JP2020155076A - Conveyance system control device and conveyance system control method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、搬送システム制御装置および搬送システム制御方法に関する。 Embodiments of the present invention relate to a transfer system control device and a transfer system control method.
従来、工場内で部品や製品を運搬するために、人間が運転操作を行うことなく自動で目的地まで走行することが可能な無人搬送車、いわゆるAGV(Automated Guided Vehicle)が用いられている。また、このようなAGVにおいて未来予測推論による行動決定方法が知られている。この行動決定方法によれば、工場での未来の生産稼働状況を予測し、AGVが実行すべき行動を選択する。その結果、生産比率に悪影響を与えることなく工場を稼働させることができる。 Conventionally, in order to transport parts and products in a factory, an automated guided vehicle (AGV), which can automatically travel to a destination without human operation, has been used. Further, in such an AGV, a method of determining an action by future prediction reasoning is known. According to this action determination method, the future production operation status at the factory is predicted, and the action to be taken by the AGV is selected. As a result, the factory can be operated without adversely affecting the production ratio.
このような無人搬送車は、一般に、電動機(モータ)によって走行するため、電力供給源として、充電可能なバッテリーを備えている。そして、バッテリーの充電量が少なくなった場合には、充電ステーションにて充電を行う。複数の無人搬送車に対して、効率的に充電を行うために、充電時間が確保可能な場合に、最も充電量が少ない無人搬送車に充電タスクを割り当てる例が知られている。 Since such an automatic guided vehicle generally runs on an electric motor, it is provided with a rechargeable battery as a power supply source. Then, when the charge amount of the battery becomes low, the battery is charged at the charging station. In order to efficiently charge a plurality of automatic guided vehicles, there is known an example in which a charging task is assigned to an automatic guided vehicle having the smallest amount of charge when a charging time can be secured.
しかしながら、非特許文献1には、一の製造装置が完成品を製造する技術が開示されている。すなわち、非特許文献1には、製造ラインにおいて、複数台の製造装置が協働して、一の完成品を製造する技術は開示されていない。そして、複数台の製造装置が協働して完成品を製造する場合に、一の製造装置に必要以上の部品が溜められることは好ましくない。そのため、一の製造装置に必要以上の部品が溜められた場合に、製造ラインは停止してしまう。 However, Non-Patent Document 1 discloses a technique in which one manufacturing apparatus manufactures a finished product. That is, Non-Patent Document 1 does not disclose a technique for manufacturing one finished product in cooperation with a plurality of manufacturing devices on a manufacturing line. When a plurality of manufacturing devices collaborate to manufacture a finished product, it is not preferable that more parts than necessary are stored in one manufacturing device. Therefore, when more parts than necessary are stored in one manufacturing apparatus, the manufacturing line is stopped.
また、例えば特許文献1にあっては、充電時間を確保可能な無人搬送車に充電タスクを割り当てていたため、複数の無人搬送車の稼働率を向上させることができなかった。 Further, for example, in Patent Document 1, since the charging task is assigned to the automatic guided vehicle that can secure the charging time, it is not possible to improve the operating rate of the plurality of automatic guided vehicles.
そこで、本開示の課題の一つは、例えば、製造ラインの停止を防止することである。またもう一つの課題は、無人搬送車の充電を効率的に行うことである。 Therefore, one of the problems of the present disclosure is, for example, to prevent the production line from being stopped. Another issue is to efficiently charge the automatic guided vehicle.
上述した課題を解決するために、実施形態にかかる搬送システム制御装置は、例えば、複数の製造装置が協働して一の完成品を製造する製造ラインに関する製造ライン情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記製造ライン情報に基づいて、前記製造ラインで物品を搬送する搬送装置に対する指示を実行させた場合に前記製造装置に前記完成品の部品が閾値以上溜められ、且つ前記部品が不足することはないかを予測する予測部と、前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる指示部と、を備える。これにより、搬送システム制御装置は、製造ラインの停止を防止することができる。 In order to solve the above-mentioned problems, the transfer system control device according to the embodiment includes, for example, an acquisition unit that acquires manufacturing line information regarding a manufacturing line in which a plurality of manufacturing devices cooperate to manufacture one finished product. Based on the manufacturing line information acquired by the acquisition unit, when an instruction to a transport device for transporting an article on the manufacturing line is executed, the finished product parts are accumulated in the manufacturing device by a threshold value or more, and the parts When the prediction unit predicts whether or not the parts will be insufficient, and when the prediction unit predicts that the parts exceeding the threshold value will not be accumulated and predicts that the parts will not be insufficient, the transport An instruction unit for causing the device to execute the instruction is provided. As a result, the transfer system control device can prevent the production line from stopping.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、前記予測部は、前記部品を搬送する搬送経路の途中に、前記搬送装置に引かせて前記物品を搬送する台車を交換する前記指示を前記搬送装置に実行させた場合に、前記製造装置に前記完成品の部品が閾値以上溜められ、且つ前記部品が不足することはないかを予測し、前記指示部は、前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる。これにより、搬送システム制御装置は、搬送装置に実行させるタスクに、台車を交換するタスクが含まれている場合であっても、製造ラインの停止を防止することができる。 Further, in the transfer system control device, as an example, the prediction unit gives the instruction to replace the trolley for transporting the article by pulling the transport device in the middle of the transport path for transporting the parts. Predicts whether or not the parts of the finished product are accumulated in the manufacturing apparatus in an amount equal to or more than the threshold value and the parts are not insufficient, and the indicating unit predicts whether or not the parts in the prediction unit are equal to or more than the threshold value. When it is predicted that the parts will not be accumulated and the parts will not be insufficient, the transfer device is made to execute the instruction. As a result, the transport system control device can prevent the production line from being stopped even when the task to be executed by the transport device includes the task of exchanging the carriage.
また、上記搬送システム制御装置では、前記予測部は、前記部品を収納する収納容器を搬送させる前記指示を前記搬送装置に実行させた場合に、前記製造装置に前記完成品の部品が閾値以上溜められ、且つ前記部品が不足することはないかを予測し、前記指示部は、前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる。これにより、搬送システム制御装置は、搬送装置に実行させるタスクに、ラックを搬送するタスクが含まれている場合であっても、製造ラインの停止を防止することができる。 Further, in the transport system control device, when the predictor causes the transport device to execute the instruction to transport the storage container for storing the parts, the parts of the finished product are stored in the manufacturing device at a threshold value or more. And predicting whether the parts will be insufficient, the indicator predicts that the parts above the threshold value will not be accumulated, and the parts will not be insufficient. When predicted, the transfer device is made to execute the instruction. As a result, the transfer system control device can prevent the production line from being stopped even when the task to be executed by the transfer device includes the task of transporting the rack.
また、実施形態にかかる搬送システム制御装置は、工場において、バッテリーを動力源とする複数の無人搬送車の稼働状態を制御する搬送システム制御装置であって、前記無人搬送車の各々のバッテリーの充電量を取得する充電量取得部と、前記無人搬送車の各々のタスク実行状態を取得する動作状態取得部と、タスクを実行していない無人搬送車に対してタスクを割り当てるタスク設定部と、前記充電量取得部が取得した充電量に基づいて、前記タスク設定部によって割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、当該無人搬送車の充電量を予測する充電量予測部と、前記充電量予測部が予測した充電量に基づいて、当該無人搬送車に対して、前記タスク設定部が割り当てたタスクを実行させるか、又は充電を行わせるかを判定する判定部と、を備える。 Further, the transfer system control device according to the embodiment is a transfer system control device that controls the operating state of a plurality of automatic guided vehicles powered by batteries in a factory, and charges each battery of the automatic guided vehicle. The charge amount acquisition unit for acquiring the amount, the operation state acquisition unit for acquiring the task execution state of each of the automatic guided vehicles, the task setting unit for assigning tasks to the automatic guided vehicle that is not executing the task, and the above. A charge amount prediction unit that predicts the charge amount of the automatic guided vehicle when it is assumed that the task assigned by the task setting unit is performed based on the charge amount acquired by the charge amount acquisition unit, and the charge amount prediction. The automatic guided vehicle is provided with a determination unit for determining whether to execute the task assigned by the task setting unit or to charge the vehicle based on the charge amount predicted by the unit.
