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佐川急便 自動荷降ろしシステム開発を 海上コンテナにも

Daily Cargo  2020年6月24日掲載

 

佐川急便、知能ピッキングロボットを提供するKyoto Robotics(滋賀県草津市)、早稲田大、コンサルティングサービスのフューチャーアーキテクト(東京都品川区)は22日、共同で自動荷降ろし技術の研究開発を進めていると発表した。内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム」(SIP)第二期の「スマート物流サービス」での研究開発を受託。無作為に積まれた荷物を取り降ろす。技術自体は、海上コンテナや荷積み工程にも転用可能とする。

SIPは、府省の枠や旧来の分野を超えた横断型の国家プロジェクト。4社は「荷物データを自動収集できる自動荷降ろし技術」の研究開発を受託した。期間は昨年12月2日から2023年3月31日まで。予算額は3億5000万円。

荷物の基礎情報(サイズ・重量・外装・荷札情報など)、荷降ろし場所や荷降ろし時間といった情報を自動取得するとともに、荷降ろし作業を自動化する技術の確立と社会実装を目指す。同研究で自動収集する情報は「スマート物流サービス」で構築する物流データベースの基礎情報にもなる。トラックコンテナに積み込まれた荷物の荷降ろし工程を対象に行うが、創出される技術は海上コンテナや荷積み工程にも転用可能とする。

現在、製品化されているロボットによる自動荷降ろしシステムには3つの課題があり、普及が進まない要因という。具体的には①事前登録されたサイズや模様の荷物しか取り扱うことができない②事前登録された積み付け方以外取り扱いができない③パレットやカゴ車、コンテナへの直積みなどさまざまな積み付け形態に対応できない(汎用的ではない)--とする。

研究開発では現在、リアルタイムに荷物を認識するセンシング技術の研究を進めている。20年3月10日時点で、パレットに無作為に積まれた段ボールの画像データ約2万枚に対して、認識成功率98%を達成。現在、デバンニングロボットへの適用を意図したさらなる改良を進めており、20年8月末までに認識成功率99.9%の達成を目指す。

また、Kyoto Roboticsが所有するロボット設備環境下で、事前登録されていないさまざまなサイズ、模様の荷物が無作為に積まれたパレットから、自動荷降ろしを行うシステム開発を目指す。


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