WO2022008735A1 - Systeme et procede de gestion d'une pluralite de robots mobiles pour la preparation de commandes de produits stockes dans un entrepot - Google Patents

Systeme et procede de gestion d'une pluralite de robots mobiles pour la preparation de commandes de produits stockes dans un entrepot Download PDF

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WO2022008735A1
WO2022008735A1 PCT/EP2021/069209 EP2021069209W WO2022008735A1 WO 2022008735 A1 WO2022008735 A1 WO 2022008735A1 EP 2021069209 W EP2021069209 W EP 2021069209W WO 2022008735 A1 WO2022008735 A1 WO 2022008735A1
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WO
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picking
warehouse
collection
robots
order
Prior art date
Application number
PCT/EP2021/069209
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English (en)
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Vincent JACQUEMART
Nicolas MENIGOZ
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Ifollow
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Publication date
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
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    • G05D1/0287—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
    • G05D1/0291—Fleet control
    • G05D1/0297—Fleet control by controlling means in a control room
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Definitions

  • TITLE SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING A PLURALITY OF MOBILE ROBOTS FOR THE PREPARATION OF ORDERS FOR PRODUCTS STORED IN A WAREHOUSE
  • the field of the invention is that of logistics, in particular for the preparation of orders within a warehouse for the storage of products to be dispatched.
  • the present invention relates in particular to assistance in the preparation of orders by means of autonomous robots (known as "Autonomous Mobile robots - AMR" in English).
  • the invention relates more particularly to the management of a fleet of autonomous robots and their use with picking operators in a storage warehouse for products to be dispatched.
  • operators and robots cooperate in the same workspace in order to optimally prepare the various orders that are received by the warehouse order management system.
  • an operator is responsible for picking the different products from an order at the different locations in the warehouse and placing them on the autonomous robot that accompanies it.
  • a major drawback of this first approach is that the travel times of the robot and the operator are relatively large, which leads to very low efficiency of the operator and the robot respectively. Indeed, the yield can be determined according to the hourly sampling rate, that is to say the number of samplings per hour.
  • the warehouse is divided into several regions and a picking operator is assigned to each of these regions.
  • the autonomous robot travels through the different regions of the warehouse to collect the products picked by the operators.
  • the present technique meets this need by proposing a method for managing a plurality of autonomous mobile robots, called collection robots, for the preparation of product orders. stored in a warehouse comprising a plurality of storage spaces for the products, a plurality of areas for picking up the products by a plurality of operators and a plurality of areas for collecting the products picked up by the collection robots.
  • the method comprises the following steps implemented in real time: generation and transmission of warehouse management data, by a product picking manager; receiving, by an order manager, warehouse management data comprising at least a plurality of order data; processing, by the order manager, of the warehouse management data, delivering order scheduling data; determining, by the order handler, at least one picking area assigned to a picking operator for processing at least a part of at least one order and determining at least one picking area assigned to a collection robots for processing at least a part of at least one order and; receiving, by a fleet manager, order scheduling data from the order manager; generation and transmission, by the fleet manager, of a plurality of movement orders to the collection robots, taking into account at least the determined collection and picking zones and the order scheduling data.
  • the present technique proposes a new and inventive solution for the preparation of orders implemented by picking operators and autonomous mobile robots in a warehouse.
  • the picking areas assigned to the operators and the collection areas assigned to the mobile robots are determined in real time, taking into account, among other things, data and constraints related to both the warehouse and the orders to be prepared, the operators sampling and robots.
  • the proposed solution is therefore based on the determination of a proposal for the optimal scheduling of orders to be prepared and the actual implementation of this scheduling, taking account of real-time data liable to modify the determined optimal scheduling.
  • the preparation of orders is optimized in real time for all its aspects (optimization of picking, collection, use of robots, etc.).
  • the step for generating and transmitting warehouse management data comprises a sub-step for receiving and processing data relating to the physical configuration of the warehouse and a sub-step for generating at least one collection robot navigation chart within the warehouse.
  • the step of generating and transmitting warehouse management data also comprises a sub-step of receiving and processing data relating to the picking operators, to an inventory of the products stored in the warehouse and a list of orders to prepare.
  • the step of processing the warehouse management data and issuing the order scheduling data comprises a sub-step of generating an optimal routing of the movements of the picking operators and the picking robots. collection within the warehouse.
  • the process optimizes, in real time, the movements of the operators and the robots, so as to schedule the preparation of orders according to an optimal scheme, serving as a basis for the rest of the process.
  • the step of processing warehouse management data and issuing order scheduling data comprises a sub-step of storing data relating to picking operators, this data comprising at least one indicator among the number of picking operators present in the warehouse, their efficiency, their experience and their statistics.
  • the step of processing the warehouse management data and delivering the order scheduling data comprises a sub-step of generating a picking strategy comprising a plurality of picking tasks for the picking and collecting operators for mobile robots.
  • the step of generating and transmitting a plurality of movement orders to the collection robots comprises a sub-step of determining at least one optimal navigation route of the collection robots and a sub-step planning and assigning navigation routes to collection robots.
  • the present technique also relates to a system for managing a plurality of autonomous mobile robots, called collection robots, for preparing orders for products stored in a warehouse comprising a plurality of product storage spaces and a plurality of collection of the products by a plurality of operators and a plurality of areas for collecting the products collected by the robots.
  • the management system includes: a pick manager adapted to receive data from a warehouse management system and to generate and transmit warehouse management data; an order manager able to receive at least the warehouse management data coming from the picking manager and to deliver order scheduling data; a fleet manager adapted to receive order scheduling data from the order manager and to communicate movement orders to the plurality of picking robots.
  • the management system corresponds to one or more physical servers on site (in the warehouse or a dedicated space near the warehouse), remote (at a server host for example) or dematerialized (on the "cloud” ).
  • the present technique also relates to a method for preparing orders for products stored in a warehouse comprising a plurality of product storage spaces, a plurality of product picking areas by a plurality of picking operators and a plurality of collection of products picked up by a plurality of autonomous mobile robots, called collection robots, the method comprising the following steps: picking, by each picking operator, of at least one product from at least one order in a picking zone assigned to him; collection, by at least one collection robot, of products picked up by an operator, corresponding to at least part of at least one order in a collection zone comprising at least one picking zone; movement of the collection robots to an order reconstitution and/or dispatch zone; reconstitution of orders from products collected by collection robots; and shipment of reconstituted orders.
  • the method for managing the fleet of mobile autonomous robots as described previously allows the implementation of an optimized order preparation method, in real time.
  • the collection step is implemented by at least two collection robots for at least one of said picking operators.
  • the present technique makes it possible to envisage a very large increase in the efficiency of order picking by providing that an operator picks up articles/products while being “accompanied” by two or more robots.
  • a picking operator who can supply two or more picking robots is extremely efficient, insofar as he can pick several products, at the same location, for different orders collected by the two robots, instead of carrying out these samples in two stages, when accompanied by a single robot.
  • the order preparation method comprises a two-way communication step between the at least two robots, in order to coordinate their respective movements and to know the progress of the order preparation respectively on the other robot.
  • the efficiency associated with the presence of two robots for a picking operator must not be limited by problems of movement of the robots, which must always be close to the operator, without colliding.
  • the method comprises a pattern recognition step implemented by at least one of the at least two robots.
  • the respective positioning of the two robots is more precise and makes it possible to avoid collisions.
  • FIG 1 illustrates a diagram representing the management system of a plurality of mobile robots for preparing orders for products stored in a warehouse according to the proposed technique
  • FIG 2 schematically illustrates the different steps of the method for managing a plurality of mobile robots for preparing orders for products stored in a warehouse according to the proposed technique
  • FIG. 2 schematically illustrates sub-steps of a step of the management method of FIG. 2;
  • FIG. 4 schematically illustrates sub-steps of another step of the management method of Figure 2
  • FIG. 5 schematically illustrates sub-steps of yet another step of the management method of FIG. 2;
  • FIG 6 schematically illustrates the different steps of the order preparation process according to the proposed technique
  • FIG 7 illustrates a first example of operation of the warehouse according to the proposed technique
  • FIG 8 illustrates a second example of operation of the warehouse according to the proposed technique
  • FIG 9 illustrates a third example of operation of the warehouse according to the proposed technique
  • FIG 10 illustrates the reconstruction of the various orders made in the warehouse of Figure 9;
  • FIG 11 illustrates a fourth example of operation of the warehouse according to the proposed technique
  • FIG 12 illustrates the reconstruction of the various orders made in the warehouse of Figure 11;
  • FIG 13 illustrates a fifth example of operation of the warehouse according to the proposed technique
  • FIG 14 illustrates the reconstruction of the various orders made in the warehouse of Figure 13;
  • the general principle of the proposed technique consists in optimizing the movements of picking operators and autonomous mobile picking robots within a storage warehouse for products to be shipped in order to maximize their use/yield. By improving the performance of operators and robots, a greater number of orders can be carried out per unit of time (per hour for example).
  • This optimization takes into account all the constraints internal to the warehouse in which the technique is implemented. These internal constraints are mostly imposed and inflexible, but often evolving, such as priorities between the orders received and the departure times of the delivery trucks or the conflicts of trajectories between the robots, the directions of circulation in the warehouse, etc.
  • the proposed technique From these constraints and depending on the orders to be processed, the proposed technique generates an optimal specific order scheduling. If necessary, the technique proposes breaking down at least certain commands into a plurality of sub-commands.
  • the proposed technique determines, in real time, picking areas for the operators and collection areas for the robots. More particularly, the technique proposes assigning a sampling zone to each operator in order to limit his movements between two product samplings and to promote good knowledge of his work environment. Similarly, the proposed technique assigns a collection area to each robot in order to limit its movements so as to complete the tasks assigned to it more quickly and to optimize its energy.
  • the picking and collection areas can be modified (extended or reduced) in real time.
  • a picking area is assigned to only one picking operator and two picking areas cannot ride.
  • the movements of the sampling operators are facilitated and the inconvenience caused by the presence of several sampling operators in a restricted space is avoided.
  • the collection areas assigned to the autonomous robots can group together several picking areas depending on the products to be collected.
  • the proposed technique also provides, depending on the determination of the sampling zones, the collection zones, and the scheduling of the orders, to generate and transmit movement orders (or tasks) to each of the robots so as to that the latter each collect the products of at least part of at least one order.
  • the orders are then reconstituted in order to be dispatched in due time.
  • the proposed solution makes it possible to optimize logistics flows within the warehouse by reducing the movement of picking operators while optimizing the order preparation rate.
  • the proposed technique makes it possible to optimize the number of operators in the warehouse, the distance between two pickings, the daily weight per operator, the overall travel time of a fleet of robots and even the electrical energy spent. by the fleet of robots.
  • the management system 100 of a plurality of autonomous mobile robots for the preparation of orders for products stored in a warehouse comprises different modules, namely a picking manager 110, an order manager 120 and a fleet manager 130.
  • each robot in the robot fleet includes a task manager 140 which is an integral part of the management system 100.
  • a warehouse management system internal and specific to the warehouse in which the proposed technical solution is implemented, supplies a certain amount of data to the management system 100 of a plurality of autonomous mobile robots for the preparation of orders.
  • This warehouse management system (WMS) is known and widely used. It will therefore not be further described in this document.
  • the management system 100 comprises a pick manager 110, which is a module capable of taking into account all the constraints inherent in the warehouse in which the proposed technical solution is implemented, so as to determine the contours of the global picking area which specifically addresses each warehouse.
  • this module 110 makes it possible to extract and process all of the data relating to the flows associated with the warehouse (internal flows of product picking operators and flows with the outside, such as arrivals and departures of order transport trucks), so as to generate warehouse management data.
  • the data received at the input of the pick manager 110 is provided by the warehouse management system (WMS) which is a system generally already present in each order preparation warehouse.
  • WMS warehouse management system
  • the data received by the picking manager 110 relate in particular to the physical configuration of the warehouse 113 which represent the invariable constraints of the latter and which cannot be modified by the management system 100 of the proposed technical solution.
  • this data indicates the dimensions of the warehouse, the zones and directions of circulation within the warehouse, the zones for depositing the picked products, the departure times of the delivery trucks, etc.
  • a navigation graph generator 111 which is a sub-module of the picking manager 110, is in particular able to:
  • the picking manager 110 has a second sub-module, this sub-module is a warehouse data analyzer 112 which is able to analyze at least part of the data coming from the warehouse management system ( WMS) and process/convert them into software data usable by the other modules of the management system 100. More particularly the analyzer 112 is configured to receive and process the data 114 relating to the operators, the inventory of the products 115 and the command list 116.
  • WMS warehouse management system
  • the analyzer 112 is configured to receive and process the data 114 relating to the operators, the inventory of the products 115 and the command list 116.
  • the data 114 relating to the operators concern, for example, the number of operators present in the warehouse according to the time of day, their working hours (schedule), the maximum weight that can be picked per hour and/or per day of work for each operator, their experience (efficiency and sampling statistics), etc.
  • Operator data 114 is processed by analyzer 112 for subsequent use by order manager 120 to determine the number of pick areas in the warehouse and manage the workload of each pick operator, such as described in more detail later in this description.
  • the data relating to the inventory of the products 115 present in the warehouse relate to the positioning of the products in the warehouse, the stock of the products, the type of packaging of the products, etc.
  • This data relating to the inventory of products 115 is processed by the analyzer 112 in order to understand the distribution of products in the warehouse with the aim of then being used by the order manager 120 to optimize the generation of picking areas. and flows in the warehouse, as described in more detail later in this description.
  • the pick manager 110 also takes account of the orders which are to be prepared, this order data being in the form of a list of orders 116 which, at this stage, are not arranged in an optimal manner to allow their preparation. In other words, this list of commands 116 is in the raw state.
  • This list of commands 116 is processed by the parser 112 to generate command data which will then be used by the command handler 120 to create collection tasks for the mobile robots, as described in more detail below. this description.
