Jointly Assigning Processes to Machines and Generating Plans for Autonomous Mobile Robots in a Smart Factory

要約

最新のスマートファクトリーは、プログラム可能な機械のコレクションを使用して製造手順を実行しています。
通常、モバイルロボットのチームを使用して、これらのマシン間で材料がフェリーされます。
スマートファクトリーに製造手順を埋め込むには、工場のオペレーターはa）スマートファクトリーのマシンにそのプロセスを割り当て、b）エージェントがマシン間に材料を運ぶ方法を決定する必要があります。
優れた埋め込みは、スマートファクトリーのスループットを最大化します。
製品を出力するレート。
既存のスマートファクトリー管理システムは、前述の問題を順次解決し、達成できるスループットを制限します。
このホワイトペーパーでは、マシンへのプロセスの割り当てとエージェントへのパスの割り当てを共同で最適化する最初のソルバーであるAnytime Cyclic Embedding SolverであるACESを紹介します。
ACEを評価し、実際の産業シナリオにスケーリングできることを示します。

要約(オリジナル)

A modern smart factory runs a manufacturing procedure using a collection of programmable machines. Typically, materials are ferried between these machines using a team of mobile robots. To embed a manufacturing procedure in a smart factory, a factory operator must a) assign its processes to the smart factory’s machines and b) determine how agents should carry materials between machines. A good embedding maximizes the smart factory’s throughput; the rate at which it outputs products. Existing smart factory management systems solve the aforementioned problems sequentially, limiting the throughput that they can achieve. In this paper we introduce ACES, the Anytime Cyclic Embedding Solver, the first solver which jointly optimizes the assignment of processes to machines and the assignment of paths to agents. We evaluate ACES and show that it can scale to real industrial scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google