物流 / 物流センター
Amazon：倉庫の移動ロボットの経路調整
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業務課題
Amazonの物流センターでは、移動ロボットが大規模に動き回っている。道がふさがると待ちが生じ、注文の処理も遅れる。同社はこの状況を、車が集まった都市の交通の流れにたとえて説明した。
使った技術とデータ
DeepFleetは、ロボットの群れの動きを調整するために作られた生成AIを基にしたモデルである。学習に使った資料は、Amazonが自社の事業所の中で積み上げた在庫移動のデータである。開発にはAmazon SageMakerを含むAWSの道具を使った。DeepFleetは物流ネットワーク全体でロボットの経路を調整し、混雑を減らして注文の処理を速くする。商品を顧客により近い場所に置く配置も可能になる。データが積み上がるほど自ら学び、良くなり続ける仕組みだと同社は説明した。
成果
Amazonは、DeepFleetがロボットの群れの移動時間を10%改善すると述べた。同じ発表で、100万台目のロボットを配置し、世界で300か所を超える事業所に網が広がったと述べた。同社は、移動時間を10%減らすと配送が速くなり、運営費とエネルギーの使用が併せて減ると説明した。
限界と残る課題
原文は10%の改善をこれから表れる効果として述べており、対照群やセンター別の数値はない。100万台を超えるロボット全体でDeepFleetの適用が終わったという説明もない。
出典
- Amazon deploys over 1 million robots and launches new AI foundation modelaboutamazon.com, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。