引車として使われる小型の自律移動ロボット（AMR）で、お客様のペイロードがどのような形であっても対応します。Boxieはペイロードを地点Aから地点B（C、D、Eなど）へ運んで戻ってくるだけでなく、内蔵バッテリーから機器に電力を供給し、当社の内部ワイヤレスネットワークを介して中央コントローラーからコマンドを受け取って、機器を制御することもできます。

当社のロボットBoxie ScannerとBoxie Scanner Miniは、お客様の衛星（ペイロード）を載せるロケットのようなものだとお考えください。ペイロードを、お望みの場所どこへでも届けます。

倉庫の自動化：基本

倉庫の自動化は、工場の自動化と同様に、段階的にさまざまな形で進むプロセスです：

自動スキャン・点検ソリューションが担うタスク

在庫ロスの可能性を減らす
紛失した在庫の所在特定と回収を迅速化する
定期スキャンを含む自動スキャンを実現する
スキャン、歩行、データ入力などの手作業を減らす
在庫計上のミスを最小限に抑える
在庫・資産データの品質と信頼性を高める
保管能力の利用率を改善する
生産性と効率を高める

温室の点検

自動化が必要なのは、倉庫や工場の現場だけではありません。他の多くの産業分野でも予測可能で反復的なスキャンと点検が必要とされており、例えば温室もその一つです。

温室では、植物の生育過程を監視し、適切なタイミングで散水や収穫を行うことが求められます。

また、分析や予測のための詳細な統計データも必要です。そのためには、信頼できるデータを長期間にわたって大量に収集しなければなりません。

自律型ロボットは、温室の自動スキャンと監視に非常に適しています。

温室のスキャンには自律型ドローンも使用できます。ただし、ドローンの柔軟性や能力の高さには、技術の複雑さゆえの信頼性の低下や故障リスクの増大が伴う可能性があります。

小売業における自動スキャン

資産や在庫、生育中の野菜の自動スキャンと点検を必要としているのは、産業現場や温室だけではありません。小売業にとっても基本的なタスクです。

小売業では商品の形態、形状、色、種類が大きく異なるため、要件はさらに厳しくなります。また、在庫の有無や所在だけでなく、外観やパッケージの品質なども監視する必要があります。

Marvelmind Roboticsは現在、産業用途に注力しています。そのため、現時点では小売業向けのソリューションは提供していません。ただし、産業用途で使われている自動スキャン・点検と同じソリューション、技術、アーキテクチャは、比較的小さな変更で小売業にも適用できます。小売業向けのバックエンドソリューション（画像・物体認識など）は、環境の構造化の度合いが低く、倉庫やプラントのように指導を受けた作業員ではなく一般の人々がいるため、産業用途より複雑になります。

倉庫自動化の従来型ソリューション

倉庫自動化の従来型ソリューションは、いまだに人に大きく依存しています。確かに、リーダー、スキャナー、トラッカーはあり、資産について、また何が行われ何が行われていないかについての説明責任とトレーサビリティを実現しています。確かに、WMSやERPがデータベースと記録を提供しています。しかし、多くのタスク、つまり実際の物理的なスキャンや物理的な移動は、長所も短所も含めて、いまだに人が行っています。その作業は依然として人手のかかるものです。

高度な倉庫自動化ソリューションに進む前に、現在の倉庫で使われているものについて簡単に触れておきましょう。

バーコードリーダーとQRコードスキャナー

実用的な自動化の最初の本格的な段階は、おそらく バーコードリーダー の活用でしょう。大量の在庫を迅速かつ確実に扱えるようになります。

バーコードリーダーやQRコードスキャナーは便利なデバイスですが、その真価が発揮されるのは、WMS または ERP システムとワイヤレスで接続されたときだけです。

それでも、データを読み取るには、人がスキャナーを資産や在庫のところまで持っていく必要があります。場合によっては、コンベヤーやAGVによって資産が人のところへ運ばれます。

アクティブRFIDは、ゲート単位の初歩的なリアルタイム位置情報システムとして機能します。資産をその場で読み取り、かつRFIDスキャナーの位置がわかっている場合を除き、任意の時点での資産の正確な位置はわかりません。しかし、RFIDリーダーを備えたゲートを資産が通過した経路から、ある程度まで資産の位置を特定できます。

RFIDリーダーとRFIDスキャナー

この RFID ソリューションは、パッシブRFIDとアクティブRFIDに分けられます：

この RFID ソリューションは、使い方の点ではバーコードと非常によく似ています。しかし、その背後にある技術はまったく異なります。RFIDは、バーコードやQRコードよりも柔軟で高度です。RFIDタグにはより多くのデータを保存でき、そのデータは電子的に書き換えられるため、印刷や貼り付けの必要がありません。

