無線周波数識別(RFID)技術の融合は、自律移動ロボット(AMR)と自動ガイド車(AGV)が現代のサプライチェーンの操作を再構築しています。電子商取引の需要が加速し、労働市場がきつくにつれて、企業がリアルタイムの可視性を柔軟に材料処理と組み合わせるインテリジェントなオートメーションソリューションを求めています。この記事では、自動運転ロボット用のパッシブトラッキングツールから、および自動運転ロボット用のアクティブインテリジェンスレイヤーまで、RFIDがどのように進化しているかを説明します。そして、次の10年がこの強力なペアリングのために保持しているかを説明します。

サプライチェーン管理におけるRFIDの現状

RFID技術は、物流と在庫管理のステープルを2年以上にわたり行っています。 パッシブ超高周波(UHF)タグは、視線なしで10mまでの距離で読み取れる、パレット、ケース、個々の高値項目に今一般的です。 ウォルマートやサラなどの小売巨人は、サプライヤーの採用を操作し、業界全体に採用しています。

今日、RFIDシステムは、施設内の在庫数、場所、および動きに関するほぼリアルタイムデータを提供します。 ドックドアおよびコンベアジャンクションの固定RFIDポータルは、着信および出国出荷を自動的に記録します。 ハンドヘルドリーダーとオーバーヘッドアンテナは、サイクルカウントと受取検証を可能にします。 しかし、ヒューマン要素は重要なボトルネックのままです。ワーカーは、読書ゾーンに読者をタグしたり、カートをプッシュしたり、遅延やエラーを導入したりする必要があります。

自動サプライチェーンロボットのライズ

パイロットプロジェクトから、世界各地の物流センターでメインストリーム展開まで自動ロボットが移動しました。AMRは、ライダー、カメラ、オンボードマップを使用してダイナミックな環境を移動します。AGVは、あらかじめ定義された磁気テープやワイヤパスに従います。これらのロボットは、移動パレット、移動物などの繰り返し作業を処理します。また、ステーションをピックする商品を搬送し、ロボットアームとのコラボレーションでピースピックを実施することもできます。

倉庫ロボットのグローバル市場は、労働不足と24/7の業務の必要性によって駆動され、2030年までに30億ドルを超えると計画されています。 しかし、これらのロボットの潜在的な完全は、在庫可視層から分離で動作するときに未然に見舞われています。 つまり、RFID統合が変革される場所です。

RFIDロボットのコンバージェンス:新しいインテリジェンスレイヤー

RFIDリーダーを自律ロボットに統合することで、モバイル認識とワイヤレス識別の2つの強力な機能が融合します。固定読書ゾーンに依存する代わりに、RFIDリーダーを搭載したロボットは通路をパトロールしたり、パレットや棚のタグを読み、リアルタイムに在庫データベースを更新することができます。これにより、人間の介入なしに、在庫レベルと場所の継続的な自動更新画像が作成されます。

主要な技術的な部品

  • オンボード RFID リーダー:[] コンパクトで低電力の UHF リーダーが搭載され、車両が移動するにつれて、近距離のスキャンが可能になります。
  • [Antenna配列:[]] 複数のアンテナ(2〜4)は、方向的な読み取りを提供し、ロボットがタグの位置と方向を誘導することを可能にします。
  • エッジ処理:]]]リアルタイムのデータフィルタリングと重複読み取り抑制がロボットのオンボードコンピュータ上で起こる、ネットワーク負荷を軽減します。
  • [ミドルウェア統合:]]]ロボットのソフトウェアは、倉庫管理システム(WMS)またはAPIを介してエンタープライズリソース計画(ERP)システムと通信し、在庫を即座に更新します。

細部の運用上の利点

オリジナルの記事には4つの利点が挙げられます。ここでは具体的な例でそれらを展開します。

  • []連続リアルタイムトラッキング:[ではなく、周期カウントの代わりに、RFIDを持つロボットは、分単位の在庫スナップショット、誤った項目や在庫状況を発生させることができる。
  • ] 欠陥在庫精度:[ 調査では、RFID対応ロボットが99%以上の在庫精度を実現できることを示し、手動カウントの60〜80%と比較して、大幅に縮小とストックアウトを削減します。
  • ワークフロー加速:[ロボットは、輸送中に自動的にアイテムをスキャンします。例えば、パレットは出荷ドアに移動し、再び預金で、手動スキャンを停止します。
  • []安全とナビゲーションを強化:[[フロアマーカーに埋め込まれたRFIDタグまたは棚付けは、パッシブランドとして機能し、ライダーの機能がスパース(例えば、長い廊下)である領域でロボットをローカライズするのを助けることができます。
  • :]の取り込みの誤りを解消し、荷物の箱を搬送する際、梱包ステーションに配送する前に正しい項目を確認するためのタグを読みます。

チャレンジとミチグレーション戦略

RFID搭載自動運転ロボットの約束が広く普及しているにもかかわらず、いくつかのハードルに直面しています。 組織は、これらに投資の完全なリターンを実現するために対処しなければなりません。

