Alphabot de Walmart: Concevoir un système de manutention des matériaux avec simulation

Alphabot de Walmart: Concevoir un système de manutention des matériaux avec simulation

Problème

Walmart, le plus grand détaillant au monde par chiffre d'affaires, était à la recherche d'une technologie d'automatisation qui aiderait à compléter les commandes plus rapidement et à moindre coût dans les activités d'épicerie en ligne en pleine croissance de l'entreprise. Ils voulaient évaluer le concept D'Alerte Innovation Sur les marchandises à la personne (GTP), Alphabot (un système AGV ou robot), qui pourrait automatiser le processus de ramassage d'épicerie en utilisant des chariots mobiles autonomes capables de fonctionner dans les trois dimensions au sein d'un système multiniveau de stockage. Les robots Alphabot, ou « bots », sont des véhicules autonomes qui peuvent rassembler des objets dans des zones de température ambiante, réfrigérées et gelées dans un système de stockage à haute densité et les amener à des collegues qui choisissent des articles individuels pour construire la commande d'un client. Cette technologie était censée rendre le processus d'exécution des commandes en ligne plus efficace.

Le détaillant voulait évaluer la faisabilité du concept Alphabot et sa pertinence pour Walmart, avant d'effectuer un investissement financier important dans le développement de produits. Alert Innovation avait déjà fait quelques calculs statiques pour le projet, cependant, Alert Innovation et Walmart ont convenu que les feuilles de calcul ne pouvaient pas être invoquées en raison de la complexité du système et de la variabilité de la demande et de l'exécution. Avant d'effectuer des investissements et de déployer le système dans les magasins Walmart, il a été décidé de charger MOSIMTEC, une société de conseil en simulation, de concevoir un modèle de simulation de manutention de matériaux pour une évaluation indépendante de la faisabilité technologique. Les objectifs de cette évaluation initiale de la modélisation étaient les suivante:

La simulation de manipulation de matériaux aiderait non seulement à comprendre le coût réel du déploiement du système dans le monde réel, mais permettrait également d'identifier les exigences propres aux magasins pour le déploiement d'Alphabot dans les nombreux magasins Walmart à l'avenir.

Solution

Pour modéliser le comportement et les opérations d'Alphabot dans un environnement simulé par ordinateur, avec une complexité et une variabilité réelles, MOSIMTEC a choisi les capacités de simulation de conception de gestion de matériaux AnyLogic pour le projet. Les capacités de MOSIMTEC et Anylogic à construire dynamiquement des mises en page d'installations à partir de données entrantes, sans accéder à l'environnement de développement pour chaque changement de mise en page, aideraient à réduire considérablement le temps de développement du modèle et permettraient une évaluation plus rapide de plusieurs Configurations Alphabot. AnyLogic a également offert une facilité de déploiement inégalée afin que plusieurs ingénieurs de Walmart puissent exécuter le modèle de conception de manipulation de matériaux sans avoir besoin d'installer des logiciels supplémentaires ou d'acheter des licences de développeur coûteux. AnyLogic a également été sélectionné parce que le système AlphaBot nécessiterait une intelligence artificielle étendue et des algorithmes de contrôle. La capacité d'AnyLogic à s'intégrer à Java a éliminé le temps excessif passé à traduire des idées d'algorithmes entre un langage de script approprié et un format avec lequel les programmeurs seraient à l'aise.

Étape 1: Modèle de simulation de manutention des
matériaux avec animation, y compris la simulation AGV

L'objectif initial de Walmart était de prendre une décision sur le lancement du projet Alphabot. En sept semaines, MOSITMEC a pu apprendre le système, concevoir des algorithmes de contrôle initiaux pour la prise de décision des bots, construire le modèle de simulation de manipulation des matériaux, analyser les résultats et présenter ses résultats aux dirigeants de Walmart.

Dans le modèle final délivré, les gestionnaires de Walmart pouvaient spécifier différents intrants, comme le nombre de bots, leur longueur, leur largeur, leur accélération et leur vitesse dans différents domaines. Les exigences pour les configurations physiques, comme le nombre d'allées, les niveaux, l'espace entre les niveaux et le nombre de niveaux de poste de travail, ainsi que d'autres composants physiques de ce système, étaient tous configurables via les paramètres d'entrée du modèle. Les paramètres logiques de contrôle, y compris la sélection à partir de diverses approches d'affectation de travail ou l'établissement de divers seuils, ont également été exposés et disponibles pour Walmart pour exécuter leur propre analyse.

Étape 2: Modèle de simulation de manutention des
matériaux avec animation, y compris la simulation AGV

Les statistiques d'entrée et de sortie du modèle ont été intégrées dans un Front-end Excel afin que les utilisateurs puissent facilement configurer et exécuter le modèle. À cette étape de l'évaluation du concept, MOSIMTEC a incorporé l'animation de modèle 3D de base qui a mis à l'échelle en fonction de la mise en page définie par l'utilisateur au sein d'Excel. Les résultats de sortie dans Excel incluaient un rapport sommaire avec des mesures clés, des fichiers journaux, des comparaisons de scénarios, des graphiques et des graphiques.

Après avoir terminé l'analyse indépendante des capacités du système, MOSIMTEC a fait la transition du modèle de simulation de conception de gestion de matériaux AnyLogic pour Alerter l'innovation pour une utilisation à long terme dans les algorithmes de contrôle logiciel de réglage fin pour le déploiement d’une production éventuelle. Sur la base des résultats de l'étape 1, Walmart a procédé à l'investissement dans le développement de produits Alphabot. Les ingénieurs d'Alert ont utilisé le modèle de l'étape 1 comme base pour l'étape 2 en augmentant le niveau de détail et en testant divers algorithmes de contrôle pour simuler différentes alternatives de conception du système. Les améliorations de modèle incorporées inclus

Grâce au modèle mis à jour du système de traitement des matériaux, les ingénieurs ont pu valider les hypothèses de conception du système d'origine et fournir des commentaires aux équipes de développement de produits Alphabot.

Le modèle du système Alphabot comprenant la simulation AGV

Le modèle du système Alphabot comprenant la simulation AGV

Résultat

En estimant les besoins en équipement nécessaires pour atteindre divers seuils de temps de roulement, les resultats du modèle initial de conception de manutention des matériaux ont éclairé l'analyse de rentabilisation du déploiement d'Alphabot dans divers magasins du réseau de vente au détail de Walmart. Le modèle de simulation a quantifié la capacité de performance du système dans des conditions de demande sans contrainte pour comparer ses limites. Le modèle a montré qu'Alphabot serait en mesure de choisir 95% des commandes en moins de huit minutes, avec un temps de sélection moyen de moins de cinq minutes.

Le modèle initial a ensuite été mis à jour et élargi pour comprendre l'impact de diverses solutions de rechange détaillées à la conception. Le modèle a aidé Alert à déterminer quelles alternatives de conception entraîneraient le plus grand retour sur investissement, ainsi qu’un meilleur dimensionnement du système pour les futurs magasins.

Walmart et Alert Innovation ont lancé une mise en œuvre pilote d'Alphabot dans un supercentre Walmart à Salem, new Hampshire, ainsi qu'un magasin phare à Bentonville, Arkansas.


Regardez la vidéo d'Amy Brown Greer, le Dr Christian Hammel et John Lert présentant cette étude de cas à la conférence AnyLogic, ou télécharger la présentation.

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