これにより、無人搬送車の充電の頻度をできるだけ低く抑えることによって、無人搬送車の稼働率を向上させることができる。 As a result, the operating rate of the automatic guided vehicle can be improved by keeping the charging frequency of the automatic guided vehicle as low as possible.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、判定部は、充電量予測部が予測した充電量が第1の閾値以上である場合に、当該無人搬送車に対して割り当てたタスクを実行させる。これにより、タスク完了時のバッテリーの充電量が、タスクの遂行を継続可能な最低レベルを下回らない無人搬送車に対して、優先的にタスクを割り当てることができるため、充電の頻度を下げることができる。 Further, in the transfer system control device, as an example, when the charge amount predicted by the charge amount prediction unit is equal to or greater than the first threshold value, the determination unit executes the task assigned to the automatic guided vehicle. As a result, the task can be preferentially assigned to the automatic guided vehicle whose battery charge amount at the time of completing the task does not fall below the minimum level at which the task can be continued, so that the frequency of charging can be reduced. it can.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、判定部は、充電量予測部が予測した充電量が第1の閾値よりも少ない場合に、当該無人搬送車に対して充電を行わせる。これにより、充電量が少ない無人搬送車に対して、優先的に充電を行わせることができる。 Further, in the transfer system control device, as an example, the determination unit causes the automatic guided vehicle to be charged when the charge amount predicted by the charge amount prediction unit is smaller than the first threshold value. As a result, the automatic guided vehicle with a small amount of charge can be preferentially charged.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、判定部は、充電量取得部が取得した無人搬送車の各々のバッテリーの現在充電量の平均値が第2の閾値よりも少なくて、尚且つ充電量のばらつきが第3の閾値よりも小さい場合に、タスクを実行していない無人搬送車に対して充電を行わせる。これにより、全てのAGVが同時に充電切れになる事態を回避することができる。さらに、同時に充電可能なAGVの数が制限される場合に、複数の無人搬送車が同時に充電を行う事態を回避することができる。 Further, in the transfer system control device, as an example, in the determination unit, the average value of the current charge amount of each battery of the automatic guided vehicle acquired by the charge amount acquisition unit is less than the second threshold value, and the battery is charged. When the variation in the amount is smaller than the third threshold value, the automatic guided vehicle that is not performing the task is charged. This makes it possible to avoid a situation in which all AGVs are out of charge at the same time. Further, when the number of AGVs that can be charged at the same time is limited, it is possible to avoid a situation in which a plurality of automatic guided vehicles are charged at the same time.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、第2の閾値は、前記第1の閾値よりも大きい値に設定される。これにより、タスクの遂行を継続可能な最低レベルを下回る前に、できるだけ早い時点で充電を行わせることができる。 Further, in the transfer system control device, as an example, the second threshold value is set to a value larger than the first threshold value. This allows charging to occur as soon as possible before the task is performed below the lowest sustainable level.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、タスク設定部は、充電を行わせることが設定された無人搬送車を、タスク設定が可能な無人搬送車の候補から削除する。これにより、充電中の無人搬送車に対してタスク割り当てを行うのを防止することができる。 Further, in the above-mentioned transfer system control device, as an example, the task setting unit deletes the automatic guided vehicle set to be charged from the candidates of the automatic guided vehicle capable of setting the task. As a result, it is possible to prevent the task from being assigned to the automatic guided vehicle that is being charged.
また、上記搬送システム制御装置では、一例として、タスク設定部は、充電が完了した無人搬送車を、タスク設定が可能な無人搬送車の候補に追加する。これにより、充電を完了した無人搬送車は、即座にタスク割り当ての候補とすることができる。 Further, in the above-mentioned transfer system control device, as an example, the task setting unit adds an automatic guided vehicle that has been charged as a candidate for an automatic guided vehicle that can set a task. As a result, the automatic guided vehicle that has been charged can be immediately made a candidate for task assignment.
(第1の実施形態)
以下、本発明の第1の実施形態を図面に従って説明する。本実施形態は、本発明を、電子部品の製造工場において、必要な時に必要な場所に、部品や製品を搬送する無人搬送車(以下、AGVと呼ぶ)の配送計画の設定と実行を行う無人搬送システムに適用した例である。
(First Embodiment)
Hereinafter, the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, the present invention is unmanned to set and execute a delivery plan of an automatic guided vehicle (hereinafter referred to as AGV) that transports parts and products to a necessary place at a necessary time in an electronic parts manufacturing factory. This is an example applied to a transport system.
(無人搬送システムの概要説明)
図1は、無人搬送システムのシステム構成の一例を示すブロック図である。工場内には複数のAGV30a,30b,…が常備されている。無人搬送システム10は、AGV30a,30b,…を、指示した走行ルートを追従走行させることによって、設定された目的地まで部品や製品を搬送する。なお、AGVは複数台が常備されるが、簡単のため、以下の説明は、AGV30aについて行う。特に断りのない限り、以下の説明は、他のAGV30b,…に対しても適用される。また、以下の説明においては、AGV30a,30b,…を識別する必要がない場合には、AGV30と表記する。
(Outline explanation of automatic guided vehicle)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a system configuration of an automatic guided vehicle. A plurality of
図1に示す工場には、AGV30aの行先となる複数の地点が存在する。すなわち、台車Aステーション11と、台車Bステーション12と、充電ステーション16と、ラック置場17と、部品置場18と、中間バッファ19と、型物置場20と、完成品置場21と、完成品集積所22と、型物集積所23と、部品集積所24である。
In the factory shown in FIG. 1, there are a plurality of points that serve as destinations for AGV30a. That is, the
台車Aステーション11は、AGV30aが牽引する、小型の部品を運搬する小型台車のステーションである。台車Bステーション12は、AGV30aが牽引する、大型の部品を運搬する大型台車のステーションである。
The
充電ステーション16は、AGV30aが動力源であるバッテリーを充電するための充電場所である。
The charging
ラック置場17は、AGV30aが、製造された基板を搬送する際に、当該基板を載置するラックの置場である。
The
製造工程は、第1組立ライン13、第2組立ライン14、第3組立ライン15があり、その組立ライン間をAGV30が搬送する。
The manufacturing process includes a first assembly line 13, a
部品置場18は、第1組立ライン13の近傍に設けられて、部品を一時的に載置する場所である。部品集積所24は、部品置場18に搬送される前の電子部品の集積場所である。
The
中間バッファ19は、実装を完了した基板が一時的に載置される場所である。
The
型物置場20は、第3組立ライン15の近傍に設けられて、電子部品の筐体等の型物を一時的に載置する場所である。型物集積所23は、型物置場20に搬送される前の型物の集積場所である。
The
完成品置場21は、第3組立ライン15の近傍に設けられて、完成した電子部品(完成品)を一時的に載置する場所である。完成品集積所22は、完成品置場21から搬送された、完成品の集積場所である。
The finished
上記した部品置場18と、部品集積所24と、中間バッファ19と、型物置場20と、型物集積所23と、完成品置場21と、完成品集積所22とには、当該場所に置かれた物品数を計測する、図1に非図示のセンサが設置されている。当該センサが計測した物品数は、即時に搬送システム制御装置40に送信される。製造工程に投入すべき物品数が0になると、電子部品の製造を行うことができなくなるため、製造ラインを停止せざるを得なくなる。そのため、搬送システム制御装置40は、絶えず物品数をモニタすることによって、製造ラインの正常な運用状態を維持する。
The above-mentioned
AGV30aは、前記した各場所に、必要な物品を運搬するタスクを行う。また、AGV30aは、必要に応じて充電ステーション16で充電を行う。
The AGV30a performs a task of transporting necessary articles to the above-mentioned locations. Further, the
すなわち、AGV30aは、部品搬送タスクT1と、工程間搬送タスクT2と、中間回収タスクT3と、中間投入タスクT4と、ラック投入タスクT5と、ラック回収タスクT6とを行う。また、AGV30aは、完成品搬送タスクT7と、台車交換タスクT8と、予測充電タスクT9と、完成品空箱補充タスクT10と、部品空箱回収タスクT11と、型物空箱回収タスクT12と、型物搬送タスクT13とを行う。 That is, the AGV30a performs the parts transfer task T1, the inter-process transfer task T2, the intermediate collection task T3, the intermediate loading task T4, the rack loading task T5, and the rack collecting task T6. Further, the AGV30a includes a finished product transport task T7, a trolley replacement task T8, a predictive charging task T9, a finished product empty box replenishment task T10, a parts empty box collection task T11, and a mold empty box collection task T12. Perform the mold transfer task T13.