  • the command manager 120 is a module of the management system 100 which, taking into account the data transmitted to it by the direct debit manager 110, is able to process the list of commands 116 according to the current state (in time real) of the warehouse and the picking operators so as to determine an optimal picking and collection strategy and thus generate robotic tasks to collect the products picked by the picking operators. More precisely, the order manager 120 manages the orders in real time to establish an optimal strategy for picking up and collecting the products in the warehouse in order to carry out the preparation of the orders.
  • the command manager 120 is therefore capable of delivering command scheduling data in the form of a navigation graph (also called navigation route, or code navigation of the robots) of the robots in the warehouse depending, in particular, on the list of orders and real-time constraints within the warehouse, such as for example the congestion of an aisle or a picking operator in behind on their tasks.
  • a navigation graph also called navigation route, or code navigation of the robots
  • the order manager 120 comprises four sub-modules, namely: a warehouse modeling sub-module 121, a pick operators modeling sub-module 122, a zone generator 123 and a task generator 124.
  • Warehouse modeling sub-module 121 is able to receive and process data from navigation chart generator 111 and warehouse data analyzer 112. This sub-module 121 is therefore capable of storing all the data relating to the warehouse such as the state of the warehouse 121a in real time and the navigation routes 121b of the warehouse, the data on the inventory 121c and zones to associate routes within the warehouse in real time based on the current state of the warehouse. In other words, this sub-module aims to determine/update the optimal routing within the warehouse, depending on the congestion of the aisles for example.
  • the picking operator modeling sub-module 122 is able to receive and process data coming from the warehouse data analyzer 112 .
  • This sub-module 122 is therefore capable of storing all the data relating to the sampling operators. More precisely, this sub-module aims to store data concerning the number of picking operators in the warehouse, their efficiency, their experience and their statistics 122a.
  • This module also stores data concerning the sampling typology of each sampling operator.
  • this module is able, depending on the experience of each operator (based in particular on the fact that an experienced picking operator has a better knowledge and memory of the warehouse than a novice picking operator ), to differentiate the sampling typology for each operator.
  • type of picking we mean the fact that a picking operator picks products according to the weight of the products (to reach a maximum weight to be picked each day) and/or its unit of value, i.e. its packaging (a sample may correspond, for example, to an apple, or to a bag of apples, or to a box comprising several bags of apples or to a pallet comprising a plurality of boxes).
  • sampling operator modeling sub-module 122 also makes it possible to follow in real time the state 122b of the sampling operators, that is to say their availability and their task being executed.
  • the purpose of the generator of zones 123 is to establish the picking strategy by zones by determining regions for grouping products distributed in an optimal manner in the warehouse, and this in real time.
  • the zone generator 123 establishes in real time, and for a given period, the picking zones according to the configuration of the warehouse, the state of the warehouse, the navigation graphs and orders to prepare.
  • the zone generator 123 has the function of determining in real time the number of picking zones 123a to be implemented in the warehouse in order to optimize the workload of each picking operator. To do this, the zones are determined in view of the occupancy, in real time, of the aisles, which notably takes into account the number of samples to be taken in a given period of time, the overlapping of orders, the presence of a sample operator beginner or not.
  • the picking zone generator will reduce or extend the dimensions of the zones in real time to optimize the performance of each picking operator. For example, the more the number of pickings in an aisle increases, the more the picking area is reduced. In the same way, and for an identical number of samples, the sampling zone of an experienced operator will be larger than the sampling zone of a novice operator. In this way, the workload is optimally distributed between all the picking operators.
  • the zone generator 123 is also able to determine the collection points, or grouping points 123b, of the products sampled by the sampling operators. These collection points define stopping points for the collection robots and are determined in such a way as to optimize flows within the warehouse. These collection points are dynamic/evolving and are determined in real time according to the data transmitted by the sampling manager 110 and data feedback from the fleet manager 130, as described in more detail later in this description. .
  • the function of the task generator 124 is to divide/split/cut the list of orders to be prepared into a plurality of tasks 124a which each comprise sub-tasks, the sub-tasks each corresponding to a trip/movement of a product collection robot in the warehouse.
  • the task generator 124 generates, for a given period of time, tasks 124b each comprising sub-tasks (according to each zone) which may contain products from different orders. In this way, the picking and collection of products can be distributed over several picking operators and several collection robots in order to optimize the overall effort to fulfill all the orders.
  • the task generator 124 generates, for a given period of time, picking tasks for the picking operators. These picking tasks are generated in particular by taking into account the number of picking zones and the number of picking operators. Thus, each picking operator can pick up a maximum of products while minimizing his movements since he picks up products only in the picking area assigned to him. The performance of each sampling operator is therefore optimized.
  • the task generator 124 also generates, for a given period of time, the collection tasks for the robots based on the different collection points/grouping of products associated with each zone and on the availability and capacity of the robots. of the robot fleet.
  • the availability and capacity of a robot are determined based on the robot's operating temperature, the state of charge of its battery, and the maximum weight it can carry.
  • the task generator 124 therefore generates an optimal picking strategy 124c comprising a plurality of tasks transmitted to the fleet manager 130 which will assign these different tasks to each robot in order to minimize the movements of the latter, while maximizing the number of products collected.
  • the use of the robot fleet is thus optimized.
  • the task generator 124 does not modify the picking zones allocated to the picking operators. These sampling zones are determined by the zone generator 123.
  • the task generator 124 which defines the collection zone of each collection robot by determining the collection points through which the robot must circulate in order to collect all the products contained in its task/sub-task. . These collection zones for the robots are determined so that a robot can collect the maximum number of items while circulating in the fewest picking zones of the picking operators.
  • the task generator 124 proposes a picking strategy, at a precise instant and for a given period of time, which is optimal both for the picking operators and for the picking robots.
  • the task generator 124 does not take into account certain real-time constraints.
  • the task generator 124 does not take into account a possible blocking of a robot, avoidance between robots during their movements in the warehouse, nor the delay of a picking operator, for example.
  • the fleet manager 130 deals with the management of the fleet of collection robots in response to the tasks and sub-tasks generated by the task manager 124. To do this, the fleet manager 130 includes a task manager sub-module of the fleet 131 and a fleet modeling sub-module 132 which are each in communication with the robots.
  • the fleet task manager sub-module 131 is capable of receiving the optimal picking strategy determined by the task generator 124 comprising the tasks and sub-tasks generated by the latter in order to distribute them 131a to the various robots of the fleet of collection robots.
  • the task manager sub-module 131 determines the best navigation routes 131b and plans/assigns 131c these routes, in real time, to each robot of the robot fleet so as to execute the set of commands. Route determination and planning take warehouse occupancy into account and are optimized to avoid navigation conflicts between robots and avoid overlapping of tasks to be performed.
  • the function of the fleet modeling sub-module 132 is to monitor the progress status of the tasks 132a as well as the navigation/traffic status 132b of the fleet of picking robots within the warehouse. In other words, this sub-module continuously monitors the status of all the robots deployed in the warehouse.
  • the fleet manager 130 is then able to modify/adapt the scheduling of the tasks/sub-tasks generated by the command manager 120 by redistributing/delegating these tasks/sub-tasks.
  • the fleet manager 130 is able to modify the optimal strategy provided by the order manager 120 in order to adapt it to the real-time state of the warehouse. For example, the fleet manager 130 can decide to reroute a task to a robot or to sequence the tasks differently compared to the optimal strategy provided by the command manager 120.
  • the fleet manager 130 must respect as much as possible the picking strategy provided by the order manager 120. Nevertheless, certain constraints related to the occupation of the warehouse are taken into account by the fleet manager 130 These real-time constraints are also transmitted to the order manager 120 so that the latter can modify the picking strategy for the next time period accordingly. Thus, the picking strategy generated by the order manager 120 is regularly updated according to the state of the warehouse observed by the robot fleet manager 130.
  • each robot has a task manager 140 which receives the tasks/sub-tasks distributed/assigned by the fleet task manager 131.
  • the task manager 140 receives the tasks/sub-tasks and processes them so as to obtain a list, or navigation orders, specifying the locations to be traversed and the stops to be made.
  • the commands tell the robot to go to aisle 1 and stop at regroup point A, then go to aisle 3 and stop at regroup point E, etc. until to go to an order reconstitution area.
  • the scrolling of tasks is, for example, actuated by the terminal of the picking operator which communicates with the task manager 140 of the robot to indicate that a product has indeed been picked and collected by the collection robot.
  • the fleet manager 130 transmits new tasks/sub-tasks to the task manager 140 of the robot.
  • the task managers 140 of the robots respond/react to the fleet manager 130 in real time in order to ensure precise control of the robots.
  • the task manager 140 is connected to the navigation tools and to other components of the robot, such as the sensors making it possible to visualize the obstacles, in order to make the robot navigate in the warehouse and perform the picking.
  • the task manager 140 is therefore able to identify the constraints (obstacles or cluttered aisles, for example) encountered by the robot during its navigation in the warehouse in order to inform the fleet manager 130 who can then adapt real-time distribution of tasks to other robots in the fleet.
  • the task manager 140 allows two robots of the fleet to communicate with each other, in particular in the case where two robots are dedicated to the same picking operator.
  • the “front” robot must receive products, but not the “back” robot.
  • the “front” robot will therefore stop at the level of the collection space in order to minimize the distance with the picking space, the "rear” robot remaining behind the "front” robot. Once collection is complete at this picking point, the two robots can start in sync and guide the operator to the next picking space.
  • the “back” robot must receive products, but not the “front” robot.
  • the “rear” robot will therefore stop at the height of the collection space in order to minimize the distance with the picking space, the “front” robot remaining in front of the “rear” robot. Once collection is complete at this picking point, the two robots can start in sync and guide the operator to the next picking space.
  • two robots can therefore exchange information in real time allowing them to better define their respective trajectories, such as:
  • the present technique proposes to mitigate in particular certain inaccuracies of the individual systems of localization of the robots, by the implementation of a technique of recognition of forms of a robot by another robot, for example via a dedicated module of detection or recognition of forms.
  • each robot can know the relative distance between itself and another robot. This makes it possible in particular to avoid collisions between robots, for example in a use case where two robots follow each other, next to a picking operator.
  • the location of the "front” robot is imprecise and positions it one meter in front of its real position, the "rear” robot could consider that there is a large space in front of it when in reality the "front” robot can be very close. Any movement of the "rear” robot could be inappropriate, for example a forward movement could lead to a collision before the "front” robot.
  • the shape detection module integrated or connected to any robot therefore makes it possible to avoid collisions between robots.
  • the fleet manager 130 supervise/synchronize the movements of two robots dedicated to a picking operator, in addition to the exchanges between the robots.
  • the fleet manager 130 notably has other information at its disposal (such as, for example, that related to the productivity of a picking operator) and can transmit movement orders to each of the robots.
  • the task manager 140 is for example an on-board computer present in the robot and having in particular a processor, a RAM (random access memory) and a graphics card.
  • the management system 100 corresponds for example to one or more physical servers on site (in the warehouse or in a dedicated space close to the warehouse), remote (at a server host for example) or dematerialized (on the "cloud ”), able to implement the various tasks and steps described above and below.
  • each of the modules that constitute the direct debit manager 110, the order manager 120 and the fleet manager 130 corresponds for example to a software module which communicates with at least one database, for the implementation of the different tasks and steps described above and below.
  • Each of these modules can also correspond to hardware elements, such as computers or servers, operating in interaction, within the management system.
  • FIG. 2 schematically illustrates the steps of the method 9 for managing a plurality of autonomous mobile robots, or collection robots, for preparing orders for products stored in a warehouse. More particularly, the method is implemented in a warehouse comprising a plurality of product storage spaces, a plurality of product picking areas by a plurality of operators and a plurality of product collection areas picked by robots collection, as described in more detail in the following description.
  • the method comprises the following steps implemented in real time: generation and transmission 91 of warehouse management data, by a product picking manager; reception 92, by an order manager, of warehouse management data comprising at least a plurality of order data and; processing 93, by the order manager, of the warehouse management data, delivering order scheduling data; determination 94, by the order manager, of at least one picking area assigned to a picking operator for the processing of at least a part of at least one order and of at least one picking area assigned to a robots for processing at least a part of at least one order and; receiving 95, by a fleet manager, order scheduling data from the order manager; generation and transmission 96, by the fleet manager, of a plurality of movement orders to the collection robots, taking into account at least the determined collection and picking zones and the order scheduling data.
  • the picking manager, the order manager and the fleet manager are described in more detail in the remainder of the description.
  • FIG. 3 schematically illustrates the sub-steps of the step of generation and transmission 91 of warehouse management data. More specifically, step 91 includes a sub-step 910 of receiving and processing data relating to the physical configuration of the warehouse 113 and a sub-step of generating 911 at least one navigation chart of said collection robots within said warehouse.
  • Step 91 further comprises a sub-step 912 of receiving and processing data relating to picking operators 114, the inventory of products 115 stored in the warehouse and a list of orders 116 to be prepared.
  • FIG. 4 schematically illustrates the sub-steps of the step 93 for processing warehouse management data and delivering order scheduling data. More specifically, step 93 includes a sub-step 931 for generating an optimal routing of the movements of the picking operators and the picking robots within the warehouse.
  • Step 93 further comprises a sub-step 932 for storing data relating to the picking operators, this data comprising the number of picking operators present in the warehouse, their efficiency, their experience and their statistics.
  • Step 93 further comprises a sub-step 933 for generating a picking strategy comprising a plurality of picking tasks for the picking and picking operators for the mobile robots.
  • FIG. 5 schematically illustrates the sub-steps of the step of generation and transmission 96 of a plurality of movement orders to the collection robots. More precisely, step 96 comprises a sub-step 961 of determining an optimal navigation route for the robots and a sub-step 962 of planning and assigning the navigation routes to the robots.
