人工知能が物流の自動化を変える

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自動化では、テクノロジーを利用して、さまざまなタスクにおける人間の労力を強化します。物流においては、自動化の可能性は非常に大きく、特に業務に劇的な変化や需要の増加が生じている場合には、そのメリットは大きくなります。業務の規模を拡大するには、多くの場合、追加のスタッフが必要になりますが、特に他の業界でもニーズがある場合は、すぐには確保できないことがよくあります。市場の変動に迅速に対応するには、業務全体にわたる迅速な行動と追加の機能が必要です。

需要の変化に応じて、物流の自動化により生産能力を急速に拡大することができます。戦略的に使用すると、物流の自動化により生産性が向上し、人的ミスが削減され、作業効率が向上します。適切な物流自動化ソフトウェア、ハードウェア、プラットフォーム リソースを導入すると、需要の少ない期間の運用コストへの影響は最小限に抑えられ、大規模な労働力を維持する場合よりもはるかに少なくなります。需要の増加に応じて、生産能力が整い、開始の準備が整います。これにより、物流会社は需要の変化に迅速に対応するために必要な柔軟性を獲得できると同時に、さらに多くのことを行う機会も得られます。

人工知能が物流自動化の影響を増幅

物流自動化に人工知能 (AI) を導入すると、AI の影響が増大します。 AI は、製品の仕分けや分類などの一般的な半熟練作業におけるエラーを削減します。たとえば、自律移動ロボット (AMR) は、最もコストがかかることが多いラストマイルを含む荷物の配達を改善できます。 AI は、AMR のルート計画や、人、障害物、配送ポータル、出入り口などの特徴の認識に役立ちます。

物流自動化をあらゆる環境に統合することは、課題を伴います。それは、反復的なプロセスを電動コンベアベルトに置き換えるという単純なものから、職場に協調型の自律型ロボットを導入するという複雑なものまでさまざまです。この自動化および統合プロセスに AI が追加されると、課題はより複雑になりますが、メリットも大きくなります。

ソリューションの接続性が高まり、プロセスの他のすべての段階をより意識するようになると、個々の自動化要素の効率が向上します。データが生成されアクションが実行される場所に AI を近づけることをエッジ AI と呼びます。エッジ AI の導入により、物流の自動化はすでに再定義されています。

エッジ AI は急速に発展しており、その用途は物流の自動化に限定されません。 AI をネットワークのエッジに配置することによる利点は、電力、環境の動作条件、物理的な場所、使用可能なスペースなどのリソースの可用性とバランスを取る必要があります。

エッジ推論

エッジ コンピューティングにより、コンピューティングとデータがさらに緊密になります。従来の IoT アプリケーションでは、ほとんどのデータはネットワーク経由で (クラウド) サーバーに送信され、そこで処理されて結果がネットワークのエッジ (物理デバイスなど) に送り返されます。クラウド コンピューティングだけでは遅延が発生し、時間が重要視されるシステムでは許容されません。エッジ コンピューティングの活用例の 1 つは、仕分けプロセス中にローカル パッケージの画像データをキャプチャして処理し、物流自動化システムが 0.2 秒以内に応答できるようにすることです。システムのこの部分でのネットワーク遅延によりソート処理が遅くなる可能性がありますが、エッジ コンピューティングによりこの潜在的なボトルネックが解消されます。

エッジ コンピューティングは計算をデータに近づけますが、エッジに AI を追加すると、プロセスがより柔軟になり、エラーがさらに発生しにくくなります。同様に、ラストマイル物流は人間に大きく依存していますが、エッジ AI を使用した AMR によってこれも改善されます。

AI の追加は、物流自動化に使用されるハードウェアとソフトウェアに大きな影響を与え、潜在的なソリューションのリストは増え続けています。通常、AI モデルのトレーニングに使用されるソリューションは、ネットワークのエッジにモデルを展開するのに適していません。トレーニングに使用される処理リソースは、電力やメモリなどのリソースが事実上無制限であるサーバー向けに設計されています。エッジでは、コンピューティング能力とストレージが制限されます。

異種アーキテクチャへの傾向

ハードウェア面では、大規模なマルチコア プロセッサはエッジ AI アプリケーションにはあまり適していません。代わりに、開発者はエッジ AI の展開に最適化された異種ハードウェア ソリューションに注目しています。これには CPU と GPU が含まれますが、特定用途向け集積回路 (ASIC)、マイクロコントローラ (MCU)、FPGA にも及びます。 GPU などの一部のアーキテクチャは並列処理に優れていますが、CPU などの他のアーキテクチャは順次処理に優れています。現在、AI アプリケーションに最適なソリューションを提供できると真に主張できる単一のアーキテクチャはありません。一般的な傾向としては、同じアーキテクチャの複数のインスタンスを使用するのではなく、最適なソリューションを提供するハードウェアを使用してシステムを構成することです。