AGV30aは、図1に示す、各タスクに対応した矢印に沿って移動することによって、部品、基板、型物、完成品、ラックの搬送、及び台車の交換と充電とを行う。なお、代表的なタスクについて、詳しくは後述する(図2)。 The AGV30a transports parts, substrates, molds, finished products, racks, and replaces and charges trolleys by moving along the arrows corresponding to each task shown in FIG. The typical tasks will be described in detail later (Fig. 2).
搬送システム制御装置40は、AGV30aと無線通信によって必要な情報の送受信を行う。すなわち、搬送システム制御装置40は、AGV30aに対して、当該AGV30aを識別する識別番号とともに、割り当てたタスクの内容を送信する。具体的には、搬送システム制御装置40は、AGV30aに対して、行き先と、走行ルートと、運搬物情報(何を運搬するのか)と、台車情報(大型台車を使用するか、小型台車を使用するか)とを送信する。
The transport
AGV30aは、搬送システム制御装置40が送信した情報を受信するとともに、自身の現在位置情報と、自身のステータス(実行しているタスクの内容、又はタスクを行っていないことを示す情報)と、バッテリーの充電量とを、搬送システム制御装置40に送信する。このようにして、AGV30aは、搬送システム制御装置40が割り当てたタスクを遂行する。
The AGV30a receives the information transmitted by the transport
(AGVのタスク例の説明)
図2を用いて、AGV30aが行う代表的なタスクを説明する。図2は、無人搬送システムが設定する代表的なタスクの一例を示す図である。
(Explanation of AGV task example)
A typical task performed by the AGV30a will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an example of a typical task set by an automatic guided vehicle.
部品搬送タスクT1は、製品や部品を次の工程に搬送するタスクである。例えば、図1に示すAGV30aは、部品集積所24から部品置場18まで部品を搬送する部品搬送タスクT1が割り当てられた例である。
The parts transport task T1 is a task of transporting a product or a part to the next process. For example, the
ラック投入タスクT5、及びラック回収タスクT6は、製品搬送用のラックの投入及び回収を行うタスクである。例えば、図1に示すAGV30aは、ラック置場17からラック投入口にラックを投入するラック投入タスクT5、又はラック排出口からラック置場17にラックを回収するラック回収タスクT6が割り当てられた例である。
The rack loading task T5 and the rack collecting task T6 are tasks for loading and collecting racks for transporting products. For example, AGV30a shown in FIG. 1 is an example in which a rack loading task T5 for loading a rack from the
台車交換タスクT8は、牽引する台車を大型台車から小型台車、又は小型台車から大型台車に交換するタスクである。例えば、図1に示すAGV30aは、大型台車から小型台車に交換する、台車交換タスクT8が割り当てられた例である。 The trolley exchange task T8 is a task of exchanging a trolley to be towed from a large trolley to a small trolley or from a small trolley to a large trolley. For example, AGV30a shown in FIG. 1 is an example in which a trolley exchange task T8 for exchanging a large trolley to a small trolley is assigned.
予測充電タスクT9は、バッテリーの充電量が所定の値を下回ることが予想される場合に、バッテリーを充電させるタスクである。例えば、図1に示すAGV30aは、割り当て可能なタスクA,タスクB,…,タスクNを実行したと想定した場合に、いずれの場合もバッテリーの充電量が所定の値を下回ると予想されたために、AGV30aに対して予測充電タスクT9が割り当てられた例である。なお、本実施形態において前記した充電量の所定の値は、例えば30%に設定されるものとする。この値は、バッテリーの性能低下を防止するために、無人搬送車が、最低限必要な充電量として、常時有しておく必要がある値である。また、所定の値は30%に限定されるものではなく、適宜設定することができる。 The predictive charging task T9 is a task of charging the battery when the charge amount of the battery is expected to be lower than a predetermined value. For example, in the AGV30a shown in FIG. 1, when it is assumed that the assignable tasks A, B, ..., And N are executed, the charge amount of the battery is expected to be lower than the predetermined value in each case. , AGV30a is an example in which the predicted charging task T9 is assigned. In the present embodiment, the predetermined value of the charge amount is set to, for example, 30%. This value is a value that an automated guided vehicle must always have as the minimum required charge amount in order to prevent deterioration of battery performance. Further, the predetermined value is not limited to 30% and can be set as appropriate.
(無人搬送システムのハードウェア構成の説明)
図3を用いて、無人搬送システム10のハードウェア構成を説明する。図3は、無人搬送システムのハードウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。
(Explanation of hardware configuration of automatic guided vehicle)
The hardware configuration of the automatic guided
図3に示すように、無人搬送システム10は、搬送システム制御装置40と、AGV30aとを備える。そして、AGV30aは、通信網52に接続された通信装置50を介して、搬送システム制御装置40と無線通信を行う。搬送システム制御装置40は、通信網52の一例であるLANを介して、工場内に設置されてもよいし、通信網52の一例であるインターネットを介して、クラウドに設置されてもよい。なお、全てのAGV30は同じハードウェア構成を有するため、図3にはAGV30aの構成のみを示す。
As shown in FIG. 3, the
搬送システム制御装置40は、AGV30aと無線通信を行い、AGV30aの現在の状態を取得する。また、搬送システム制御装置40は、AGV30aに対して、前記した各種タスクを割り当て、割り当てたタスクの実行を指示する。
The transport
AGV30aは、バッテリー32と、モータコントローラ33と、モータ34と、通信装置36とを備える。
The
バッテリー32は、モータ34に電力を供給する。なお、バッテリー32は充電可能な二次電池である、ニッケル水素二次電池やリチウムイオン二次電池等が用いられる。なお、バッテリー32は、充電量を検出する機能を備えており、検出された充電量は、随時、搬送システム制御装置40に送信される。
The
モータ34は、バッテリー32からの電力によって動作して、AGV30aを走行させる。
The
モータコントローラ33は、モータ34の動作を制御することによって、AGV30aの速度制御、進行方向制御等を行う。
By controlling the operation of the
AGV30aが持つ工場マップ(非図示)により、自身の工場内での位置を検出する。検出された位置は、随時、搬送システム制御装置40に送信される。なお、AGV30の誘導方法は、例えば、壁や柱に設置した反射板の位置をレーザレーダで検出するレーザ誘導方式であってもよいし、AGV30aに設置したカメラが撮像した画像情報に基づいて誘導する方式であってもよい。また、AGV30aの位置は、GPS(Global Positioning System)測位を用いて検出してもよいし、Wi−Fi(登録商標)測位を用いて検出してもよい。
The factory map (not shown) of the AGV30a detects the position in the factory. The detected position is transmitted to the transport
AGV30aは、台車62またはラック64のいずれか一方を搬送する。台車62は、AGV30aに牽引されて、大型の部品の搬送に用いられる。なお、台車62には、前記したように、大型台車と小型台車とがある。ラック64は、AGV30aの上面に載置されて、小型の部品の搬送に用いられる。なお、図3は説明のために、台車62とラック64とを両方描いている。
The AGV30a conveys either the
(搬送システム制御装置のハードウェア構成の説明)
図4を用いて、搬送システム制御装置40のハードウェア構成を説明する。図4は、搬送システム制御装置のハードウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。搬送システム制御装置40は、制御部42と、記憶部43と、コントローラ45とを備える。
(Explanation of hardware configuration of transport system control device)
The hardware configuration of the transfer
制御部42は、CPU(Central Processing Unit)421と、ROM(Read Only Memory)422と、RAM(Random Access Memory)423とを備える。CPU421は、バスライン44を介して、ROM422と、RAM423と接続する。CPU421は、記憶部43に記憶された制御プログラムP1を、RAM423に展開する。CPU421は、RAM423に展開された制御プログラムP1とROM422に記憶された各種データに従って動作することで、搬送システム制御装置40の動作を制御する。すなわち、制御部42は、一般的なコンピュータの構成を有する。
The
制御部42は、更に、バスライン44を介して、記憶部43と、コントローラ45と接続する。
The
記憶部43は、電源を切っても記憶情報が保持される、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、又はHDD(Hard Disk Drive)等である。記憶部43は、制御プログラムP1を含むプログラム等を記憶する。制御プログラムP1は、搬送システム制御装置40が備える機能を発揮させるためのプログラムである。
The
