倉庫に必要な潜在移動ロボットの台数：フリートサイジング計算ツール

設定数が少なすぎる 潜在移動ロボット 配送遅延につながることが多く、生産遅延や充電ボトルネックの原因にもなります。一方、ユニットを過剰に購入すると、倉庫の生産性を向上させることなく設備投資コストが増加します。適切な車両台数は、いくつかの要因によって決まります。これには、1時間あたりの必要移動回数、ミッションサイクルタイム、および稼働シフトが含まれます。また、充電戦略、交通状況、積載量、およびシステム全体の可用性も考慮する必要があります。適切な車両台数計算は、倉庫管理者に実用的な出発点を提供します。詳細な現場テストやコンピュータシミュレーションを実行する前に、この基準値を使用できます。

車両台数を計算する前に必要な情報は何ですか？

正確な計算は、実際の運用データに基づいて行うべきです。倉庫の床面積だけに頼ってはいけません。2つの施設が全く同じ規模であっても、必要なロボットの数は大きく異なる可能性があります。これは、日々の作業の流れや移動距離が異なるためです。ピーク時の需要レベルも大きく異なります。

1時間あたりに必要な資材移動回数は何回ですか？

まず、各シフト中に移動する具体的な品目を記録することから始めましょう。これらの品目には、パレット、保管ラック、台車、仕掛品などが含まれます。1日の平均需要と最大需要を区別する必要があります。

例えば、一般的な倉庫では、1時間あたり平均25件の配送業務が行われるかもしれません。しかし、出荷締め切り直前には、1時間あたり40件に達することも容易にあり得ます。平均的な利用状況だけを考慮してシステムを設計すると、配送業務が滞ってしまう可能性があります。最も忙しい時間帯に対応しきれなくなるでしょう。

「移動」が実際に何を意味するのかを明確に定義する必要があります。それは、積載されたラックを保管場所からピッキングステーションまで運搬することかもしれません。あるいは、重いパレットを直接生産ラインまで移動させることかもしれません。あるいは、空のキャリアを元の出発地点に戻すことだけを移動とみなす場合もあります。

1つのミッションを完了するのにどれくらい時間がかかりますか？

ミッションサイクル全体を測定する必要があります。基本的な移動時間だけを見てはいけません。完全なサイクルには、多くの場合、以下が含まれます。

• タスクの受領と受諾
• ピックアップポイントまで空車で移動
• パレットまたはラックに合わせる
• 荷物を持ち上げる
• 目的地へ向かう
• 交差点や設備の前で待機する
• 荷物を降ろして解放する
• 次のタスクに移ります

可能な限り、実際の物理的な寸法を使用してください。まだロボットを導入していない施設であれば、詳細なレイアウト図を使用して各段階を概算することができます。その後、適切な現場調査を実施して、これらの初期結果を確認する必要があります。

車両台数計算ツールはどのように機能しますか？

標準的な計算式では、倉庫の需要を1時間あたりの必要なロボット稼働時間（分）に換算します。その後、この初期結果を調整します。各ロボットが実際に搬送作業に利用できる時間を考慮するためです。

基本的な車両台数決定式とは？

以下の基本式を使用できます。

必要LMR = (1時間あたりの移動回数 × 平均サイクルタイム（分）) ÷ (60 × 目標稼働率)

目標稼働率は、各時間におけるロボットが実際に生産的な任務を完了できる時間の割合を示します。この指標には、バッテリー充電や予期せぬ交通渋滞、安全停止、迅速なタスク割り当て、その他の日常的な軽微な中断などが含まれます。

稼働率の目標値を75%から85%に設定するのが、一般的には現実的な選択肢です。すべてのロボットが連続稼働すると想定するよりも、はるかに良いでしょう。ただし、場合によっては、より低い稼働率の方が適切な場合もあります。これは特に、フロアの混雑が激しい施設や、自動ドアの開閉が頻繁な施設で顕著です。充電待ちの列が長かったり、複雑な積載手順が必要な場合も、稼働率の目標値を低く設定する必要があります。

サンプル倉庫車両数をどのように計算すればよいですか？

1時間あたり正確に40回の移動が必要な倉庫を想像してみましょう。各作業の完了には平均約7.5分かかります。一方、目標とするロボットの稼働率は80%です。

計算式は以下のようになります。

(40 × 7.5) ÷ (60 × 0.80) = 6.25

当然ながら、ロボットの一部だけを配備することはできません。したがって、この結果は7台のLMRに切り上げなければなりません。

次に、適切な容量バッファを設ける必要があります。標準的な10%～20%のバッファは、需要の急激な変化に対応するのに役立ちます。また、定期メンテナンス、バッテリー充電、一時的なルートの遮断にも対応できます。今回の例では、倉庫チームは8台のロボットの購入を計画し始めるかもしれません。