この傾向は、すべて同じプロセッサに基づく複数のデバイスを持つ同種アーキテクチャではなく、連携して動作するように構成されたさまざまなハードウェア処理ソリューションが存在する異種アーキテクチャを示しています。特定のタスクに適切なソリューションを導入したり、特定のデバイス上で複数のタスクを統合したりできることにより、スケーラビリティが向上し、ワットあたりやドルあたりのパフォーマンスを最適化する機会が得られます。

同種のシステム アーキテクチャから異種処理に移行するには、大規模なソリューション エコシステムと、ハードウェア レベルとソフトウェア レベルの両方でこれらのソリューションを構成するための成熟した機能が必要です。そのため、エッジ コンピューティングのソリューションを提供するすべての主要なシリコン ベンダーと重要なティア 1 関係を築いているサプライヤーと協力し、スケーラブルで柔軟なシステムを開発するために協力することが重要です。

さらに、これらのソリューションでは、Linux などの一般的なオープンソース テクノロジだけでなく、ロボット オペレーティング システム ROS 2 などの特殊なテクノロジも使用されます。 実際、物流とエッジ AI をサポートするオープンソース リソースがますます開発されています。この観点からすると、単一の「正しい」ソフトウェア ソリューションは存在せず、ソフトウェアが実行される単一のハードウェア プラットフォームも存在しません。

自動化されたエッジコンピューティングへのモジュール式アプローチ

柔軟性を高め、ベンダー ロックインを減らすための 1 つの方法は、ハードウェア レベルでモジュール性を使用して、あらゆるソリューションのハードウェア構成をより柔軟にすることです。実際、ハードウェア レベルでのモジュール性により、エンジニアはシステム全体に混乱を引き起こすことなく、プロセッサなどのシステム ハードウェアの任意の部分を変更できます。

エッジ AI などの新しいテクノロジーを導入する場合、基盤となるプラットフォーム (ソフトウェア、プロセッサなど) を「アップグレード」する機能が特に重要です。通常、プロセッサとモジュール テクノロジの新しい世代は、ネットワークのエッジで実行される推論エンジンの電力とパフォーマンスのバランスを向上させるため、全体的な物流自動化システムとエッジ AI ハードウェア システム設計への影響を最小限に抑えながら、これらのパフォーマンスと電力の向上をすぐに活用できることは明らかな利点です。

マイクロサービス アーキテクチャと Docker などのコンテナ テクノロジを使用して、ハードウェアのモジュール性をソフトウェアに拡張します。より最適化されたプロセッサ ソリューションが利用可能になった場合、それが別のメーカーのものであっても、そのプロセッサを活用するソフトウェアはモジュール化されており、システムの残りの部分を変更することなく、以前のプロセッサのモジュールの代わりに使用できます。ソフトウェア コンテナーは、エッジで AI を実行するのに適した機能など、新しい機能を追加するためのシンプルで強力な方法も提供します。

コンテナ内のソフトウェアもモジュール化できます。

ハードウェアとソフトウェアに対するモジュール式およびコンテナ式のアプローチにより、ベンダー ロックインが最小限に抑えられ、ソリューションが特定のプラットフォームに縛られなくなります。また、プラットフォームとアプリケーション間の抽象化も向上し、エンドユーザーが独自のプラットフォームに依存しないアプリケーションを開発しやすくなります。

結論は

物流自動化にエッジ AI を導入する場合、システム全体を置き換える必要はありません。まず、ワークスペースを評価し、AI 駆動型自動化から本当にメリットを得られる段階を特定します。主な目標は、特に労働力不足の時期の需要増加に対応して、運営費を削減しながら効率を向上させることです。

AI ソリューションに取り組むテクノロジー企業はますます増えていますが、これらの企業は一般的にエッジ コンピューティングではなくクラウドをターゲットにしています。エッジでは条件が大きく異なり、リソースが制限される可能性があり、専用のプライベート通信ネットワークが必要になる場合もあります。

物流業務の自動化は、人工知能などの技術の活用を通じて今後も成長し、拡大していくでしょう。これらのシステム ソリューションは、クラウドやデータ センターとはまったく異なる、過酷な環境に合わせて設計する必要があります。当社では、非常に競争力のあるソリューション、短い開発サイクル、柔軟なプラットフォームを提供するモジュール式のアプローチを使用してこの問題に対処します。