L'essor des robots mobiles autonomes dans les entrepôts
Les AMRs transforment les opérations d'entrepôt en améliorant l'efficacité et en réduisant la charge de travail.
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Table des matières
Les Robots Mobiles Autonomes (AMRs) ont pris de l'ampleur ces dernières années, surtout dans les Entrepôts. Contrairement aux véhicules automatiques guidés (AGVs) traditionnels, qui doivent suivre des chemins précis, les AMRs peuvent bouger librement et prendre des décisions sur leurs trajets. Cette capacité les rend utiles dans divers environnements, surtout là où le mouvement efficace des marchandises est essentiel. Avec l'évolution de la technologie, les AMRs sont devenus plus pratiques pour les tâches dans les entrepôts, améliorant ainsi la gestion des articles.
Le rôle des AMRs dans l'entreposage
Dans un entrepôt typique, les articles arrivent par camion et sont stockés sur des étagères. Les travailleurs, souvent appelés "pickers", reçoivent des listes de commandes et se déplacent dans l'entrepôt pour collecter les articles. Ce process peut être lourd et chronophage, car les pickers peuvent marcher sur de longues distances tout en portant des charges. Les AMRs peuvent aider en travaillant aux côtés de ces pickers, réduisant le temps et l'effort nécessaires pour ces tâches répétitives. En améliorant l'efficacité, les AMRs peuvent aider à réduire les coûts et diminuer la fatigue physique des travailleurs humains.
Collaboration homme-robot dans l'entreposage
À mesure que les robots s'intègrent de plus en plus dans les opérations d'entrepôt, la collaboration entre humains et robots est cruciale. Ce travail d'équipe permet à chacun de soutenir les forces et les faiblesses de l'autre. Par exemple, pendant que les robots peuvent gérer des charges lourdes, les humains excellent dans la navigation et la manipulation d'articles de différentes formes et tailles. Une approche pratique est que le robot rencontre le picker à l'endroit de l'article. De cette manière, l'humain peut placer l'article directement sur le robot, ce qui simplifie le process.
Développements récents dans la technologie AMR
Le domaine des AMRs évolue rapidement, stimulé par les avancées technologiques et le besoin croissant d'opérations d'entrepôt efficaces. Cette section couvre les derniers développements en matière de matériel et de logiciels liés aux AMRs.
Avancées matérielles
Les AMRs sont équipés de divers capteurs et caméras qui les aident à comprendre leur environnement. Cela inclut des caméras 2D et 3D, LiDAR (Light Detection and Ranging), et des accéléromètres. Ces capteurs travaillent ensemble pour créer une carte détaillée de l'entrepôt, permettant aux robots de savoir où ils sont et où ils doivent aller.
Un capteur courant est le LiDAR qui envoie un signal et mesure le temps qu'il faut pour que le signal revienne après avoir rebondi sur un objet. Cela aide le robot à déterminer les distances et à éviter les obstacles. À mesure que le coût de ces capteurs baisse, plus d'entreprises peuvent les utiliser, améliorant ainsi l'efficacité de leurs robots.
Développements logiciels
En parallèle des améliorations matérielles, des progrès significatifs ont été réalisés dans les logiciels utilisés pour contrôler les AMRs. Des algorithmes aident les robots à prendre des décisions en temps réel, en particulier dans des environnements dynamiques comme les entrepôts, où des obstacles peuvent apparaître de manière inattendue. Des techniques avancées en intelligence artificielle, comme l'apprentissage automatique, permettent aux robots d'apprendre de leur environnement et d'adapter leur comportement en conséquence.
Défis rencontrés par les AMRs
Malgré les avantages d'utiliser des AMRs, il y a encore des obstacles à surmonter. Cette section met en avant certains des défis rencontrés lors du déploiement de ces robots dans les entrepôts.
Localisation
Problèmes deUn défi majeur pour les AMRs est de déterminer avec précision leur emplacement dans un entrepôt. Alors que les AGVs traditionnels fonctionnaient le long de chemins fixes, les AMRs doivent naviguer librement. Améliorer les techniques de localisation est crucial pour un fonctionnement efficace. Les méthodes populaires incluent l'utilisation d'une combinaison de GPS et de capteurs à courte portée, qui travaillent ensemble pour fournir des données de position précises.
Gestion de la batterie
Les AMRs dépendent des batteries pour fonctionner. Une gestion efficace des batteries est essentielle pour s'assurer que les robots peuvent fonctionner en continu dans un environnement d'entrepôt. La plupart des AMRs disponibles dans le commerce utilisent des batteries lithium-ion, qui ont des avantages comme une grande capacité et des temps de charge rapides. Cependant, l'impact environnemental de ces batteries reste un sujet de discussion, surtout en ce qui concerne les options de recyclage.
Interaction homme-robot dans les entrepôts
L'interaction entre les humains et les AMRs joue un rôle crucial dans le succès des opérations d'entrepôt. Cette section discute de la façon dont ces interactions peuvent être optimisées.
