Robot theo dõi trong kho tự động

Một nhóm các nhà nghiên cứu USC Viterbi và Đại học Tài chính và Kỹ thuật Thượng Hải đã phát triển công nghệ giúp robot điều hướng trong các kho hàng tự động.

Trong đỉnh điểm của đại dịch COVID-19, với việc toàn cầu đóng cửa và các siêu thị đông đúc gây ra những rủi ro không xác định, hàng triệu người trên khắp thế giới đã buộc phải trực tuyến để tìm kiếm sản phẩm cho các nhu cầu thiết yếu hàng ngày của họ. Khi nhu cầu hàng hóa tăng cao, làm thế nào để các kho bán lẻ trực tuyến có thể xử lý nhanh chóng hàng trăm nghìn đơn hàng mỗi ngày, trong khi vẫn đảm bảo một môi trường làm việc an toàn và giãn cách xã hội?

Trong những năm gần đây, robot đã trở thành một phần quan trọng của quy trình xử lý bán lẻ trực tuyến. Kể từ năm 2020, robot cũng đã giúp giảm nhu cầu nhân viên kho hàng làm việc gần nhau. Với sự gia tăng mua hàng trực tuyến, các doanh nghiệp cũng cần các hệ thống tối ưu hóa đáng tin cậy để ngày càng có nhiều robot kho hàng có thể xử lý đơn đặt hàng với tốc độ và độ chính xác – mà không va chạm với nhau trong mê cung lối đi đông đúc.

John Carlsson, cùng với các cộng tác viên từ Đại học Tài chính và Kỹ thuật Thượng Hải, đã được tiếp cận vào năm 2015 bởi nhà bán lẻ lớn nhất Trung Quốc, JD.com. Gã khổng lồ mua sắm trực tuyến đang tìm cách tạo ra một hệ thống cho các nhà kho không người vận hành và cần một hệ thống khả thi để tối ưu hóa robot của họ.

Automated_Robots smart warehouse

“Tại bất kỳ thời điểm nào, bạn có các đơn đặt hàng cần được hoàn thành trong nhà kho, bạn có robot trên sàn và bạn phải tìm ra robot nào sẽ đi lấy món hàng nào trong nhà kho và thả.

“Diện tích kho bãi của JD.com khoảng 17 triệu m2, được phân bổ trên khoảng 700 nhà kho nên đó là rất nhiều diện tích bán lẻ cần được xử lý các đơn hàng. Khoảng 100 nhà kho tự động của họ hiện không cần người vận hành. “

Carlsson và nhóm của ông đã phát triển một phương pháp dựa trên hệ thống toán học về tối ưu hóa tổ hợp, trong đó một giải pháp tối ưu phải được tìm ra từ sự kết hợp của các bước và một tập hợp các giải pháp hữu hạn. Hệ thống cho phép robot của JD.com xử lý chính xác các đơn đặt hàng để giao hàng trong ngày và giảm 50% chi phí lưu kho. Nó cũng cho phép công ty chế biến lượng sản phẩm gấp 10 lần bình thường và cho phép họ nhanh chóng thích ứng với nhu cầu đột ngột của đại dịch.

Carlsson cho biết nhóm nghiên cứu đặc biệt tự hào rằng hệ thống tối ưu hóa của họ đã sử dụng một quy trình gọi là xếp hàng ngẫu nhiên, trong đó các sản phẩm không liên quan được đặt rải rác ở các vị trí ngẫu nhiên trên các kệ trong kho. Đó là một thứ gì đó có vẻ hoàn toàn phi logic đối với bộ não con người, nhưng robot hoàn toàn có khả năng quản lý hệ thống này.

Carlsson nói: “Bạn có bàn chải đánh răng bên cạnh giày, bên cạnh điện thoại Samsung galaxy. “Con người cần phải có một bản đồ tinh thần tốt về cách hoạt động của một nhà kho, nhưng một robot hoàn toàn thoải mái nếu có 10 triệu mặt hàng trong nhà kho và chúng được phân tán ngẫu nhiên, miễn là bạn có trí thông minh máy móc để theo dõi mọi thứ ở đâu. ”

Carlsson nói rằng để các robot tránh va chạm, nhóm nghiên cứu đã sử dụng công cụ thuật toán “các đường dẫn rời rạc” để lập bản đồ một con đường mà robot có thể đi theo. Các đường dẫn là rời rạc nếu chúng không có bất kỳ cung nào chung.

“Giả sử tôi đã nhận được một đơn đặt hàng cho một chiếc điện thoại Samsung Galaxy, và những chiếc điện thoại này được trải dài khắp kho hàng ở 1000 địa điểm khác nhau. Và tôi đã có 150 con rô-bốt đang đi qua nhà kho này, ”Carlsson nói. “Tôi cần xác định robot nào sẽ nhận chiếc điện thoại Galaxy nào và sau đó chúng sẽ mang nó đến trạm đóng gói nào để vận chuyển.”

Carlsson cho biết quá trình này được gọi là đối sánh ba chiều – nơi robot được chọn sẽ khớp với mặt hàng họ cần lấy và chuyển đến một trạm đóng gói được chỉ định. Tất cả những điều này được thiết kế để tối ưu hóa tốc độ, hiệu quả và an toàn.

Carlsson cho biết: “Thường thì các trạm đóng gói thường bận rộn, vì vậy, ví dụ như trạm đóng gói ở góc trên bên trái có thể bị quá tải, và do đó hệ thống sẽ yêu cầu robot đi xuống trạm ở phía dưới bên phải,” Carlsson nói.

Trong khi Amazon và các công ty khác có thể sử dụng các hệ thống tối ưu hóa tương tự cho robot trong kho của họ, Carlsson cho biết hiện tại không có nhiều nghiên cứu về cách tạo ra các giải pháp này.

Carlsson nói: “Không có gì trong tài liệu về cách giải quyết những loại vấn đề này, và vì vậy, đối với chúng tôi, đó là một thách thức nghiên cứu tốt để xây dựng hệ thống từ đầu và xem nó sẽ đi đến đâu.”