本工具是我們以半成品為前提開發的物流模擬器。是驗證現有工廠和新工廠AGV路線優化和AGV數量的工具。

該工具的開發考慮了人工智能路線優化的學習環境。隨著未來物流變得更加複雜和復雜，將需要通過人工智能和機器學習進行高級優化。

當時，很多情況下，現有的工具很難與人工智能一起工作，或者學習的速度有困難。因此，我們正在基於遊戲開發環境Unreal Engine進行開發，同時考慮到作為AI學習環境的協作和加快模擬時間。

該工具具有以下特點。

1. 更改AGV數量並設置行駛路線

   通過將場所設置為與現實相同的環境，您可以檢查對生產量的影響。

2. 改變AGV規格

   您可以更改速度和負載能力。

3. 可以在現場設置和可視化各種元素

   可以設置裝卸所需的時間 / 設置每個AGV的行進方向 / 可視化貨架庫存狀態。

4. 在模擬器中加速時間

   您可以高速檢查計算結果。

5. AI /機器學習的高級優化 *1

   通過用AI估計AGV的行駛路線，可以酌情確定最優的路線規劃。

6. 數字孿生（DX）的實現 *1

   可用於從實時路線設計到改善環境
   來自其他基地的遠程監控 / 現場瓶頸可視化 / 不依賴於製造商差異的平台化 /
   最優路徑計算算法 / AGV 控制器系統 / 發送漏斗指令到控制系統

　　* 1 未來擴展功能

作為定制時的功能擴展示例，當然可以與客戶的用例相匹配，但我們也接受擴展作為實際AGV運行狀態的可視化和運行狀態管理工具。

1. 可根據配送模擬器的 3D 數據監控當前生產設備和物料搬運設備的運行狀態的功能
   • 從另一個基地遠程監控
   • 可視化當前領域的瓶頸
   • 不依賴於製造商差異的平台
2. 實現了一種算法，可以從當前狀態酌情規劃出最優路線（路線優化算法將在未來添加到產品庫中）
3. 作為計算路徑的結果，向 AGV 控制器系統/控制系統發送路徑指令的功能

   通過執行上述步驟 1 到 3，我們可以期待實現數字孿生。