  • the proposed technique also relates to a method 8 for preparing orders for products stored in a warehouse 1. More particularly, the method is implemented in a warehouse comprising a plurality of product storage spaces, a plurality of areas picking of the products by a plurality of picking operators and a plurality of zones for collecting the picked products by autonomous mobile robots, or picking robots, as described in more detail in the following description.
  • the method comprises the following steps: picking 81, by each picking operator, of at least one product from at least one order in a picking zone assigned to him; collection 82, by at least one collection robot, of picked products corresponding to at least a part of at least one order in a collection zone comprising at least one picking zone; movement 83 of said collection robots to an order reconstitution and/or dispatch zone; reconstitution 84 of said orders from said products collected by said collection robots; and shipping 85 of said reconstituted orders.
  • the collection step is implemented by at least two collection robots for at least one of the picking operators, with the aim of further increasing the performance of each operator by enabling him to pick more products without increasing their movements.
  • a picking operator it is possible for a picking operator to be accompanied by two robots each carrying two mobile picking supports, which offers the possibility of depositing picked products in four separate supports, further optimizing order picking performance.
  • the characteristics described above relating to the bidirectional exchanges of information between two robots are therefore also suitable for robots carrying two or more mobile collection supports. For example, it is important for each robot to know the progress of order picking for each of the four picking supports available to the picking operator.
  • the proposed technique is able to determine picking zones for the operators and collection zones for the robots of the system according to the orders to be prepared and the state of the warehouse in real time.
  • FIG. 7 illustrates a first relatively simple example in which there is only one order to be prepared, namely order A.
  • the management method 9 has therefore determined, depending on the various constraints of the warehouse 1 and of order A, that order A could be executed by a single picking operator 3 to whom a picking area 2 comprising all the storage spaces 11 of warehouse 1 was assigned.
  • the picking operator 3 has the task of picking all the products 51 of the order A in the picking area 2 which, in this case, covers the whole of the warehouse 1.
  • the management method 9 has determined, in this example, that a single collection robot 5 could collect all the products 51 picked up by the picking operator 3.
  • the collection robot 5 will traverse the picking area 2 passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 picked up by the picking operator 3. Once all the products collected by the collection robot 5, the latter will move towards an order reconstitution zone (not shown) so that the order A is then dispatched.
  • Figure 8 illustrates a second example in which there are two orders to prepare, namely order A and order B.
  • the management method 9 has therefore determined, depending on the various constraints of the warehouse 1 and the orders A and B to be prepared, that the orders A and B could again be executed by a single picking operator 3 to whom a zone of sampling 2 comprising all of the storage spaces 11 of warehouse 1 was affected.
  • the picking operator 3 has the task of picking all the products 51 from order A but also all the products 52 from order B in picking area 2.
  • the management method 9 has therefore determined, in this example, that a single collection robot 5 could collect all of the products 51 and 52 picked up by the picking operator 3. Thus, the collection robot 5 will travel through the picking area 2 passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 picked up by the picking operator 3.
  • Figure 9 illustrates a third example in which there are again two orders to prepare, namely order A and order B.
  • the management method 9 has this time determined, depending on the various constraints of the warehouse 1 and the orders A and B to be prepared, that the orders A and B should each be divided into two sub-orders A1, A2 and B1, B2. Indeed, taking into account in particular the location of the products and the experience of the picking operators 3, the management system 100 has determined, in this example, that it was more efficient to divide the warehouse into two zones samples 2a, 2b. Thus, and since there can be only one picking operator per picking zone in order to optimize their efficiency, the warehouse 1 has two operators 3a, 3b assigned respectively to the zone 2a and to the zone 2b.
  • the sampling zones 2a and 2b have similar dimensions and have substantially the same number of storage spaces 11 in order to simplify the description of the example. However, it is recalled that, depending on the state/configuration of the warehouse, it is possible to extend zone 2a and reduce zone 2b in the event that the picking operator 3a is more experienced than the operator 3b or if the number of samples in zone 2a is lower than that of zone 2b, for example.
  • the picking operator 3a must pick only the products 51 and 52 of the orders A and B which are located in his zone 2a.
  • the picking operator 3b must pick only the products 51 and 52 of the orders A and B which are located in his zone 2b.
  • Warehouse 1 comprises in this example two picking areas 2a and 2b.
  • the management method 9 has, in this example, determined according to the constraints of the warehouse and the commands A and B to define two collection zones, namely the collection zones 4a and 4b which are illustrated in dashed lines.
  • a collection robot has been assigned to each of these two zones in order to collect the products taken by the two picking operators 3a, 3b.
  • a first collection robot 5a will traverse the picking area 2a passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 from the sub-orders Al and Bl sampled by the sampling operator 3a.
  • the collection robot 5b will traverse the picking area 2b passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 of the sub-orders A2 and B2 picked by the operator of levy 3b.
  • the collection robots 5a and 5b will move towards an order reconstitution zone (not shown).
  • the order reconstitution zone makes it possible, as illustrated in FIG. 10, to reconstitute the orders from the products of the sub-orders collected by different collection robots. Replenishment of orders was not necessary in the previous examples since there was only one collection robot.
  • order A is reconstituted by grouping together the products 51 of the sub-order Al collected by the collection robot 5a and the products 51 of the sub-order A2 collected by the collection robot 5b.
  • order B is reconstituted as grouping together the products 52 of the sub-command B1 collected by the collection robot 5a and the products 52 of the sub-command B2 collected by the collection robot 5b.
  • Figure 11 illustrates a fourth example in which there are three orders to prepare, namely orders A and B identical to the previous example and order C.
  • the management method 9 determined, according to the different constraints of the warehouse 1 and the orders A, B and C to be prepared, that the warehouse 1 had to be divided into two picking zones 2a and 2b each allocated respectively to the operators samples 3a and 3b.
  • sampling zones 2a and 2b again have similar dimensions and have substantially the same number of storage spaces 11 in order to simplify the description of the example. But, as seen previously, these zones could be different in practice.
  • the picking operator 3a must pick only the three products 51 from order A, the two products 52 from order B and the two products 53 from order C which are located in his zone 2a.
  • the picking operator 3b must pick only the three products 51 from order A, the three products 52 from order B and the two products 53 from order C which are located in his zone 2b.
  • Warehouse 1 comprises in this example two picking areas 2a and 2b.
  • the management method 9 has, in this example, determined according to the constraints of the warehouse and the orders A, B and C that it was necessary to define three collection zones, namely the collection zones 4a, 4b and 4c which are shown in phantom.
  • a collection robot has been assigned to each of these three zones in order to collect the products sampled by the two sampling operators 3a, 3b.
  • the collection robot 5a will traverse the picking area 2a passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 from the sub-orders Al and B1 sampled by the sampling operator 3a.
  • the collection robot 5b will traverse the picking area 2b passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 of the sub-orders A2 and B2 picked by the operator of levy 3b.
  • the collection robot 5c will traverse the collection zone 4c passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 53 of the order C picked by each of the picking operators 3a and 3b. More particularly the collection zone 4c covers the sampling zones 2a and 2b, unlike the collection robots 5a and 5b which respectively collect only products taken from the sampling zones 2a and 2b.
  • the collection robots 5a, 5b and 5c will move towards an order reconstitution zone (not shown) in order to complete the orders, as shown in Figure 12.
  • order A is reconstituted by grouping together the products 51 of the sub-order Al collected by the collection robot 5a and the products 51 of the sub-order A2 collected by the collection robot 5b.
  • order B is reconstituted by grouping together the products 52 of sub-order B1 collected by the collection robot 5a and the products 52 of sub-order B2 collected by the collection robot 5b.
  • the order C does not need to be reconstituted because all of the products 53 have been collected by a single collection robot, namely the collection robot 5c.
  • orders A, B and C have been reconstituted, these orders can then be shipped. It is noted, in view of the first four examples, that the picking operators are able to pick products for different orders, and this without worrying about the number of robots which will then be used to collect these picked products. It is the order manager 120 which has the role of defining/determining how many robots must then be implemented in order to optimally collect all the products necessary to complete the various orders. As described above with reference to the fourth example, some orders (orders A and B) can be divided into sub-orders (Al, A2, Bl, B2) which will be collected by several collection robots (5a, 5b) while that other commands (the command C in this case) are collected by a single and unique collection robot (5c).
  • Figure 13 illustrates a fifth example in which there are again three orders to prepare, namely orders A, B and C.
  • the management method 9 determined, according to the different constraints of the warehouse 1 and the orders A, B and C to be prepared, that the warehouse 1 should be divided into six picking zones 2a to 2f each allocated respectively to the operators sampling 3a to 3f.
  • the picking areas 2a to 2f have different dimensions and have a number of storage spaces 11 which are also different in order to balance the workload on all the picking operators 3a-3f.
  • the picking of the products is divided as follows: the picking operator 3a picks the two products 51 of the order A which are located in his zone 2a; the picking operator 3b takes the product 51 from order A and the two products 52 from order B which are located in his zone 2b; the picking operator 3c takes the three products 52 from order B which are located in his zone 2c; the picking operator 3d takes the three products 51 from order A which are located in his zone 2d; the 3rd picking operator takes the two products 52 from order B and the two products 53 from order C which are located in his 2nd zone; and the picking operator 3f takes the two products 52 from order B and the two products 53 from order C which are located in his zone 2f.
  • the warehouse 1 therefore comprises, in this example, six picking zones 2a to 2f as well as six picking operators 3a to 3f.
  • the management method 9 has, in this example, determined according to the constraints of the warehouse and the orders A, B and C that it was necessary to define three collection zones, namely the collection zones 4a, 4b and 4c which are illustrated in phantom in FIG. 13.
  • a collection robot has been assigned to each of these three zones in order to collect the products taken by the six picking operators 3a to 3f.
  • the collection robot 5a is assigned to the collection zone 4a which covers the picking zones 2a and 2b.
  • the collection robot 4a will therefore travel through the picking areas 2a and 2b passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 of the sub-orders Al and B1 taken by the picking operators 3a and 3b.
  • the collection robot 5b is assigned to the collection area 4b which covers the picking areas 2d and 2e.
  • the collection robot 4b will therefore travel through the picking areas 2d and 2e passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 51 and 52 of the sub-orders A2 and B2 picked by the picking operators 3d and 3rd.
  • the robot 5b traverses the picking zone 2e but that it does not collect the products 53 of the order C, although these products 53 have been picked up by the picking operator 3e. Indeed, these products 53 are collected by another collection robot, namely the collection robot 5c.
  • This choice is determined by the order manager 120 and the fleet manager 130 and can be explained in particular by the fact that the collection capacity of the collection robot 4b is not sufficient to also collect the products of the order C.
  • the collection robot 5c is allocated to the collection zone 4c which covers the picking zones 2c, 2e and 2f.
  • the collection robot 4c will therefore travel through the picking areas 2c, 2e and 2f passing through the relevant product grouping points (not shown) in order to collect the products 52 of the sub-order B3 and the products 53 of the order C sampled by each of the sampling operators 3c, 3e and 3f. More particularly, it is observed that the collection zone 4c therefore overlaps a part of the collection zone 4b allocated to the collection robot 5b.
  • the management system 100 is able to plan the tasks of each of these robots in order to prevent them both from being in the same aisle. at the same time.
  • the collection robots 5a, 5b and 5c will move towards an order reconstitution zone (not shown) in order to complete the orders, as shown in Figure 14.
  • order A is reconstituted by grouping together the products 51 of the sub-order Al collected by the collection robot 5a and the products 51 of the sub-order A2 collected by the collection robot 5b.
  • order B is reconstituted by grouping the products 52 of the sub-order B1 collected by the collection robot 5a, the products 52 of the sub-order B2 collected by the collection robot 5b and the products 52 of the sub-order - order B3 collected by the collection robot 5c.
  • the order C does not need to be reconstituted because all of the products 53 have been collected by a single collection robot, namely the collection robot 5c.
  • the collection robots are assigned in real time to collection areas which can cover, depending on the needs, several picking areas and which can sometimes even overlap between them. These areas are determined in real time based on the state of the robot fleet and the warehouse to minimize robot movement. In this way the robots are used in an optimal way and their performance is maximized in order to execute orders while optimizing the overall energy consumption of the fleet.

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Abstract

La présente technique propose un procédé de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes, dits robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par les robots de collecte; un système de gestion et un procédé de préparation de commandes.

Description

DESCRIPTION
TITRE : SYSTÈME ET PROCEDE DE GESTION D'UNE PLURALITE DE ROBOTS MOBILES POUR LA PREPARATION DE COMMANDES DE PRODUITS STOCKES DANS UN ENTREPOT
Domaine de l'invention
Le domaine de l'invention est celui de la logistique, en particulier pour la préparation de commandes au sein d'un entrepôt de stockage de produits à expédier.
La présente invention concerne notamment l'assistance à la préparation de commandes par le biais de robots autonomes (dit « Autonomous Mobile robots - AMR » en anglais).
L'invention concerne plus particulièrement la gestion d'une flotte de robots autonomes et leur usage avec des opérateurs de prélèvement dans un entrepôt de stockage de produits à expédier.
Art antérieur
Le domaine de la logistique n'a cessé d'évoluer depuis de nombreuses années. Concernant la préparation de commandes en particulier, les évolutions techniques et technologiques ont été nombreuses, allant des logiciels de gestion aux convoyeurs de produits en passant par les étagères de stockage intelligentes.
Nous nous intéressons ici plus particulièrement à la préparation de commandes effectuée par des opérateurs et assistée par des robots autonomes. Ainsi, les opérateurs et les robots coopèrent dans un même espace de travail afin de préparer de manière optimale les différentes commandes qui sont reçues par le système de gestion de commandes de l'entrepôt.
On connaît ainsi plusieurs techniques de prélèvement (dit « Picking » en anglais) faisant coopérer des opérateurs de prélèvement et des robots.