Stratégies de picking
Dans de nombreux entrepôts, le processus de picking peut être défini de deux manières principales : picker-vers-parts et parts-vers-picker. Dans le système picker-vers-parts, les travailleurs se déplacent dans l'entrepôt pour collecter des articles. En revanche, dans le système parts-vers-picker, les robots apportent les articles aux travailleurs, réduisant ainsi la distance qu'ils doivent parcourir.
Les AMRs peuvent soutenir les deux systèmes, améliorant l'efficacité. Par exemple, dans un cadre picker-vers-parts, les robots peuvent aider en attendant à des endroits spécifiques, tandis que les pickers rassemblent les articles. Cela réduit le temps que les travailleurs passent à se déplacer entre les lieux.
Méthodes de collaboration
Des méthodes de collaboration efficaces entre les humains et les robots peuvent encore améliorer les opérations d'entrepôt. Deux types principaux de collaboration sont le leader humain et le suiveur humain. Dans le leader humain, le robot suit le travailleur jusqu'à l'emplacement de picking. En revanche, dans le suiveur humain, le robot va en avant et dirige le travailleur vers l'article suivant. Des études suggèrent que le suiveur humain tend à produire une meilleure précision dans le picking, bien que le leader humain puisse être plus efficace dans certains scénarios.
L'avenir des AMRs dans l'entreposage
En regardant vers l'avenir, l'intégration des AMRs dans les entrepôts devrait augmenter. Cette section explore les développements et améliorations futurs potentiels.
Planification et gestion des tâches
Actuellement, de nombreux systèmes de planification utilisés dans les entrepôts sont centralisés. Cela signifie qu'une unité gère toutes les tâches, ce qui peut créer des goulets d'étranglement si cette unité échoue. Les futurs systèmes pourraient passer à des approches décentralisées, permettant à chaque robot de gérer ses tâches et de communiquer plus efficacement entre eux. Cela améliorerait la flexibilité et réduirait le risque de retards.
Zonage dynamique dans les entrepôts
Le zonage dynamique fait référence à la pratique de créer des sections au sein d'un entrepôt pour que les robots y opèrent. Cela peut améliorer l'efficacité en réduisant le temps que les robots passent à se déplacer pour choisir des articles. En ajustant les zones en temps réel en fonction de la demande ou de la charge de travail, les entrepôts peuvent encore optimiser leurs opérations.
Gestion des pannes de robots
Comme avec n'importe quelle technologie, des pannes sont possibles avec les AMRs. Les recherches futures peuvent se concentrer sur le développement de systèmes qui permettent une récupération rapide ou la réallocation des tâches lorsqu'un robot tombe en panne. Cela garantirait que les opérations se poursuivent sans accroc, minimisant les interruptions.
Conclusion
Les robots mobiles autonomes deviennent de plus en plus importants dans la gestion des entrepôts. Leur capacité à travailler aux côtés des humains et à s'adapter à des environnements changeants fait d'eux des atouts précieux. Avec les avancées technologiques continues et un accent sur l'amélioration des interactions homme-robot, l'avenir des AMRs semble prometteur. À mesure que l'industrie continue d'évoluer, des recherches supplémentaires seront cruciales pour surmonter les défis existants et améliorer l'efficacité de ces robots dans divers environnements.
En résumé, les AMRs ont le potentiel de révolutionner les opérations d'entrepôt en améliorant l'efficacité, réduisant les charges de travail pour les humains et aidant à gérer la logistique du mouvement des articles. Avec des avancées continues et une mise en œuvre réfléchie, l'avenir de l'entreposage est appelé à devenir plus automatisé, efficace et dynamique.
Titre: Review of Autonomous Mobile Robots for the Warehouse Environment
Résumé: Autonomous mobile robots (AMRs) have been a rapidly expanding research topic for the past decade. Unlike their counterpart, the automated guided vehicle (AGV), AMRs can make decisions and do not need any previously installed infrastructure to navigate. Recent technological developments in hardware and software have made them more feasible, especially in warehouse environments. Traditionally, most wasted warehouse expenses come from the logistics of moving material from one point to another, and is exhaustive for humans to continuously walk those distances while carrying a load. Here, AMRs can help by working with humans to cut down the time and effort of these repetitive tasks, improving performance and reducing the fatigue of their human collaborators. This literature review covers the recent developments in AMR technology including hardware, robotic control, and system control. This paper also discusses examples of current AMR producers, their robots, and the software that is used to control them. We conclude with future research topics and where we see AMRs developing in the warehouse environment.
Auteurs: Russell Keith, Hung Manh La
Dernière mise à jour: 2024-06-12 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.08333
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.08333
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://www.nature.com/nature-research/editorial-policies
- https://www.springer.com/gp/authors-editors/journal-author/journal-author-helpdesk/publishing-ethics/14214
- https://www.biomedcentral.com/getpublished/editorial-policies
- https://www.springer.com/gp/editorial-policies
- https://www.nature.com/srep/journal-policies/editorial-policies