あなたは倉庫の現場を運営します。約24台の自律走行搬送ロボット（AMR）が、保管通路から4つの協働ロボット梱包セルまでトートを運びます。各注文は240 mの走行 — ロボット専用通路で200 m、人が働く共有エリアで40 m — とセルでのピッキングからなります。モデルは公開規格と教科書の公式に基づき、待ち行列、混雑、デッドロック、停止距離、バッテリーエネルギーと充電電力、そしてソフトウェアバージョンが停止に与える影響を1分ごとに計算します。これは運用原理のモデルです。ロボットのソフトウェアは実行せず、数値は一般的なもので、特定の製品のものではありません。教育用シミュレーションに限ります — 実際の現場は独自のリスクアセスメントに従います。
予備ロボットはデポから起動し、駐機中のロボットは電力を消費しません。稼働中のロボットは1台ごとに1時間あたり1ロボット時間のコストがかかります。
ゾーンAは人の立ち入りが禁止されているため、ロボットは高速で走行できます。人が入った場合は、速度を再び人検知フィールドに収まる値にしなければなりません。
ここでは常に人が作業しています。この速度での停止距離は1.3 mの人検知フィールド内に収まらなければなりません。
フリー：ロボットは局所的に互いを避けるだけです — 速いものの、2台以上が互いを永久にふさいでしまうことがあります。ゾーン予約：前方のゾーンが自分のために予約されてから交差点に入ります — デッドロックは起きず、交差点を通過するたびに短い待ちが生じます。
デッドロック中のロボットをすべて今すぐ解放します。解放したロボット1台につきオペレーター2分を要します。新たなデッドロックの発生は防げません。
タスクを終えた時点の充電量がこの値以下のロボットは充電待ちの列に並びます。低くするとバッテリーをより多く使えますが、待ち時間が長すぎるとロボットがバッテリー切れになることがあります。
充電器は約70 %まではフル出力で充電し、それを超えると電流が絞られます。低めで止めると充電器が早く空きます。
タスクのないロボットは待機せずに空いている充電器へ向かい、注文が待っていて充電量が充電開始レベルより20 %以上高ければ、すぐに作業へ戻ります。
セル内に誰もいないときのツール速度。10品入りのトートは1 m/sで25 sかかります。
動力・力制限：トートに挟まれた手が受ける力は140 N（準静的限界値を安全側に適用）を超えてはならず、ここでは最大0.67 m/sまでとなります。
スライダーを動かすと、最新の公開ビルドがフリートのその割合（順番で先頭のロボット）に展開されます。残りはv1で動きます。後から公開されたビルドは、スライダーをもう一度動かしたときにのみインストールされます。バージョンを変更するロボットはそれぞれ4分間稼働できません。
| 待ち注文 | 0 |
|---|---|
| 協働ロボットの速度余裕（動力・力制限） | 0.17 m/s |
| 平均バッテリー残量 | 67 % |
| 最低バッテリー残量 | 42 % |
| 充電器待ちのロボット | 0 |
| 充電中のロボット | 0 |
| バッテリー切れのロボット（牽引） | 0 |
| デッドロック中のロボット | 0 |
| 発生したデッドロック | 0 |
| ナビゲーション停止（通信または自己位置推定） | 0 |
| ロボット時間あたりの停止、最新ビルド | 0.0 /h |
| ロボット時間あたりの停止、残りのフリート | 0.0 /h |
| 最新ビルドのフリート割合 | 0 % |
| v2.0のフリート | 0 % |
| 更新中のロボット | 0 |
| ゾーンAの速度設定 | 1.5 m/s |
| ロボット対応のオペレーター時間 | 0 min |
| 使用したロボット時間 | 0 h |
| 稼働中のロボット | 24 |
| 走行中のロボット | 0 |
| ゾーンAの実速度 | 1.50 m/s |
| 交差点通過ごとの待ち時間 | 0.0 s |
| フリートの消費電力 | 0.00 kW |
| 充電器の供給電力 | 0.00 kW |
| 稼働中の協働ロボットセル | 0 % |
朝のシフト、稼働中のロボット24台、毎分約3.7件の注文。忙しい夜の後で、フリートは平均60 %の充電状態でシフトを始めます。15分目に電気系統の故障で6台中4台の充電器がシフト終了まで使えなくなります。90分目に注文ピークが始まります（2時間にわたり+25 %）。注文の流れを保ち、フリートを充電した状態でピークを迎え、バッテリー切れのロボットを出さず、シフトのロボット予算内に収めてください。
毎分約4.2件の注文、ロボット24台、交通制御はフリー走行に設定されています。10分目に棚の再配置のため通路が1本閉鎖されます：交差点が減り、正面からの鉢合わせが増え、迂回路はありません。60分目に保守作業員がロボット専用のゾーンAに40分間入ります。少ないオペレーター時間で注文を流し続け、人がいる場所ではすべての停止距離を安全フィールド内に収め、ゾーンAが空いたら再び全速で走らせてください。
昨夜、通路の棚が再配置され、現行ソフトウェア（v1）のロボットはそこで自己位置を見失うことが増えました。見失うたびにオペレーターが必要です。リリースv2.0はこれを修正し、すでにカナリアとしてフリートの10 %で動いています。カナリアを判断するのに十分な時間を与え、フリートの残りと比較し、拡大するかロールバックするかを決め、フリートを良いビルドへ移行させてください — 段階的に、一度に多くのロボットを止めすぎずに。
シミュレーターが使うすべての関係式を、出典とともに示します。前提と記された定数は例示的な校正値です。
