Ottimizzare la collaborazione tra umani e robot nei magazzini

Nei magazzini, scegliere gli articoli per gli ordini è un processo cruciale e costoso. Tradizionalmente, i lavoratori umani sono i principali addetti alla raccolta in questi magazzini, spendendo una buona parte del loro tempo a selezionare gli articoli. L'introduzione dei Robot mobili autonomi (AMR) ha portato a sistemi collaborativi in cui i lavoratori umani e i robot lavorano insieme per raccogliere gli articoli. In questo contesto, sia gli esseri umani che i robot operano in modo indipendente e si incontrano in luoghi di raccolta designati per caricare gli articoli sui robot.

Sebbene sia fondamentale concentrarsi sull'Efficienza della raccolta, è anche importante considerare come il carico di lavoro sia distribuito tra i raccoglitori umani. Se un raccoglitore ha un carico di lavoro molto più pesante di un altro, potrebbe portare a un aumento dello stress e al rischio di infortuni. Questo studio mira quindi a sviluppare un metodo che ottimizzi sia l'efficienza che l'Equità in tali sistemi collaborativi.

#Panoramica del Problema

Nel nostro lavoro, presentiamo un nuovo metodo per migliorare l'assegnazione degli raccoglitori umani agli AMR in un magazzino. L'obiettivo è creare un approccio che non solo massimizza l'efficienza della raccolta, ma garantisca anche che il carico di lavoro venga distribuito equamente tra i raccoglitori.

Abbiamo impostato uno scenario in cui i compiti di raccolta vengono assegnati sia ai lavoratori umani che ai robot. I lavoratori umani raccolgono articoli da posizioni specifiche e li caricano sui robot. Ogni robot ha un percorso definito e un insieme di articoli da raccogliere, chiamato "pickrun".

Poiché il processo di raccolta può variare a causa di molti fattori incerti-come quanto velocemente si muovono i raccoglitori, quanti articoli devono essere raccolti e eventuali disturbi-abbiamo bisogno di una soluzione flessibile che possa adattarsi a queste incertezze.

#Approccio Proposto

Il nostro approccio prevede l'uso di un tipo specializzato di apprendimento chiamato Apprendimento Profondo per Rinforzo Multi-Obiettivo (DRL) per creare politiche per l'assegnazione dei raccoglitori ai robot. Questo metodo ci consente di trovare un equilibrio tra due obiettivi importanti: efficienza ed equità.

Per raggiungere questo, modelliamo la disposizione del magazzino come un grafo, dove ogni posizione (come corsie e scaffali) è rappresentata come un nodo, e le connessioni tra queste posizioni sono gli archi. Questa struttura ci aiuta a gestire le complesse relazioni e movimenti all'interno del magazzino.

#Modello di Simulazione

Per testare il nostro metodo, abbiamo sviluppato un modello di simulazione che rappresenta il sistema di raccolta collaborativa. Questo modello replica le operazioni reali in un centro di distribuzione alimentare, tenendo conto di varie incertezze come la velocità dei raccoglitori e dei robot, e possibili ritardi nella raccolta.

Abbiamo progettato la simulazione per includere tutti gli elementi chiave del magazzino, compresa la disposizione, le posizioni degli articoli e il processo di raccolta dall'inizio alla fine. Generando pick run casuali per ogni scenario, abbiamo garantito un insieme diversificato di test che potesse realmente riflettere le complessità di un magazzino reale.

#Il Ruolo del DRL

L'Apprendimento Profondo per Rinforzo ci consente di creare un agente di apprendimento che interagisce con l'ambiente del magazzino. L'agente impara dalle sue esperienze e migliora continuamente la sua politica per l'assegnazione dei compiti ai raccoglitori umani e ai robot.

Nel nostro modello, l'agente DRL riceve informazioni sullo stato attuale del magazzino e decide come allocare i compiti di raccolta in base alle esperienze precedenti. Questo processo avviene in più passaggi, dove l'agente impara a ottimizzare l'allocazione dei lavoratori ai compiti, migliorando anche l'equità nella distribuzione del carico di lavoro.

#Equità ed Efficienza

Nel nostro studio, sottolineiamo l'importanza sia dell'efficienza che dell'equità. L'efficienza si riferisce alla riduzione del tempo totale impiegato per completare i compiti di raccolta, mentre l'equità si riferisce alla distribuzione equa del carico di lavoro tra i raccoglitori umani.

