Automatyczne czy autonomiczne?
Automatyzacja magazynu, roboty mobilne, AGV i AMR to najistotniejsze trendy w intralogistyce ostatnich lat. Czym w praktyce różnią się autonomiczne i automatyczne pojazdy transportu wewnętrznego?
Automatyzacja to przyszłość – tak przynajmniej wynika z deklaracji kierowników zakładów. W przeprowadzonej wśród klientów STILL w 2021 r. ankiecie ponad połowa respondentów twierdziła, że do 2025 roku chce zautomatyzować ponad 60 procent swoich procesów. Około jedna czwarta chciała ich całkowitej automatyzacji. To ambitne plany – tym bardziej, że jednocześnie ponad połowa respondentów deklarowała wówczas, że nie zautomatyzowała jeszcze ani jednego procesu. Rynkowa rzeczywistość wskazuje, że automatyzacja – zakładająca tworzenie od podstaw
przewidywalnego środowiska pracy – może nie być wystarczająca. Zaledwie około pięciu procent powierzchni magazynowej stanowią nowo wybudowane, pozwalające wszystko zaplanować hale (to tzw. sytuacja „greenfield”). Większość dostępnej powierzchni wymaga wpisania się choć w pewnym stopniu w już istniejące uwarunkowania (tzw. obiekty „brownfield”). Wiele wskazuje więc na to, że szybciej niż rozwiązania automatyzacyjne będą rozwijać się te autonomiczne - gotowe do adekwatnego reagowania także na nieoprogramowane zdarzenia.
Rożne poziomy instralogistycznej automatyzacji i autonomii
Granice pomiędzy automatyzacją i autonomią bywają nieostre. Chcąc stworzyć ramy pozwalające mówić o różnych stopniach samodzielności pojazdów transportu wewnętrznego, Komitet Ekspertów ds. Autonomicznych Pojazdów Transportowych Stowarzyszenia Inżynierów Niemieckich (VDI) przedstawił propozycję tego rodzaju kryteriów. Obejmują one w sumie 10 pytań takich jak, m.in.:
- Czy pojazd potrafi samodzielnie orientować się w terenie otwartym?
- Jak dobrze omija przeszkody?
- Jak dokładnie jest w stanie umieścić ładunek na półce?
W kontekście wyzwań, które niosą wdrożenia typu „brownfield” szczególnie istotne mogą być także kwestie przewidywania zachowań pieszych i bezpiecznego na nie reagowania. Autonomia w takim środowisku oznacza, że pojazd AGV może radzić sobie z nieprzewidywalnymi sytuacjami:
- poruszać się w lewo, jeśli po prawej stronie znajduje się przeszkoda,
- poruszać się w prawo, jeśli robi się ciasno po lewej stronie,
- ocenić na podstawie dostępnych danych, które zachowanie byłoby optymalne w obecnej sytuacji a następnie je zrealizować.
Dobrym przykładem może być wózek widłowy będący w stanie bez ingerencji z zewnątrz korygować niewłaściwe ustawienie się względem ładunku, albo – jeszcze lepiej – zdolny wykryć przesunięcie celu względem pierwotnych danych jeszcze przed ustawieniem się przy regale.
IoT, czujniki, sztuczna inteligencja i ich rola w automatyzacji i „autonomizacji” magazynu
Elementem kluczowym dla podejmowania przez autonomiczne pojazdy transportu wewnętrznego trafnych decyzji są czujniki i oprogramowanie. Na dzisiejszym poziomie zaawansowania technicznego są one w stanie dość dokładnie odzwierciedlać otoczenie i identyfikować występujące w nim obiekty.
Dobrym przykładem jest korzystający w tym celu z kamer 3D i szybkich procesorów autonomiczny wózek STILL MX-X wykorzystywany z sukcesami w zadaniach kompletacji pionowej. By umożliwić skuteczną współpracę wielu systemów firma STILL rozwija równolegle rozwiązania AI i interfejsy umożliwiające harmonijną współpracę z ludzkimi operatorami.
Automatyzacja i autonomia mają swoje mocne strony
Umiejętność współpracy z ludźmi i reagowania na ich nieprzewidywalne zachowania wydaje się decydującą różnicą między autonomią a klasyczną automatyzacją. Zautomatyzowane pojazdy mogą poruszać się precyzyjnie po wcześniej zdefiniowanych trasach – ale nie mogą reagować na to, co nieoczekiwane. W magazynach typu „greenfield”, gdzie można wydzielić dla nich osobne, wolne od niespodziewanych sytuacji strefy, radzą sobie doskonale.
W takich „laboratoryjnych” warunkach pojazdy o niskim stopniu autonomii mogą być nawet bardziej wydajne: właśnie dlatego, że pojazdy autonomiczne są wystarczająco inteligentne, aby opuścić idealną trasę w przypadku wykrycia na niej przeszkód – co w konsekwencji kosztuje czas. Klient może zadecydować, czy zależy mu na maksymalnej przepustowości wymagającej zapewnienia idealnych warunków czy raczej na tworzeniu systemów, które poradzą sobie ze wszystkim – również tym, co nieoczekiwane.
