物流業界

インターネット通販が一般的になり、24時間いつでも商品を注文できるようになりました。それに伴い物流業界には迅速な作業が求められ、作業者の負担が増大しています。物流業界の重要性は日増しに高まっていますが人的リソースの限界もあり、さらに人材確保も困難な状態に陥っています。その解決策としてロボットビジョンシステムを活用した自動化に注目が集まっています。これまで人に頼ってきたピッキングや梱包、配送などの作業をロボットが担当し、昼夜問わず迅速に出荷できるシステムの構築が急務となっているのです。こちらでは、物流業界におけるロボットビジョンシステムの具体的な活用事例、従来の課題と導入のメリットなどをご紹介します。

ロボットによるピッキング・詰め合わせシステム

ロボットによるピッキング・詰め合わせシステム

物流センターでは、形状・重量・硬さなどが異なるさまざまな商品を扱っており、注文に応じて必要個数だけピッキングする「ピースピッキング」、発送先ごとに商品の詰め合わせを行っています。このピースピッキングや詰め合わせ作業は自動化が難しく、人の手に頼らざるを得ないものでした。

しかし、近年は人材確保が難しく、さらにインターネット通販の一般化により需要増大・迅速な対応が求められています。そこで人に頼らない配送センターのシステム開発が課題となっています。その解決手段のひとつがロボットビジョンを活用したピースピッキング・詰め合わせシステムです。

ピースピッキングは、箱の中に不規則に梱包された商品を認識し、必要個数を取り出す必要があります。従来の座標制御のロボットでは、このようなランダムピッキングは不可能でした。しかし、ロボットビジョンシステムを活用すれば、画像認識により商品の位置・形状を正確に把握し、必要個数をピッキングすることが可能です。さらに取り出した商品形状から出荷用容器内に最適な詰め合わせを実施することもできます。

ロボットによるピッキング・詰め合わせシステムが実現すれば、深刻な人手不足問題の打開策となり、最小限の人数で物流センターを運用することができます。ロボットによるピッキング・詰め合わせシステムは、あくまで省人化を目的とした活用事例ですが、自動倉庫と一体化したシステムを構築することで完全無人化も夢ではありません。

キーエンスのロボットビジョンシステムは、各メーカーのロボットと直接接続できるので、メーカーにとらわれることなく自由なシステム構築が可能です。既存システムを活かしながら段階的にロボット化するなど、ニーズに合わせて最適なプランをご提案します。

無人搬送車+ロボットアームによるピッキング

無人搬送車+ロボットアームによるピッキング

物流センターは、広大な倉庫スペースから注文商品を探し、迅速にピッキングする必要があります。そこで今後期待されているのが無人搬送車とロボットを組み合わせた移動式ロボットアームです。こちらでは、物流センター内で商品をピッキングし、自走で指定場所に搬送することを目的に開発された移動式ロボットアームの事例をご紹介します。

移動式ロボットアームシステムで要になるのがロボットビジョンシステムです。注文商品の位置・形状などの検知に加え、工場内の場所を把握して所定位置に自走で搬送するなど、ロボットビジョンシステムなしに無人搬送車+ロボットアームによるピッキングの実現はありえません。無人搬送車+ロボットアームによるピッキングは、まだ研究開発中の技術ですが将来的には物流センターへの導入が期待されています。

キーエンスのロボットビジョンシステムは、さまざまなロボットに直接接続でき、31〜2100万画素まで豊富なロボットビジョンシステム用カメラをラインアップ。どのようなシステムにも対応できる柔軟性が特徴です。

物流倉庫の仕分け自動化ライン

物流業界では、多種多様な商品を扱っており、それらの仕分けを人手に頼っています。しかし、近年はインターネット通販の台頭により、短納期での配送が求められるようになりました。そこで物流センターで働く作業者の負担を減らし、少人数でも配送できるシステム構築が求められています。その手段のひとつとして物流倉庫の仕分け自動化ラインの活用事例をご紹介します。

一般的なロボットは、ワークの識別ができず、仕分けなど多品種混合の作業が困難でした。ロボットビジョンシステムを導入すれば、画像認識でワークを識別できるので多品種混合での仕分けも可能です。撮像したデータから商品を識別し、自動で仕分けを行うことができるので大幅な省人化が実現します。

キーエンスのロボットビジョンシステムは、各メーカーのロボットと直接接続できるので、すでにロボット化している仕分けラインに追加することで自動化することも可能。既存システムを活かしながら最小限の手間・コストで仕分け自動ラインを構築できます。

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