なお、制御プログラムP1は、ROM422に予め組み込まれて提供されてもよい。また、制御プログラムP1は、制御部42にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで、CD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disc)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、制御プログラムP1を、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、制御プログラムP1を、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。
The control program P1 may be provided by being incorporated in the
また、記憶部43は、AGV状態情報D1と、タスク情報D2とを記憶する。AGV状態情報D1は、工場で稼働している全てのAGV30の現在の状態を記憶した情報である。具体的には、AGV状態情報D1は、各AGVの現在のタスクの有無、現在位置、充電量等を記憶している。なお、AGV状態情報D1は、AGV30から送信された情報に基づいて生成される。
Further, the
タスク情報D2は、現在行うことが可能な全てのタスクを記憶した情報である。なお、タスク情報D2は、前記したように、部品置場18と、部品集積所24と、中間バッファ19と、型物置場20と、型物集積所23と、完成品置場21と、完成品集積所22とに置かれた物品数の計測結果に基づいて生成される。
The task information D2 is information that stores all the tasks that can be performed at present. As described above, the task information D2 includes the
コントローラ45は、表示デバイス46と、操作デバイス47と、通信デバイス48と接続する。コントローラ45は、制御部42からの指令に基づいて、接続された各種ハードウェアの動作を制御する。
The controller 45 connects the
表示デバイス46は、例えば液晶ディスプレイであり、全てのAGV30の動作状態等の情報を表示する。
The
操作デバイス47は、例えばタッチパネルやキーボードであり、搬送システム制御装置40を動作させるために必要な情報の入力を受け付ける。
The operation device 47 is, for example, a touch panel or a keyboard, and receives input of information necessary for operating the transfer
通信デバイス48は、AGV30との通信を制御する。
The communication device 48 controls communication with the
次に、図5を用いて、搬送システム制御装置40とAGV30a,30b,…との間の情報の流れを説明する。図5は、搬送システム制御装置の入出力情報の内容と、搬送システム制御装置が行う処理の内容と、の一例を示す図である。
Next, the flow of information between the transfer
搬送システム制御装置40は、図5に示す製造ライン情報を取得する。
The transfer
すなわち、搬送システム制御装置40は、実行が必要な所要タスクと、前記した各所の物品数を示すバッファ数と、使用されている台車62の数を示す台車情報と、使用されているラック64の数を示すラック情報と、各AGV30a,30b,…の場所、タスク実行状態、実行中のタスク内容等を含むAGV情報と、充電ステーション16の使用状態である充電ステーション情報とを取得する。なお、所要タスクは、取得したバッファ数に基づいて、搬送システム制御装置40が算出してもよい。
That is, the transport
搬送システム制御装置40は、取得した製造ライン情報に基づいて、必要な演算処理を行う。すなわち、搬送システム制御装置40は、タスク割り当てと、走行ルート選択と、予測推論と、充電量予測とを行う。各処理の流れは、後述するフローチャートで説明する。
The transport
搬送システム制御装置40は、各種演算処理によって算出した情報に基づいて、各AGV30a,30b,…に対するタスク割り当てを行う。そして割り当てたタスクにかかる情報を、各AGV30a,30b,…に送信する。すなわち、搬送システム制御装置40は、各AGV30a,30b,…に対して、送信先のAGV30a,30b,…を識別する識別番号と、行先と、走行ルートと、運搬する物品の内容と数量とを示す運搬物情報と、運搬に用いる台車62又はラック64を指定する台車(又はラック)情報とを送信する。
The transport
(搬送システム制御装置の機能構成の説明)
図6を用いて、搬送システム制御装置40aの機能構成を説明する。図6は、搬送システム制御装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
(Explanation of the functional configuration of the transport system control device)
The functional configuration of the transfer
ここで、図6は、第1の実施形態にかかる搬送システム制御装置40の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。搬送システム制御装置40の制御部42は、制御プログラムP1をRAM423に展開して動作させることによって、図6に示す製造ライン情報取得部81と、予測部82と、指示部83とを機能部として実現する。
Here, FIG. 6 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the transport
製造ライン情報取得部81は、複数の製造装置が協働して一の完成品を製造する製造ラインに関する製造ライン情報を取得する。
The manufacturing line
ここで、図1に示すように、製造ラインには、第1組立ライン13、第2組立ライン14、及び第3組立ライン15等の複数の製造装置が協働して一の完成品を製造する製造ラインが設置されている。製造ライン情報取得部81は、製造ラインに設置された製造ラインに関する製造ライン情報を取得する。
Here, as shown in FIG. 1, a plurality of manufacturing devices such as the first assembly line 13, the
また、製造ライン情報には、図5に示すように、所要タスク、バッファ数、台車情報、ラック情報、AGV情報、及び充電ステーション情報が含まれる。なお、製造ライン情報取得部81は、製造ライン情報を一つの情報として取得してもよいし、製造ライン情報に含まれる情報をそれぞれ個別に取得してもよい。
Further, as shown in FIG. 5, the production line information includes required tasks, the number of buffers, trolley information, rack information, AGV information, and charging station information. The manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、所要タスクを取得する場合、バッファ数に基づいて算出することで取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、バッファ数に基づいて算出に限らず、図示していない装置から受信することで所要タスクを取得してもよいし、他の方法により所要タスクを取得してもよい。
For example, when the manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、各所に設置されたセンサ等を用いて、物品数を示すバッファ数を取得する。ここで、バッファ数とは、図1に示された各所の物品数を示す。すなわち、バッファ数とは、例えば、第1組立ライン13、第2組立ライン14、第3組立ライン15、部品置場18、中間バッファ19、型物置場20、完成品置場21等の各所の部品、ラック64や、型物等の物品の数である。そして、製造ライン情報取得部81は、第1組立ライン13、第2組立ライン14、及び第3組立ライン15等の製造装置に部品がどの程度溜められているかを示すバッファ数を取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、センサによるバッファ数の取得に限らず、部品の搬送先を記録することで各所のバッファ数を取得してもよいし、他の方法によりバッファ数を取得してもよい。
For example, the manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、台車情報を記憶する記憶装置から台車情報を取得する。すなわち、製造ライン情報取得部81は、大型や小型等の台車62の種類と、各種類の台車62の台数と、各台車62の現在位置とを示す台車情報を記憶する記憶装置から受信することにより取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、製造ラインの台車62を検出するセンサ等から台車情報を取得してもよいし、他の方法により台車情報を取得してもよい。
For example, the manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、ラック情報を記憶する記憶装置からラック情報を取得する。すなわち、製造ライン情報取得部81は、完成品の部品を収納する収納容器であるラック64の種類と、各種類のラック64の個数と、各ラック64の現在位置とを示すラック情報を記憶する記憶装置から受信することにより取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、製造ラインのラック64を検出するセンサ等からラック情報を取得してもよいし、他の方法によりラック情報を取得してもよい。
For example, the manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、製造ラインで完成品や、部品や、ラック64等の物品を搬送する搬送装置であるAGV30に関するAGV情報を記憶する記憶装置からラック情報を取得する。すなわち、製造ライン情報取得部81は、AGV30が実行中のタスク、AGV30の現在位置等のAGV30に関する情報であるAGV情報を取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、AGV30からAGV情報を取得してもよいし、AGV情報を記憶する記憶装置から受信することにより取得してもよいし、他の方法によりAGV情報を取得してもよい。
For example, the manufacturing line
例えば、製造ライン情報取得部81は、充電ステーション16の状態を示す充電ステーション情報を充電ステーション16から取得する。すなわち、製造ライン情報取得部81は、充電ステーション16が使用状態であるか否か等の状態を取得する。なお、製造ライン情報取得部81は、充電ステーション16の状態を検出するセンサ等から充電ステーション情報を取得してもよい。
For example, the manufacturing line
予測部82は、製造ライン情報取得部81が取得した製造ライン情報に基づいて、製造ラインで物品を搬送するAGV30に対する指示を実行させた場合に製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められ、且つ部品が不足することはないかを予測する。すなわち、予測部82は、AGV30にタスクを実行させた場合に、第1組立ライン13、第2組立ライン14、及び第3組立ライン15等の製造装置が製造に使用する部品の数、つまり各所のバッファ数が閾値以上になるか否かを予測する。さらに、予測部82は、製造装置に投入する部品が閾値以下とならないかを予測する。
When the
