당신은 자율이동로봇(AMR) 약 24대가 보관 통로에서 협동로봇 포장 셀 네 곳으로 토트를 나르는 창고의 운영 책임자입니다. 주문 하나는 240m 이동입니다 — 로봇 전용 통로 200m, 사람이 함께 일하는 공유 구역 40m — 그리고 셀에서 한 번의 피킹. 모델은 대기열, 혼잡, 교착, 정지 거리, 배터리 에너지와 충전기 전력, 소프트웨어 버전이 정지에 주는 영향을 공개된 표준과 교과서 공식으로 매분 계산합니다. 운영 원리 모델이라 로봇 소프트웨어를 실제로 돌리지 않으며, 숫자는 특정 제품이 아닌 일반값입니다. 교육용 시뮬레이션이며, 실제 현장은 자체 위험성 평가를 따릅니다.
대기 로봇은 보관소에서 깨어나고, 주차한 로봇은 전력을 쓰지 않습니다. 운영 중인 로봇은 한 시간에 1로봇시간의 비용이 듭니다.
구역 A는 사람 출입이 금지라 빨리 달릴 수 있습니다. 사람이 들어오면 속도가 다시 사람 감지 필드 안에 들어와야 합니다.
이곳에는 늘 사람이 일합니다. 이 속도의 정지 거리가 1.3m 사람 감지 필드 안에 들어와야 합니다.
자유 주행: 로봇끼리 근처에서만 피함 — 빠르지만 둘 이상이 서로를 영영 막을 수 있음. 구역 예약: 앞쪽 구역이 자기 몫으로 예약된 뒤에만 교차로에 들어감 — 교착이 없고, 교차로마다 잠깐 기다림.
지금 교착에 걸린 로봇을 모두 풀어 줍니다. 풀어 준 로봇 한 대에 운영자 2분이 들고, 새 교착이 생기는 것은 막지 못합니다.
작업을 마친 로봇의 잔량이 이 값 이하면 충전 대기열에 들어갑니다. 낮출수록 배터리를 더 쓰지만, 너무 오래 기다린 로봇은 방전될 수 있습니다.
충전기는 약 70%까지 최대 전력을 보내고, 그 위에서는 전류가 줄어듭니다. 낮게 멈추면 충전기가 더 빨리 비워집니다.
할 일이 없는 로봇이 놀며 기다리지 않고 빈 충전기로 가며, 주문이 쌓이고 잔량이 충전 기준보다 20% 이상 많으면 바로 일하러 나갑니다.
셀 안에 아무도 없을 때의 툴 속도. 물건 10개짜리 토트 하나에 1m/s에서 25초가 걸립니다.
동력·힘 제한: 토트에 끼인 손이 140N(준정적 한계, 보수적으로 적용) 넘게 받으면 안 되므로, 여기서는 최대 0.67m/s까지만 허용됩니다.
슬라이더를 움직이면 지금까지 나온 최신 빌드가 그 비율만큼의 로봇(앞 번호부터)에 깔리고, 나머지는 v1을 씁니다. 나중에 나온 빌드는 슬라이더를 다시 움직여야 깔립니다. 버전이 바뀌는 로봇은 4분 동안 운행에서 빠집니다.
| 대기 주문 | 0 |
|---|---|
| 협동로봇 속도 여유 (동력·힘 제한) | 0.17 m/s |
| 평균 배터리 잔량 | 67 % |
| 최저 배터리 잔량 | 42 % |
| 충전기 대기 로봇 | 0 |
| 충전 중인 로봇 | 0 |
| 방전돼 견인된 로봇 | 0 |
| 교착에 갇힌 로봇 | 0 |
| 생긴 교착 | 0 |
| 주행 정지 (통신·위치 추정) | 0 |
| 로봇 1시간당 정지, 최신 빌드 | 0.0 /h |
| 로봇 1시간당 정지, 나머지 로봇 | 0.0 /h |
| 최신 빌드를 쓰는 로봇 | 0 % |
| v2.0을 쓰는 로봇 | 0 % |
| 업데이트 중인 로봇 | 0 |
| 구역 A 속도 설정 | 1.5 m/s |
| 로봇에 쓴 운영자 시간 | 0 min |
| 사용한 로봇시간 | 0 h |
| 운영 중인 로봇 | 24 |
| 주행 중인 로봇 | 0 |
| 구역 A 실제 속도 | 1.50 m/s |
| 교차로 통과당 대기 | 0.0 s |
| 로봇 전체 소비 전력 | 0.00 kW |
| 충전기 공급 전력 | 0.00 kW |
| 협동로봇 셀 가동률 | 0 % |
아침 근무, 로봇 24대 운영, 분당 주문 약 3.7건. 바쁜 밤을 보낸 탓에 로봇들은 평균 60% 잔량으로 근무를 시작합니다. 15분에 전기 고장으로 충전기 6대 중 4대가 근무가 끝날 때까지 멈춥니다. 90분에는 주문 피크가 시작됩니다 (두 시간 동안 +25%). 주문이 계속 흐르게 하고, 충전된 상태로 피크에 들어가고, 방전되는 로봇이 없게 하고, 근무 시간의 로봇 예산을 지키세요.
분당 주문 약 4.2건, 로봇 24대, 교통 제어는 자유 주행입니다. 10분에 랙 재배치로 통로 하나가 닫힙니다: 교차로가 줄고, 마주치는 일이 늘고, 돌아갈 길이 없습니다. 60분에는 정비 작업자들이 40분 동안 로봇 전용 구역 A에 들어갑니다. 운영자 시간을 적게 쓰면서 주문을 흐르게 하고, 사람이 있는 곳에서는 모든 정지 거리를 안전 필드 안에 두고, 구역 A가 비면 다시 최고 속도로 돌리세요.
어젯밤 통로 랙을 재배치해서, 지금 소프트웨어(v1)를 쓰는 로봇은 그곳에서 위치를 더 자주 잃고 그때마다 운영자가 필요합니다. 새 버전 v2.0이 이를 고쳤고, 이미 로봇의 10%에서 카나리로 돌고 있습니다. 판단할 만큼 카나리를 지켜보고, 나머지 로봇과 비교해 확대할지 되돌릴지 정하고, 한 번에 너무 많은 로봇을 빼지 않으면서 단계적으로 좋은 빌드로 옮기세요.
시뮬레이터가 쓰는 모든 관계식과 출처입니다. 가정으로 표시된 상수는 설명을 위한 보정값입니다.
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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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]설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.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-min설명용 값이며 실제 현장이나 제품의 값이 아닙니다. 실제 현장은 자체 위험성 평가와 제조사 자료로 필드·속도·한계를 정합니다.난수: 시드가 고정된 mulberry32 생성기. 사용 분포 — 균등, 지수(역CDF), 정규(Box–Muller), 포아송(Knuth). 시드는 화면에 표시되고 공유됩니다.
교육용 모델입니다 — 실제 운영 결정에 쓰지 마세요. 실제 현장은 모든 상수를 자기 장비와 데이터로 보정합니다.