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Imagine uma equipe de humanos e robôs trabalhando juntos para processar pedidos on-line – trabalhadores da vida real estrategicamente posicionados entre seus colegas de trabalho automatizados que se movem de forma inteligente para frente e para trás em um armazém, selecionando itens para envio ao cliente. Isso pode se tornar realidade mais cedo ou mais tarde, graças a pesquisadores da Universidade de Missouri, que estão trabalhando para acelerar o processo de entrega online desenvolvendo um modelo de software projetado para tornar os robôs de “transporte” mais inteligentes.
“A tecnologia robótica já existe”, disse Sharan Srinivas, professor assistente com nomeação conjunta no Departamento de Engenharia de Sistemas Industriais e de Manufatura e no Departamento de Marketing. “Nossa meta é utilizar melhor esta tecnologia por meio de um planejamento eficiente. Para fazer isso, estamos fazendo perguntas como ‘dada uma lista de itens para escolher, como você otimiza o plano de rota para os coletores humanos e robôs?’ ou ‘quantos itens um robô deve escolher em um determinado passeio? ou ‘em que ordem os itens devem ser coletados para um determinado passeio de robô?’ Da mesma forma, temos um conjunto semelhante de perguntas para o trabalhador humano. A parte mais desafiadora é otimizar o plano de colaboração entre os coletores humanos e os robôs.”
Atualmente, muito esforço humano e custos de mão-de-obra estão envolvidos no atendimento de pedidos online. Para ajudar a otimizar esse processo, as empresas de robótica já desenvolveram robôs colaborativos – também conhecidos como cobots ou robôs móveis autônomos (AMRs) – para trabalhar em um depósito ou centro de distribuição. Os AMRs são equipados com sensores e câmeras para ajudá-los a navegar em um espaço controlado como um armazém. O modelo proposto ajudará a criar um atendimento mais rápido dos pedidos dos clientes, otimizando as principais decisões ou questões relativas à separação de pedidos colaborativa, disse Srinivas.
“O robô é inteligente, por isso, se for instruído a ir para um determinado local, ele pode navegar pelo armazém e não atingir nenhum trabalhador ou outro obstáculo ao longo do caminho”, disse Srinivas.
Srinivas, especialista em análise de dados e pesquisa operacional, disse que os AMRs não são projetados para substituir trabalhadores humanos, mas podem trabalhar de forma colaborativa ao lado deles para ajudar a aumentar a eficiência do processo de atendimento de pedidos. Por exemplo, os AMRs podem ajudar a atender vários pedidos ao mesmo tempo de áreas separadas do armazém mais rapidamente do que uma pessoa, mas ainda são necessários trabalhadores humanos para ajudar a pegar itens das prateleiras e colocá-los nos robôs para serem transportados para um ponto de entrega designado. ponto dentro do armazém.
“A única desvantagem é que esses robôs não têm boas habilidades de preensão”, disse Srinivas. “Mas os humanos são bons em pegar itens, então estamos tentando aproveitar a força de ambos os recursos – os trabalhadores humanos e os robôs colaborativos. Então, o que acontece neste caso é que os humanos estão em pontos diferentes do armazém e, em vez disso, de um trabalhador percorrendo toda a ilha para pegar vários itens ao longo do caminho, o robô virá até o trabalhador humano, e o trabalhador humano pegará um item e o colocará no robô. Portanto, o trabalhador humano não precisará esforçar-se para mover grandes carrinhos de itens pesados em todo o armazém.”
Srinivas disse que uma aplicação futura de seu software também pode ser aplicada em outros locais, como supermercados, onde os robôs podem ser usados para atender pedidos enquanto também navegam entre membros do público em geral. Ele podia ver isso potencialmente acontecendo nos próximos três a cinco anos.
“Collaborative order picking with multiple pickers and robots: Integrated approach for order batching, sequencing and picker-robot route” foi publicado no Jornal Internacional de Economia da Produção. Shitao Yu, candidato a doutorado no Departamento de Engenharia de Sistemas Industriais e de Manufatura da MU, é coautor do estudo.
Fonte da história:
Materiais fornecido por Universidade de Missouri-Columbia. Observação: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e tamanho.
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