lead time W = L / X, L = orders waiting + orders on a robot, X = totes packed per minute (smoothed, τ = 10 min)[5]v_eff = v · max(0.1, 1 − n_moving / N_jam), N_jam = 120 robots (80 with an aisle closed)[7][9]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。free traffic: P(new deadlock in a minute) = 1 − e^(−κ·n_moving²/n_I), κ = 0.00001 (× 300 with an aisle closed, n_I = 6 → 4); a robot behind joins with p = 0.5 (≤ 8); the fleet manager re-plans with p = 0.2/min (0.03/min with no detour)[8][10]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。zone reservation: a robot enters only when the zones ahead are granted to it → no circular wait; each crossing W = ρτ / (2(1 − ρ)), ρ = λ_I·τ, τ = 2 s, 6 crossings per task[8][6][9]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。d_stop = v·t_r + v²/(2a) + C ≤ F (t_r = 0.3 s, a = 0.8 m/s², C = 0.1 m, F = 1.3 m ⇒ v ≤ 1.17 m/s where people can be)[1][2]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。v ≤ F / √(μ·k), μ = (1/m_H + 1/m_R)⁻¹, m_R = M/2 + m_L; hand: F = 140 N (quasi-static limit, used conservatively), k = 75 N/mm, m_H = 0.6 kg; M = 24 kg, m_L = 3 kg ⇒ v ≤ 0.67 m/s[3][4]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。tote time = 10 items × (1.5 s + 2 × 0.5 m / v_cobot); v_cobot = collaborative speed while a person is in the cell; 4 cells, served in order of arrival within the minute[3]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。P = 60 W + C_rr·m·g·v/η + 0.03/m · v · ½mv²·(1 − r)/η (C_rr = 0.012, m = 500 kg, η = 0.75, r = 0.5)[12]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。P_charge = 0.8 kW up to 70 % SoC, then × (1 − 0.9·(SoC − 70)/30); battery 0.8 kWh; stranded at 1 %[11][10]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。P(link silent > W in a robot-minute) = 0.224·e^(−W/0.1 s); watchdog W: v1 0.5 s, v2.0 0.15 s, v2.1 0.5 s; stop 2 min[13]説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。stops per robot-hour, canary vs control: 60·stops / robots (smoothed τ = 10 min); update or rollback = 4 min out of service[13]task 200 m in zone A + 40 m in the shared area · 6 intersections · 4 cobot cells, a person inside 25 % of minutes · 6 chargers · shift-start charge stratified over mean ± 27.5 % · v1 mislocalises 0.6 % per driving minute in re-racked aisles (others 0.04 %), 6-min stop + 3 operator-min · clearing a deadlock 2 operator-min per robot · tow 15 operator-min説明用の値であり、実在の現場や製品の値ではありません。実際の現場は、自らのリスクアセスメントとメーカーのデータに基づいてフィールド、速度、限界値を設定します。乱数:シード付きのmulberry32ジェネレーター。使用する分布は一様分布、指数分布(逆CDF法)、正規分布(Box–Muller法)、ポアソン分布(Knuth法)。シードは表示され、共有できます。
教育用モデルです。運用上の判断には使用しないでください。実際の現場では、すべての定数を自社の設備とデータに合わせて校正します。