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Transit Optimal Platform

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概述

概要 (1) 概要 (2)

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。

擴展圖片

拡張機能
  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。

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