Foresee and Act Ahead: Task Prediction and Pre-Scheduling Enabled Efficient Robotic Warehousing

要約

倉庫システムでは、需要が急増する中で物流効率を高めるため、ロボットにいかに合理的に作業を割り当てるかが重視されています。
しかし、ロボットの労働力は依然としてある程度の無駄が避けられません。
これに応えて、タスクフローを予測して事前に行動する、事前スケジュール機能を備えた倉庫保管フレームワークを提案します。
これは、タスク フローの予測とハイブリッド タスクの割り当てで構成されます。
タスク予測に関しては、タスクフローの時空間表現が可能であることに気づき、集約されたオーダーの生成パターンに合わせた周期性を分離したメカニズムを導入し、新しい組み合わせでタスク分布の空間的特徴をさらに抽出します。
グラフ構造の説明。
ハイブリッドタスク割り当てでは、既知のタスクと予測される将来のタスクを同時に考慮し、割り当てを動的に最適化します。
さらに、予測されるタスクの不確実性や倉庫保管における部門レベルの効率評価などの要素を考慮し、よりバランスのとれた合理的な割り当てを実現します。
実際の工場から派生した実際のデータセット全体でタスク予測モデルを検証し、SOTA パフォーマンスを実現します。
さらに、当社は、実世界のロボット倉庫に当社の完全なスケジューリング システムを実装し、数か月にわたる生涯にわたる検証を行い、空稼働率などの倉庫保管の重要な指標が 50% 以上大幅に改善されたことを実証しました。

要約(オリジナル)

In warehousing systems, to enhance logistical efficiency amid surging demand volumes, much focus is placed on how to reasonably allocate tasks to robots. However, the robots labor is still inevitably wasted to some extent. In response to this, we propose a pre-scheduling enhanced warehousing framework that predicts task flow and acts in advance. It consists of task flow prediction and hybrid tasks allocation. For task prediction, we notice that it is possible to provide a spatio-temporal representation of task flow, so we introduce a periodicity-decoupled mechanism tailored for the generation patterns of aggregated orders, and then further extract spatial features of task distribution with novel combination of graph structures. In hybrid tasks allocation, we consider the known tasks and predicted future tasks simultaneously and optimize the allocation dynamically. In addition, we consider factors such as predicted task uncertainty and sector-level efficiency evaluation in warehousing to realize more balanced and rational allocations. We validate our task prediction model across actual datasets derived from real factories, achieving SOTA performance. Furthermore, we implement our compelte scheduling system in a real-world robotic warehouse for months of lifelong validation, demonstrating large improvements in key metrics of warehousing, such as empty running rate, by more than 50%.

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