更に詳しくは、予測部82は、未来予想推論に基づいて、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められるかを予測する。さらに、予測部82は、製造装置が使用する部品が不足することはないかを予測する。すなわち、予測部82は、製造装置が使用する部品の個数が規定値未満であるか否かを予測する。具体的には、予測部82は、製造ラインで物品を搬送する複数のAGV30から一の主役のAGV30を選択する。予測部82は、主役のAGV30に対して所要タスクを実行させることを想定した仮想生産シミュレーションを実行する。そして、予測部82は、仮想生産シミュレーションの実行結果に基づいて、製造ラインが停止したか否かを判定する。すなわち、予測部82は、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品の個数が規定値未満である為に、製造ラインが停止したか否かを判定する。
More specifically, the
予測部82は、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ製造装置が使用する部品の個数が規定値以上であるために製造ラインが停止しないと予測した場合に、主役のAGV30とは異なるAGV30に対して所要タスクを実行させることを想定した仮想生産シミュレーションを実行する。この未来予想推論を設定回数繰り返し実行することで、予測部82は、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められるか否かを予測する。
When the
このような、製造ラインが停止するか否かの予測において、予測部82は、AGV30に実行させる所要タスクは任意に選択することができる。
In such prediction of whether or not the production line is stopped, the
例えば、予測部82は、部品を搬送する搬送経路の途中に、AGV30に引かせて物品を搬送する台車62を交換する指示をAGV30に実行させた場合に、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品が不足しないかを予測する。すなわち、予測部82は、部品を搬送する搬送経路の途中に、台車Aステーション11や、台車Bステーション12で台車62を交換するタスクを実行させた場合に、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品が不足しないかを予測する。
For example, when the
また、予測部82は、部品を収納する収納容器を搬送させる指示をAGV30に実行させた場合に、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品が不足しないかを予測する。すなわち、予測部82は、各所に溜められたラック64をラック置場17に搬送させるタスクを実行させた場合に、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品が不足しないかを予測する。
Further, the
指示部83は、予測部82が閾値以上の部品が溜められず、且つ部品の個数が規定値以上であると予測した場合に、AGV30に指示を実行させる。さらに詳しくは、未来予想推論を設定回数繰り返し実行しても、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品の個数が規定値以上であるため製造ラインが停止しないと予測部82が予測した場合に、指示部83は、AGV30にタスクを実行させる。すなわち、指示部83は、未来予想推論の一回目に選択した主役のAGV30に、未来予想推論の一回目で選択した経路で移動することで、未来予想推論の一回目で選択したタスクを実行することを指示する。
The
次に、第1の実施形態にかかる搬送システム制御装置40が実行する指示処理を説明する。ここで、指示処理とは、AGV30に実行させるタスク等を指示する処理である。図7は、第1の実施形態にかかる搬送システム制御装置40が実行する指示処理を示した例示的かつ模式的なフローチャートである。
Next, the instruction processing executed by the transfer
製造ライン情報取得部81は、製造ライン情報を取得する(ステップS51)。
The manufacturing line
予測部82は、製造ライン情報に基づいて、空いているAGV30があるか否かを判定する(ステップS52)。すなわち、予測部82は、AGV情報に基づいて、タスクが割り当てられていないAGV30があるか否かを判定する。全てのAGV30にタスクが割り当てられている場合に(ステップS52;No)、予測部82は、ステップS51に移行して、割り当てられていないAGV30が出現するまで待機する。
The
割り当てられていないAGV30がある場合に(ステップS52;Yes)、予測部82は、仮想生産シミュレーションの主役となる一のAGV30を選択する(ステップS53)。予測部82は、主役のAGV30に実行させるタスクを選択する(ステップS54)。予測部82は、選択したタスクを実行するAGV30の移動経路を選択する(ステップS55)。
When there is an unassigned AGV30 (step S52; Yes), the
予測部82は、主役のAGV30が、選択した移動経路で移動して、選択したタスクを実行する場合の仮想生産シミュレーションを実行する(ステップS56)。更に詳しくは、予測部82は、製造ラインの稼働を仮想的にシミュレーションする。具体的には、予測部82は、主役のAGV30を含む製造ラインに設置された複数のAGV30のうち、最も早期にタスクを完了するAGV30の実行時間を取得する。予測部82は、仮想生産シミュレーションを取得した実行時間進める。すなわち、予測部82は、次の状態に移行するまで仮想生産シミュレーションを進める。そして、予測部82は、次の状態まで移行した仮想生産シミュレーションの実行結果を取得する。
The
予測部82は、仮想生産シミュレーションの実行結果が製造ラインの停止を示しているか否かを判定する(ステップS57)。すなわち、予測部82は、仮想生産シミュレーションの実行結果が、製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められず、且つ部品の個数が規定値以上であることを示しているか否かを判定する。
The
仮想生産シミュレーションの実行結果が製造ラインの停止を示している場合に(ステップS57;No)、予測部82は、ステップS54に移行する。すなわち、予測部82は、別のタスクを選択し、移動経路を選択した場合の仮想生産シミュレーションを実行する。
When the execution result of the virtual production simulation indicates that the production line is stopped (step S57; No), the
仮想生産シミュレーションの実行結果が、製造ラインは停止しないことを示している場合に(ステップS57;Yes)、予測部82は、ステップS53からステップS57までの未来予想推論を設定回数実行したか否かを判定する(ステップS58)。
When the execution result of the virtual production simulation indicates that the production line does not stop (step S57; Yes), whether or not the
未来予想推論の実行回数が設定回数未満の場合に(ステップS58;No)、予測部82は、ステップS53に移行する。予測部82は、別のAGV30を選択し、タスクを選択し、移動経路を選択した場合の仮想生産シミュレーションを実行する。
When the number of executions of future prediction inference is less than the set number of times (step S58; No), the
未来予想推論の実行回数が設定回数の場合に(ステップS58;Yes)、指示部83は、AGV30にタスクの実行を指示する。すなわち、指示部83は、一回目の未来予想推論で選択した主役のAGV30に、一回目の未来予想推論で選択したタスクを、一回目の未来予想推論で選択した移動経路で実行させることをAGV30に指示する。
When the number of executions of the future prediction inference is the set number of times (step S58; Yes), the
以上により、第1の実施形態にかかる搬送システム制御装置40は、指示処理を終了する。
As described above, the transfer
以上のように、第1の実施形態にかかる搬送システム制御装置40によれば、製造ライン情報取得部81は、複数の製造装置が協働して一の完成品を製造する製造ラインに関する製造ライン情報を取得する。予測部82は、製造ライン情報取得部81が取得した製造ライン情報に基づいて、製造ラインで物品を搬送するAGV30に対する指示を実行させた場合に製造装置に完成品の部品が閾値以上溜められるかを予測する。指示部83は、予測部82が閾値以上の部品が溜められることはないと予測した場合に、AGV30に指示を実行させる。よって、搬送システム制御装置40は、製造ラインの停止を防止することができる。
As described above, according to the transfer
(第2の実施形態)
第2の実施形態の無人搬送システムは、AGV30の充電量を制御する機能を備えるものである。第2の実施形態の無人搬送システムは、第1の実施形態で説明した搬送システム制御装置40の代わりに、搬送システム制御装置40aを備える。以下、図8を用いて、搬送システム制御装置40aの機能構成を説明する。図8は、搬送システム制御装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
(Second Embodiment)
The automatic guided vehicle system of the second embodiment has a function of controlling the charge amount of the AGV30. The automatic guided vehicle system of the second embodiment includes a transport
搬送システム制御装置40aの制御部42は、制御プログラムP1をRAM423に展開して動作させることによって、図8に示す動作状態取得部71と、充電量取得部72と、仮想生産シミュレーション部73と、判定部74と、タスク設定部75とを機能部として実現する。
The
動作状態取得部71は、AGV30の各々のタスク実行状態を取得する。
The operation state acquisition unit 71 acquires each task execution state of the
充電量取得部72は、AGV30の各々のバッテリーの充電量を取得する。 The charge amount acquisition unit 72 acquires the charge amount of each battery of the AGV30.
仮想生産シミュレーション部73は、現在タスクを実行していないAGV30a,30b,…に対して、後述するタスク設定部75が仮想的に割り当てたタスクを実行させた場合の、各AGV30a,30b,…の充電量と工場の稼働状態のシミュレーション(未来予測推論)を行う。なお、仮想生産シミュレーション部73は、更に、シミュレーション設定部73aと、充電量予測部73bと、工場状態予測部73cとを備える。
The virtual production simulation unit 73 of each AGV30a, 30b, ... When the task setting unit 75, which will be described later, executes a task virtually assigned to the
シミュレーション設定部73aは、予測推論を行うための各種設定を行う。 The simulation setting unit 73a makes various settings for performing predictive inference.
