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[스마트 운송 로봇] 미주리 대학의 연구원들은 "운송" 로봇을 더 똑똑하게 만들기 위해 설계된 소프트웨어 모델을 개발하여 이러한 현실에 더 가까이 다가가고 있다. 인간 근로자를 대체하지 않으면서 인간과 로봇 간의 협업 최적화를 한다.

https://www.unite.ai/software-model-makes-transport-robots-smarter

JM Kim | 기사입력 2022/12/13 [00:00]

[스마트 운송 로봇] 미주리 대학의 연구원들은 "운송" 로봇을 더 똑똑하게 만들기 위해 설계된 소프트웨어 모델을 개발하여 이러한 현실에 더 가까이 다가가고 있다. 인간 근로자를 대체하지 않으면서 인간과 로봇 간의 협업 최적화를 한다.

https://www.unite.ai/software-model-makes-transport-robots-smarter

JM Kim | 입력 : 2022/12/13 [00:00]

인간과 로봇이 협력하는 팀은 산업 분야에서 더욱 보편화 된다. 예를 들어 인간과 자동화된 작업자는 창고에서 지능적으로 이동하고 배송할 항목을 선택하여 온라인 주문을 처리하기 위해 협력할 수 있다.

 

미주리 대학의 연구원들은 "운송" 로봇을 더 똑똑하게 만들기 위해 설계된 소프트웨어 모델을 개발하여 이러한 현실에 더 가까이 다가가고 있다.

 

"여러 피커와 로봇을 사용한 협업 오더 피킹: 주문 일괄 처리, 시퀀싱 및 피커-로봇 라우팅을 위한 통합 접근 방식이 생산 경제학 국제 저널에 게재되었다.

 

인간과 로봇 간의 협업 최적화

 

Sharan Srinivas는 산업 및 제조 시스템 공학과와 마케팅학과에 공동 임명된 조교수이다.

 

"로봇 기술은 이미 존재한다."라고 Srinivas는 말했다. “우리의 목표는 효율적인 계획을 통해 이 기술을 가장 잘 활용하는 것이다. 이를 위해 우리는 '선택할 항목 목록이 주어졌을 때 인간 선택자와 로봇을 위한 경로 계획을 어떻게 최적화할까?' 또는 '주어진 투어에서 로봇이 얼마나 많은 항목을 선택해야 할까?'와 같은 질문을 한다. 또는 '주어진 로봇 투어를 위해 항목을 어떤 순서로 수집해야 할까?' 마찬가지로 인간 작업자에게도 비슷한 질문이 있다. 가장 어려운 부분은 인간 피커와 로봇 간의 협업 계획을 최적화하는 것이다.”

 

이 과정에서 많은 인건비와 인건비는 온라인 주문 이행에서 발생한다. 로봇 회사는 종종 코봇 또는 자율 모바일 로봇(AMR)이라고 하는 협동 로봇을 개발하여 프로세스를 최적화하려고 한다. 이러한 봇은 창고나 유통 센터와 같은 다양한 환경에서 작동할 수 있으며 일반적으로 탐색을 돕는 센서와 카메라가 장착되어 있다. 새로운 모델은 공동 오더 피킹과 관련된 주요 결정 또는 질문을 최적화하여 고객 주문을 더 빠르게 이행하게 된다.

 

Srinivas "로봇은 지능적이어서 특정 위치로 이동하라는 지시를 받으면 창고를 탐색할 수 있고 그 과정에서 작업자나 다른 장애물에 부딪히지 않는다"고 말했다.

 

인간 근로자를 대체할 수 없음

 

Srinivas는 데이터 분석 및 운영 연구를 전문으로 한다. 교수에 따르면 AMR은 인간 작업자를 대체하도록 설계되지 않았다. 대신 그들은 주문 이행 프로세스의 효율성을 높이기 위해 협력할 것이다. 예를 들어 봇은 인간 작업자보다 더 빨리 주문을 이행하도록 도울 수 있다. 동시에 인간 작업자는 여전히 선반에서 항목을 선택하고 로봇에 올려 놓은 다음 창고 내부의 지정된 하차 지점으로 운반해야 한다.

 

Srinivas "한 가지 단점은 이 로봇이 잡는 능력이 좋지 않다는 것이다."고 말했다. “그러나 인간은 물건을 잡는 데 능숙하기 때문에 우리는 인간 노동자와 협동 로봇이라는 두 가지 자원의 강점을 활용하려고 노력하고 있다. 따라서 이 경우에 발생하는 일은 인간이 창고의 서로 다른 지점에 있고, 한 명의 작업자가 통로 전체를 통과하여 도중에 여러 품목을 픽업하는 대신 로봇이 인간 작업자에게 올 것이고 인간 작업자는 항목을 가져와서 로봇에 올려 놓게 된다. 따라서 인간 작업자는 무거운 물품이 담긴 대형 카트를 창고 전체로 옮기기 위해 힘을 쏟을 필요가 없다.”

 

Srinivas는 또한 이 소프트웨어의 향후 애플리케이션이 3~5년 내에 식료품점과 같은 다른 위치에 적용될 수 있다고 말한다. 로봇은 대중 사이에서 움직이면서 주문을 채울 수 있다.

 

 
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