ビン・ピッキング・ソリューション
ランダムビンピッキング：実世界のビンのためのAI把握計画
ViroteqがAIを実現 ランダムビンピッキング このソフトウェアは、実際の生産条件下で、もつれたり、ソートされていなかったり、任意に積み重ねられた部品を処理します。200ms以下の把持プランニングにより、セルはライン・ケイデンスで稼動し続け、マルチオブジェクト認識により、手作業による仕分けなしで混合クラスのビンを解決し、ブランドにとらわれないロボット統合により、ベンダーロックインを防ぎます。その結果、ランダムビンピッキングセルはセルスタックを再構築することなく展開し、シフトごとにビンの内容が変わっても生産性を維持します。.
- AI把持プランニングは、もつれたり重なったりするパーツを処理します。
- 手動ソートなしのマルチクラス物体認識
- FANUC, ABB, KUKA, UR, 安川電機, コボット
もつれOK
現実世界の重複部品
<200ミリ秒
把持計画待ち時間
マルチクラス
混合物体認識
すべてのグリッパー
真空、ジョー、マグネット、カスタム
ランダム・ビン選びが常に難しい理由
ランダムビンピッキングは、3D知覚、把持プランニング、動作実行という3つの難しいロボット工学の問題が、サイクルごとに変化する条件下で交差する場所に位置している。部品は任意の向きで到着し、頻繁に重なったり絡まったりする。照明はシフト中に変化する。ビンは新しい製品ミックスで稼働中に補充される。そのため、従来のビンピッキングでは、ロボットが品物を見る前にあらかじめ向きを決めるために、精巧なパーツフィーダーや振動テーブルが必要でした。.
しかし、機械的なプレオリエンテーションにはそれなりのコストがかかる。特注のフィーダーは高価で、単一目的であり、製品構成が変化したときの再調整に時間がかかる。その結果、工場は、新しいSKUごとに数週間の機械的エンジニアリングを必要とし、3PL倉庫、返品処理センター、またはリサイクルラインが投げかける多様性を単純に扱うことができない、硬直したセルを持つことになった。ランダム・ビン・ピッキングには、カオスを直接処理するのに十分賢いソフトウェアが必要であり、そのソフトウェアこそ、20年間欠けていたものなのである。.
さらに、ランダムビン・ピッキングのサイクル時間予算は残酷です。把持プランナーは、新しい点群を消費し、物体を分割し、把持候補をスコア化し、衝突のない軌道を計画し、ロボットに命令しなければなりません。一般的なGPU上で動作する一般的なビジョン・ライブラリは、通常、この予算を大幅に下回っている。GPUで動作する一般的なビジョン・ライブラリは、通常この予算を大幅に下回っています。 ISO 10218 ロボット安全規格, 人間や下流のコンベアと作業スペースを共有するセルでは、決定論的な応答時間が不可欠です。Viroteqの エッジファースト技術プラットフォーム は、決定論的なリアルタイム・レスポンス、ブランドにとらわれないロボット制御、実際の生産のサイクルウィンドウを尊重した把持プランニングにより、このギャップを解消します。.
最後に、製品の多様性のロングテールが、ランダムビンピッキングと構造化ビンピッキングの本当の違いです。ランダム・ビンには、CADモデルがシステムで見たことのない部品が含まれている。そのため、ビジョンと把握スタックは、記憶するのではなく、一般化する必要がある。ViroteqのAIエンジンは、何百万もの把持シナリオをシミュレートして訓練されているため、1回のビンスキャンから新しいオブジェクトを汎化することができます。.
AIによるリアルタイム・ランダム・ビン選びの仕組み
ビンの上の3Dカメラが新しい点群を捉えた瞬間に、ランダムなビンのピッキングが始まる。. RobotStackr Vision は、アイテムが部分的に隠されている場合でも、クラウドを個々のオブジェクトインスタンスに分割する。AIは混合ビンにクラスラベルを割り当て、すべての把持候補を安定性と衝突リスクでランク付けし、ランク付けされた把持リストを200ミリ秒以内に作成する。.
次に、ランタイムはアクティブ・グリッパーが実行できる最もスコアの高い把持を選択し、接近から後退までの衝突のない軌道を計画し、ロボットに命令する。. VisionAI Sorting は、ビンに複数の部品タイプが含まれる場合、クラスルーティングを処理します - アイテムは、オペレータの介入なしに正しい下流レーンに移動します。両製品は、FANUC、ABB、KUKA、Universal Robots、Yaskawa、Stäubliのコントローラとネイティブに通信します。.
さらに、リアルタイム適応は、ランダムビンピッキングの厄介な現実を処理します。2つの部品が絡まってピッキングに失敗した場合、システムはグリッパーのフィードバックから失敗を検出し、新しいスキャンから再計算し、より安全な把持を選択するか、短時間の分離動作を実行します。インバウンドサプライヤーフロー, RobotDepalr ラインでのランダム・ビン・ピッキングが引き継がれる前に、フル・パレットのデパレタイジングを行い、フル・パレットのループを閉じる。 ビンピッキングオートメーション セルを横切る。.
