AMRは製造や物流の現場で活躍する搬送ロボットの一種です。搬送機器としてはAGVも普及していますが、AMRとAGVにはどのような違いがあるのでしょうか。AMRの特徴や導入メリット、導入に適している環境と具体的な導入事例、AMRの進化を支える技術などについてご紹介します。
次世代の搬送機器AMR
物流の効率化や、FA（ファクトリーオートメーション）にとって、搬送作業の自動化は欠かすことのできないものです。そういった「物の搬送」について、次世代の搬送機器として注目されるのがAMRです。
AMRはどういったことができる搬送機器なのか、概要から見ていきましょう。
AMRとは
AMRは「Autonomous Mobile Robot」の略で、日本語では「自律走行搬送ロボット」や「協働型搬送ロボット」と呼ばれます。大きな特徴として、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）機能を搭載していることが挙げられます。
SLAMは周囲の状況を測定し自己位置を推定することができる機能で、周囲の環境地図と目的地までのルートを生成し、自ら経路探索をしながら走行することを可能にします。これにより、人や障害物を自動で回避する自律走行ができるため、人と協働できるという点がAMRの大きな特徴となっています。
AGVとの違い
AMRはAGVとよく比較されます。この2つはどのような違いがあるのでしょうか。
AGVは「Automatic Guided Vehicle」を略したものですが、AMRの「Autonomous（自律式）」とAGVの「Guided（誘導式）」という部分に大きな違いがあります。AGVは、基本的に何らかの誘導体を設けることにより、定められたルートを走行します。
一方のAMRは、自らルートを生成しながら自律的な走行をします。
このように走行方式においても大きな違いがありますが、より大きな違いとして挙げられるのは協働が可能という点です。
AMRは自ら判断し人や障害物を避けながら走行できることから、人と作業環境を共有することが可能です。人と同じ空間で作業ができるため、「人から物を受け取って運ぶことで手助けをするロボット」という役割を担うことができます。
AGVは定められたルート上に人がいたり障害物があったりする場合、避けて進むことはできません。「物を搬送する」という機能に重点を置いた作りになっていると言えるでしょう。
AGVについては、こちらでより詳しくご紹介しておりますのでご覧ください。
AGV（無人搬送車）とは－種類や導入メリット、組み合わせ可能な技術など ｜ Stratus Blog
AMRの導入で実現できること
AMRを導入することにより、次のようなことが実現できます。
省力化・省人化
AMRによって自動で物を搬送することで、人が行っていた搬送作業を省力化でき、省力化を積み重ねることで省人化へとつながります。搬送作業を行うのが人からAMRへと切り替わることで、重量物運搬時の負荷が軽減され、人はより創造性の高い業務につくことができます。
搬送効率の向上
AMRは、正確に大量の物を運ぶことができるため、搬送作業の効率を向上させることができます。人による搬送では、人の動きや判断に属人性があり、正確性が担保されません。AMRによって搬送することで、バラつきのない搬送作業が実現され、標準化することができます。これにより、搬送作業の後工程の効率や正確性も高めることができます。
誘導体の設置やルートティーチングが不要
AMRは自律的な走行が可能なため、AGVのように誘導体を設置する必要がありません。また、最適なルートをリアルタイムで判断しながら走行するので、ルートを教え込むティーチング作業も不要です。導入に際して、大きな設備の工事や難しいプログラミングが要らないという点も大きなメリットとなります。
レイアウトや走行経路の変更に柔軟な対応が可能
AGVを使っている場合、走行経路を変更するためには床に張った誘導テープの再設置が必要です。AMRの場合はもとから誘導体が不要なので、走行経路を柔軟に変更できます。AMRは最適な走行経路を自動で選定するため、製造ラインのレイアウト変更や、物の保管場所の変更などにも柔軟に対応できます。
人との協働が可能
AGVの場合は床に設置した誘導テープに沿って移動するため、経路上に人や障害物があると対応できません。そのため、AGVの走行エリアと人の作業スペースは明確に分けておく必要があります。一方、AMRは人や障害物を検知すると、回避しながら目的地へと進むことができます。人と作業スペースを共有することができ、人のすぐ横で働くことが可能です。人のすぐ横まで荷物を運ぶことができ、人の負担を少なくし、搬送作業の効率を高めることができます。
AMR導入に適している環境
AMRは自律的な走行ができることからあまり環境を選ばないものの、特定の条件がそろった場合にはより効率的に活用できます。
AMRの導入効果が大きい環境や業務の事例をいくつかご紹介します。
ロボット活用により分業を進め効率化
大手通販のアスクルでは、倉庫の出荷業務にAMRを導入しています。従来は、人がハンディターミナルを持って台車を押し、倉庫内を回ってピッキング作業をしていました。この方法では生産性を上げることができないため、ピッキング作業の効率化を目指し導入したのがAMRです。
