AMR Bukan Hanya AGV Baru

Robot seluler otonom lebih dari sekadar penanganan material otomatis

Zebra Technologies, produsen alat untuk mendigitalkan dan mengotomatisasi alur kerja, telah menambah pekerja garis depan di banyak industri dengan pemindai kode batang dan komputer seluler genggam. Menambahkan robot seluler otonom (AMR) ke penawarannya melalui akuisisi Fetch Robotics tampaknya merupakan langkah bagus berikutnya.

Ketika akuisisi ditutup pada tahun 2021, Zebra, Lincolnshire, Ill., mendapat dua fer, termasuk otot dan otak.

Di salah satu ujung spektrum, ia sekarang menawarkan teknologi yang dapat menyelesaikan tugas-tugas berat dan kasar seperti mengangkat, membawa, dan menarik barang-barang berat. Setelah pemrograman, Fetch dan AMR lain yang digunakan dalam manufaktur dapat bertindak sendiri untuk membongkar truk di dok, membawa material ke penyimpanan dan meletakkannya di rak, membawa komponen ke jalur produksi, menjadi bagian virtual dari jalur yang sama, dan bahkan membuang sampah.

Otonomi AMR membutuhkan perbandingan dengan mobil self-driving, tetapi robot ini sudah memiliki standar keselamatan untuk memastikan mereka dapat beroperasi dengan aman di sekitar manusia.

Di ujung lain spektrum, AMR dapat memiliki "otak" perangkat lunak canggih yang mampu menerapkan kecerdasan buatan ke manajemen logistik. Aplikasi mereka dapat menganalisis pekerjaan yang perlu dilakukan dan memasangkan tugas individu dengan aset yang tersedia untuk melakukan pekerjaan tersebut.

“Itulah tepatnya seluruh fokus kami, orkestrasi,” kata Daniel Theobald, pendiri dan CIO Vecna ​​Robotics, Waltham, Mass. “Ini seperti menjadi grandmaster dalam catur.”

Bagaimana Anda mendapatkan throughput terbaik di fasilitas Anda terlepas dari kenyataan bahwa itu dinamis dan tidak dapat diprediksi? Truk datang terlambat, orang tidak muncul untuk bekerja dan peralatan rusak. Theobald mengatakan penggunaan perangkat lunak orkestrasi Pivotal Vecna ​​saja menggandakan throughput di fasilitas pengiriman tanpa sumber daya tambahan saat digunakan untuk membantu mengetahui tugas terbaik secara real time.

“Itu mungkin terdengar tidak dapat dipercaya, tetapi alasannya bekerja dengan sangat baik adalah karena throughput fasilitas pada akhirnya terbatas pada satu waktu karena satu kemacetan,” kata Theobald. “Dan manusia tidak pandai mencari tahu [secara real-time] di mana hambatan itu. Itulah keunggulan AI, melihat sistem secara keseluruhan, dengan mempertimbangkan ribuan variabel.”

Mengapa semua itu penting? Sederhananya, AMR memungkinkan mesin dan manusia melakukan yang terbaik.

Mesin bagus dalam memasok tenaga yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan. Tidak demikian halnya dengan manusia, yang tubuhnya menderita ketika mereka mencoba melakukan tugas-tugas fisik di luar kemampuannya. Dengan mesin, rekayasa dapat diterapkan untuk mengakomodasi beban yang lebih berat. Ketika baterai mereka mati, mereka dapat diisi ulang. Jika ada yang rusak, bagian tersebut dapat diperbaiki atau dipasang yang baru.

Kecerdasan Tertambah untuk Perencanaan

Sayangnya, manusia juga tidak pandai memperhitungkan semua faktor yang memengaruhi kinerja di pabrik, tetapi itulah keunggulan perangkat lunak dengan AI yang berjalan di server perusahaan atau di cloud.

Perangkat lunak robotik berbasis cloud Fetch Robotics, FetchCore, memiliki kemampuan untuk tidak hanya mengoptimalkan robot atau mengoptimalkan pekerja manusia, tetapi juga dapat mengoptimalkannya secara kolektif dengan cara yang sangat produktif dan efisien, kata Jim Lawton, wakil presiden dan manajer umum otomatisasi robotika. di Zebra Technologies/Fetch Robotics.

“Apa yang dapat kami lakukan di Zebra adalah mengoptimalkan AMR dan manusia,” kata Lawton. “Jadi, jika saya perlu melakukan hal tertentu, saya dapat mengoordinasikan keduanya sehingga orang dan robot muncul pada saat yang sama, di tempat yang sama, dan melakukan apa yang perlu mereka lakukan. Kemudian orang tersebut dipandu ke tugas berikutnya, dan robot dipandu ke tugas berikutnya dan Anda terus berlari dengan cara yang jauh lebih optimal.”