Viroteqランダムビンピッキング用製品
3つの専用製品は、ピッキングロボットでの一次3D把持プランニングから、サプライヤーパレットのマルチクラスソーティングルーティングとインバウンドデパレタイズまで、ランダムビンピッキングの全範囲をカバーします。3つともStackrBrain AIエンジンを共有し、同じ産業用PCハードウェア上で動作し、特注開発なしでREST APIを介して主要なMES、WMS、PLCプラットフォームと統合します。.
RobotStackr Vision
RobotStackr Visionは、ランダムビンピッキングのための主要な3D把持プランニングモジュールです。点群セグメンテーション、AI把持スコアリング、衝突のない軌跡プランニングを1ピックあたり200ミリ秒以下で行います。絡み合ったり、重なったり、部分的に遮蔽されたアイテムを、オペレーターの手動操作なしで処理します。.
VisionAI Sorting
VisionAI Sortingはランダムビンピッキングセルから正しい下流レーンに混合クラスアイテムをルーティングします。ピッキングごとのAI分類、設定可能な仕向地ロジック、ライブHMIダッシュボード。返品処理、リサイクルストリーム、混合eコマースキッティングに最適です。.
RobotDepalr
RobotDepalrは、サプライヤーのパレットから単一品目をランダムビンピッキングセルに供給します。3Dビジョンが入庫パレット上のレイヤーとアイテムを識別し、コンポーネントをビンまたは直接ラインサイドに供給します。そのため、手作業による荷降ろし作業が減少し、上流工程のインバウンドスループットが向上します。.
ランダムビンピッキングのコア機能
3Dグリップ・プランニング
新鮮な点群から200ms以下で把持ポーズを計算します。StackrBrainは、すべての把持候補を安定性、衝突リスク、グリッパー到達距離でランク付けするため、ランダムなビンのピッキングセルは、深い、浅い、部分的に閉塞したビンにわたって、オペレータの介入なしに生産性を維持します。.
もつれ解消
AIがスコアリングした把持は、もつれ確率を明示的に考慮しているため、ビンが密集している場合でも、ピッカーは最も安全なアイテムを選択します。ピッキングに失敗した場合、システムは新しいスキャンから再計算し、より安全な把持を選択するか、リトライする前に短時間の分離動作を実行する。.
マルチオブジェクト認識
異なるSKUの混合ビンは1パスで処理される。ビジョンモデルはオブジェクトごとにクラスラベルを割り当て、下流のソートは各ピックを正しい宛先にルーティングします。その結果、ランダムビンピッキングの導入は、コードを変更することなく、単一クラスのキッティングからリサイクルグレードの材料ストリームまで拡張できます。.
業界サブセグメントにまたがるランダムビンピッキング
ランダムビンピッキングは、大量の製造部品の供給から、電子商取引のピックアンドプレース、返品のトリアージ、リサイクルの流れ、航空宇宙のトレーサビリティまで、幅広い運用実態をカバーしています。ViroteqのAIは、1つのランタイム、1つのAPIセット、1つのオペレータHMIを通じて、すべての範囲を処理します。さらに、新しいオブジェクトクラスは、部品ごとのプログラミングではなく、ガイド付き設定ウィザードを通してオンボードされ、エンジニアリングの負担を顧客チーム内に維持します。その結果、ランダムビンピッキングオートメーションは、並列ソフトウェアスタックなしで、パイロットセルからフルプラントロールアウトまでスケールアップします。.
製造部品
ブラケット、ファスナー、機械加工部品、サブアセンブリは、ピックごとの完全なトレーサビリティでランダムビンからアセンブリセルに供給されます。.
Eコマース・ピック＆プレース
オンライン注文のためのトートバッグからの1個ずつのピッキング。ランダムビンピッキングは、現代のeコマースフルフィルメントを定義するロングテールSKUの多様性を処理します。.
返品処理
返品されたアイテムは、ランダムな方向と状態で到着します。AIは、トリアージ、改装ルーティング、または再入荷のために各ユニットを安全に抽出する計画を把握します。.
リサイクル／選別
マルチオブジェクト認識と高スループットランダムビンピッキングを使用して、プラスチック、金属、電子機器などのクラスごとに分類された混合材料のストリーム。.
ハードウェア／ツール
ハンドツール、ファスナー、ハードウェアコンポーネントは、キッティング、コントラクターパック、および工業用供給注文の履行用にサプライヤーの箱からピッキングされます。.
航空宇宙部品
厳密なトレーサビリティの下でピッキングされたエンジニア部品 - すべてのピッキングは、ソースビン、タイムスタンプ、および完全な品質コンプライアンスのためのオペレータとログに記録されます。.
各ピース・キッティング
サプライヤーのトートからランダムにビンをピッキングすることで、各SKUを手動で事前に方向付けることなく、eコマースキットやバンドルオーダーを構築することができる。.
コンポーネント・フィーディング
ランダムビンピッキングは、サプライヤーのビンから直接ブラケット、ファスナー、設計部品をアセンブリセルに供給し、特注の振動フィーダーに取って代わります。.
