アウディ、ヒューマノイドで部品の順序出しを試験

難しい理由

アウディの資材供給では、1日におよそ100万回のピッキングが発生する。これは作業量の規模を示す数字で、新型ロボットの実績ではない。部品の形状や梱包材、置かれ方はさまざまで、従来の産業用ロボットには難しい作業とされてきた。ロボットは部品を一つずつ識別し、傷つけずに掴む方法を選び、正しい位置に置く必要がある。柔らかい部品や半剛性の部品は、動かすと形が変わるため特に難度が高い。

使用するのは「Agile One」で、人の手が届く範囲、両腕による操作、車輪付きの基部による移動性を併せ持つ。固定式のロボット作業台に合わせて工場を作り替えなくても、既存の環境で働ける点が特徴だ。AIによる認識と両腕の協調動作で、課題に対応する。

仮想環境で事前検証

Dassault SystèmesはDELMIAと3DEXPERIENCEプラットフォームで物流環境の仮想ツインを構築し、作業の実現性や所要時間、作業環境、安全性を検証する。物理環境やロボットの挙動の再現には、NVIDIA Omniverseのライブラリを使う。

現段階は概念実証(PoC)で、ピッキング成功率やエラー率などの性能データは公表されていない。工場全体へ展開する時期も示されていない。実用化の鍵は、多様な部品を安定して扱い、生産に見合う速度で動き、既存設備に適応できるかどうかにある。