Efisiensi dan optimalisasi itu sangat penting dalam manufaktur, di mana kekurangan tenaga kerja kronis ada bahkan sebelum Pengunduran Diri Hebat yang dimulai pada 2021 selama pandemi. Pengoperasian yang efisien juga dapat menghemat waktu untuk peningkatan keterampilan yang diperlukan agar pekerja tetap terlibat dan relevan di dunia di mana otomatisasi dibiarkan untuk benar-benar melakukan pekerjaan berat.

Dapatkah AMR Menjadi Bagian dari Jalur Perakitan?

Flex Ltd., produsen kontrak global senilai $24 miliar yang berbasis di San Jose, California, mulai menggunakan AMR sekitar 10 tahun yang lalu dan sekarang memiliki lebih dari 300 pengendali material otonom di lebih dari 100 lokasinya. Robot mereka digunakan dalam operasi, pabrik, gudang, logistik, depot layanan, perbaikan, dan pengaturan penyimpanan material.

“Elemen utama AMR adalah membantu kami dengan keselamatan dan ergonomis dan juga mendukung operasi kami di Industri 4.0, di mana segala sesuatunya saling terhubung,” kata Murad Kurwa, wakil presiden teknik manufaktur tingkat lanjut.

Melalui penggunaan AMR, Flex telah merealisasikan peningkatan produktivitas sekitar 20.000 jam kerja, menurut angka yang diberikan oleh perusahaan.

“Robot seluler otomatis lebih dari sekadar kebutuhan untuk Flex,” kata Kurwa. “Kami menggunakan AMR di banyak area untuk mendukung pergerakan bahan baku, persediaan barang dalam proses, membawa barang jadi ke stasiun pemuatan untuk pengiriman dan berbagai tugas lain yang membebaskan kapasitas manusia kami untuk fokus pada tugas yang lebih terampil dalam transformasi produk. dan untuk memenuhi harapan pelanggan kami.”

Flex melihat peran yang lebih luas untuk AMR-nya di masa depan, baik secara harfiah maupun kiasan.

Perusahaan telah mulai melihat konektivitas 5G untuk AMR, dan telah melakukan beberapa pekerjaan pembuktian konsep dan percontohan.

“5G sebagai pengganti Wi-Fi/LTE saat ini memberikan spektrum sinyal yang lebih luas dengan jaringan pribadi, memungkinkan penerima seperti AMR untuk bekerja terus menerus pada jarak yang lebih jauh tanpa pembusukan sinyal atau latensi, yang dapat menyebabkan AMR terhenti,” kata Kurwa. .

Salah satu kemungkinan untuk AMR di Flex adalah menjadi bagian virtual dari jalur perakitan, membuat lantai produksi lebih fleksibel dan dapat dikonversi ke proyek yang berbeda. Perusahaan juga sedang menjajaki penggunaan AMR untuk menghubungkan alat angkut antara langkah-langkah dalam garis bergerak di mana terdapat monumen (misalnya, tungku) yang tidak dapat dipindahkan.

“Alih-alih memiliki aliran linier, AMR dapat datang mengambil bagian dan berkeliling monumen itu dan terhubung ke langkah berikutnya dengan menggunakan alat angkut di atas AMR,” kata Kurwa.

Kesalahan terbesar adalah tidak sepenuhnya mengeksploitasi kemampuan AMR, kata Theobald.

“Bagian dari keajaiban di sini adalah tugas pertama apa yang paling baik ditangani oleh teknologi ini karena kami masih berada di awal kurva adopsi itu,” katanya. “Anda tahu memilih tugas pertama yang tepat dapat membuat perbedaan besar.”

Sebagai contoh, pertimbangkan pemilik pabrik yang mengganti forklift yang dulunya dikemudikan oleh pekerja manusia dengan forklift tanpa pengemudi dan melanjutkan bisnis seperti biasa. Mereka mengabaikan fakta bahwa peralatan tanpa pengemudi memiliki serangkaian atribut—tidak perlu istirahat, tidak lelah, dapat berjalan untuk seluruh shift, jadwalnya dikoordinasikan dan direncanakan dengan AI—yang berbeda dari dan melebihi batas pekerja manusia.

“Umumnya itu bukan pendekatan yang tepat,” kata Theobald. “Seringkali ada baiknya memikirkan kembali alur kerja Anda.”

Variabilitas Memberi AMR Peluang untuk Bersinar

Setelah pekerja manusia memiliki AMR, mereka ingin agar mudah diterapkan.

“Orang-orang memahami proses mereka dengan sangat baik,” kata Lawton. “Mereka tidak perlu memahami robotika. Jadi kami telah mengembangkan teknologi bagi orang-orang untuk mendefinisikan ruang mereka, alur kerja mereka dengan sangat sederhana.”