充電量予測部73bは、充電量取得部72が取得した各AGV30a,30b,…の充電量に基づいて、タスク設定部75によって割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、当該AGV30a,30b,…の充電量を予測する。
The charge
工場状態予測部73cは、タスク設定部75によって割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、タスク完了後の工場の状態(前記した各所の物品数、AGV30a,30b,…の位置、ライン停止の有無等)を予測する。
The factory
判定部74は、充電量予測部73bが予測した充電量に基づいて、AGV30a,30b,…に対して、タスク設定部75が割り当てたタスクを実行させるか、又は充電を行わせるかを判定する。
The determination unit 74 determines whether the
タスク設定部75は、タスクを実行していないAGV30a,30b,…に対してタスクを割り当てる。
The task setting unit 75 assigns tasks to
(搬送システム制御装置が行う処理の流れの説明)
図9を用いて、搬送システム制御装置40aが行う処理の流れを説明する。図9は、搬送システム制御装置が行う一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
(Explanation of the processing flow performed by the transport system control device)
The flow of processing performed by the transfer
まず、図9を用いて、搬送システム制御装置40aが行う処理の全体の流れを説明する。最初に、動作状態取得部71は、AGV30a,30b,…の中にタスクを行っていないAGVがあるかを判定する(ステップS11)。タスクを行っていないAGVがあると判定される(ステップS11:Yes)と、ステップS12に進む。一方、タスクを行っていないAGVがあると判定されない(ステップS11:No)と、ステップS11の判定を繰り返す。
First, the entire flow of processing performed by the transfer
ステップS11においてYesと判定されると、シミュレーション設定部73aは、タスクのないAGVを主役に設定する(ステップS12)。 If it is determined to be Yes in step S11, the simulation setting unit 73a sets the AGV without a task as the main character (step S12).
次に、タスク設定部75は、実行が必要な所要タスクがあるかを判定する(ステップS13)。所要タスクがあると判定される(ステップS13:Yes)と、ステップS14に進む。一方、所要タスクがあると判定されない(ステップS13:No)と、ステップS11に戻る。 Next, the task setting unit 75 determines whether there is a required task that needs to be executed (step S13). When it is determined that there is a required task (step S13: Yes), the process proceeds to step S14. On the other hand, if it is not determined that there is a required task (step S13: No), the process returns to step S11.
ステップS13においてYesと判定されると、仮想生産シミュレーション部73は、未来予測推論を行う(ステップS14)。なお、ステップS14における詳細な処理の流れは後述する(図10,図11,図12参照)。 If it is determined to be Yes in step S13, the virtual production simulation unit 73 performs future prediction inference (step S14). The detailed processing flow in step S14 will be described later (see FIGS. 10, 11, and 12).
次に、タスク設定部75は、ステップS14で行った未来予測推論の結果に基づいて、各AGV30a,30b,…に対してタスクを割り当てるとともに、割り当てたタスクを実行させる(ステップS15)。その後、搬送システム制御装置40aは、図9の処理を終了する。
Next, the task setting unit 75 assigns a task to each AGV30a, 30b, ... Based on the result of the future prediction inference performed in step S14, and executes the assigned task (step S15). After that, the transfer
なお、図9のフローチャートは、ステップS14の実行後に終了しているが、これは、ステップS14の実行後に、再びステップS11に戻って、次のタスク割り当てを行う構成としてもよい。 The flowchart of FIG. 9 ends after the execution of step S14, but this may be configured to return to step S11 again after the execution of step S14 and perform the next task assignment.
(未来予想推論の流れの説明)
仮想生産シミュレーション部73は、工場を円滑に稼働させるために、数手先まで各AGV30a,30b,…に対するタスク割り当てを行う。すなわち、未来予測推論をN回に分けて行う。1回目の予測推論では、各AGV30a,30b,…に行わせる最初のタスクを割り当てる。そして、2回目の予測推論として、AGV30a,30b,…のうち、いずれかが1回目のタスクを完了した時点を想定して、当該時点における新たなタスクの割り当てを行う。以降、同様に3回目の予測推論、4回目の予測推論、…、N回目の予測推論を行い、その都度各AGV30a,30b,…にタスクを割り当てる。ある回数の予測推論が完了すると、その時点で、タスクのないAGV、及び所要タスクが新たに出現するため、新たな予測推論は、これらのAGV及び新たな所要タスクを加えて行う。なお、各回の予測推論を行った後で、工場のライン停止が発生しないかを評価する。ライン停止が発生するおそれがある場合は、タスクの割り当てを変更して、当該回の予測推論を再度実行する。
(Explanation of the flow of future prediction reasoning)
The virtual production simulation unit 73 assigns tasks to each of the
以下、図10を用いて、未来予測推論の流れを説明する。図10は、搬送システム制御装置が行う未来予測推論の流れの一例を示すフローチャートである。 Hereinafter, the flow of future prediction inference will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an example of the flow of future prediction inference performed by the transfer system control device.
仮想生産シミュレーション部73は、1回目の予測推論を行う(ステップS21)。なお、1回目の予測推論の詳細な処理の流れは後述する(図11参照)。 The virtual production simulation unit 73 performs the first predictive inference (step S21). The detailed processing flow of the first prediction inference will be described later (see FIG. 11).
次に、仮想生産シミュレーション部73は、2回目の予測推論を行う(ステップS22)。なお、2回目以降の予測推論の詳細な処理の流れは後述する(図12参照)。 Next, the virtual production simulation unit 73 performs the second predictive inference (step S22). The detailed processing flow of the second and subsequent prediction inferences will be described later (see FIG. 12).
仮想生産シミュレーション部73は、同様の予測推論を繰り返し実行して、N回目の予測推論を行う(ステップS23)。その後、図9のメインルーチンのステップS15に戻る。 The virtual production simulation unit 73 repeatedly executes the same predictive inference to perform the Nth predictive inference (step S23). After that, the process returns to step S15 of the main routine of FIG.
(1回目の未来予想推論の流れの説明)
以下、図11を用いて、1回目の未来予測推論の流れを説明する。図11は、搬送システム制御装置が行う1回目の未来予測推論の流れの一例を示すフローチャートである。
(Explanation of the flow of the first future prediction reasoning)
Hereinafter, the flow of the first future prediction inference will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of the first future prediction inference performed by the transfer system control device.
充電量予測部73bは、全てのAGV30a,30b,…のバッテリーの平均充電量が第2の閾値Th2よりも少なく、尚且つ全てのAGV30a,30b,…のバッテリーの充電量の分散が第3の閾値Th3よりも小さいかを判定する(ステップS25)。条件を満足すると判定される(ステップS25:Yes)と、ステップS26に進む。一方、条件を満足すると判定されない(ステップS25:No)と、ステップS32に進む。
In the charge
なお、第2の閾値Th2は、第1の閾値Th1よりも大きい値、例えば40%に設定される。第2の閾値Th2を第1の閾値Th1よりも大きい値に設定することによって、充電量が、タスクの遂行を継続可能な最低レベル(第1の閾値Th1)を下回る前に、早い時点で充電を行わせることができる。 The second threshold Th2 is set to a value larger than the first threshold Th1, for example, 40%. By setting the second threshold Th2 to a value larger than the first threshold Th1, the charge amount is charged at an early stage before the charge amount falls below the minimum level (first threshold Th1) at which the task can be continued. Can be done.
また、第3の閾値Th3は、事前の評価を行って、適切な値に設定すればよい。なお、評価するパラメータは、充電量の分散に限定されるものではなく、充電量のばらつきを表すパラメータであればよい。例えば、標準偏差や、最大値と最小値の差分値等であってもよい。 Further, the third threshold value Th3 may be set to an appropriate value by performing a preliminary evaluation. The parameter to be evaluated is not limited to the dispersion of the charge amount, and may be a parameter representing the variation in the charge amount. For example, it may be a standard deviation, a difference value between a maximum value and a minimum value, and the like.
ステップS25においてYesと判定されると、タスク設定部75は、図9のステップS12で設定された主役のAGVに予測充電タスクT9を割り当てる(ステップS26)。その後、図9のメインルーチンのステップS15に戻る。 If it is determined to be Yes in step S25, the task setting unit 75 assigns the predicted charging task T9 to the leading AGV set in step S12 of FIG. 9 (step S26). After that, the process returns to step S15 of the main routine of FIG.