Selon une première approche, relativement simple, un opérateur est chargé de prélever les différents produits d'une commande aux différents emplacements de l'entrepôt et de les déposer sur le robot autonome qui l'accompagne. Un inconvénient majeur de cette première approche est que les temps de trajet du robot et de l'opérateur sont relativement importants, ce qui entraîne un rendement très faible de l'opérateur et du robot respectivement. En effet, le rendement peut être déterminé en fonction du taux de prélèvement horaire, c'est-à-dire du nombre de prélèvements par heure.
Selon une seconde approche, décrite dans la demande de brevet américaine US10572854, l'entrepôt est divisé en plusieurs régions et un opérateur de prélèvement est affecté à chacune de ces régions. Ainsi, pour chaque commande, le robot autonome parcourt les différentes régions de l'entrepôt pour collecter les produits prélevés par les opérateurs. Bien que cette approche permette d'augmenter le rendement des opérateurs de prélèvement en diminuant leur distance à parcourir entre deux prélèvements, les trajets des robots de collecte sont relativement importants et ne permettent pas d'obtenir une solution satisfaisante.
Aucune des solutions connues de l'art antérieur ne permet donc de répondre de manière pleinement satisfaisante aux cadences de plus en plus élevées qui sont demandées à ce jour, tout en tenant compte des contraintes selon les entrepôts.
Il existe donc un besoin de fournir une nouvelle approche qui puisse s'adapter en temps réel à ces différentes contraintes tout en optimisant le rendement global du système, c'est-à-dire le rendement des opérateurs et des robots.
Résumé de l'invention
La présente technique répond à ce besoin en proposant un procédé de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes, dits robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par les robots de collecte. Le procédé comprend les étapes suivantes mises en oeuvre en temps réel de : génération et transmission de données de gestion de l'entrepôt, par un gestionnaire de prélèvements de produits ; réception, par un gestionnaire de commandes, des données de gestion de l'entrepôt comprenant au moins une pluralité de données de commandes ; traitement, par le gestionnaire de commandes, des données de gestion de l'entrepôt, délivrant des données d'ordonnancement de commandes ; détermination, par le gestionnaire de commandes, d'au moins une zone de prélèvement attribuée à un opérateur de prélèvement pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande et détermination d'au moins une zone de collecte attribuée à un des robots de collecte pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande et ; réception, par un gestionnaire de flotte, des données d'ordonnancement de commandes en provenance du gestionnaire de commandes ; génération et transmission, par le gestionnaire de flotte, d'une pluralité d'ordres de déplacements aux robots de collecte, tenant compte au moins des zones de collecte et de prélèvement déterminées et des données d'ordonnancement de commandes.
Ainsi, la présente technique propose une solution nouvelle et inventive pour la préparation de commandes mise en oeuvre par des opérateurs de prélèvement et des robots mobiles autonomes dans un entrepôt. Pour ce faire, les zones de prélèvement attribuées aux opérateurs et les zones de collecte attribuées au robots mobiles sont déterminées en temps réel en tenant compte entre autres de données et contraintes liées à la fois à l'entrepôt et aux commandes à préparer, aux opérateurs de prélèvement et aux robots.
La solution proposée repose donc sur la détermination d'une proposition d'ordonnancement de commandes à préparer optimale et la mise en oeuvre réelle de cet ordonnancement en tenant compte de données en temps réel susceptibles de modifier l'ordonnancement optimale déterminé. De cette manière, la préparation de commandes est optimisée en temps réel pour tous ses aspects (optimisation de prélèvement, de collecte, d'utilisation des robots ...).
Selon un aspect particulier, l'étape de génération et transmission de données de gestion de l'entrepôt comprend une sous-étape de réception et de traitement de données relatives à la configuration physique de l'entrepôt et une sous-étape de génération d'au moins un graphique de navigation des robots de collecte au sein de l'entrepôt.
Ces sous-étapes permettent notamment de prendre en considération toutes les spécificités physiques de l'entrepôt, comme par exemple des sens de circulation, des zones interdites ou très réglementées, de manière à optimiser la navigation des robots de collecte. Par ailleurs, le procédé tient compte de ces caractéristiques de l'entrepôt en temps réel et peut donc réévaluer la navigation des robots dès qu'un changement intervient, comme par exemple un encombrement accidentel (collision entre deux robots, chute de produits ...) d'une allée ou une zone de l'entrepôt.
Selon une caractéristique particulière, l'étape de génération et transmission de données de gestion de l'entrepôt comprend en outre une sous-étape de réception et de traitement de données relatives aux opérateurs de prélèvement, à un inventaire des produits stockés dans l'entrepôt et à une liste de commandes à préparer.
Ainsi, non seulement les caractéristiques propres à la configuration physique de l'entrepôt sont prises en compte, mais également des caractéristiques liées aux produits stockés, aux listes de commandes à préparer et aux opérateurs eux-mêmes. De cette manière, tout changement impactant en temps réel ces différents aspects de la préparation de commande dans un entrepôt peut être pris en compte, comme par exemple un déplacement de produits stockés d'une zone à une autre, une absence non prévue d'un opérateur de prélèvement.
Selon un aspect particulier, l'étape de traitement des données de gestion de l'entrepôt et de délivrance des données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de génération d'un routage optimal des déplacements des opérateurs de prélèvement et des robots de collecte au sein de l'entrepôt. De cette manière, le procédé optimise, en temps réel, les déplacements des opérateurs et des robots, de manière à ordonnancer la préparation de commandes selon un schéma optimal, servant de base à la suite du procédé.
Selon une caractéristique particulière, l'étape de traitement des données de gestion de l'entrepôt et de délivrance des données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de stockage des données relatives aux opérateurs de prélèvement, ces données comprenant au moins un indicateur parmi le nombre d'opérateurs de prélèvement présents dans l'entrepôt, leur efficacité, leur expérience et leurs statistiques.
Selon un aspect particulier, l'étape de traitement des données de gestion de l'entrepôt et de délivrance des données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de génération d'une stratégie de prélèvement comprenant une pluralité de tâches de prélèvement pour les opérateurs de prélèvement et de collecte pour les robots mobiles.
Selon une caractéristique particulière, l'étape de génération et transmission d'une pluralité d'ordres de déplacements aux robots de collecte comprend une sous-étape de détermination d'au moins un itinéraire de navigation optimal des robots de collecte et une sous-étape de planification et d'affectation des itinéraires de navigation aux robots de collecte.
La présente technique concerne également un système de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes, dits robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits et une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par les robots.
Le système de gestion comprend : un gestionnaire de prélèvement apte à recevoir des données en provenance d'un système de gestion de l'entrepôt et à générer et transmettre des données de gestion de l'entrepôt ; un gestionnaire de commandes apte à recevoir au moins les données de gestion de l'entrepôt en provenance du gestionnaire de prélèvement et à délivrer des données d'ordonnancement de commandes ; un gestionnaire de flotte apte à recevoir des données d'ordonnancement de commandes en provenance du gestionnaire de commandes et à communiquer des ordres de déplacement à la pluralité de robots de collecte.
Un tel système de gestion est apte à mettre en oeuvre les étapes du procédé décrites précédemment, selon les différents modes de réalisation. Par exemple, le système de gestion correspond à un ou plusieurs serveurs physiques sur site (dans l'entrepôt ou un espace dédié proche de l'entrepôt), distants (chez un hébergeur de serveurs par exemple) ou dématérialisés (sur le « cloud »).
La présente technique concerne également un procédé de préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs de prélèvement et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par une pluralité de robots mobiles autonomes, dits robots de collecte, le procédé comprenant les étapes suivantes de : prélèvement, par chaque opérateur de prélèvement d'au moins un produit d'au moins une commande dans une zone de prélèvement qui lui est attribuée ; collecte, par au moins un robot de collecte, de produits prélevés par un opérateur, correspondant à au moins une partie d'au moins une commande dans une zone de collecte comprenant au moins une zone de prélèvement ; déplacement des robots de collecte jusqu'à une zone de reconstitution de commande et/ou d'expédition ; reconstitution des commandes à partir des produits collectés par les robots de collecte ; et expédition des commandes reconstituées.
Ainsi, le procédé de gestion de la flotte de robots autonomes mobiles tel que décrit précédemment permet la mise en oeuvre d'un procédé de préparation de commandes optimisé, en temps réel.
Selon un aspect particulier, l'étape de collecte est mise en oeuvre par au moins deux robots de collecte pour au moins un desdits opérateurs de prélèvement.
Ainsi, la présente technique permet d'envisager une très forte augmentation du rendement de préparation de commandes en prévoyant qu'un opérateur prélève des articles/produits en étant « accompagné » par deux robots ou plus. En effet, un opérateur de prélèvement pouvant alimenter deux robots de collecte, ou plus, est extrêmement efficace, dans la mesure où il peut prélever plusieurs produits, à un même emplacement, pour différentes commandes collectées par les deux robots, au lieu d'effectuer ces prélèvements en deux temps, lorsqu'il est accompagné par un seul robot.
De plus, le procédé de préparation de commandes comprend une étape de communication bidirectionnelle entre les au moins deux robots, afin de coordonner leurs déplacements respectifs et de connaître l'avancée de la préparation de commandes respectivement sur l'autre robot. En effet, l'efficacité liée à la présence de deux robots pour un opérateur de prélèvement ne doit pas être limitée par des problèmes de déplacements des robots, qui doivent toujours se trouver à proximité de l'opérateur, sans entrer en collision.
Enfin, afin de pallier d'éventuelles imprécisions dans les informations communiquées entre les robots, notamment concernant leurs localisations ou leurs vitesses respectives, le procédé comprend une étape de reconnaissance de formes mise en oeuvre par au moins un des au moins deux robots. De cette manière, le positionnement respectif des deux robots est plus précis et permet d'éviter les collisions.
Liste des Figures
La technique proposée, ainsi que les différents avantages qu'elle présente, seront plus facilement compris, à la lumière de la description qui va suivre de plusieurs modes de réalisation illustratifs et non limitatifs de celle-ci, et des dessins annexés parmi lesquels :
[Fig 1] illustre un diagramme représentant le système de gestion d'une pluralité de robots mobiles pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 2] illustre de façon schématique les différentes étapes du procédé de gestion d'une pluralité de robots mobiles pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 3] illustre de façon schématique des sous-étapes d'une étape du procédé de gestion de la figure 2 ;
[Fig 4] illustre de façon schématique des sous-étapes d'une autre étape du procédé de gestion de la figure 2 ; [Fig 5] illustre de façon schématique des sous-étapes d'encore une autre étape du procédé de gestion de la figure 2 ;
[Fig 6] illustre de façon schématique les différentes étapes du procédé de préparation de commandes selon la technique proposée ;
[Fig 7] illustre un premier exemple de fonctionnement de l'entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 8] illustre un deuxième exemple de fonctionnement de l'entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 9] illustre un troisième exemple de fonctionnement de l'entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 10] illustre la reconstitution des différentes commandes effectuées dans l'entrepôt de la figure 9 ;
[Fig 11] illustre un quatrième exemple de fonctionnement de l'entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 12] illustre la reconstitution des différentes commandes effectuées dans l'entrepôt de la figure 11 ;
[Fig 13] illustre un cinquième exemple de fonctionnement de l'entrepôt selon la technique proposée ;
[Fig 14] illustre la reconstitution des différentes commandes effectuées dans l'entrepôt de la figure 13 ;
Description détaillée de l'invention
A - Principe général de la technique proposée
Le principe général de la technique proposée consiste à optimiser les déplacements des opérateurs de prélèvement et des robots mobiles autonomes de collecte au sein d'un entrepôt de stockage de produits à expédier afin de maximiser leur utilisation/rendement. En améliorant le rendement des opérateurs et des robots, un nombre plus important de commandes peut être effectué par unité de temps (par heure par exemple).
Cette optimisation tient compte de l'ensemble des contraintes internes à l'entrepôt dans lequel la technique est mise en oeuvre. Ces contraintes internes sont majoritairement imposées et inflexibles, mais souvent évolutives, comme par exemple des priorités entre les commandes reçues et les horaires de départ des camions de livraison ou bien des conflits de trajectoires entre les robots, des sens de circulation dans l'entrepôt, etc.
A partir de ces contraintes et en fonction des commandes à traiter, la technique proposée génère un ordonnancement spécifique optimal des commandes. Si nécessaire, la technique propose de décomposer au moins certaines commandes en une pluralité de sous-commandes.
Ensuite, en fonction de cet ordonnancement spécifique, la technique proposée détermine, en temps réel, des zones de prélèvement pour les opérateurs et des zones de collecte pour les robots. Plus particulièrement, la technique propose d'attribuer une zone de prélèvement à chaque opérateur afin de limiter ses déplacements entre deux prélèvements de produits et de favoriser une bonne connaissance de son environnement de travail. De façon similaire, la technique proposée attribue une zone de collecte à chaque robot afin de limiter ses déplacements de sorte à compléter plus rapidement les tâches qui lui sont affectées et à optimiser son énergie.
Selon la technique proposée, en fonction des commandes à traiter, les zones de prélèvement et de collecte peuvent être modifiées (étendues ou réduites) en temps réel. Une zone de prélèvement n'est attribuée qu'à un seul opérateur de prélèvement et deux zones de prélèvement ne peuvent pas se chevaucher. Ainsi, les déplacements des opérateurs de prélèvement sont facilités et les gênes causées par la présence de plusieurs opérateurs de prélèvement dans un espace restreint sont évitées.
Les zones de collecte affectées aux robots autonomes peuvent quant à elles regrouper plusieurs zones de prélèvement en fonction des produits à collecter.
La technique proposée prévoit en outre, en fonction de la détermination des zones de prélèvement, des zones de collecte, et de l'ordonnancement des commandes, de générer et transmettre des ordres de déplacements (ou tâches) à chacun des robots de sorte à ce que ces derniers collectent chacun des produits d'au moins une partie d'au moins une commande.
A l'issue de la collecte des produits par les différents robots, les commandes sont ensuite reconstituées afin d'être expédiées en temps voulu.
