NECは3月3日、同社の研究開発部門がある玉川事業場（川崎市中原区）で、物流倉庫領域のDXに関する開発中の技術を報道陣に披露した。
多くの倉庫では、荷姿の多様化や庫内レイアウトの頻繁な変更等がロボット導入による自動化を妨げる要因となっており、庫内作業の多くが人の手によって処理されている。今後は労働人口の減少で人手不足がさらに進行することから、人手に依存した倉庫運営はいずれ限界を迎える。
これに対して、NECは「変化に対応できるロボットの導入」と「映像データを活用した現場の遠隔集中管理」、さらには倉庫のDXを支える技術として「デジタルツイン」を活用することで現場の省人化を実現し、課題の解決を図ろうとしている。
今回の会見では開発段階にある「（1）作業内容の変化に柔軟に対応できるピッキングロボット制御」「（2）リスクセンシティブ確率制御による搬送ロボットの高度化」「（3）多数のカメラの映像の同時分析による現場状況把握」の3つの技術を紹介した。
＜「世界モデル」を応用したロボット制御技術のデモンストレーション＞
「（1）作業内容の変化に柔軟に対応できるピッキングロボット制御」では、ピッキングロボットを導入するうえでの課題である、物品の荷姿が多用であることと、作業環境が頻繁に変化することを解消するため、動作の結果を想像できる「世界モデル」と呼ばれる技術をロボット制御AIに応用した。
これにより、ロボットは過去に経験したことが無い物品の荷姿や配置、作業環境でも、柔軟に的確な動作が可能になり、人手に頼っていたピッキング作業を自動化することができる。
説明会当日には、倉庫を再現した空間での同AIを用いたピッキングのデモンストレーションを実施。容器や棚に乱雑に置かれた多様な物品をロボットが自動でピッキングする様子を披露した。
同AIについては、今後、物流倉庫や工場などのロボット作業での検証を経て、2024年度中の実用化を目指す方針だ。
＜「リスクセンシティブ確率制御」を用いた搬送ロボット＞
「（2）リスクセンシティブ確率制御による搬送ロボットの高度化」では、従来はトレードオフの関係にあった安全性と効率性の両立を実現した。
同技術では、数理ファイナンスの分野で用いられているリスクセンシティブ確率制御を応用することで、人や物に接触するリスクを回避したルートを設定し、低リスクであれば積極的に速度を向上させる。また、ルート上に人が現れた場合でも動的にルート設定をし直すことで、走行を止めずに搬送を行うことが可能で、安全性を保ちつつ、搬送効率を従来の搬送ロボットの2倍に高め、人と同程度の効率を達成することができる。
今後は、NECが提供している協調搬送ロボットサービスへの機能追加を2023～2024年度中をめどに予定している。
＜モニターの左が現場の映像、右が計算・通信リソースの使用状況。Beforeでは黄色いリソース不足の表示が目立つが、Afterでは改善されている＞
「（3）多数のカメラの映像の同時分析による現場状況把握」は、DXを支えるデジタルツインの実現に必要となる技術。
デジタルツインを実現するうえでは、現場に設置した多数のカメラによる大量の映像データをエッジデバイスやクラウドで処理する必要があるが、大量の映像を分析したり転送するためには大きなコンピューティング負荷や通信帯域が必要なため、エッジデバイスで処理しきれない、または通信帯域不足で映像が転送しきれない場合は転送先の映像にノイズが入り、映像データを読み取れなくなる。
この課題に対して、同技術では映像に移った情報の中からAIが人や物など重要な領域を学習し、領域単位の重要度を予測、領域ごとに優先度を付けるとともに、エッジデバイスとクラウドに対してデータの処理を動的に分散させることで、大量の映像データをリアルタイムかつ安定して転送・処理することを可能にする。
同技術については、物流倉庫や建設現場などで実証を行い、2023年度中の実用化を目指す方針だ。
＜データサイエンス研究所 酒井所長＞
2024年問題の期限まで1年と僅か、問題解決に向けて物流領域のDXを加速する動きが求められている。
NECが開発したこれらの技術について、説明会に登壇した同社データサイエンス研究所の酒井 淳嗣所長は「現在までにさまざまなロボットやAI・IoTの技術が登場しているが、物流事業者からは『まだまだ現場に投入できるレベルにはない』という声が聞こえてくる。今回説明したこれらの技術は、初期の段階から物流事業者等の現場に出向き、課題感を開発に反映してきた。ロボット導入の障壁をひとつずつ取り払うことで、物流現場でのDXの加速を支援していきたい」と、思いを語った。
NECではこれらの技術について、将来的にピッキングや搬送、WMSなどを組み合わせたパッケージ型の物流DXソリューションとして提供を予定している。