ただし、パッシブRFIDタグでさえ、通常は基本的なバーコードやQRコードのラベルより高価です。アクティブRFIDタグはさらに大幅に高価で、内蔵バッテリーを定期的に充電または交換するか、タグ内のアクティブな電子回路に電力を供給する固定の外部電源が必要です。つまり、アクティブRFIDタグは、基本的なバーコード／QRコードラベルよりも桁違いに複雑です。

一方で、ラベルやリーダーは倉庫自動化システム全体のごく一部にすぎません。そのため、システムの総コスト（WMS/ERP、ラベルとラベル貼付、スキャナー、人員、使いやすさ、柔軟性、データの利用可能性など）を考慮すれば、アクティブRFIDタグや RTLS でさえ現実的なソリューションになります。

アクティブRFIDソリューションでは、資産データを読み取れる距離が長くなり、リーダーから数十〜数百メートルに達します。それでも資産の位置まではわかりません。なぜなら、RFIDは真のリアルタイム位置情報システム (RTLS)ではないためです。とはいえ、資産のところまで物理的に移動しなくても、複数のRFIDタグから大量のデータを取得できます。

適切に運用すれば、RFID、特にアクティブRFIDは、在庫や資産全般について十分な説明責任とトレーサビリティを提供するため、多くの用途で有効なソリューションです。

自動スキャンソリューションの主な要素

自動スキャン・点検ソリューションの実装方法について詳しく説明する前に、自動スキャンソリューションの主な要素を整理しておきましょう。

要素

現在のソリューション

自動化ソリューション

倉庫自動化の先進的ソリューション

自動化の主な目的は、可能な限り手作業をなくし、他のソリューションに置き換えることです。それにより、人為的ミスの削減、人件費と運用コストの削減、顧客サービスの向上、さらには従業員満足度の向上にもつながります。

現代の自律技術にとって、自動スキャンと点検は比較的シンプルなタスクです。これにより人は、単調で反復的な作業から離れ、他の仕事に取り組めるようになるはずです。

アドバイス：まずスキャンロボットで成功してから、ドローンへ進みましょう

点検用ドローン

Marvelmind Roboticsには、少なくとも毎週のように、自律型ドローンや、倉庫点検用の自律型屋内ドローン、自動バーコードスキャン、RFID読み取り向けの屋内測位システムに関するご要望が寄せられています。

この作業には確かな需要があり、それをドローンで実現することへの強い関心も寄せられています。

一般的な自動化技術の中で、倉庫点検用の自律型ドローンはおそらく実際の導入が最も難しいソリューションです。まずはドローンから取り上げ、続いて次を検討します：ドローンの代替手段。

ドローン全般の課題とは？

手動操縦のドローン

ドローンで資産をスキャンする最初の、かなり原始的な方法は、手動で飛ばすことです。ドローンのパイロットが熟練していれば確実に機能する、わかりやすいソリューションです。WMS、ERP、画像・映像認識、AIなどのバックエンドシステムがすでに整っていれば、システムを迅速に導入できます。これらのバックエンドシステムは、自律型でも手動操縦のドローンでも、あらゆる種類の倉庫・工場自動化システムにいずれにせよ必要なものです。

手動操縦の点検用ドローンのメリット

手動操縦の点検用ドローンのデメリット

点検用の自律型ドローン

自動化といえば、人の介入がほとんど、あるいはまったくなくても機能するものを思い描きます。また、少なくとも人が関与する場合と同じくらい確実かつ予測どおりに動作することも期待します。そしてもちろん、より効率的でなければなりません。そうでなければ、そもそも自動化する意味がありません。

自律型ドローンが自律飛行するには、リアルタイム位置情報システム (RTLS)が必要です。たとえば、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うインサイドアウト方式のシステム (SLAM).

