Поделиться
Вкалывают роботы: в МФТИ создали математическую модель идеального автоматизированного склада
Предложенный инженерами Центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ алгоритм позволяет сократить количество используемых роботов в среднем на треть, а также гарантированно улучшить общую эффективность складских процессов на 10%. Разработка ориентирована под нужды крупного бизнеса: положительный эффект от ее применения в цифровом ритейле может достигать нескольких миллионов рублей в месяц. Проект представлен на международной конференции по распределенным вычислительным системам в Гонконге. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
Автоматизация склада дает множество преимуществ: от оптимизации используемого пространства и повышения общей скорости работы до вполне очевидного исключения «человеческого фактора». При этом человек на складе все-таки нужен, и его работа — не носить грузы, а управлять роботами, а иногда — ремонтировать их.
Заведующий лабораторией волновых процессов и систем управления Центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ Роман Горбачев подчеркивает: чтобы эффективно справляться с профессиональными задачами, специалисту потребуются не только знания в области логистики, но и навыки работы с системами компьютерных алгоритмов и нейросетями.
«Если робот сломался и не может ехать (к примеру, износился подшипник), то тут должен вмешаться человек. Он должен вынести его оттуда или вытолкать, чтобы он не мешал другим роботам. Или должен сообщить всем роботам, что данный перекресток перестал быть проходимым. Все машины пойдут на обход, упаковывая продукты, перемещая заказы на отправку, принимая новый товар», — сказал Роман Горбачев.
Главный драйвер автоматизации складских процессов в России — это нехватка кадров. По словам ведущего программиста-разработчика лаборатории волновых процессов и систем управления Михаила Зарипова, интерес к автоматизации складов при стремительном росте логистического сегмента и нехватке специалистов вполне ожидаем — это позволяет оптимизировать рабочие процессы и существенно экономить ресурсы.
«На основе обработки движения агентов (как они друг друга обходят, сталкиваются) алгоритм начинает прочерчивать магистрали. Магистрали по которым ходить не надо и оптимальные пути движения. Наш алгоритм анализирует данные и при самой нестандартной конфигурации склада, при любом количестве агентов, он нарисует эти коридоры. На отстройку процессов требуется время: нужно, чтобы роботы многократно преодолели маршрут. Мы гарантируем 10-процентное увеличение производительности», — сказал Михаил Зарипов.
Предложенный инженерами МФТИ алгоритм способен математически вычислить пик оптимизации — момент, при которой достигается наилучшая производительность конкретно взятого склада. Это в свою очередь позволяет не только с высокой эффективностью организовать процессы на уже работающем складе, но и подстроить инфраструктуру под конкретные параметры помещения, где только планируется разместить хранилище.
«Наша задача — найти оптимальную конфигурацию склада. Мы придумали алгоритм, который автоматически перебирает все варианты и оптимизирует процессы под конкретную локацию, которую выбрали под склад. Пока хозяин только находит пустое помещение и прикидывает, что и как он будет вписывать. (монтировать, пути для роботов, шкафы и столы). Автоматическая оптимизация и планирование оптимального склада. Это не нейросети, а алгоритмы машинного обучения. Самое близкое, что можно подобрать, — это муравьиный алгоритм (он управляет коллективными действиями в колонии муравьев). Этот природный механизм был взят за основу при создании нашего алгоритма», — ведущий программист-разработчик лаборатории волновых процессов и систем управления Центра прикладных систем ИИ МФТИ Алексей Старостенко.
Математический алгоритм автоматизации складских процессов станет частью фреймворка технологий — набора ИТ-инструментов, который упрощает разработку и поддержку сложных роботизированных систем. Сейчас сотрудники МФТИ работают над его новой версией. Также алгоритм оптимизации складских процессов применим для любой конкурентной логистики, а также его можно использовать для моделирования транспортной инфраструктуры в городе и на производствах. Это может быть угольный карьер или сеть многополосных транспортных магистралей.
Короткая ссылка
