Společnost BMW si sama vyvinula chytré přepravní vozíky (tzv. STR, Smart Transport Robots). Proč jste si je nepořídili od dodavatelů?

Především jsme chtěli v našich logistických vozících vyzkoušet vlastní technologii, kterou používáme v našich autech. Také jsme měli na provoz robotů určité požadavky, které ale nebyl − a stále není − nikdo z dodavatelů schopný splnit. V první řadě je to výška vozíků, která musí být menší než 22 centimetrů, aby se vešly pod pojízdné rámy s kontejnery. Dnes už to vozíky některých dodavatelů zvládnou, ale jejich vývoj stále ještě není úplně dokončený.

Nám se během posledních čtyř let podařilo vlastní robotické vozíky vylepšit natolik, že se jejich celková efektivita (OEE, Overall Equipment Effectiveness − pozn. red.) dostala na 97 procent. Náš systém je velice robustní, a to jak z technického, tak z provozního hlediska. STR jsme velice přísně testovali v našich továrnách, protože je používáme pro zásobování hlavních linek, takže si umíte představit, co by se stalo, kdyby se zastavily.

Navíc jsme potřebovali vozík, který by se mohl pohybovat továrnou bez dodatečné infrastruktury, jako jsou dráhy na podlaze, odrazky atd. Důvodem je hlavně potřebná flexibilita.

22 cm

Potřebovali jsme, aby byl vozík menší než 22 cm, aby se vešel pod pojízdné rámy. Nikdo to nebyl schopný splnit.

250

Kolem 80 studentů je do našich projektů zapojeno v jednu chvíli, loni nám pomáhalo celkem asi 250 doktorandů.

Jak se tedy vozíky řídí?

Řídí je algoritmus nazvaný SLAM (Simultaneous Localization And Mapping − pozn. red.). Vozík se musí jednou provést danou lokalitou, díky tomu si vytvoří mapu, kterou pak sdílí s dalšími přepravními roboty ve flotile. Od této chvíle se umí orientovat. Vozík také využívá světla a bezpečnostní skenery, díky nimž systém spočítá pozici stroje.

Pokud vozík narazí na nějakou změnu v prostoru, kde pracuje, nebo překážku, zaznamená ji do mapy a tak předá tuto informaci i ostatním robotům. Když se před jedním vozíkem objeví například nějaká překážka, další roboti z flotily už s ní počítají a rovnou ji objedou. Je to tedy něco jako "učení se", ale není to ještě přímo umělá inteligence.

AI ale používáme k tomu, aby roboti rozpoznali polohu modrých podvozků pro přepravu dílů a přesně pod tyto rámy zajížděli. Myslíme si, že nejdřív se mají zavádět štíhlé procesy a teprve potom automatizovat. Proto jsme nejprve na podlaze nakreslili značky, kam mají lidé umístit podvozky s díly. Robotický vozík, který si je přijíždí vyzvednout, je naprogramovaný tak, že ví, že se má zajímat o vyznačený prostor a na něm hledat pojízdné rámy. Ty ale můžou být umístěné v rámci daného prostoru různými způsoby, můžou být trochu nakřivo, prostě jak je lidé, kteří nebývají přesní na 100 procent, umístí. Zde používáme obraz a umělou inteligenci, aby vozík rozpoznal přesnou pozici nákladu.

Co se stane, když člověk umístí podvozky s nákladem částečně nebo úplně mimo vyznačenou zónu?

Pravděpodobně si vozík řekne, že je to chyba. Ale to je přesně to, co chceme.

V praxi často bývá předávací místo nákladu pro robotický vozík přesně dané, to ale nechceme, protože takhle když potřebujeme změnit místo předávky, jednoduše jen přesuneme značky na podlaze, lokace se změní v systému a je to hotové. Nemusíme kvůli tomu měnit provoz továrny nebo volat nějakou servisní firmu, aby změnu provedla.

Pokračování textu je k dispozici pouze pro platící čtenáře

Předplatit Logistiku
Jste předplatitel tištěného titulu? Proveďte aktivaci