Làm cho robot 'vận chuyển' thông minh hơn

Làm cho robot 'vận chuyển' thông minh hơn

    Làm cho robot 'vận chuyển' thông minh hơn

    warehouse robot
    Ảnh: Unsplash/CC0


    Hãy tưởng tượng một nhóm gồm con người và rô-bốt làm việc cùng nhau để xử lý các đơn đặt hàng trực tuyến—những người lao động ngoài đời thực được bố trí chiến lược giữa các đồng nghiệp tự động của họ, những người này đang di chuyển qua lại một cách thông minh trong không gian nhà kho, chọn các mặt hàng để vận chuyển cho khách hàng. Điều này có thể sớm trở thành hiện thực nhờ các nhà nghiên cứu tại Đại học Missouri, những người đang nỗ lực đẩy nhanh quá trình giao hàng trực tuyến bằng cách phát triển một mô hình phần mềm được thiết kế để làm cho robot "vận chuyển" thông minh hơn.


    "Công nghệ robot đã tồn tại," Sharan Srinivas, trợ lý giáo sư được bổ nhiệm chung tại Khoa Kỹ thuật Hệ thống Sản xuất và Công nghiệp và Khoa Tiếp thị. "Mục tiêu của chúng tôi là sử dụng tốt nhất công nghệ này thông qua việc lập kế hoạch hiệu quả. Để làm được điều này, chúng tôi đặt ra những câu hỏi như 'được cung cấp một danh sách các mặt hàng để chọn, làm cách nào để bạn tối ưu hóa kế hoạch tuyến đường cho người nhặt và rô-bốt?' hoặc 'rô-bốt nên chọn bao nhiêu món đồ trong một chuyến tham quan nhất định?' hoặc 'các vật phẩm nên được thu thập theo thứ tự nào cho một chuyến tham quan bằng rô-bốt nhất định?' Tương tự như vậy, chúng tôi có một bộ câu hỏi tương tự dành cho công nhân con người. Phần thách thức nhất là tối ưu hóa kế hoạch hợp tác giữa người nhặt hàng và robot."

    Hiện tại, rất nhiều nỗ lực của con người và chi phí lao động liên quan đến việc thực hiện các đơn đặt hàng trực tuyến. Để giúp tối ưu hóa quy trình này, các công ty rô-bốt đã phát triển các rô-bốt hợp tác—còn được gọi là cobot hoặc rô-bốt di động tự động (AMR)—để làm việc trong nhà kho hoặc trung tâm phân phối. Các AMR được trang bị cảm biến và camera để giúp chúng điều hướng xung quanh một không gian được kiểm soát như nhà kho. Srinivas cho biết, mô hình được đề xuất sẽ giúp thực hiện đơn đặt hàng của khách hàng nhanh hơn bằng cách tối ưu hóa các quyết định hoặc câu hỏi quan trọng liên quan đến việc chọn đơn hàng hợp tác, Srinivas cho biết.

    Srinivas cho biết: “Robot rất thông minh, vì vậy nếu được hướng dẫn đi đến một địa điểm cụ thể, nó có thể điều hướng nhà kho và không va vào bất kỳ công nhân hay chướng ngại vật nào khác trên đường đi”.

    Srinivas, người chuyên nghiên cứu hoạt động và phân tích dữ liệu, cho biết AMR không được thiết kế để thay thế công nhân của con người mà thay vào đó có thể cộng tác làm việc cùng với họ để giúp tăng hiệu quả của quy trình thực hiện đơn hàng. Chẳng hạn, AMR có thể giúp thực hiện nhiều đơn đặt hàng cùng lúc từ các khu vực riêng biệt của nhà kho nhanh hơn con người, nhưng vẫn cần có nhân công để giúp chọn các mặt hàng từ kệ và đặt chúng lên rô-bốt để vận chuyển đến điểm giao hàng được chỉ định điểm bên trong nhà kho.

    Srinivas cho biết: “Một nhược điểm là những robot này không có khả năng nắm bắt tốt. "Nhưng con người rất giỏi trong việc nắm bắt các mặt hàng, vì vậy chúng tôi đang cố gắng tận dụng sức mạnh của cả hai nguồn lực—nhân công con người và rô-bốt cộng tác. Vì vậy, điều xảy ra trong trường hợp này là con người ở các điểm khác nhau trong nhà kho, và thay vì một công nhân đi qua toàn bộ hòn đảo để nhặt nhiều vật phẩm trên đường đi, rô-bốt sẽ đến chỗ công nhân con người, công nhân con người sẽ lấy một vật phẩm và đặt lên rô-bốt, do đó công nhân con người sẽ không phải căng sức tự mình di chuyển những xe hàng lớn chở đồ nặng khắp nhà kho."

    Srinivas cho biết ứng dụng phần mềm của họ trong tương lai cũng có thể được áp dụng ở các địa điểm khác như cửa hàng tạp hóa, nơi robot có thể được sử dụng để điền đơn đặt hàng đồng thời điều hướng giữa các thành viên của công chúng. Anh ấy có thể thấy điều này có khả năng xảy ra trong vòng ba đến năm năm tới.

    "Hợp tác chọn đơn hàng với nhiều người nhặt hàng và rô-bốt: Phương pháp tiếp cận tích hợp để sắp xếp đơn hàng theo đợt, sắp xếp thứ tự và định tuyến người máy chọn hàng" đã được xuất bản trên Tạp chí Quốc tế về Kinh tế Sản xuất. Shitao Yu, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Khoa Kỹ thuật Hệ thống Sản xuất và Công nghiệp tại MU, là đồng tác giả của nghiên cứu.

    Zalo
    Hotline