一方、ステップS25においてNoと判定されると、タスク設定部75は、図9のステップS12で設定された主役のAGVに対して、実行する必要があるタスクを割り当てる(ステップS32)。具体的には、前記したバッファ数が不足していることが検出された順番に、当該不足を補うタスクを割り当てる(FIFO)のが望ましい。 On the other hand, if No is determined in step S25, the task setting unit 75 assigns a task to be executed to the leading AGV set in step S12 of FIG. 9 (step S32). Specifically, it is desirable to allocate tasks to compensate for the shortage (FIFO) in the order in which it is detected that the number of buffers is short.
続いて、仮想生産シミュレーション部73は、仮想生産シミュレーションを行う(ステップS33)。仮想生産シミュレーション部73は、具体的には、各AGV30a,30b,…の未来の状態を時系列でシミュレーションする。その際、充電量予測部73bは、各AGV30a,30b,…のバッテリーの充電量を予測する。また、工場状態予測部73cは、タスク完了後の工場の状態を予測する。
Subsequently, the virtual production simulation unit 73 performs a virtual production simulation (step S33). Specifically, the virtual production simulation unit 73 simulates the future states of the
充電量予測部73bは、主役のAGVに、実行する必要があるタスクをそれぞれ行わせた際に、いずれのタスクを実行させた場合でも、タスク完了時の充電量が第1の閾値Th1より少ないかを判定する(ステップS34)。いずれのタスクを実行させた場合でも、タスク完了時の充電量が第1の閾値Th1よりも少ないと判定される(ステップS34:Yes)と、ステップS35に進む。一方、主役のAGVにいずれかのタスクを実行させた際に、タスク完了時の充電量が第1の閾値Th1よりも少ないと判定されない(ステップS34:No)と、ステップS36に進む。
The charge
なお、第1の閾値Th1は、前記した充電量の所定の値に対応し、例えば30%に設定される。 The first threshold value Th1 corresponds to the predetermined value of the charge amount and is set to, for example, 30%.
ステップS34においてYesと判定されると、タスク設定部75は、主役のAGVに対して予測充電タスクT9を割り当てる(ステップS35)。その後、図9のメインルーチンのステップS15に戻る。 If it is determined to be Yes in step S34, the task setting unit 75 assigns the predicted charging task T9 to the leading AGV (step S35). After that, the process returns to step S15 of the main routine of FIG.
なお、ステップS35において予測充電タスクT9が割り当てられたAGVは、2回目以降の予測推論においてタスクが割り当てられないように、タスク設定部75は、当該AGVを、タスク実行可能なAGVのリストから削除する。そして、予測充電タスクT9が完了した場合に、タスク設定部75は、当該AGVをタスク実行可能なAGVのリストに再登録する。 The task setting unit 75 deletes the AGV from the list of AGVs that can execute the task so that the AGV to which the predictive charging task T9 is assigned in step S35 is not assigned a task in the second and subsequent predictive inferences. To do. Then, when the predicted charging task T9 is completed, the task setting unit 75 re-registers the AGV in the list of AGVs that can execute the task.
一方、ステップS34においてNoと判定されると、工場状態予測部73cは、割り当てられたタスク完了時に、工場のライン停止が発生しないかを判定する(ステップS36)。工場のライン停止が発生しないと判定される(ステップS36:Yes)と、2回目の予測推論(図12参照)に進む。一方、工場のライン停止が発生しないと判定されない(ステップS36:No)と、ステップS32に戻って、タスクの割り当てを変更し、再度1回目の予測推論を行う。なお、工場のライン停止が発生するかの判定は、前記したように、例えば、工場の各所における物品数の不足が生じないか等に基づいて行えばよい。
On the other hand, if No is determined in step S34, the factory
(2回目以降の未来予想推論の流れの説明)
以下、図12を用いて、2回目以降の未来予測推論の流れを説明する。図12は、搬送システム制御装置が行うi回目(i=2,3,…)の未来予測推論の流れの一例を示すフローチャートである。
(Explanation of the flow of future prediction inference after the second time)
Hereinafter, the flow of future prediction inference from the second time onward will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart showing an example of the flow of the i-th (i = 2, 3, ...) Future prediction inference performed by the transfer system control device.
図12のフローチャートが示す処理の流れは、図11のフローチャートで説明した処理の流れとほぼ同様であるため、動作が異なる点のみを説明する。 Since the processing flow shown in the flowchart of FIG. 12 is almost the same as the processing flow described in the flowchart of FIG. 11, only the points that the operations are different will be described.
すなわち、図12のフローチャートが示す処理の流れは、図11のステップS35に対応するステップS45の処理を行った後で、メインルーチンに戻らずに、予測推論を継続する点が異なる。 That is, the processing flow shown in the flowchart of FIG. 12 is different in that after performing the processing of step S45 corresponding to step S35 of FIG. 11, the prediction inference is continued without returning to the main routine.
また、2回目以降の予測推論を行う際には、まず、ステップS41において、シミュレーション設定部73aが、タスクのないAGVを主役に設定して、主役のAGVに対して、割当可能なタスクを割り当てる。 Further, when performing the second and subsequent prediction inferences, first, in step S41, the simulation setting unit 73a sets the AGV without a task as the leading role, and assigns the assignable task to the leading role AGV. ..
このように、2回目以降の予測推論では、主役のAGVに予測充電タスクT9が割り当てられた場合に、予測推論を継続する。なお、前記したように、タスク設定部75は、予測充電タスクT9が割り当てられたAGVを、タスク実行可能なAGVのリストから削除する。そして、タスク設定部75は、予測充電タスクT9が完了した場合に、当該AGVをタスク実行可能なAGVのリストに再登録する。 In this way, in the second and subsequent predictive inferences, the predictive inference is continued when the predictive charging task T9 is assigned to the leading AGV. As described above, the task setting unit 75 deletes the AGV to which the predictive charging task T9 is assigned from the list of AGVs that can execute the task. Then, when the predicted charging task T9 is completed, the task setting unit 75 re-registers the AGV in the list of AGVs that can execute the task.
また、2回目以降の予測推論の中で、ステップS46及びステップS47を実行することによって、割り当てたタスクを実行したと想定した場合の、全AGVの充電量を予測して、条件を満たす最も充電量が少ないと予測されたAGVに充電タスクを割り当ててもよい。 Further, in the second and subsequent prediction inferences, by executing steps S46 and S47, it is assumed that the assigned task is executed, the charge amount of the total AGV is predicted, and the most charged that satisfies the condition. Charging tasks may be assigned to AGVs that are predicted to be low in volume.
以上説明したように、第2の実施の形態の搬送システム制御装置40aによれば、動作状態取得部71が、AGV(無人搬送車)30の各々のタスク実行状態を取得して、タスク設定部75が、タスクを実行していないAGV30a,30b,…に対してタスクを割り当てる。そして、充電量予測部73bが、各AGV30a,30b,…が割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、各AGV30a,30b,…の充電量を予測する。そして、判定部74が、充電量予測部73bが予測した充電量に基づいて、各AGV30a,30b,…に対して、タスク設定部75が割り当てたタスクを実行させるか、又は充電を行わせるかを判定する。したがって、AGV30の充電の頻度をできるだけ低く抑えることによって、AGV30の稼働率を向上させることができる。
As described above, according to the transfer
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、判定部74は、充電量予測部73bが予測した充電量が第1の閾値Th1以上である場合に、当該AGV30(無人搬送車)に対して割り当てたタスクを実行させる。したがって、タスク完了時のバッテリーの充電量が、タスクの遂行を継続可能な最低レベルを下回らないAGV30に対して、優先的にタスクを割り当てることができるため、充電の頻度を下げることができる。
Further, according to the transfer
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、判定部74は、充電量予測部73bが予測した充電量が第1の閾値Th1よりも少ない場合に、当該AGV30(無人搬送車)に対して充電を行わせる。したがって、充電量が少ないAGV30に対して、優先的に充電を行わせることができる。
Further, according to the transfer
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、判定部74は、AGV30(無人搬送車)の各々のバッテリーの現在の充電量の平均値が第2の閾値Th2よりも少なくて、尚且つ充電量の分散(ばらつき)が第3の閾値Th3よりも小さい場合に、タスクを行っていない充電量が最も少ないAGV30に対して充電を行わせる。したがって、全てのAGV30が同時に充電切れになる事態を回避することができる。さらに、同時に充電可能なAGV30の数が制限される場合に、複数の無人搬送車が同時に充電を行う事態を回避することができる。
Further, according to the transfer
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、第2の閾値Th2は、第1の閾値Th1よりも大きい値に設定される。したがって、タスクの遂行を継続可能な最低レベルを下回る前に、できるだけ早い時点で充電を行わせることができる。
Further, according to the transport
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、タスク設定部75は、充電を行わせることが設定されたAGV30(無人搬送車)を、タスク設定が可能なAGV30の候補から削除する。したがって、充電中のAGV30に対してタスク割り当てを行うのを防止することができる。
Further, according to the transfer
また、第2の実施形態の搬送システム制御装置40aによれば、タスク設定部75は、充電が完了したAGV30(無人搬送車)を、タスク設定が可能なAGV30の候補に追加する。したがって、充電を完了したAGV30は、即座にタスク割り当ての候補とすることができる。
Further, according to the transport
以上、本発明の実施形態を例示したが、上記実施形態はあくまで一例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。また、各実施形態の構成や形状は、部分的に入れ替えて実施することも可能である。 Although the embodiments of the present invention have been illustrated above, the above-described embodiments are merely examples and are not intended to limit the scope of the invention. The above-described embodiment can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, combinations, and changes can be made without departing from the gist of the invention. Further, the configuration and shape of each embodiment can be partially exchanged.
