ハイエンドの精密製造において、インテリジェンスは中核的な競争優位性である。世界トップクラスの精密製造グループとして, L社 は、強力な垂直統合と先進的なインテリジェント製造システムを構築し、世界的な大手家電ブランドの中核サプライチェーンに深く食い込んでいる。継続的なデジタル化とインテリジェントな変革を通じて、中国の精密製造の進化の重要な原動力となっている。.
プロジェクトの背景
L社はすでに、複数のベンダーからロボットを導入し、生産物流システムの基礎的な自動化を達成していた：
- ブランドA潜在AMR7台、自律型フォークリフト7台、ローラーAMR4台
- ブランドB:5つの潜在的AMR
これらのロボットは、原材料、仕掛品、完成品の運搬に重要な役割を果たしていた。.
しかし、業務量が急増し、生産サイクルが加速するにつれ、既存のロボットだけでは新たな業務要求に対応できなくなった。レガシーシステムに制約され、ロボットを増やすだけでは、もはや効率アップにはつながらない。.
ペインポイント
ブランドのサイロ化、コラボレーションの欠如
異なるブランドやモデルのロボットが孤立したシステムで動作し、統一されたスケジューリング・コマンドのもとで作業することができない。.
効率のボトルネック、手作業への大きな依存
グローバルなスケジューリング機能が限られているため、タスクの割り当てがアンバランスになり、パスの競合が頻発し、効率が低く、手作業が頻繁に発生し、O&Mコストが上昇した。.
システムの脆弱性、ブランドイメージへの影響
複雑でダイナミックな環境では、システムの堅牢性が不十分なため、重要な顧客訪問時に複数のロボットが混雑し、完全なデッドロックに陥ることさえあった。.
これらの課題によって、真の問題はロボットの不足ではなく、統一されたインテリジェントな “スーパーブレイン ”の不在であることが明らかになった。ハードウェアを追加するだけでは、システムの複雑さとリスクを増大させるだけだった。.
ソリューション
マルチブランド・コラボレーションの課題を根本的に解決し、将来に向けてオープンで柔軟な物流システムを構築するために、L社は次のようなものを導入した。 ランシンのマルチブランドロボットスケジューリングシステムVMR-RCS.
マルチブランド・オペレーションのための統合インテリジェンス
“「ワン・マップ」ミックス・フリート・スケジューリング
VMR-RCSは、異なるブランドやタイプのロボットを単一のスケジューリングプラットフォームに統合します。VMR-RCSは、1つの統一されたグローバルマップに基づき、タスクの割り当てとパスプランニングを一元的に実行し、ロボットが混在している場合でも、ブランドの壁を完全に取り払い、秩序ある効率的なコラボレーションを可能にします。.
標準化されたオープンな統合フレームワーク
柔軟で標準化されたインターフェースにより、VMR-RCSは既存の機器を統合するだけでなく、強力なスケーラビリティを実現します。あらゆるブランドの新しいAMRをビルディングブロックのように追加できるため、企業は将来の機器選択を完全にコントロールできます。.
プロジェクト結果
VMR-RCSの導入により、L社はインテリジェント・ロジスティクス・システムの包括的なアップグレードを完了した。このプロジェクトは、業務効率と管理の最適化の両面で期待以上の成果を上げるとともに、柔軟な拡張に向けた強固な基盤を築いた。.
継続的な成長を支える、, ランキシンの潜在AMRが10個追加された。 後に導入され、総フリート数は次のようになった。 33台のロボット そして全体的な効率をさらに高める。.
1.定量化された効率性の向上
(データはすべて現地測定による）
- タスク・スループット 186から277に増加した(+49%)
- タスク・サイクル時間 25分から18分に短縮(+24%)
- AMR利用率 到達 100%, 機器の潜在能力を完全に引き出す
- 定時タスク完了 88%から 100%
- 遊休設備費用 ロボット1台につき1日3時間から ゼロ
2.経験主導からデータ主導の決断へ
このプロジェクトは、VMR-RCSのデータインサイトとインテリジェントなアルゴリズムによって、効率性の向上だけでなく、経営陣の意思決定にも変革をもたらしました：
- ロボット利用バランス から改善された。 62%〜98% 容量予測とリアルタイムの可視化により
- 材料到着の遅れを解消, その結果、待ち時間が80秒から30秒に短縮された。 0 動的タスク再割り当てによる
- 1日の輸送量 に増加した。 2,365タスク ミックスフリート・スケジューリングによる
- 設備全体の稼働率 から立ち上がった。 88%〜98% 統一されたブランド横断データ分析
| 決断のシナリオ | マニュアル決定のペインポイント | デジタル・デシジョン・アプローチ | 最適化結果 |
| ロボットの配置と活用 | 作業負荷が偏ったマニュアル配属 | キャパシティ予測アルゴリズム + 稼働率可視化ダッシュボード | タスク・バランスが改善された 62%〜98% |
| 材料の定時到着 | 早すぎる発送、予測不可能な配達リズム | ビッグデータモデルが動的なタスク再割り当てで消費サイクルを計算する | 行列の待ち時間が 80年代～0年代 |
| 輸送タスク量 | 同じ種類のタスクを処理できないクロスブランドのロボット | タスク予測＋ミックスフリートスケジューリング＋ダイナミックアロケーション | 1日のタスク量が 2,137から2,365 |
| 全体的な設備利用率 | ブランド間のデータのサイロ化、実際の利用状況の可視化なし | すべてのゾーンとロボットブランドで統一されたデータ収集と分析 | 1日の平均利用率は、前年同期から上昇した。 88%〜98% |
結論
このプロジェクトは成功裏に承認された。L社は、ランシン社との提携を通じて、複雑な複数ブランドのロボット群を、単一のインテリジェントな “スーパーブレイン ”が支配する高度に調整されたシステムに統合した。”
その成果は、効率改善やコスト削減をはるかに超えるものです。データ主導の意思決定を可能にし、ブランドの固定化を排除することで、このプロジェクトは長期的な戦略的価値を提供し、真に柔軟で将来に対応できるロジスティクス・アーキテクチャーを確立しました。.
このケースは、高度なインテリジェント・マニュファクチャリングにおけるそれを明確に示している、, オープンでインテリジェントな調整プラットフォームは、単にハードウェアを追加するよりもはるかに重要である。. .異種オートメーション統合の課題に直面するグローバルメーカーにとって、強力な参考資料となる。.
今後、Lanxinは、スケジューリングソフトウェアと以下のソフトウェアとの深い統合を積極的に進めていきます。 具現化ヒューマノイドロボット. .これは単純な技術の上塗りではなく、将来を見据えた探求である。 大規模な具現化知能のコラボレーション. .標準化されたタスクを実行する従来のAMRとは異なり、ヒューマノイドロボットは人間のようなフォルムとマルチモーダルなインタラクションを持つ汎用移動インテリジェントエージェントです。ヒューマノイドロボットが研究室から倉庫、工場、商業スペースへと移動するにつれ、大規模なマルチロボット協調が必要条件となるだけでなく、ヒューマノイドロボットの可能性を最大限に引き出す鍵となるでしょう。.