Ainsi, contrairement aux technique connues, la solution proposée permet d'optimiser les flux logistiques au sein de l'entrepôt en diminuant les déplacements des opérateurs de prélèvement tout en optimisant le rythme de préparation des commandes.
La technique proposée permet d'optimiser à la fois le nombre d'opérateurs dans l'entrepôt, la distance entre deux prélèvements, le poids journalier par opérateur, le temps de parcours global d'une flotte de robots et même l'énergie électrique dépensée par la flotte de robots.
B - Description du système de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt
Comme illustré sur la figure 1, le système de gestion 100 d'une pluralité de robots mobiles autonomes pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt comprend différents modules, à savoir un gestionnaire de prélèvement 110, un gestionnaire de commandes 120 et un gestionnaire de flotte 130. En outre, chaque robot de la flotte de robots comprend un gestionnaire de tâches 140 qui fait partie intégrante du système de gestion 100.
Un système de gestion de l'entrepôt (WMS), interne et propre à l'entrepôt dans lequel la solution technique proposée est mise en oeuvre, fournit un certain nombre de données au système de gestion 100 d'une pluralité de robots mobiles autonomes pour la préparation de commandes. Ce système de gestion de l'entrepôt (WMS) est connu et largement utilisé. Il ne sera donc pas d'avantage décrit dans ce document.
1) Gestionnaire de prélèvement 110 :
Tout d'abord, le système de gestion 100 comprend un gestionnaire de prélèvement 110, qui est un module apte à prendre en compte l'ensemble des contraintes inhérentes à l'entrepôt dans lequel la solution technique proposée est mise en oeuvre, de sorte à déterminer les contours de la zone globale de prélèvement qui s'adresse spécifiquement à chaque entrepôt.
Plus particulièrement, ce module 110 permet d'extraire et de traiter l'ensemble des données qui sont relatives aux flux associés à l'entrepôt (flux internes des opérateurs de prélèvement de produits et flux avec l'extérieur, comme par exemple les arrivées et départs de camions de transport des commandes), de sorte à générer des données de gestion de l'entrepôt. Les données reçues au niveau de l'entrée du gestionnaire de prélèvement 110 sont fournies par le système de gestion de l'entrepôt (WMS) qui est un système généralement déjà présent dans chaque entrepôt de préparation de commandes.
Plus précisément, les données reçues par le gestionnaire de prélèvement 110 concernent notamment la configuration physique de l'entrepôt 113 qui représentent les contraintes invariables de ce dernier et qui ne peuvent être modifiées par le système de gestion 100 de la solution technique proposée. Par exemple, ces données indiquent les dimensions de l'entrepôt, les zones et sens de circulation au sein de l'entrepôt, les zones de dépose des produits prélevés, les heures de départ des camions de livraison, etc. À partir des données de configuration de l'entrepôt 113, un générateur de graphique de navigation 111, qui est un sous-module du gestionnaire de prélèvement 110, est notamment apte à :
- charger le plan global de l'entrepôt ;
- à partir ce plan global, éditer et trier des cartes/plans pour alimenter les autres modules du système de gestion ;
- déterminer des points d'arrêt et des points de cheminement pour les robots mobiles dans l'entrepôt ;
- générer un ou plusieurs graphiques de navigation reliant tous les points de cheminement pertinents ; et
- déterminer des zones interdites et/ou des chemins préférés pour la circulation des robots mobiles.
Par ailleurs, le gestionnaire de prélèvement 110 présente un deuxième sous-module, ce sous- module est un analyseur 112 de données de l'entrepôt qui est apte à analyser au moins une partie des données provenant du système de gestion de l'entrepôt (WMS) et les traiter/convertir en données logicielles utilisables par les autres modules du système de gestion 100. Plus particulièrement l'analyseur 112 est configuré pour recevoir et traiter les données 114 relatives aux opérateurs, à l'inventaire des produits 115 et à la liste de commandes 116.
Les données 114 relatives aux opérateurs concernent, par exemple, le nombre d'opérateurs présents dans l'entrepôt selon le moment de la journée, leurs horaires de travail (planning), le poids maximal pouvant être prélevé par heure et/ou par jour de travail pour chaque opérateur, leur expérience (efficacité et statistiques de prélèvement), etc.
Les données 114 relatives aux opérateurs sont traitées par l'analyseur 112 afin d'être ensuite utilisées par le gestionnaire de commandes 120 pour déterminer le nombre de zones de prélèvement dans l'entrepôt et gérer la charge de travail de chaque opérateur de prélèvement, comme décrit plus en détail dans la suite de cette description.
Les données relatives à l'inventaire des produits 115 présents dans l'entrepôt concernent le positionnement des produits dans l'entrepôt, le stock des produits, le type de conditionnement des produits, etc.
Ces données relatives à l'inventaire des produits 115 sont traitées par l'analyseur 112 afin de comprendre la distribution des produits dans l'entrepôt dans le but d'ensuite être utilisées par le gestionnaire de commande 120 pour optimiser la génération des zones de prélèvement et les flux dans l'entrepôt, comme décrit plus en détail dans la suite de cette description.
Le gestionnaire de prélèvement 110 tient également compte des commandes qui sont à préparer, ces données de commandes se présentant sous la forme d'une liste de commandes 116 qui, à ce stade, ne sont pas agencées de manière optimale pour permettre leur préparation. En d'autres termes, cette liste de commandes 116 est à l'état brute.
Cette liste de commandes 116 est traitée par l'analyseur 112 afin de générer des données de commandes qui seront ensuite utilisées par le gestionnaire de commande 120 afin de créer des tâches de collecte pour les robots mobiles, comme décrit plus en détail dans la suite de cette description.
2) Gestionnaire de commandes 120 :
Le gestionnaire de commandes 120 est un module du système de gestion 100 qui, en tenant compte des données qui lui sont transmises par le gestionnaire de prélèvement 110, est apte à traiter la liste de commandes 116 en fonction de l'état actuel (en temps réel) de l'entrepôt et des opérateurs de prélèvement de sorte à déterminer une stratégie de prélèvement et de collecte optimale et ainsi générer des tâches robotisées pour collecter les produits prélevés par les opérateurs de prélèvement. Plus précisément, le gestionnaire de commandes 120 gère en temps réel les commandes pour établir une stratégie optimale de prélèvement et de collecte des produits dans l'entrepôt afin de réaliser la préparation des commandes. A partir de l'ensemble des données qui lui sont transmises, le gestionnaire de commandes 120 est donc apte à délivrer des données d'ordonnancement de commandes se présentant sous la forme d'un graphe de navigation (encore appelé route de navigation, ou code de navigation des robots) des robots dans l'entrepôt en fonction, notamment, de la liste de commandes et des contraintes en temps réel au sein de l'entrepôt, comme par exemple l'encombrement d'une allée ou un opérateur de prélèvement en retard sur ses tâches.
Le gestionnaire de commandes 120 comprend quatre sous-modules, à savoir : un sous-module de modélisation de l'entrepôt 121, un sous-module de modélisation des opérateurs de prélèvements 122, un générateur de zones 123 et un générateur de tâches 124.
Sous-module de modélisation de l'entrepôt 121
Le sous-module de modélisation de l'entrepôt 121 est à apte à recevoir et traiter des données en provenance du générateur de graphique de navigation 111 et de l'analyseur 112 de données de l'entrepôt. Ce sous-module 121 est donc apte à stocker l'ensemble des données relatives à l'entrepôt telles que l'état de l'entrepôt 121a en temps réel et les routes de navigation 121b de l'entrepôt, les données sur l'inventaire 121c et les zones afin d'associer en temps réel des routes au sein de l'entrepôt en fonction de l'état actuel de l'entrepôt. En d'autres termes, ce sous-module a pour but de déterminer/mettre à jour le routage optimal au sein de l'entrepôt, en fonction de l'encombrement des allées par exemple.
Sous module de modélisation des opérateurs de prélèvement 122
Le sous-module de modélisation des opérateurs de prélèvement 122 est à apte à recevoir et traiter des données en provenance de l'analyseur 112 de données de l'entrepôt. Ce sous-module 122 est donc apte à stocker l'ensemble des données relatives aux opérateurs de prélèvement. Plus précisément, ce sous-module a pour but de stocker les données concernant le nombre d'opérateurs de prélèvement dans l'entrepôt, leur efficacité, leur expérience et leurs statistiques 122a.
Ce module stocke également des données concernant la typologie de prélèvement de chaque opérateur de prélèvement. En d'autres termes, ce module est capable, en fonction de l'expérience de chaque opérateur (basée notamment sur le fait qu'un opérateur de prélèvement expérimenté a une meilleure connaissance et mémoire de l'entrepôt qu'un opérateur de prélèvement débutant), de différencier la typologie de prélèvement pour chaque opérateur. On entend par typologie de prélèvement le fait qu'un opérateur de prélèvement prélève des produits en fonction du poids des produits (pour atteindre un poids maximum à prélever chaque jour) et/ou de son unité de valeur, c'est- à-dire son conditionnement (un prélèvement peut correspondre, par exemple à une pomme, ou à un sachet de pommes, ou à un carton comprenant plusieurs sachets de pommes ou bien à une palette comprenant une pluralité de cartons).
Le sous-module de modélisation des opérateurs de prélèvement 122 permet également de suivre en temps réel l'état 122b des opérateurs de prélèvement, c'est-à-dire leur disponibilité et leur tâche en cours d'exécution.
Générateur de zones 123
Le générateur de zones 123 a pour but d'établir la stratégie de prélèvement par zones en déterminant des régions de regroupement de produits distribuées de manière optimale dans l'entrepôt, et cela en temps réel. En d'autres termes, le générateur de zones 123 établit en temps réel, et pour une période donnée, les zones de prélèvement en fonction de la configuration de l'entrepôt, de l'état de l'entrepôt, des graphes de navigation et des commandes à préparer. Plus particulièrement, le générateur de zones 123 a pour fonction de déterminer en temps réel le nombre de zones de prélèvement 123a à mettre en oeuvre dans l'entrepôt afin d'optimiser la charge de travail de chaque opérateur de prélèvement. Pour ce faire, les zones sont déterminées au vu de l'occupation, en temps réel, des allées, qui tient notamment compte du nombre de prélèvements à effectuer dans un laps de temps donné, au chevauchement de commandes, à la présence d'un opérateur de prélèvement débutant ou non. En fonction de ces données, le générateur de zones de prélèvement va réduire ou étendre en temps réel les dimensions des zones pour optimiser le rendement de chaque opérateur de prélèvement. Par exemple, plus le nombre de prélèvements dans une allée augmente, plus la zone de prélèvement se réduit. De la même façon, et pour un nombre de prélèvements identique, la zone de prélèvement d'un opérateur expérimenté sera plus étendue que la zone de prélèvement d'un opérateur débutant. De cette manière, la charge de travail est distribuée de manière optimale entre l'ensemble des opérateurs de prélèvement.
Le générateur de zones 123 est également apte à déterminer les points de collecte, ou points de regroupement 123b, des produits prélevés par les opérateurs de prélèvement. Ces points de collecte définissent des points d'arrêt pour les robots de collecte et sont déterminés de sorte à optimiser les flux au sein de l'entrepôt. Ces points de collecte sont dynamiques/évolutifs et sont déterminés en temps réel en fonction des données transmises par le gestionnaire de prélèvement 110 et des retours de données de la part du gestionnaire de flotte 130, comme décrit plus en détail dans la suite de cette description.
Générateur de tâches 124
Le générateur de tâches 124 a pour fonction, sur la base des données reçues à partir du gestionnaire de prélèvement 110 et du générateur de zones 123, de diviser/fractionner/découper la liste de commandes à préparer en une pluralité de tâches 124a qui comprennent chacune des sous-tâches, les sous-tâches correspondant chacune à un voyage/déplacement d'un robot de collecte de produits dans l'entrepôt.
Ainsi, le générateur de tâches 124 génère, pour une période de temps donnée, des tâches 124b comprenant chacune des sous-tâches (en fonction de chaque zone) qui peuvent contenir des produits de différentes commandes. De cette manière, le prélèvement et la collecte des produits peuvent être répartis sur plusieurs opérateurs de prélèvement et sur plusieurs robots de collecte afin d'optimiser l'effort global pour exécuter l'ensemble des commandes.
Plus précisément, le générateur de tâches 124 génère, pour une période de temps donnée, des tâches de prélèvement pour les opérateurs de prélèvement. Ces tâches de prélèvement sont générées notamment en tenant compte du nombre de zones de prélèvement et du nombre d'opérateurs de prélèvement. Ainsi, chaque opérateur de prélèvement peut prélever un maximum de produits tout en minimisant ses déplacements puisqu'il ne prélève des produits que dans la zone de prélèvement qui lui est attribuée. Le rendement de chaque opérateur de prélèvement est donc optimisé.
En outre, le générateur de tâches 124 génère également, pour une période de temps donnée, les tâches de collecte pour les robots sur la base des différents points de collecte/regroupement de produits associés à chaque zone et sur la disponibilité et la capacité des robots de la flotte de robots.
La disponibilité et la capacité d'un robot sont déterminées en fonction de la température de fonctionnement du robot, de l'état de chargement de sa batterie et du poids maximum qu'il peut transporter.
Le générateur de tâches 124 génère donc une stratégie de prélèvement optimale 124c comprenant une pluralité de tâches transmises au gestionnaire de flotte 130 qui attribuera ces différentes tâches à chaque robot afin de minimiser les déplacements de ces derniers, tout en maximisant le nombre de produits collectés. L'utilisation de la flotte de robot est ainsi optimisée. Il est à noter que le générateur de tâches 124 ne modifie pas les zones de prélèvement attribuées aux opérateurs de prélèvement. Ces zones de prélèvement sont déterminées par le générateur de zones 123.
