Embedded Insiders Podcast:AMR、AI、エッジコンピューティング

2019年には50%だった 小売業の成長も、2023年には3分の2をEコマースが占めるようになると予想されています。この驚異的な成長は、生産、フルフィルメント、物流などのオペレーションに大きなプレッシャーを与えており、各段階での生産性と効率性の向上を支援する自律型モバイルロボットに注目が集まっています。 

しかし、ロジスティクスの自動化を支援する自律型ロボットの構築をどのように始めればよいのでしょうか。  

自動化から自律化へ 

そこで登場するのがインダストリー5.0です。インダストリー4.0がスマートな自動化を実現したのに対し、それに続く仕様では、自律移動ロボット(AMR)を人間と同じ作業環境に配置することで、次のレベルに到達します。  

AMRは、倉庫をはじめとする産業現場の刻々と変化する環境やダイナミックなワークフローを支援します。実際、 ガートナーの調査 小売業のCIOを対象に行った調査では、87%が倉庫でのピッキング作業にロボットを使用することを第1のユースケースとして挙げています。AMRを導入することで、製造業や流通業では運用コストの削減が期待できます  

「IoTエッジコンピューティングとAIの統合は、この設計の重要な部分です」と、NVIDIAの自律型マシンの製品管理責任者であるAmit Goel氏は述べています。 「私たちは、これらの自律システムにインテリジェンスをもたらすプラットフォームを構築しています。このインテリジェンスをウェアハウスのさまざまなコンポーネントに分散させることで、すべてが相乗的に機能します。これは、単一のコンピューティングインフラストラクチャでは不可能です。」 

AMRと人間が環境の中で安全にコラボレーションするためには、故障の許されないリアルタイムのコンピューティングを実現するハードウェアとソフトウェアの両方のエッジが必要です。 

エッジハードウェアとエッジソフトウェアが連携して動作 

ハードウェアとソフトウェアが一致しなければ、最高レベルの効率は期待できません。 NVIDIA 現在、開発者がアプリケーションまたは業界固有のAMRソリューションを作成できるようにするアプリケーション固有のソフトウェア開発キット(SDK)を開発中です。これらのソリューションはすべて同じコアGPUベースのプラットフォームで動作するため、これらのソリューションの統合は合理化されます。 

ご想像のとおり、製造工場や倉庫・配送センターにはさまざまなニーズがあります。自動化に関しては、マシンビジョンを使用して製品をスキャンして整理整頓を行うといった単純なものから、データ収集とマシンビジョンを使用してAMRが倉庫内を移動して光学検査を行い、その過程で他のAMRや人間と接触するといった複雑な環境のものまで、様々なニーズがあります。 

ヘテロジニアスコンピューティングのためのさまざまなコアオプションから、さまざまなモジュール、さらには統合されたエッジプラットフォームまで、産業環境でAMRを安全に構築・展開するために特別に設計された最先端のエッジコンピューティングソリューションを提供し、AMR分野の最先端を走っています 

データをリアルタイムで整理する 

物流システムでは、大量の業務データが作成されますが、このデータは、データを作成する「モノ」の上、近く、または周辺のエッジで、リアルタイムに処理される必要があります。すべての機器は、 Eclipse Cyclone DDS(Data Distribution Service)のような特殊なミドルウェアを使用して通信し、ポイントツーポイントの通信が所定の時間内に成功するようにします。  

Embedded Insiders Podcastの第2エピソードをチェックしてください。ここでは、エッジAIとAMRについて詳しく説明し、エピソード3にご期待ください。 

ADLINKおよびNVIDIAGPUソリューションの詳細については、右記をご覧ください。 ウェブサイト

著者:ゼイン・ツァイ
著者:ゼイン・ツァイ

ADLINKテクノロジー、組込みプラットフォームおよびモジュール、プラットフォーム製品センターのディレクター