RFの干渉および読み直しの信頼性

倉庫は、RFID読み取り劣化を引き起こす可能性がある金属棚付け、機械、およびその他の放射線反射面が埋め込まれています。 速度で移動するロボットは、そのパスにタグを欠く可能性があります。 緩和技術には、フェーズドアレイアンテナ、適応力制御、および遅いスキャンを使用して、ロボットが密接な在庫に近づいた場合、いくつかのシステムが「スロード読書」モードを採用しています。

データ量と処理

単一ロボットが通路を掃除することで、毎秒数千個のタグ読み取りを生成できます。重複から新しい読み込みを分散し、位置と相関することで、堅牢なミドルウェアが必要です。 現代のエッジAIフィルタは、アンテナフェーズデータを使用してタグの座標を合わせ、生データストリームをアクション可能なイベントに削減することができます。

コストと統合の複雑さ

既存のロボット艦隊にRFIDリーダーをレトロに追加することは高価です。 新しいロボットの調達は、モジュール式オプションとしてオンボードRFIDを指定する必要があります。 従来のWMSとの統合は、APIアダプタの開発を必要とするかもしれません。 しかし、タグごとのコストは、受動UHFのために$ 0.05未満に低下し、消耗品の部分を手頃な価格にすることができます。

プライバシーと労働受容

RFIDはロボットの資産を追跡する一方で、労働者は監視を増加させる恐れがあります。タグがインベントリー(人員ではなく)のみに適用され、そのシステムは、それらを置き換えるのではなく、信頼を築くのを助けるように設計されていることを明確なポリシー。一部の企業は、アソシエイトが自分の仕事をより効率的にするためにダッシュボード上でロボットが生成されたデータを見ることができます。

新興技術は、RFIDロボットの能力を多重化

オートノマイズサプライチェーンロボットのRFIDの未来は、データ処理、接続性、意思決定を強化する補完的な技術によって形成されます。

人工知能と機械学習

AIアルゴリズムは、RFIDデータストリームを分析し、在庫の需要を予測し、ロボットのルーティングを最適化し、パントムの読み込みやタグの改ざんなどの異常を検出することができます。例えば、特定の棚が低く実行し、AMRをディスパッチして、在庫を積極的に引き出す可能性があるときに、歴史的なタグパターンで訓練されたニューラルネットワークが予測できます。

モノのインターネット(IoT) センサーフュージョン

一体型センサー(温度、湿度、衝撃)のRFIDタグは、研磨可能な商品の状態監視を可能にします。このようなタグを読み取りロボットが自動的に、コールドチェーンのしきい値を超えて、出荷ドックに到達する前に、それを検疫しているパレットをフラグすることができます。

5Gおよびプライベートセルラーネットワーク

低レイテンシ5G接続により、複数のロボットがRFIDデータを中央クラウドまたはエッジサーバーにリアルタイムでストリーミングできます。これにより、大規模施設の連携をサポートし、ロボットがタグの位置を共有し、冗長スキャンを回避できる、広範なインテリジェンスが可能になります。

ブロックチェーンのプロバンス

RFIDとブロックチェーンを組み合わせることで、メーカーから店舗までのアイテムの輸送の不変な記録が生まれます。各転送ポイントをスキャンするロボットは、医薬品や高値電子機器の監査可能な証拠を提供するチェーンに書き込むことができます。

将来の見通し: 完全自動サプライチェーンに向けて

次の5〜10年の間に、人間がコア操作のために必要とされていない「ライトアウト」倉庫のビジョンは現実に近づいています。 RFID搭載ロボットは、在庫追跡だけでなく、自動調達だけでなく、在庫がしきい値の下落するとき、ロボットはWMSと通信してサプライヤーに補充注文を行います。

さらなるイノベーションには、RFIDによる[ロボット対ロボット通信]が含まれます。各ロボットは、ビーコンとして機能するユニークなタグを運ぶことができ、ピアは交差点で自分の動きを調整したり、コンボイスタイルの輸送のために合わせることができます。 [スマートパッケージング]) を埋め込まれたRFIDチップで、店の取り扱い手順は、ロボットのグリッパーによって読み込まれ、グリップと力を調整します。

]などの規制基準は、GS1のRFID規格は、クロスベンダーの相互運用性を確保し、進化し続ける。 MIT Auto-ID Lab[]のような研究の取り組みは、範囲とセンシングを組み合わせた次世代タグを探索し、ロボットがセンチメートル内のタグの位置を特定することを可能にします。

コンテンツ

RFIDと自律ロボット技術の結婚は単なる増分的な改善ではありません。それは、自己認識、適応サプライチェーンへの根本的なシフトです。 ロボットが電波を介して「参照」在庫を可能にすることにより、企業は、これまでにない精度、速度、および弾性を得る。 干渉、コスト、データ管理に関する課題は、イノベーションの加速ペースは、これらがすぐに解決されるでしょう。 組織は、2020年のベストな地位を超越したロボットの地位に投資する組織は、2020年のベストとベストを尽くします。

更に探検するには、倉庫の自動化における市場動向を「]」の「RFID Journalの最新事例」の追跡、およびレビュー[]ロボティクスビジネスレビュー]を参照してください。将来は、自動でではなく、放射線アウェアです。