材料の選別
ミックスストリームリサイクルとリターンのトリアージでは、すべてのピックを分類し、ルーティングし、下流処理のために完全なチェーン・オブ・カストディーで記録しなければならない。.
<200ミリ秒
AI把持計画の待ち時間
600-1200 /h
セルあたりのピック率
6～14週間
一般的な展開スケジュール
製造業者、3PL、リサイクル事業へのサービス
ランダムビンピッキングの要件は、顧客のタイプによって大きく異なります。ディスクリート組立ラインを稼動させているメーカーは、ブラケット、ファスナー、エンジニア部品をサプライヤーのトートから自動化セルに送り込み、以前は新しいSKUごとに何週間も機械的な段取り替えが必要だった専用の振動フィーダーに取って代わります。サード・パーティー・ロジスティクス・オペレーター（3PL）は、異なるパターンに直面している：各ピースのSKUの多様性が数千の数でビンが到着し、AI把握モデルは、アイテムごとにCADを記憶するのではなく、単一のビンのスキャンから一般化しなければならない。リサイクルや返品処理業務は、さらに限界を押し広げます。ビンの中身が不明であったり、部分的に破損していたり、シフト間の混合比率が予測できない状態で到着したりします。.
メーカー向け、, RobotStackr Vision は、一貫性のある高スループットの部品供給を、組立スケジュールに合わせて実現します。事前に検証された把持ポリシーにより、ピッキングされた各部品は、下流のツーリングのために正しい向きで組立ステーションに到着することが保証されます。さらに、システムはトレーサビリティのために完全なピックメタデータを記録します。これは、完成品のすべての部品がソースロットまで追跡可能でなければならない、自動車、航空宇宙、および規制産業にとって難しい要件です。.
サードパーティのロジスティクス・オペレーターは、人件費と生産能力の両方を通じて、ランダム・ビン・ピッキングの恩恵を受ける。. Eコマース3PLフルフィルメント ピックアンドプレース・オートメーションは、従来倉庫の労働時間の大半を費やしていた、サプライヤーのトートバッグからの1個ずつのピッキングを処理する。. VisionAI Sorting は混在したピックを正しい下流レーンにルーティングするため、1つのロボットセルで複数のオーダープロファイルに同時に対応することができます。さらに、ブランドにとらわれないロボットのサポートは、FANUC、ABB、KUKA、Universal Robots、cobotが混在する3PL施設が、セル全体で1つのソフトウェアスタックを維持することを意味します。.
リサイクルや返品作業は、ビンの中身が不均質で、部分的に破損しており、同じ構成で2度届くことがないため、最も要求の厳しいランダム・ビン・ピッキング環境を代表する。何百万ものシミュレートされた把持シナリオのトレーニングから一般化するAIの能力が、これらの配備を商業的に実行可能なものにしている。したがって、総所有コストは、ほとんどの工場で18～30カ月以内に回収でき、労働市場が逼迫するにつれて、ROIケースはさらに強化される。具体的な数字については、こちらをご覧ください、, Viroteqデモを予約する 当社のソリューション・エンジニアが、人件費、エラーの削減、スループットの向上を、現在のオペレーションと比較しながらモデル化します。.
既存のセルとランダムビンピッキングの統合
ランダムビンピッキングは3つの最新プロトコルで既存のセルと統合します。REST APIはオーダー、バッチ、ピッキングデータのための主要なフロントドアです。WebSocketはライブサイクルイベント、センサーフィードバック、オペレーターアラートを低レイテンシーで伝送します。OPC-UAは、既にあるデータアーキテクチャを取り壊すことなく、ランタイムをプラントヒストリアン、MES、SCADAに橋渡しします。さらに、シーメンスS7、ロックウェルControlLogix、ベッコフTwinCAT用のネイティブPLCハンドシェイクにより、制御チームがセルを完全に所有できます。.
その結果、ランダムビンピッキングは、インストールされたフィールドバス、ラダーロジック、セーフティリレー、コンベアPLCと共存しています。ロボットブランドは、FANUC、ABB、KUKA、Universal Robots、Yaskawa、Stäubli、および主要な協働ロボットプラットフォームに対応しています。さらに、ランタイムはセル内の産業用PCに置かれるため、レイテンシはクラウドではなくコントローラで制限され、外部ネットワークの停止や監査中も回線は稼動したままです。.
REST API
注文、バッチ、ピックデータ交換のためのHTTPS経由の標準的なリクエスト/レスポンス。.
ウェブソケット
リアルタイムのサイクルデータ、センサーフィードバック、HMIアップデートのための低レイテンシーイベントストリーミング。.
OPC-UA
産業用データ標準を介した、プラントヒストリアン、MES、SCADAダッシュボードへのブリッジ。.
PLCブリッジ
Siemens S7、Rockwell ControlLogix、Beckhoff TwinCATのネイティブハンドシェイク。.
ランダムビンピッキング - よくある質問
ビンのランダムピッキングのための産業グレードAI
ビンの仕様、スループット目標、グリッパースタックをお持ちください。Viroteqのスペシャリストが、既存のセルフットプリントに適合し、ラインを稼動させ続ける導入経路をマッピングします。.