1つのピッキング作業が終わると、次のAMRが来て荷物を運んでいきます。これにより、ピッキング作業の間の歩行距離は短縮され、人の作業場所を分けることが可能になりました。ピッキング担当者はピッキングに専念し、カートからの荷降ろしは荷降ろし担当が行う、といったように分業ができ、専業化によって作業効率が向上しました。
人との協働が求められる業務での活用
空調機器のパーツを取り扱っている日本通運の物流センターでは、2万点を超える品目を扱っており、ピッキング作業担当者の負荷が高いことが課題となっていました。そこで、ピッキング作業担当者3名に対し5～7台ほどのAMRを導入し、協働できる体制を整えました。特に細かいパーツを取り扱うエリアでは、ハンディターミナルや台車によってふさがっていた手が空き、ピッキング作業に専念できることで、作業スピードアップを実現しています。
稼働する工場・倉庫での搬送システム変更
同じく日本通運の別の物流倉庫では、スーパーマーケットやホームセンター向け日用品雑貨のピッキング仕分作業を行っています。以前にAGVの導入を検討したものの、導入工事のために倉庫の稼働を止めるわけにはいかず、導入を断念した経緯があります。AMRであれば、電源とネットワークの工事だけで導入でき、大規模な工事のために倉庫の稼働を停止する必要がありません。倉庫の稼働を継続しながら短期間でのAMR導入に成功し、人手不足の解決策のひとつとしても期待されています。
長距離移動が必要な工場・倉庫での搬送
ユニクロの倉庫は早い段階から自動化に積極的に取り組んでいましたが、ピッキング作業は人の手で行っており課題が残っていました。ここに導入されたのが、さまざまな種類の物を認識し柔軟につかめるロボットハンドを搭載と検品機能を備えたAMRロボットです。これにより、物の積み下ろしや配送箱作成作業も自動化され、作業の効率化を実現できるだけでなく、倉庫内の長距離移動がなくなったことで体への負担も軽減されました。
大きな物や重量物を運搬する業務での負荷軽減
機械工具を扱うトラスコ中山の倉庫では、重量物を取り扱うことも少なくないため、作業負荷が大きいという課題があり、そのことで時間効率も低下していました。ここにAMRを導入することで、工程間搬送の自動化を実現。パレタイズロボットとの連携により、仕分けから出荷までの搬送作業を自動化することにも成功しています。
人と搬送機器がスペースを共有する製造ライン
タカナシ乳業では、充填（じゅうてん）容器を搬送する工程にコンベアを2本設置する必要がありましたが、広くない作業室内ではコンベアの設置が難しくなっていました。そこで、充填容器を搬送する役割としてAMRを導入。AMRは人がいることを検知すると停止して回避するため、スペースを共有しながら人の動線を遮らずに搬送を続けることができます。生産計画の変化にも柔軟に対応できるようになったとしています。
AMRの運用を成功させる技術
AMRの運用には欠かすことのできない技術として、マシンビジョンとエッジコンピューティングが挙げられます。この2つの技術とAMRはどのように関わっているのでしょうか。
マシンビジョン
AMRの自律走行を可能にするために必須なのがマシンビジョンです。マシンビジョンはコンピュータービジョンの一種で、画像処理によって自動制御を行うための視覚と判断の機能を持たせることができる技術です。マシンビジョンとAMRの関わりは走行に関する部分だけではありません。搬送工程における商品情報の読み取りや、検査工程における視覚検査などもAMRによって行うことができます。こういった場合にも、マシンビジョンの性能がロボットとしての機能を左右することになります。マシンビジョンが進化することで、AMRもさらに活用の幅や精度が向上することが予想されます。
エッジコンピューティング
多数のAMRを同時に運用した場合、制御には多くのデータ送受信が伴います。また、走行だけではなくロボット部分での作業も行うAMRを考えたとき、さらに多くのデータ処理が必要となります。こういった場合に、処理のスピード向上や確実性の確保の面で大きな効果を期待できるのがエッジコンピューティングです。
エッジコンピューティングは、ネットワークの「端」、すなわちエッジに近い場所でデータの処理を行い、必要に応じてクラウドへと集積します。こういった振り分けにより、データ処理の高速化と安全性確保、さらにビッグデータとしての蓄積も可能とします。今後、さらに多数のAMRを同時運用し、高度な作業を求める場合、データ処理のスピードが求められることは必然です。AMRの活用拡大において、エッジコンピューティングは不可欠な技術として重要なものとなっていくのではないでしょうか。
AMRは次世代の協働ロボットとして期待される
AMRは人に代わって搬送作業を行う役割から始まり、さらに複雑な作業も行えるように進化しています。AGVと異なり、自律的に人や障害物を避けて走行することができるため、人との協働が可能なことも、大きな可能性として期待されています。現在も開発の進むAMRは、今後はさらに複雑な作業もできるようになると予想されます。そのときには、AMRの運用を成功させるため、マシンビジョンやエッジコンピューティングなどの周辺の技術も、より高度なものが求められるようになるのではないでしょうか。
