トラックの待機時間の削減するパナソニック コネクトの新技術

　パナソニック コネクトは3月8日、「物流2024年問題の解決を目指す新技術記者発表会」を実施した。同社は本記者会見にて、倉庫内の作業を最適化するオープンプラットフォーム「タスク最適化エンジン」を発表した。

　タスク最適化エンジンでは、同社の子会社である米Blue Yonderが提供する倉庫管理システム「Warehouse Management System」上の入出荷情報に応じ、搭載されたAIがピッキング作業のタスクの振り分けを行う。人やロボットアーム、自動倉庫によるピッキング作業のタスクを振り分け、それぞれの作業の終了時間を同期させるのだ。さらに、ラピュタロボティクスが提供する自動倉庫「ラピュタASRS」と連携し、ピッキング作業の完了した製品が、トラックに積載する順番でトラックの下に運ばれるようになる。結果として、積載にかかる手間を削減できるのだ。

　パナソニック コネクト 現場ソリューションカンパニー エバンジェリスト 一力知一氏は、タスク最適化エンジン導入のメリットをこう語る。「タスク最適化エンジンを用いることで、ピッキング作業の終了時間とトラックの到着時間を同期できるため、トラックの待機時間の削減を実現します」

　記者会見では、作業用ロボットを一元管理するオープンプラットフォーム「ロボット制御プラットフォーム」も発表された。同プラットフォームの特長は三つある。一つ目は、多様な機器を統合制御できることだ。作業に応じて、ロボットハンドやカメラといった機器の組み合わせを切り替えられる。

　二つ目は、高いピッキング網羅率だ。ロボットの吸着ハンドやセンシング技術、AI技術を組み合わせることで、多様な商品への対応が可能だ。

　三つ目は、優れたUIだ。ピッキング作業を行う機器をタブレット上で選択するだけで、ピッキング作業の設定を変更できる。

　最後に同社 執行役員 ヴァイスプレジデント CTO 兼 技術研究開発本部 マネージングダイレクター 榊原 彰氏は「センシング、AI/ML、ロボティクス分野を強化し、サプライチェーン全体を最適化していきます」と展望を語った。