この具体的な数値はあくまでも初期見積もりであり、最終的な購入数量ではありません。後日、トラフィックシミュレーションを実施したり、小規模な試験導入を行ったりすることで、必要なユニット数が少なくなる、あるいは少し増えるといった結果が明らかになる場合があります。

計算結果に影響を与える可能性のある要因は何ですか？

純粋な数学的結果と実際の運用状況を常に比較検討する必要があります。ロボット群全体のパフォーマンスは容易に低下する可能性があります。これは、ロボットが狭い保管通路を共有したり、他の機器の到着を待ったりする場合に発生します。また、ロボットが扱いにくい荷物を運搬し、移動速度が低下する場合にもパフォーマンスが低下します。

交通量と倉庫のレイアウトは、処理能力にどのような影響を与えるのか？

施設内の様々な設備は、ミッション全体の所要時間を延長させる可能性があります。例えば、交差点、見通しの悪い角、歩行者の多いエリアなどが挙げられます。エレベーター、自動ドア、コンベア、共有の荷積みステーションなども、所要時間を遅らせる要因となります。さらに、複数のロボットが誤って互いの進路を塞いでしまう可能性もあります。これは、あまりにも多くのユニットが同じ通路に進入しようとした場合に発生します。

優れたルート計画では、以下の点を慎重に評価する必要があります。

• 一方通行通路と双方向通路
• 通行および待機エリア
• 送迎時の混雑
• 利用可能な旋回スペース
• 人やフォークリフトの通行
• 緊急時のアクセスルート

ロボットの数を増やすだけでは、必ずしも全体の処理能力が向上するとは限りません。いずれ限界点に達します。その限界点を超えると、ロボットの数を増やしても、生産性の向上には繋がらず、かえって交通渋滞を悪化させるだけです。

ペイロードとロボットの仕様は、機体群にどのような影響を与えるのか？

より重い荷物を扱う場合は、全く異なるLMRモデルが必要になる場合があります。こうした重い荷物は、全体の走行速度を低下させる可能性もあります。Wesarは、多様な構成オプションを提供しており、これらのオプションは様々なマテリアルハンドリング要件に容易に対応できます。

考慮する QF2-600O 良い例として、定格荷重600kg、無負荷走行速度1.4m/sを備えています。定格稼働時間は8時間です。また、標準的な1,200×1,000mmパレットを移動する場合、最小通路幅は1,500mmと記載されています。一方、 QF3-1000D 定格荷重1,000kgに対応。無負荷時の走行速度は2m/sと高速です。このモデルでは、同じパレットサイズの場合、最小通路幅は1,800mmとなっています。両モデルとも、完全放電後わずか1.5時間でバッテリーがフル充電されることを特長としています。

もっと負荷の高いアプリケーションもあるかもしれません。そのようなタスクには、Wesar社の Q8-2000A 定格積載量は2,000kgと非常に大きく、定格走行速度は0.94m/sです。また、6～8時間の連続稼働時間も実現しています。これらの技術的な違いは、日々のサイクルタイムやフロアルートの設計に直接影響を与えます。さらに、充電頻度や最終的な車両台数にも影響を及ぼします。

料金計算にはどのように含めるべきですか？

基本的なバッテリーの可用性は非常に重要です。これは、計画された車両群が実際にフルシフト中に需要を満たせるかどうかを左右するからです。したがって、すべての充電作業を輸送プロセスの中核部分として計画する必要があります。

充電時間短縮のためにロボットを導入すべきでしょうか？

複数のロボットが同時に充電のために停止する必要がある場合、追加の容量が必要になる可能性があります。全体的な影響は、1日の稼働時間とバッテリーの持続時間によって異なります。また、充電器の数にも左右されます。最後に、ロボット群が厳密なスケジュール充電を採用しているか、柔軟な機会充電を採用しているかによっても影響します。

8時間1シフト制で運営される倉庫は、特有の課題に直面します。そのニーズは、3シフト制で24時間365日稼働する工場とは大きく異なります。24時間365日稼働の厳しい操業を担う場合もあるでしょう。そのような場合は、充電スケジュールをずらすのが最適です。これにより、車両の大部分が同時に停止してしまう事態を防ぐことができます。

担当のフリートマネージャーには、もう一つ重要な任務があります。それは、生産ピーク時にすべてのロボットのバッテリー残量が極端に低くなるのを防ぐことです。スマート充電ルールはこの問題を解決するのに役立ちます。これらのルールにより、施設の作業負荷が低下した際に、個々のロボットを空いている充電ステーションへ簡単に移動させることができます。