En revanche, c'est le générateur de tâches 124 qui définit la zone de collecte de chaque robot de collecte en déterminant les points de collecte par lequel le robot doit circuler afin de collecter l'ensemble des produits contenu de sa tâche/sous-tâche. Ces zones de collecte pour les robots sont déterminées de sorte qu'un robot puisse collecter le maximum d'articles tout en circulant dans le moins de zones de prélèvement des opérateurs de prélèvement.
Le générateur de tâches 124 propose une stratégie de prélèvement, à un instant précis et pour une période de temps donnée, qui est optimale tant pour les opérateurs de prélèvement que pour les robots de collecte. Toutefois, le générateur de tâches 124 ne tient pas compte de certaines contraintes en temps réel. Notamment, le générateur de tâches 124 ne tient pas compte d'un éventuel blocage d'un robot, des évitements entre robots lors de leurs déplacements dans l'entrepôt, ni du retard d'un opérateur de prélèvement, par exemple.
Ces contraintes relatives à la situation en temps réel au sein de l'entrepôt sont prises en compte par le gestionnaire de flotte 130.
3) Gestionnaire de flotte 130 :
Le gestionnaire de flotte 130 traite de la gestion de la flotte des robots de collecte en réponse aux tâches et sous-tâches générées par le gestionnaire de tâches 124. Pour ce faire, le gestionnaire de flotte 130 comprend un sous-module gestionnaire des tâches de la flotte 131 et un sous-module de modélisation de la flotte 132 qui sont chacun en communication avec les robots.
Le sous-module gestionnaire des tâches de la flotte 131 est apte à recevoir la stratégie optimale de prélèvement déterminée par le générateur de tâches 124 comprenant les tâches et sous-tâches générées par ce dernier afin de les distribuer 131a aux différents robots de la flotte de robots de collecte.
À partir des tâches/sous-tâches, le sous-module gestionnaire des tâches 131 détermine les meilleurs itinéraires de navigation 131b et planifie/affecte 131c ces itinéraires, en temps réel, à chaque robot de la flotte de robots de sorte à exécuter l'ensemble des commandes. La détermination et la planification des itinéraires tiennent compte de l'occupation de l'entrepôt et sont optimisées de sorte à éviter les conflits de navigation entre les robots et éviter les chevauchements des tâches à effectuer.
Le sous-module de modélisation de la flotte 132 a pour fonction de surveiller l'état d'avancement des tâches 132a ainsi que l'état de navigation/circulation 132b de la flotte de robots de collecte au sein de l'entrepôt. En d'autres termes, ce sous-module supervise en continu l'état de l'ensemble des robots déployés dans l'entrepôt.
En fonction des données relatives à l'état des robots, c'est-à-dire en fonction du trafic et des déplacements des robots et plus généralement de l'état de la flotte de robots, le gestionnaire de flotte 130 est alors apte à modifier/adapter l'ordonnancement des tâches/sous-tâches générées par le gestionnaire de commandes 120 en redistribuant/déléguant ces tâches/sous-tâches. En d'autres termes, le gestionnaire de la flotte 130 est apte à modifier la stratégie optimale fournie par le gestionnaire de commandes 120 afin de l'adapter à l'état en temps réel de l'entrepôt. Par exemple, le gestionnaire de flotte 130 peut décider de rerouter une tâche à un robot ou de séquencer différemment les tâches par rapport à la stratégie optimale fournie par le gestionnaire de commande 120.
Il est à noter que le gestionnaire de flotte 130 doit respecter autant que possible la stratégie de prélèvement fournie par le gestionnaire de commandes 120. Néanmoins, certaines contraintes liées à l'occupation de l'entrepôt sont prises en compte par le gestionnaire de flotte 130. Ces contraintes de temps réel sont également transmises au gestionnaire de commandes 120 afin que ce dernier puisse modifier en conséquence la stratégie de prélèvement pour la période de temps suivante. Ainsi, la stratégie de prélèvement générée par le gestionnaire de commandes 120 est régulièrement mise à jour en fonction de l'état de l'entrepôt constaté par le gestionnaire de la flotte de robots 130.
4) Gestionnaire de tâche 140
Comme indiqué précédemment, chaque robot dispose d'un gestionnaire de tâches 140 qui reçoit les tâches/sous-tâches distribuées/attribuées par le gestionnaire des tâches de la flotte 131.
Plus précisément, le gestionnaire de tâches 140 reçoit les tâches/sous-tâches et les traite de sorte à obtenir une liste, ou des ordres, de navigation précisant les emplacements à parcourir et les arrêts à réaliser. Par exemple, les ordres indiquent au robot de se rendre dans l'allée 1 et de s'arrêter au point de regroupement A, d'aller ensuite dans l'allée 3 et de s'arrêter au point de regroupement E, etc jusqu'à se rendre dans une zone de reconstitution des commandes.
Le défilement des tâches (passage d'une tâche à la tâche suivante) est, par exemple, actionné par le terminal de l'opérateur de prélèvement qui communique avec le gestionnaire de tâches 140 du robot pour indiquer qu'un produit est bien prélevé et collecté par le robot de collecte.
Lorsque l'ensemble des tâches d'un robot est effectué, le gestionnaire de flotte 130 transmet de nouvelles tâches/sous-tâches au gestionnaire de tâches 140 du robot. En d'autres termes, les gestionnaires de tâches 140 des robots répondent/réagissent au gestionnaire de flotte 130 en temps réel afin de garantir un contrôle précis des robots.
Par ailleurs, le gestionnaire de tâches 140 est connecté aux outils de navigation et à d'autres composants du robot, tel que les capteurs permettant de visualiser les obstacles, afin de faire naviguer le robot dans l'entrepôt et effectuer le prélèvement. Le gestionnaire de tâches 140 est donc apte à identifier les contraintes (les obstacles ou les allées encombrées, par exemple) que rencontre le robot lors de sa navigation dans l'entrepôt afin d'en informer le gestionnaire de flotte 130 qui peut alors adapter en temps réel la distribution des tâches aux autres robots de la flotte.
Enfin, le gestionnaire de tâches 140 permet à deux robots de la flotte de communiquer entre eux, notamment dans le cas où deux robots sont dédiés à un même opérateur de prélèvement.
En effet, une des difficultés dans ce cas d'usage réside dans la coordination des déplacements des deux robots, afin d'éviter toute collision, tout en se trouvant à proximité de l'opérateur de prélèvement à tout moment. De plus, il est important que chaque robot sache quelle est l'avancée des préparations de commandes de l'autre robot, pour bien se positionner vis-à-vis de l'opérateur de prélèvement, de l'espace de prélèvement et du support de collecte, mais aussi pour anticiper différents déplacements. Trois cas de figures sont possibles à chaque espace de prélèvement :
• Le robot « avant » doit recevoir des produits, mais pas le robot « arrière ». Le robot « avant » va donc s'arrêter à hauteur de l'espace de collecte afin de minimiser la distance avec l'espace de prélèvement, le robot « arrière » restant derrière le robot « avant ». Une fois la collecte terminée à ce point de prélèvement, les deux robots peuvent démarrer de manière synchronisée et guider l'opérateur à l'espace de prélèvement suivant.
• Le robot « arrière » doit recevoir des produits, mais pas le robot « avant ». Le robot « arrière » va donc s'arrêter à hauteur de l'espace de collecte afin de minimiser la distance avec l'espace de prélèvement, le robot « avant » restant devant le robot « arrière ». Une fois la collecte terminée à ce point de prélèvement, les deux robots peuvent démarrer de manière synchronisée et guider l'opérateur à l'espace de prélèvement suivant.
• Le robot « avant » et le robot « arrière » doivent recevoir des produits. Le robot « avant » va donc s'arrêter à hauteur de l'espace de collecte afin de minimiser la distance avec l'espace de prélèvement, le robot « arrière » restant derrière le robot « avant ». Une fois la collecte concernant le robot « avant » à ce point de prélèvement terminée, le robot « avant » avance de quelques mètres, de même que le robot « arrière », de telle sorte que le robot « arrière » s'arrête à hauteur de l'espace de collecte. Une fois la collecte terminée à ce point de prélèvement, les deux robots peuvent démarrer de manière synchronisée et guider l'opérateur à l'espace de prélèvement suivant.
Pour répondre à ces problématiques et maintenir un niveau optimal de performances du système, deux robots (ou plus) peuvent donc s'échanger en temps réel des informations leur permettant de définir au mieux leurs trajectoires respectives, telles que :
• leurs positions respectives (position, orientation, covariance) exprimées dans le repère absolu, c'est-à-dire fonction du système de localisation propre à chaque robot ; ces informations sont toutefois sujettes à des incertitudes ;
• leurs vitesses (vitesse linéaire, vitesse angulaire, covariance), informations également sujettes à des incertitudes ;
• leurs destinations ;
• leurs empreintes « 2D », fonction de leurs vitesses et de l'état de leurs systèmes de levage permettant de maintenir le ou les supports de collecte des produits sur le robot ;
• leurs états, par exemple parmi les états prédéterminés suivants : bloqué, en vitesse lente, en mouvement, en attente du prélèvement d'un produit par l'opérateur de prélèvement et de la dépose sur le robot (ou plus précisément dans le bon support de collecte, comme décrit ci-après), en attente que l'autre robot soit servi, .
Toutes ces informations permettent à chaque robot de tenir compte du déplacement et de la localisation de l'autre robot, en temps réel, et ainsi d'adapter son propre déplacement et positionnement en temps réel.
Cependant, bien qu'effectuées en temps réel, ces communications inter-robots peuvent souffrir de certaines incertitudes ou imprécisions, du fait notamment des techniques utilisées pour obtenir ces informations (par exemple pour la localisation ou la vitesse).
La présente technique propose de pallier notamment certaines imprécisions des systèmes individuels de localisation des robots, par la mise en oeuvre d'une technique de reconnaissance de formes d'un robot par un autre robot, par exemple via un module dédié de détection ou reconnaissance de formes. Ainsi, chaque robot peut avoir connaissance de la distance relative entre lui et un autre robot. Cela permet notamment d'éviter les collisions entre robots, par exemple dans un cas d'usage où deux robots se suivent, à côté d'un opérateur de prélèvement. En effet, si la localisation du robot « avant » est imprécise et le positionne un mètre devant sa position réelle, le robot « arrière » pourrait considérer qu'il y a un large espace devant lui alors qu'en réalité le robot « avant » peut être très proche. Tout mouvement du robot « arrière » pourrait être inapproprié, un déplacement vers l'avant pourrait par exemple entraîner une collision avant le robot « avant ». Le module de détection de formes intégré ou connecté à tout robot permet donc d'éviter des collisions entre robots.
Enfin, il est possible également que le gestionnaire de flotte 130 supervise/synchronise les déplacements de deux robots dédiés à un opérateur de prélèvement, en plus des échanges entre les robots. En effet, le gestionnaire de flotte 130 a notamment à sa disposition d'autres informations (comme par exemple celles liées à la productivité d'un opérateur de prélèvement) et peut transmettre des ordres de déplacement à chacun des robots.
Le gestionnaire de tâches 140 est par exemple un ordinateur embarqué présent dans le robot et présentant notamment un processeur, une RAM (mémoire vive) et une carte graphique. Le système de gestion 100 correspond par exemple à un ou plusieurs serveurs physiques sur site (dans l'entrepôt ou dans un espace dédié proche de l'entrepôt), distants (chez un hébergeur de serveurs par exemple) ou dématérialisés (sur le « cloud »), aptes à mettre en oeuvre les différentes tâches et étapes décrites précédemment et ci-après.
De plus, chacun des modules que constituent le gestionnaire de prélèvement 110, le gestionnaire de commandes 120 et le gestionnaire de flotte 130, correspond par exemple à un module software qui communique avec au moins une base de données, pour la mise en oeuvre des différentes tâches et étapes décrites précédemment et ci-après. Chacun de ces modules peut également correspondre à des éléments matériels, tels que des ordinateurs ou serveurs, fonctionnant en interaction, au sein du système de gestion.
C - Procédé de gestion d'une pluralité de robots mobiles pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt
La figure 2 illustre de façon schématique les étapes du procédé 9 de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes, ou robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt. Plus particulièrement, le procédé est mis en oeuvre dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par des robots de collecte, comme décrit plus en détail dans la suite de la description. Ainsi, le procédé comprend les étapes suivantes mises en oeuvre en temps réel de : génération et transmission 91 de données de gestion de l'entrepôt, par un gestionnaire de prélèvements de produits ; réception 92, par un gestionnaire de commandes, des données de gestion de l'entrepôt comprenant au moins une pluralité de données de commandes et ; traitement 93, par le gestionnaire de commandes, des données de gestion de l'entrepôt, délivrant des données d'ordonnancement de commandes ; détermination 94, par le gestionnaire de commandes, d'au moins une zone de prélèvement attribuée à un opérateur de prélèvement pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande et d'au moins une zone de collecte attribuée à un des robots pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande et ; réception 95, par un gestionnaire de flotte, des données d'ordonnancement de commandes en provenance du gestionnaire de commandes ; génération et transmission 96, par le gestionnaire de flotte, d'une pluralité d'ordres de déplacements aux robots de collecte, tenant compte au moins des zones de collecte et de prélèvement déterminées et des données d'ordonnancement de commandes.
Le gestionnaire de prélèvement, le gestionnaire de commandes et le gestionnaire de flotte sont décrits plus en détail dans la suite de la description.
La figure 3 illustre de façon schématique les sous-étapes de l'étape de génération et transmission 91 de données de gestion de l'entrepôt. Plus précisément, l'étape 91 comprend une sous-étape 910 de réception et de traitement de données relatives à la configuration physique de l'entrepôt 113 et une sous-étape de génération 911 d'au moins un graphique de navigation desdits robots de collecte au sein dudit entrepôt.
L'étape 91 comprend en outre une sous-étape 912 de réception et de traitement de données relatives aux opérateurs de prélèvement 114, à l'inventaire des produits 115 stockés dans l'entrepôt et à une liste de commandes 116 à préparer. La figure 4 illustre de façon schématique les sous-étapes de l'étape de traitement 93 des données de gestion de l'entrepôt et de délivrance des données d'ordonnancement de commandes. Plus précisément, l'étape 93 comprend une sous-étape de génération 931 d'un routage optimal des déplacements des opérateurs de prélèvement et des robots de collecte au sein de l'entrepôt.