Secara historis dibutuhkan 300 jam untuk memprogram robot, tetapi AMR Fetch Robotics dapat aktif dan berjalan dalam sehari, katanya. Memprogram AMR umumnya berarti mengendarainya di sekitar pabrik. Dengan Fetch Robotics, pengguna menggunakan metode drag-and-drop untuk menyiapkan software FetchCore.

“Anda harus bisa mendapatkan sesuatu dan berjalan di fasilitas dengan sangat cepat dan harus mampu mengakomodasi variabilitas normal yang Anda lihat di lingkungan yang khas,” katanya. “Di situlah AMR benar-benar bersinar.”

Akhirnya, sebuah pabrik mungkin memiliki armada AMR yang heterogen, semua dengan perangkat lunak manajemen armada mereka sendiri. Apa yang harus dilakukan untuk membuat mereka bekerja sama?

Jika beberapa robot Anda berasal dari Vecna, Anda sudah siap. Itu karena perangkat lunak Pivotalnya tidak sesuai dengan jenis sumber daya dalam skenario manajemen tugas. “Bisa jadi manusia, bisa jadi robot kita, bisa jadi robot dari vendor lain, bisa jadi peralatan yang dioperasikan secara manual,” kata Theobald. “Ini memiliki kemampuan untuk menetapkan tugas ke salah satu dari mereka berdasarkan kemampuan, lokasi, dan ketersediaannya.”

Sementara itu, MassRobotics, Boston, pusat inovasi nirlaba untuk robotika dan perangkat terhubung yang didirikan oleh Theobald, telah mengeluarkan standar interoperabilitas, MR Interop, untuk pelaporan manajemen robot-ke-armada. Ini juga sedang dalam proses membuat versi standar berikutnya untuk memungkinkan penetapan tugas ke robot. MassRobotics juga sedang mengerjakan standar interoperabilitas untuk pengisi daya.

“Kami berharap ke depan perangkat lunak manajemen armada dari perusahaan mana pun hanya dapat menggunakan MR Interop dan tidak perlu berintegrasi langsung dengan robot-robot lain itu,” katanya. “MR Interop adalah standar yang membuat proses itu lebih mudah.”
Standar interopabilitas sudah mulai berpengaruh. Perusahaan seperti FedEx mengatakan mereka tidak akan membeli robot yang tidak sesuai dengan standar interoperabilitas MassRobotics, kata Theobald. FetchCore memiliki kemampuan untuk mengelola armada grup AMR yang heterogen dari vendor yang berbeda, tetapi belum melakukannya, kata Lawton.

Sedangkan untuk Flex, meski menggunakan ratusan robot dari tiga vendor, tidak ada satupun yang bisa berbaur di fasilitas yang sama, kata Kurwa.

Memiliki AMR yang plug and play bersama tidak hanya membantu pengguna. Hal ini juga berpengaruh pada pertumbuhan industri itu sendiri. “Industri tidak berkembang sampai hal interoperabilitas ini diketahui, jadi kami memutuskan untuk mengambil satu halaman dari industri komputer atau industri telepon seluler,” kata Theobald. “Anda bisa berbicara tentang industri kaset video, seluruh VHS vs. beta. Ini cenderung menjadi proses yang sangat berantakan yang terkadang memakan waktu puluhan tahun dan benar-benar memperlambat adopsi jenis alat ini oleh pelanggan.”

Pertumbuhan AMR Memunculkan Aksesori, Perangkat Lunak Pihak Ketiga

Seiring pertumbuhan penggunaan robot seluler otonom, kebutuhan akan perangkat lunak untuk mengontrol armada AMR dari vendor yang berbeda dan aksesori top-of-cart untuk digunakan dengan mereka juga meningkat.

Salah satu produsen AMR, Mobile Industrial Robots (MiR), Odense, Denmark, sengaja menciptakan robot platform terbuka.

“Anggap kami hanya sebagai robot dasar dengan baterai lithium-ion 48 volt, dan kami mengizinkan orang untuk membangun apa pun yang mereka inginkan di atas robot,” kata Matt Charles, direktur penjualan, Midwest dan Kanada. “Anda dapat meletakkan lengan robot di atasnya dan itu akan mematikan baterai kami dan berkomunikasi bolak-balik dengan robot kami, kapan harus bergerak, kapan harus pergi.”

Meskipun lengan robot dimungkinkan, tiga modul teratas untuk AMR MiR adalah dek konveyor, sistem pin untuk memasang kereta, dan pengangkat palet, kata Charles.