Abbiamo formulato il nostro problema per catturare esplicitamente questi due obiettivi. Utilizzando un approccio multi-obiettivo, possiamo generare un insieme di soluzioni, conosciute come politiche non dominate, che rappresentano un equilibrio tra alta efficienza ed equità. Questo significa che per un certo livello di efficienza, possiamo anche identificare quanto equità siamo disposti a sacrificare, e viceversa.

#Sperimentazione

Abbiamo condotto ampie sperimentazioni per convalidare il nostro approccio. Il nostro obiettivo era dimostrare che le politiche apprese dal nostro agente DRL possono superare i metodi tradizionali sia in efficienza che in equità.

#Impostazione degli Esperimenti

Gli esperimenti erano strutturati attorno a diverse dimensioni e configurazioni del magazzino. Abbiamo testato una varietà di scenari, ciascuno con un numero diverso di raccoglitori e robot, per valutare come il nostro metodo si adatta a diverse condizioni.

Abbiamo confrontato il nostro approccio con due principali benchmark: una politica avido che assegna i raccoglitori in base alla prossimità ai percorsi dei robot, e un metodo basato su regole che segue schemi fissi di scansione per l'assegnazione dei robot.

#Risultati

I risultati dei nostri esperimenti hanno mostrato miglioramenti significativi rispetto ai metodi di riferimento. In termini di efficienza, le politiche generate dal nostro approccio DRL hanno portato a tempi di raccolta ridotti in tutti gli scenari testati. Il nostro approccio ha anche dimostrato prestazioni superiori nella distribuzione equa dei carichi di lavoro tra i raccoglitori.

In generale, le politiche non dominate hanno bilanciato efficacemente i tempi di raccolta e la deviazione standard dei carichi di lavoro tra i lavoratori. Questo è cruciale per garantire che nessun singolo raccoglitore sia sovraccarico rispetto ai propri pari.

#Implementazione

L'implementazione del nostro approccio si concentra sul framework DRL, che comporta diversi componenti chiave.

#Rappresentazione Grafica

Un passo cruciale nella nostra implementazione è la rappresentazione grafica del magazzino. Questa rappresentazione aiuta a modellare in modo efficiente le relazioni spaziali tra le diverse posizioni di raccolta. I nodi rappresentano vari punti nel magazzino, mentre gli archi indicano i possibili percorsi che i raccoglitori e i robot possono seguire.

#Architettura della Rete Neurale

Abbiamo sviluppato un'architettura di rete neurale specializzata, progettata per catturare le informazioni regionali rilevanti sia per l'efficienza che per l'equità del carico di lavoro. Questa architettura aiuta l'agente DRL ad apprendere politiche efficaci che tengono conto di vari fattori che influenzano il processo di raccolta.

#Algoritmo di Apprendimento

Per ottimizzare le prestazioni dell'agente DRL, abbiamo utilizzato un algoritmo di Ottimizzazione della Politica Prossimale (PPO). Questo metodo di apprendimento consente all'agente di migliorare il suo processo decisionale evitando cambiamenti drastici nella politica che potrebbero destabilizzare le prestazioni.

#Conclusione

In conclusione, il nostro studio presenta un approccio innovativo per ottimizzare la collaborazione tra raccoglitori umani e robot nelle operazioni di magazzino. Sfruttando l'Apprendimento Profondo per Rinforzo Multi-Obiettivo, abbiamo creato con successo politiche che migliorano sia l'efficienza che l'equità del carico di lavoro.

I risultati della simulazione convalidano l'efficacia del nostro metodo in scenari di magazzino reali. Inoltre, la nostra architettura e il framework di apprendimento dimostrano una buona adattabilità a diverse configurazioni di magazzino e condizioni operative. Questo lavoro pave la strada per processi di raccolta più efficienti ed equi nella logistica, beneficiando in ultima analisi sia i lavoratori che le organizzazioni.

Man mano che ci muoviamo avanti, miriamo a perfezionare ulteriormente il nostro approccio incorporando ulteriori vincoli pratici e preferenze per migliorare l'applicabilità della nostra soluzione in contesti reali.