ただし、SLAM は研究向けには魅力的な技術ですが、必ずしも最良の選択ではありません。定期的な棚卸しのような実用的な作業を行う場合は特にそうです。SLAMは、環境を把握してそのマップを作成し、それを自律飛行に使うのには非常に適しています。しかし、他の位置推定方法より複雑で信頼性も低いという代償を払ってまで、同じ倉庫を何度も繰り返し把握し直すことに、どんな価値があるでしょうか。

したがって、リアルタイム測位システムのうち、インフラや外部マーカーによってドローンの自律飛行を支援するものが、コスト効率と信頼性に優れたソリューションであり、実際の導入に適しています。どの屋内測位システムが適しているかは、個々のケースによって異なります。

自律型点検ドローンのメリット

自律型点検ドローンのデメリット

自律型屋内ドローンの作り方

自律型屋内ドローンの作り方の詳しい解説はこちら：ドローンのページ。

自律型ドローンによる自動スキャンに関する重要なヒントを以下に示します：

自律型ドローン向けの屋内測位システム

Marvelmind屋内「GPS」

メリット：

– ±2 cmの高い精度
– 信頼性の高いRTLSソリューション
– ドローン1機あたりの追加コストが低い
– インフラを他のタスクにも利用できる
– ドローンを比較的シンプルにできる
– 精度が距離に左右されない

デメリット：

– 複雑なインフラが必要
– 超音波ノイズの問題が起こる可能性がある

UWB

メリット：

– 信頼性の高いRTLSソリューション
– ドローン1機あたりの追加コストが低い
– インフラを他のタスクにも利用できる
– ドローンを比較的シンプルにできる
– 精度が距離に左右されない

デメリット：

– 複雑なインフラが必要
– 精度は超音波の約10分の1
– 次の点で問題が生じる場合がある：Z座標

補助型光学方式（QRコード）

メリット：

– 実装が比較的簡単
– すぐに使えるソフトウェアライブラリがある
– ハードウェア要件が基本的なもので済む

デメリット：

– いたるところにQRコードラベルが必要
– 床のQRコードは簡単に隠れてしまう
– 床のQRコードは傷みやすい
– 天井のQRコードは実用的でない
– 照明に大きく左右される
– 距離とともに精度が低下する

光学式SLAM

メリット：

– 準備されていない環境でも動作できる
– 測位と障害物検知を兼ねられる

デメリット：

– 他の一部の方式より信頼性が低い
– 他の一部の方式より複雑
– 高度／高価なカメラが必要
– 高度な処理能力／通信が必要
– 測位誤差が蓄積する可能性がある
– 重くなる可能性がある

LIDARによるSLAM

メリット：

– 準備されていない環境でも動作できる
– 測位と障害物検知を兼ねられる

デメリット：

– シンプルなLIDARは性能が高くない
– 高機能なLIDARは重くて高価
– 照明に左右される場合がある
– 複雑な環境では信頼性が低下する場合がある

通路の狭い倉庫における自律型ドローン向け屋内測位システムの導入

Marvelmind Roboticsは、何よりもまず、自律型ロボット・ドローン向けの高精度屋内測位システムのプロバイダーです。そのため、お客様の自律型屋内ドローンプロジェクトの導入について、Marvelmindの屋内測位ソリューションを使う場合も、他のソリューションを使う場合も、詳しくご案内できます。推奨事項や要件の多くは非常によく似ているからです。

上の動画では、NIAについて説明しています。複数のドローンを同時に飛行させる必要がある場合は、MF NIA を屋内ドローン測位システムとしてご使用ください。最大8機を同時に飛行させる場合でも、MF NIAはドローン1機あたり、1機だけのときと同じ位置更新レートを提供します。さらに多くのドローンを同時に飛行させる場合は、MF NIAをベースにした、より高度な方法をご提案できることがあります。メールでお知らせください：info@marvelmind.com

自動スキャン・点検ソリューションのエコシステム

エンドユーザー

– 要件を定める

– インテグレーターとベンダーを選定する

– インテグレーターを兼ねることもある

インテグレーター

– プロジェクトの最終責任を負う

– Marvelmind Roboticsなど、さまざまなベンダーの製品やソリューションを統合する

Marvelmind Robotics

– 自律型ロボット・ドローン向けの高精度屋内測位システム（IPS）とRTLSのサプライヤー

– 自動点検・スキャン用の自律型ロボットのサプライヤー
– エンドユーザー、インテグレーター、ドローンやAIのプロバイダーなど他の提供者と緊密に連携

– バーコード・QRスキャナー、RFIDリーダーなどの機器のサプライヤーと緊密に連携

ドローンプロバイダー

– エンドユーザーまたはインテグレーターが選定。過去の統合実績に基づき、Marvelmind Roboticsから紹介することも可能

– エンドユーザーやインテグレーターがドローンプロバイダーを兼ねることもある

– 多くの場合、ドローンはフレーム、モーター、オートパイロットのHW/SWといった市販の基本部品から組み立てられる

バックエンド／AIプロバイダー

– QRコード、バーコード、画像、物体の認識、機械学習、RFIDデータの解釈を担当

– WMS/ERPとの統合を担当