ROEQ (diucapkan RO-eek, dan yang namanya adalah versi singkat dari "peralatan robot"), Vissenbjerg, Denmark, adalah pemasok terkemuka MiR untuk aksesori top-of-cart. Faktanya, perusahaan ini dibuat khusus untuk membuat modul top-of-cart untuk AMR MiR, termasuk gerobak, roller atas, pengangkat, dan rak. Pendiri ROEQ Michael E. Hansen dan Benni S. Lund dipanggil ke MiR dalam kapasitas mereka sebelumnya sebagai insinyur konsultan, dan melihat peluang yang mengarahkan mereka untuk membuat perusahaan.

“Di situlah mereka menemukan celah di pasar dalam arti bahwa mereka memiliki teknologi hebat, platform hebat untuk memindahkan barang, tetapi seluruh ekosistem harus dilengkapi dengan alat yang tepat untuk dapat mengambil, menurunkan, dan mentransfer material. ,” kata Shermine Gotfredson, direktur penjualan global di ROEQ. “Dan itu adalah mata rantai yang hilang.”

Produk pertama mereka adalah TMC 300, rak paling atas, yang masih dalam produksi. Penawaran baru terbaru dari ROEQ adalah TMS-C500 Ext dan S-Cart500Ext, yang dirancang untuk bekerja sama. Kombinasi modul/kereta baru secara efektif menggandakan muatan 250 AMR MiR dari 250 kg menjadi 500 kg. Modul atas TMS-C500 Ext juga memungkinkan pengangkutan muatan dengan panjang hingga 1,2 m tanpa mengorbankan keselamatan.

Sementara ROEQ sejauh ini menyelaraskan bisnisnya dengan robot MiR, pemilik pabrik mungkin tidak begitu loyal. Bahkan ketika produsen menyediakan perangkat lunak untuk mengelola AMR mereka, mencapai interoperabilitas dengan armada robot heterogen lebih rumit. “Itu adalah tantangan umum yang dimiliki produsen, dan ada banyak dorongan untuk interoperabilitas dan interfleet yang dapat berbaur dan bekerja sama,” kata Charles. “Itu adalah sesuatu yang sedang kami upayakan dan ada perusahaan lain yang juga mengembangkan solusi.”

Salah satu perusahaan tersebut adalah AWS (Amazon Web Services Inc.)

Meskipun dimungkinkan untuk memodifikasi satu perangkat lunak pengontrol AMR untuk bertindak sebagai manajer armada untuk robot dari vendor yang berbeda, AWS telah menciptakan AWS IoT RoboRunner untuk menyediakan infrastruktur untuk mengintegrasikan robot seluler dari vendor tertentu dengan sistem manajemen kerja dan membangun aplikasi manajemen armada robotika . Awal tahun ini, RoboRunner berada dalam pratinjau di pengaturan lab, dan diharapkan segera diluncurkan ke pengaturan produksi.

Selain menyediakan infrastruktur untuk membangun aplikasi manajemen armada, AWS IoT RoboRunner menyediakan dua pustaka perangkat lunak—pustaka pengelola tugas dan pustaka gerbang armada—bersama dengan aplikasi sampel, sehingga memudahkan pengembang untuk membangun aplikasi manajemen robotik mereka di atas AWS IoT RoboRunner.

Selain itu, AWS IoT RoboRunner menghilangkan kebutuhan akan banyak integrasi di antara berbagai sistem kontrol robot dan sistem manajemen kerja pabrik. Sebagai gantinya, semua sistem terintegrasi dengan AWS IoT RoboRunner, dan layanan menghubungkan semua sistem terintegrasi secara otomatis.

Selain itu, AWS IoT RoboRunner memudahkan pengembang untuk membangun aplikasi manajemen dengan pustaka pengembangan pengelola tugas. Pustaka ini juga dilengkapi dengan contoh aplikasi orkestrasi tugas yang menyertakan fitur manajemen ruang bersama. Pengembang dapat menggunakan contoh aplikasi ini sebagai titik awal untuk mempercepat pengembangan aplikasi mereka.

“Semakin banyak pelanggan di bidang manufaktur, logistik, dan barang-barang konsumen menggunakan robotika dan sistem otonom dalam operasi mereka, tetapi berjuang untuk mengelola sistem tersebut untuk mengatur tugas-tugas robotika yang kompleks seperti pengambilan objek dan inspeksi di gudang di seluruh armada atau robot,” kata Eric Anderson, manajer umum, robotika dan sistem otonom, AWS. “Dengan AWS IoT RoboRunner, kami mempermudah pelanggan untuk menggabungkan, mengelola, dan mengatur robotika dalam operasi mereka dan membuat sistem otonom mereka lebih cerdas, berdasarkan teknologi yang sama yang digunakan di seluruh logistik Amazon dan pusat pemenuhan.”