なぜWesar IntelligenceをLMRサプライヤーとして選ぶべきなのか？

適切なフリート規模設定は、適切な条件下で非常に効果的になります。ロボットサプライヤーがすべてを総合的に評価する場合に最も効果を発揮します。サプライヤーは、ハードウェア、ソフトウェア、物理的な搬送装置、および移動ルートを検討する必要があります。これらの要素と倉庫システムすべてを、完全に統合されたソリューションとして扱う必要があります。

Wesarは倉庫自動化に関してどのようなソリューションを提供できるのか？

ウェサール・インテリジェンス株式会社 高品質な潜在移動ロボット（LMR）を提供しています。これらのロボットは、多様な可搬重量と高度な駆動システムを備えています。また、様々な昇降構成とスマートなナビゲーションオプションも提供しています。LMRの幅広い製品ラインナップには、基本的なパレット搬送や重量ラック移動に特化したモデルが含まれています。さらに、迅速な資材配送や複雑な生産物流に対応するロボットもご用意しています。極めて重い荷物を扱う用途にも対応可能です。

当社は、ワンストップのインテリジェントファクトリーソリューションプロバイダーとして、高い評価を得ています。専門的なコンサルティングとカスタムソフトウェア開発を提供し、機器の直接製造と円滑なプロジェクト遂行もサポートします。さらに、優れたアフターサービスも提供しています。当社の製品ポートフォリオは、基本的なハードウェアにとどまらず、高度なロボット制御や最新の倉庫管理システム、資材管理ツール、その他様々なスマートロジスティクスシステムなど、幅広い分野を網羅しています。

車両台数を最終決定する最良の方法は何ですか？

基本的な計算ツールは非常に役立つ出発点となります。しかし、最終的な車両台数は必ず検証する必要があります。そのためには、実績のある実際の運用データを確認することが重要です。

注文前に完了しておくべき手順は何ですか？

まず、ピーク時の時間別需要に基づいて車両台数を算出する必要があります。単純な日平均値に頼ってはいけません。次に、ミッションサイクル全体を正確に測定する必要があります。待機時間もすべて含めるようにしてください。また、積み込み、積み下ろし、充電、そして煩わしい交通渋滞による遅延も考慮に入れる必要があります。

次に、LMR（ロボット搬送車）の具体的なモデルを慎重に選定してください。必要な積載量と搬送車の寸法に完全に適合している必要があります。また、通路幅、リフト高さ、必要な走行速度にも適合している必要があります。最後に、提案したロボットの台数をテストする必要があります。これは、コンピュータシミュレーションまたは小規模な実機試験運用によって行うことができます。

着実で拡張性のあるアプローチの方が、通常ははるかに安全です。予測される最大台数を一度に購入するよりも良いでしょう。まずは、十分に検証された需要を満たすのに十分な数のロボットから始めるべきです。また、ソフトウェア制御システムが堅牢であることを確認してください。充電インフラと交通設計が、将来の倉庫拡張に容易に対応できることを確認しましょう。

よくある質問

1台のLMRで複数の異なるルートを処理できますか？

はい、もちろん可能です。スマートなロボット制御システムであれば、1台のLMRを複数の集荷・配送ポイントに簡単に割り当てることができます。ただし、ルートの種類を増やしすぎるとリスクも伴います。空車走行距離や待機時間が増加する可能性があり、フロア内の交通量も増加する恐れがあります。最終的なサイクルタイムの計算には、これらの要素を必ず含める必要があります。

車両台数は平均需要に基づいて決定すべきか、それともピーク需要に基づいて決定すべきか？

主要な計算には、常に最大持続可能需要値を用いるべきです。時折、非常にまれな短時間の需要急増が発生することがあります。そのような稀な事態には、賢明なタスクの優先順位付けによって対処できます。一時的な運用変更も有効です。ただし、計画された車両群は、予測可能な日々のピーク需要すべてに余裕を持って対応できるものでなければなりません。

倉庫にはどれくらいの予備容量を追加すべきか？

10%から20%程度の予備的な安全バッファは、多くの場合非常に有効です。ただし、真に適切な許容値は、いくつかの固有の要因によって異なります。これには、定期メンテナンスの要件や選択した充電戦略などが含まれます。需要の変動性や、ミッションの遅延による実際の経済的損失も重要です。一部の施設では、重要な高可用性生産ラインが稼働しています。このような要求の厳しい環境では、通常、標準的な柔軟なストレージアプリケーションよりもはるかに高い冗長性が求められます。