środa, 28 październik 2020 13:49

Optymalizacja procesów intralogistycznych

procesy intralogistyczne procesy intralogistyczne

Nowoczesne procesy intralogistyczne w halach produkcyjnych i w magazynach opierają się o wykorzystanie robotów klasy AMR. Jak dokładnie wygląda rola tego typu robotów i jaki mają wpływ na procesy intralogistyczne? Jak wygląda współczesna intralogistyka? Sprawdźmy.

 

Roboty AMR wspierające procesy intralogistyczne

Roboty AMR samodzielnie budują mapę środowiska, w którym pracują. Samodzielnie wyznaczają trasy, wymieniają się informacjami i sprawnie radzą sobie z przeszkodami. Optymalizacja procesów intralogistycznych oparta o wykorzystanie robotów skupia się na udrożnieniu systemu, rozładowaniu korków i zapobieganiu ich powstawania.  To wszystko dzieje się za pomocą specjalnego oprogramowania zwanego optymalizatorem ruchu robotów. Działanie takiego programu opiera się o wirtualny model odwzorowujący halę produkcyjną lub magazynową. Prawidłowo „nauczony” wirtualny layout hali magazynowej udziela odpowiedzi na pytania związane z optymalizacją realnych procesów logistycznych.

Optymalizatory ruchu robotów

Dzięki optymalizatorom ruchu robotów można oszacować efektywność robotów, określić ich optymalną liczbę oraz wskazać punkty, które mogą zostać usprawnione. Do tego trzeba wziąć pod uwagę, że optymalizatory ruchu pozwalają ocenić możliwości systemu intralogistycznego (w tym ocena właściwości mechnicznych oraz możliwości wykonywania zadań przez poszczególne autonomiczne roboty). Nie bez znaczenia pozostają kwestie oceny elastyczności systemu intralogistycznego.

Dlaczego warto modelować procesy intralogistyczne? Modele pozwalają szybko dostrzec następstwa podjętych decyzji i od razu wprowadzić korekty. W realnych warunkach gospodarczych wprowadzenie ewentualnych zmian/korekt niesie za sobą wysokie koszty. Dlatego też przeprowadzenie pewnego rodzaju symulacji jest rozsądnym rozwiązaniem, z którego korzysta się podczas wdrażania robotyzacji w przedsiębiorstwie.

Optymalizacja procesów intralogistycznych nie jest prostym zadaniem, jednak nie oznacza to że zbudowanie procesu, który jest bliski optymalnemu jest niemożliwe.