10…無人搬送システム、30,30a,30b…AGV(無人搬送車)、40,40a…搬送システム制御装置、71…動作状態取得部、72…充電量取得部、73…仮想生産シミュレーション部、73a…シミュレーション設定部、73b…充電量予測部、73c…工場状態予測部、74…判定部、75…タスク設定部、81…製造ライン情報取得部、82…予測部、83…指示部、Th1…第1の閾値、Th2…第2の閾値、Th3…第3の閾値 10 ... Unmanned transfer system, 30, 30a, 30b ... AGV (automated guided vehicle), 40, 40a ... Transfer system control device, 71 ... Operating state acquisition unit, 72 ... Charge amount acquisition unit, 73 ... Virtual production simulation unit, 73a ... Simulation setting unit, 73b ... Charge amount prediction unit, 73c ... Factory state prediction unit, 74 ... Judgment unit, 75 ... Task setting unit, 81 ... Production line information acquisition unit, 82 ... Prediction unit, 83 ... Indicator unit, Th1 ... 1st threshold, Th2 ... 2nd threshold, Th3 ... 3rd threshold
Claims (11)
前記取得部が取得した前記製造ライン情報に基づいて、前記製造ラインで物品を搬送する搬送装置に対する指示を実行させた場合に前記製造装置に前記完成品の部品が閾値以上溜められ、且つ前記部品が不足することはないかを予測する予測部と、
前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる指示部と、
を備える搬送システム制御装置。 An acquisition department that acquires manufacturing line information about a manufacturing line in which multiple manufacturing devices work together to manufacture one finished product.
Based on the manufacturing line information acquired by the acquisition unit, when an instruction to a transport device for transporting an article on the manufacturing line is executed, the finished product parts are accumulated in the manufacturing device by a threshold value or more, and the parts Prediction unit that predicts whether there will be a shortage,
An instruction unit that causes the transfer device to execute the instruction when the prediction unit predicts that the parts exceeding the threshold value will not be accumulated and that the parts will not be insufficient.
Conveyance system control device.
前記指示部は、前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる、
請求項1に記載の搬送システム制御装置。 When the predictor causes the transport device to execute the instruction to replace the carriage for transporting the article by being pulled by the transport device in the middle of the transport path for transporting the parts, the manufacturing device causes the manufacturing device to perform the instruction. Predict whether the parts of the finished product will be accumulated above the threshold value and the parts will be insufficient.
The instruction unit causes the transfer device to execute the instruction when the prediction unit predicts that the parts above the threshold value will not be accumulated and that the parts will not be insufficient.
The transport system control device according to claim 1.
前記指示部は、前記予測部が閾値以上の前記部品が溜められることはないと予測し、且つ前記部品が不足することはないと予測した場合に、前記搬送装置に前記指示を実行させる、
請求項1または請求項2に記載の搬送システム制御装置。 When the transfer device executes the instruction to transport the storage container for storing the parts, the prediction unit stores the finished product parts in the manufacturing device at a threshold value or more, and the parts are insufficient. Predict if there is
The instruction unit causes the transfer device to execute the instruction when the prediction unit predicts that the parts above the threshold value will not be accumulated and that the parts will not be insufficient.
The transport system control device according to claim 1 or 2.
前記無人搬送車の各々のバッテリーの充電量を取得する充電量取得部と、
前記無人搬送車の各々のタスク実行状態を取得する動作状態取得部と、
タスクを実行していない無人搬送車に対してタスクを割り当てるタスク設定部と、
前記充電量取得部が取得した充電量に基づいて、前記タスク設定部によって割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、当該無人搬送車の充電量を予測する充電量予測部と、
前記充電量予測部が予測した充電量に基づいて、当該無人搬送車に対して、前記タスク設定部が割り当てたタスクを実行させるか、又は充電を行わせるかを判定する判定部と、
を備える搬送システム制御装置。 A transport system control device that controls the operating status of multiple automated guided vehicles powered by batteries in a factory.
A charge amount acquisition unit that acquires the charge amount of each battery of the automatic guided vehicle,
An operation state acquisition unit that acquires each task execution state of the automatic guided vehicle,
A task setting unit that assigns tasks to automated guided vehicles that are not executing tasks,
A charge amount prediction unit that predicts the charge amount of the automatic guided vehicle when it is assumed that the task assigned by the task setting unit is performed based on the charge amount acquired by the charge amount acquisition unit.
Based on the charge amount predicted by the charge amount prediction unit, a determination unit that determines whether the automatic guided vehicle is to execute the task assigned by the task setting unit or to charge the vehicle.
Conveyance system control device.
請求項4に記載の搬送システム制御装置。 The determination unit executes a task assigned to the automatic guided vehicle when the charge amount predicted by the charge amount prediction unit is equal to or greater than the first threshold value.
The transport system control device according to claim 4.
請求項5に記載の搬送システム制御装置。 When the charge amount predicted by the charge amount prediction unit is less than the first threshold value, the determination unit causes the automatic guided vehicle to be charged.
The transport system control device according to claim 5.
請求項5または請求項6に記載の搬送システム制御装置。 The determination unit is a task when the average value of the current charge amount of each battery of the automatic guided vehicle is less than the second threshold value and the variation of the charge amount is smaller than the third threshold value. Charge an automated guided vehicle that is not running
The transport system control device according to claim 5 or 6.
請求項7に記載の搬送システム制御装置。 The second threshold value is set to a value larger than the first threshold value.
The transport system control device according to claim 7.
請求項4から請求項8のいずれか1項に記載の搬送システム制御装置。 The task setting unit deletes the automatic guided vehicle set to be charged from the candidates of the automatic guided vehicle capable of setting the task.
The transport system control device according to any one of claims 4 to 8.
請求項4から請求項9のいずれか1項に記載の搬送システム制御装置。 The task setting unit adds the fully charged automatic guided vehicle as a candidate for the automatic guided vehicle that can set the task.
The transport system control device according to any one of claims 4 to 9.
前記無人搬送車の各々のバッテリーの充電量を取得する充電量取得工程と、
前記無人搬送車の各々のタスク実行状態を取得する動作状態取得工程と、
タスクを実行していない無人搬送車に対してタスクを割り当てるタスク設定工程と、
前記充電量取得工程が取得した充電量に基づいて、前記タスク設定工程によって割り当てられたタスクを行ったと想定した場合の、当該無人搬送車の充電量を予測する充電量予測工程と、
前記充電量予測工程が予測した充電量に基づいて、当該無人搬送車に対して、前記タスク設定工程が割り当てたタスクを実行させるか、又は充電を行わせるか、を判定する判定工程と、
を実行する搬送システム制御方法。 A transport system control method that controls the operating status of multiple automated guided vehicles powered by batteries in a factory.
A charge amount acquisition process for acquiring the charge amount of each battery of the automatic guided vehicle, and
An operation state acquisition process for acquiring each task execution state of the automatic guided vehicle, and
A task setting process that assigns tasks to automated guided vehicles that are not executing tasks,
A charge amount prediction step for predicting the charge amount of the automatic guided vehicle when it is assumed that the task assigned by the task setting step is performed based on the charge amount acquired by the charge amount acquisition step.
Based on the charge amount predicted by the charge amount prediction process, a determination step of determining whether to cause the automatic guided vehicle to execute the task assigned by the task setting process or to charge the vehicle.
Transport system control method to execute.
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-
2019
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