L'étape 93 comprend en outre une sous-étape de stockage 932 des données relatives aux opérateurs de prélèvement, ces données comprenant le nombre d'opérateurs de prélèvement présent dans l'entrepôt, leur efficacité, leur expérience et leurs statistiques.
L'étape 93 comprend en outre une sous-étape de génération 933 d'une stratégie de prélèvement comprenant une pluralité de tâches de prélèvement pour les opérateurs de prélèvement et de collecte pour les robots mobiles.
La figure 5 illustre de façon schématique les sous-étape de l'étape de génération et transmission 96 d'une pluralité d'ordres de déplacements aux robots de collecte. Plus précisément, l'étape 96 comprend une sous-étape de détermination 961 d'un itinéraire de navigation optimal des robots et une sous-étape 962 de planification et d'affectation des itinéraires de navigation aux robots.
Les différentes étapes du procédé 9 de gestion d'une pluralité de robots mobiles pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt sont décrites plus en détail en relation avec le système de gestion décrit ci-dessus.
Par ailleurs, la technique proposée concerne également un procédé 8 de préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt 1. Plus particulièrement, le procédé est mis en oeuvre dans un entrepôt comprenant une pluralité d'espaces de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement des produits par une pluralité d'opérateurs de prélèvement et une pluralité de zones de collecte des produits prélevés par des robots mobiles autonomes, ou robots de collecte, comme décrit plus en détail dans la suite de la description. Ainsi, le procédé comprend les étapes suivantes de : prélèvement 81, par chaque opérateur de prélèvement d'au moins un produit d'au moins une commande dans une zone de prélèvement qui lui est attribuée ; collecte 82, par au moins un robot de collecte, de produits prélevés correspondant à au moins une partie d'au moins une commande dans une zone de collecte comprenant au moins une zone de prélèvement ; déplacement 83 desdits robots de collecte jusqu'à une zone de reconstitution de commande et/ou d'expédition ; reconstitution 84 desdites commandes à partir desdits produits collectés par lesdits robots de collecte ; et expédition 85 desdites commandes reconstituées.
Les différentes étapes du procédé 8 de préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt sont décrites plus en détail en relation avec les exemples de fonctionnement de la technique proposée décrits ci-dessous en relation avec les figures 7 à 14.
Par ailleurs, selon une variante de réalisation, l'étape de collecte est mise en oeuvre par au moins deux robots de collecte pour au moins un des opérateurs de prélèvement, dans le but d'augmenter encore le rendement de chaque opérateur en lui permettant de prélever plus de produits sans augmenter ses déplacements.
Cette variante est décrite plus en détails ci-dessus, en relation notamment avec le gestionnaire de tâches des robots.
Par ailleurs, une optimisation de cette variante peut être obtenue grâce à des robots pouvant porter deux supports mobiles de collecte, c'est-à-dire sur lesquels les produits peuvent être déposés par un opérateur de prélèvement dans deux contenants distincts. Cette caractéristique technique est notamment décrite dans la demande de brevet FR2007360 du même demandeur déposée le 10 juillet 2020.
Ainsi, il est possible qu'un opérateur de prélèvement soit accompagné de deux robots portant chacun deux supports mobiles de collecte, ce qui offre la possibilité de déposer des produits prélevés dans quatre supports distincts, optimisant encore le rendement de préparation de commandes.
Les caractéristiques décrites ci-dessus relatives aux échanges bidirectionnels d'informations entre deux robots sont donc également adaptées à des robots portant deux supports mobiles de collecte ou plus. Par exemple, il est important pour chaque robot de connaître l'avancement de la préparation de commandes pour chacun des quatre supports de collecte à la disposition de l'opérateur de prélèvement.
D - Exemples de fonctionnement de la technique proposée
On illustre par la suite différents exemples montrant le fonctionnement de la technique proposée, traités à titre de simples exemples illustratifs, et non limitatifs, à l'appui des figures 7 à 14.
A noter que les éléments identiques sur les différentes figures portent les mêmes références afin de simplifier la compréhension de la description.
Comme expliqué précédemment, la technique proposée est apte à déterminer des zones de prélèvement pour les opérateurs et des zones de collecte pour les robots du système en fonction des commandes à préparer et de l'état de l'entrepôt en temps réel.
La figure 7 illustre un premier exemple relativement simple dans lequel il n'y a qu'une seule commande à préparer, à savoir la commande A. Le procédé de gestion 9 a donc déterminé, en fonction des différentes contraintes de l'entrepôt 1 et de la commande A, que la commande A pouvait être exécutée par un unique opérateur de prélèvement 3 auquel une zone de prélèvement 2 comprenant l'ensemble des espaces de stockage 11 de l'entrepôt 1 était affectée.
Ainsi, l'opérateur de prélèvement 3 a pour mission de prélever l'ensemble des produits 51 de la commande A dans la zone de prélèvement 2 qui, dans ce cas, couvre l'ensemble de l'entrepôt 1.
Étant donné qu'il n'y a qu'une seule zone de prélèvement 2, il ne peut y avoir qu'une seule zone de collecte 4 pour les robots. Le procédé de gestion 9 a déterminé, dans cet exemple, qu'un unique robot de collecte 5 pouvait collecter l'ensemble des produits 51 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3.
Ainsi, le robot de collecte 5 va parcourir la zone de prélèvement 2 en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3. Une fois l'ensemble des produits collectés par le robot de collecte 5, ce dernier va se diriger vers une zone de reconstitution des commandes (non illustrée) afin que la commande A soit ensuite expédiée.
La figure 8 illustre un deuxième exemple dans lequel il y a deux commandes à préparer, à savoir la commande A et la commande B.
Le procédé de gestion 9 a donc déterminé, en fonction des différentes contraintes de l'entrepôt 1 et des commandes A et B à préparer, que les commandes A et B pouvaient de nouveau être exécutées par un unique opérateur de prélèvement 3 auquel une zone de prélèvement 2 comprenant l'ensemble des espaces de stockage 11 de l'entrepôt 1 était affecté.
Ainsi, l'opérateur de prélèvement 3 a pour mission de prélever l'ensemble des produits 51 de la commande A mais également l'ensemble des produits 52 de la commande B dans la zone de prélèvement 2.
Étant donné qu'il n'y a qu'une seule zone de prélèvement 2, il ne peut y avoir qu'une seule zone de collecte 4 pour les robots. Le procédé de gestion 9 a donc déterminé, dans cet exemple, qu'un unique robot de collecte 5 pouvait collecter l'ensemble des produits 51 et 52 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3. Ainsi, le robot de collecte 5 va parcourir la zone de prélèvement 2 en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3.
Une fois l'ensemble des produits 51, 52 collectés par le robot de collecte 5, ce dernier va se diriger vers une zone de reconstitution des commandes (non illustrée) afin que les commandes A et B soient ensuite expédiées.
La figure 9 illustre un troisième exemple dans lequel il y a de nouveau deux commandes à préparer, à savoir la commande A et la commande B.
Le procédé de gestion 9 a cette fois-ci déterminé, en fonction des différentes contraintes de l'entrepôt 1 et des commandes A et B à préparer, que les commandes A et B devaient être divisées chacune en deux sous-commandes Al, A2 et Bl, B2. En effet, compte-tenu notamment de l'emplacement des produits et de l'expérience des opérateurs de prélèvement 3, le système de gestion 100 a déterminé, dans cet exemple, qu'il était plus efficace de diviser l'entrepôt en deux zones de prélèvements 2a, 2b. Ainsi, et puisqu'il ne peut y avoir qu'un seul opérateur de prélèvement par zone de prélèvement afin d'optimiser leur efficacité, l'entrepôt 1 compte deux opérateurs 3a, 3b affectés respectivement à la zone 2a et à la zone 2b.
Dans cet exemple, les zones de prélèvement 2a et 2b présentent des dimensions similaires et comptent sensiblement le même nombre d'espaces de stockage 11 afin de simplifier la description de l'exemple. Toutefois, il est rappelé que, en fonction de l'état/la configuration de l'entrepôt, il est possible d'étendre la zone 2a et réduire la zone 2b dans le cas où l'opérateur de prélèvement 3a est plus expérimenté que l'opérateur 3b ou bien si le nombre de prélèvements dans la zone 2a est inférieur à celui de la zone 2b, par exemple.
Ainsi, comme illustré sur la figure 9, l'opérateur de prélèvement 3a ne doit prélever que les produits 51 et 52 des commandes A et B qui sont situés dans sa zone 2a. De façon similaire, l'opérateur de prélèvement 3b ne doit prélever que les produits 51 et 52 des commandes A et B qui sont situés dans sa zone 2b.
L'entrepôt 1 comprend dans cet exemple deux zones de prélèvements 2a et 2b. Le procédé de gestion 9 a, dans cet exemple, déterminé en fonction des contraintes de l'entrepôt et des commandes A et B de définir deux zones de collectes, à savoir les zones de collecte 4a et 4b qui sont illustrées en traits mixtes. Un robot de collecte a été affecté à chacune de ces deux zones afin de collecter les produits prélevés par les deux opérateurs de prélèvement 3a, 3b.
Plus précisément, et en relation avec ce troisième exemple, un premier robot de collecte 5a va parcourir la zone de prélèvement 2a en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes Al et Bl prélevés par l'opérateur de prélèvement 3a.
De même, le robot de collecte 5b va parcourir la zone de prélèvement 2b en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes A2 et B2 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3b.
À l'issue de cette collecte de produits, les robots de collecte 5a et 5b vont se diriger vers une zone de reconstitution des commandes (non illustrée). La zone de reconstitution de commande permet, comme illustré sur la figure 10, de reconstituer les commandes à partir des produits des sous- commandes collectés par différents robots de collecte. La reconstitution des commandes n'était pas nécessaire dans les exemples précédents puisqu'il n'y avait qu'un seul robot de collecte.
Dans ce troisième exemple, on observe que la commande A est reconstituée en regroupant les produits 51 de la sous-commande Al collectés par le robot de collecte 5a et les produits 51 de la sous- commande A2 collectés par le robot de collecte 5b. De même, la commande B est reconstituée en regroupant les produits 52 de la sous-commande B1 collectés par le robot de collecte 5a et les produits 52 de la sous-commande B2 collectés par le robot de collecte 5b. Une fois les commandes A et B reconstituées, ces commandes peuvent ensuite être expédiées.
La figure 11 illustre un quatrième exemple dans lequel il y a trois commandes à préparer, à savoir les commandes A et B identiques à l'exemple précédent et la commande C.
Le procédé de gestion 9 a déterminé, en fonction des différentes contraintes de l'entrepôt 1 et des commandes A, B et C à préparer, que l'entrepôt 1 devait être divisé en deux zones de prélèvement 2a et 2b attribuées chacune respectivement aux opérateurs de prélèvement 3a et 3b.
Dans cet exemple, les zones de prélèvement 2a et 2b présentent de nouveau des dimensions similaires et comptent sensiblement le même nombre d'espaces de stockage 11 afin de simplifier la description de l'exemple. Mais, comme vu précédemment, ces zones pourraient être différentes en pratique.
Comme illustré, l'opérateur de prélèvement 3a ne doit prélever que les trois produits 51 de la commande A, les deux produits 52 de la commande B et les deux produits 53 de la commande C qui sont situés dans sa zone 2a. De façon similaire, l'opérateur de prélèvement 3b ne doit prélever que les trois produits 51 de la commande A, les trois produits 52 de la commande B et les deux produits 53 de la commande C qui sont situés dans sa zone 2b.
L'entrepôt 1 comprend dans cet exemple deux zones de prélèvement 2a et 2b. Le procédé de gestion 9 a, dans cet exemple, déterminé en fonction des contraintes de l'entrepôt et des commandes A, B et C qu'il fallait définir trois zones de collecte, à savoir les zones de collecte 4a, 4b et 4c qui sont illustrées en traits mixtes. Un robot de collecte a été affecté à chacune de ces trois zones afin de collecter les produits prélevés par les deux opérateurs de prélèvement 3a, 3b.
Plus précisément, et en relation avec ce quatrième exemple, le robot de collecte 5a va parcourir la zone de prélèvement 2a en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes Al et B1 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3a.
De même, le robot de collecte 5b va parcourir la zone de prélèvement 2b en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes A2 et B2 prélevés par l'opérateur de prélèvement 3b.
Pour finir, le robot de collecte 5c va parcourir la zone de collecte 4c en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 53 de la commande C prélevés par chacun des opérateurs de prélèvement 3a et 3b. Plus particulièrement la zone de collecte 4c couvre les zones de prélèvement 2a et 2b, contrairement aux robots de collecte 5a et 5b qui ne collectent respectivement que des produits prélevés dans les zones de prélèvement 2a et 2b.
À l'issue de cette collecte de produits, les robots de collecte 5a, 5b et 5c vont se diriger vers une zone de reconstitution des commandes (non illustrée) afin de compléter les commandes, comme illustré sur la figure 12.
Dans ce quatrième exemple, on observe que la commande A est reconstituée en regroupant les produits 51 de la sous-commande Al collectés par le robot de collecte 5a et les produits 51 de la sous- commande A2 collectés par le robot de collecte 5b. De même, la commande B est reconstituée en regroupant les produits 52 de la sous-commande B1 collectés par le robot de collecte 5a et les produits 52 de la sous-commande B2 collectés par le robot de collecte 5b.
Pour finir, la commande C n'a pas besoin d'être reconstituée car l'ensemble des produits 53 ont été collectés par un unique robot de collecte, à savoir le robot de collecte 5c.
Une fois les commandes A, B et C reconstituées, ces commandes peuvent ensuite être expédiées. On note, au vu des quatre premiers exemples, que les opérateurs de prélèvement sont aptes à prélever des produits pour différentes commandes, et cela sans se soucier du nombre de robots qui vont être ensuite utilisés pour collecter ces produits prélevés. C'est le gestionnaire de commandes 120 qui a pour rôle de définir/déterminer combien de robots doivent être ensuite mis en oeuvre pour collecter de manière optimale l'ensemble des produits nécessaires pour compléter les différentes commandes. Comme décrit ci-dessus en référence au quatrième exemple, certaines commandes (les commandes A et B) peuvent être divisées en sous-commandes (Al, A2, Bl, B2) qui seront collectées par plusieurs robots de collecte (5a, 5b) tandis que d'autres commandes (la commande C en l'occurrence) sont collectées par un seul et unique robot de collecte (5c).
La figure 13 illustre un cinquième exemple dans lequel il y a de nouveau trois commandes à préparer, à savoir les commandes A, B et C.
Le procédé de gestion 9 a déterminé, en fonction des différentes contraintes de l'entrepôt 1 et des commandes A, B et C à préparer, que l'entrepôt 1 devait être divisé en six zones de prélèvement 2a à 2f attribuées chacune respectivement aux opérateurs de prélèvement 3a à 3f.
Dans cet exemple, les zones de prélèvement 2a à 2f présentent des dimensions différentes et comptent un nombre d'espaces de stockage 11 également différents afin d'équilibrer la charge de travail sur l'ensemble des opérateurs de prélèvement 3a-3f.
Comme illustré, le prélèvement des produits est divisé comme suit : l'opérateur de prélèvement 3a prélève les deux produits 51 de la commande A qui sont situés dans sa zone 2a ; l'opérateur de prélèvement 3b prélève le produit 51 de la commande A et les deux produits 52 de la commande B qui sont situés dans sa zone 2b ; l'opérateur de prélèvement 3c prélève les trois produits 52 de la commande B qui sont situés dans sa zone 2c ; l'opérateur de prélèvement 3d prélève les trois produits 51 de la commande A qui sont situés dans sa zone 2d ; l'opérateur de prélèvement 3e prélève les deux produits 52 de la commande B et les deux produits 53 de la commande C qui sont situés dans sa zone 2e ; et l'opérateur de prélèvement 3f prélève les deux produits 52 de la commande B et les deux produits 53 de la commande C qui sont situés dans sa zone 2f.
Comme indiqué précédemment, l'entrepôt 1 comprend donc, dans cet exemple, six zones de prélèvement 2a à 2f ainsi que six opérateurs de prélèvement 3a à 3f. Le procédé de gestion 9 a, dans cet exemple, déterminé en fonction des contraintes de l'entrepôt et des commandes A, B et C qu'il fallait définir trois zones de collecte, à savoir les zones de collecte 4a, 4b et 4c qui sont illustrées en traits mixtes sur la figure 13. Un robot de collecte a été affecté à chacune de ces trois zones afin de collecter les produits prélevés par les six opérateurs de prélèvement 3a à 3f.
Plus précisément, et en relation avec ce cinquième exemple, le robot de collecte 5a est attribué à la zone de collecte 4a qui couvre les zones de prélèvement 2a et 2b. Le robot de collecte 4a va donc parcourir les zones de prélèvement 2a et 2b en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes Al et Bl prélevés par les opérateurs de prélèvement 3a et 3b.
De même, le robot de collecte 5b est attribué à la zone de collecte 4b qui couvre les zones de prélèvement 2d et 2e. Le robot de collecte 4b va donc parcourir les zones de prélèvement 2d et 2e en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 51 et 52 des sous-commandes A2 et B2 prélevés par les opérateurs de prélèvement 3d et 3e. On note que le robot 5b parcourt la zone de prélèvement 2e mais qu'il ne collecte pas les produits 53 de la commande C, bien que ces produits 53 aient été prélevés par l'opérateur de prélèvement 3e. En effet, ces produits 53 sont collectés par un autre robot de collecte, à savoir le robot de collecte 5c. Ce choix est déterminé par le gestionnaire de commande 120 et le gestionnaire de flotte 130 et peut notamment s'expliquer par le fait que la capacité de collecte du robot de collecte 4b n'est pas suffisante pour collecter également les produits de la commande C.
Pour finir, le robot de collecte 5c est attribué à la zone de collecte 4c qui couvre les zones de prélèvement 2c, 2e et 2f. Le robot de collecte 4c va donc parcourir les zones de prélèvement 2c, 2e et 2f en passant par les points de regroupement de produits pertinents (non illustrés) afin de collecter les produits 52 de la sous-commande B3 et les produits 53 de la commande C prélevés par chacun des opérateurs de prélèvement 3c, 3e et 3f. Plus particulièrement, on observe que la zone de collecte 4c chevauche donc une partie de la zone de collecte 4b attribuée au robot de collecte 5b. Afin d'éviter les risques de collisions entre ces deux robots de collecte 4b, 4c, le système de gestion 100 est apte à planifier les tâches de chacun de ces robots afin d'éviter qu'ils ne soient tous les deux dans une même allée au même moment.
À l'issue de cette collecte de produits, les robots de collecte 5a, 5b et 5c vont se diriger vers une zone de reconstitution des commandes (non illustrée) afin de compléter les commandes, comme illustré sur la figure 14.
Dans ce cinquième exemple, on observe que la commande A est reconstituée en regroupant les produits 51 de la sous-commande Al collectés par le robot de collecte 5a et les produits 51 de la sous- commande A2 collectés par le robot de collecte 5b. De même, la commande B est reconstituée en regroupant les produits 52 de la sous-commande B1 collectés par le robot de collecte 5a, les produits 52 de la sous-commande B2 collectés par le robot de collecte 5b et les produits 52 de la sous-commande B3 collectés par le robot de collecte 5c.
Pour finir, la commande C n'a pas besoin d'être reconstituée car l'ensemble des produits 53 ont été collectés par un unique robot de collecte, à savoir le robot de collecte 5c.
Une fois les commandes A, B et C reconstituées, ces commandes peuvent ensuite être expédiées.
Ces différents exemples montrent que la technique proposée est aisément modulable et présente une très forte réactivité en temps réel en fonction des contraintes évolutives qui sont rencontrées dans l'entrepôt. Les zones de prélèvement ne sont pas figées et peuvent évoluer de nombreuses fois, au sein d'une même journée si besoin, afin de répondre en temps réel aux commandes à préparer et afin d'optimiser la charge de travail en fonction du profil de chaque opérateur de prélèvement. Ainsi, le rendement de chaque opérateur de prélèvement est maximisé.
De même, les robots de collecte sont affectés en temps réel à des zones de collecte qui peuvent couvrir, selon les besoins, plusieurs zones de prélèvement et qui peuvent parfois même se chevaucher entre elles. Ces zones sont déterminées en temps réel en fonction de l'état de la flotte de robots et de l'entrepôt afin de minimiser les déplacements des robots. De cette façon les robots sont utilisés de manière optimale et leur rendement est maximisé afin d'exécuter les commandes tout en optimisant la consommation d'énergie globale de la flotte.
On comprend bien évidemment que ces exemples relativement simples ne servent qu'à illustrer la technique proposée et ne limitent pas la mise en oeuvre de la technique proposée aux exemples décrits précédemment. Il est évident que cette technique peut être appliquée à des entrepôts comprenant des dimensions plus importantes, un nombre d'espaces de stockage plus élevé, un nombre d'opérateurs de prélèvement et de robots de collecte plus élevé ainsi qu'à un nombre de commandes à préparer plus important également. En effet, la technique proposée décrite en détail ci-dessus est apte à prendre en compte toutes ces contraintes et est capable de s'adapter à tous types d'entrepôt.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé (9) de gestion d'une pluralité de robots mobiles autonomes, dits robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt (1) comprenant une pluralité d'espaces (11) de stockage des produits (51, 52, 53), une pluralité de zones de prélèvement (2, 2a, 2b, 2c, 2d, 2e, 2f) des produits par une pluralité d'opérateurs (3, 3a, 3b, 3c, 3d, 3e, 3f) et une pluralité de zones de collecte (4, 4a, 4b, 4c) des produits prélevés par lesdits robots de collecte (5, 5a, 5b, 5 c), ledit procédé comprenant les étapes suivantes mises en oeuvre en temps réel de génération et transmission (91) de données de gestion dudit entrepôt, par un gestionnaire de prélèvements (110) de produits ; réception (92), par un gestionnaire de commandes (120), desdites données de gestion dudit entrepôt comprenant au moins une pluralité de données de commandes et ; traitement (93), par ledit gestionnaire de commandes (120), desdites données de gestion dudit entrepôt, délivrant des données d'ordonnancement de commandes ; détermination (94), par ledit gestionnaire de commandes (120), d'au moins une zone de prélèvement attribuée à un opérateur de prélèvement pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande et détermination d'au moins une zone de collecte attribuée à un desdits robots de collecte pour le traitement d'au moins une partie d'au moins une commande ; réception (95), par un gestionnaire de flotte (130), desdites données d'ordonnancement de commandes en provenance dudit gestionnaire de commandes (120) ; génération et transmission (96), par ledit gestionnaire de flotte (130), d'une pluralité d'ordres de déplacements auxdits robots de collecte, tenant compte au moins desdites zones de collecte et de prélèvement déterminées et desdites données d'ordonnancement de commandes.
2. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de génération et transmission (91) de données de gestion dudit entrepôt comprend une sous-étape (910) de réception et de traitement de données relatives à la configuration physique de l'entrepôt (113) et une sous-étape de génération (911) d'au moins un graphique de navigation desdits robots de collecte au sein dudit entrepôt.
3. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de génération et transmission (91) de données de gestion dudit entrepôt comprend en outre une sous-étape (912) de réception et de traitement de données relatives auxdits opérateurs de prélèvement (114), à un inventaire (115) des produits stockés dans ledit entrepôt et à une liste de commandes (116) à préparer.
4. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de traitement (93) desdites données de gestion dudit entrepôt et de délivrance desdites données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de génération (931) d'un routage optimal des déplacements des opérateurs de prélèvement et des robots de collecte au sein de l'entrepôt.
5. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de traitement (93) desdites données de gestion dudit entrepôt et de délivrance desdites données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de stockage (932) desdites données relatives auxdits opérateurs de prélèvement (114), ces données (114) comprenant au moins un indicateur parmi le nombre d'opérateurs de prélèvement présents dans l'entrepôt, leur efficacité, leur expérience et leurs statistiques.
6. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de traitement (93) desdites données de gestion dudit entrepôt et de délivrance desdites données d'ordonnancement de commandes comprend une sous-étape de génération (933) d'une stratégie de prélèvement comprenant une pluralité de tâches de prélèvement pour lesdits opérateurs de prélèvement et de collecte pour lesdits robots mobiles.
7. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de génération et transmission (96) d'une pluralité d'ordres de déplacements auxdits robots de collecte comprend une sous-étape de détermination (961) d'au moins un itinéraire de navigation optimal desdits robots de collecte et une sous-étape (962) de planification et d'affectation desdits itinéraires de navigation auxdits robots de collecte.
8. Système de gestion (100) d'une pluralité de robots mobiles autonomes (5), dits robots de collecte, pour la préparation de commandes de produits (51, 52, 53) stockés dans un entrepôt (1) comprenant une pluralité d'espaces de stockage (11) des produits et une pluralité de zones de prélèvement (2) des produits par une pluralité d'opérateurs (3) et une pluralité de zones de collecte (4) des produits prélevés par lesdits robots (5), ledit système de gestion (100) comprenant : un gestionnaire de prélèvement (110) apte à recevoir des données en provenance d'un système de gestion dudit entrepôt (WMS) et à générer et transmettre des données de gestion dudit entrepôt ; un gestionnaire de commandes (120) apte à recevoir au moins lesdites données de gestion dudit entrepôt en provenance dudit gestionnaire de prélèvement (110) et à délivrer des données d'ordonnancement de commandes ; un gestionnaire de flotte (130) apte à recevoir des données d'ordonnancement de commandes en provenance du gestionnaire de commandes (120) et à communiquer des ordres de déplacement à ladite pluralité de robots de collecte (5).
9. Procédé (8) de préparation de commandes de produits stockés dans un entrepôt (1) comprenant une pluralité d'espaces (11) de stockage des produits, une pluralité de zones de prélèvement (2) des produits par une pluralité d'opérateurs (3) de prélèvement et une pluralité de zones de collecte (4) des produits prélevés par une pluralité de robots mobiles autonomes (5), dits robots de collecte, ledit procédé comprenant les étapes suivantes de : prélèvement (81), par chaque opérateur de prélèvement (3) d'au moins un produit (51, 52, 53) d'au moins une commande (A, B, C) dans une zone de prélèvement (2) qui lui est attribuée ; collecte (82), par au moins un robot de collecte (5), de produits prélevés par un opérateur, correspondant à au moins une partie d'au moins une commande dans une zone de collecte (4) comprenant au moins une zone de prélèvement (3) ; déplacement (83) desdits robots de collecte (5) jusqu'à une zone de reconstitution de commande et/ou d'expédition ; reconstitution (84) desdites commandes (A, B, C) à partir desdits produits (51, 52, 53) collectés par lesdits robots de collecte (5) ; et - expédition (85) desdites commandes (A, B, C) reconstituées.
10. Procédé de préparation de commandes selon la revendication 9, caractérisé en ce que ladite étape de collecte (82) est mise en oeuvre par au moins deux robots de collecte (5a, 5b) pour au moins un desdits opérateurs de prélèvement (3).
11. Procédé de préparation de commandes selon la revendication 10, caractérisé en qu'il comprend une étape de communication bidirectionnelle entre lesdits au moins deux robots (5a, 5b).
12. Procédé de préparation de commandes selon l'une quelconque 10 et 11, caractérisé en qu'il comprend une étape de reconnaissance de formes mise en oeuvre par au moins un desdits au moins deux robots (5a, 5b).
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