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マテハンメーカー向け

本動画は3Dデータを使用しており、画面をドラッグすることで自由に視点を切り替えることができます。
動画はEmulate3Dで作成したデモモデルで、シミュレーションソフトの中でも特に高品質なビジュアル表現が特長です。さらに、レンダリング技術(※)を用いることで、通常の3Dモデルよりもリアルで美しい映像を実現しています。

(*)レンダリング…視点や光源を考慮した反射の計算などを行い、3Dモデルを綺麗に見せる技術。

なおRaw3Dと呼ばれる特殊な拡張子を利用すると動かす事が出来る動画が作成出来ます。そのため、上記動画のような自由な視点移動が可能です。

本動画では、右下にVRを体験している操作員の映像、画面全体にはその操作員がVR空間内で見ている視界を表示しています。
Emulate3Dで作成した自作モデルにVR機能を組み合わせることで、仮想空間の中に入り込んだような体験が可能です。
※VR機能の利用には、別途ヘッドマウントディスプレイが必要となります。

動画内では「ピッキングゲーム」を行っており、上段から流れてくる荷物を、最下段に設置されたオリコンへ投入する内容です。
基本操作は、荷物やオリコン手前のライトが点灯している位置へ荷物を入れるというシンプルなルールになっています。
モデル上にはスコアや制限時間が表示され、作業結果を数値で評価できるため、習熟度や作業効率の指標として活用できます。

VR(Virtual Reality:仮想現実)とは、現実とは異なる仮想空間を、人の視覚や感覚に働きかけることでリアルに体験させる技術です。
このVR技術を活用することで、実際の設備がなくても、より実践的で理解しやすい体験型デモンストレーションが可能になります。

極端な例ではありますが、2D図面だけで確認して開発を進めた結果、実機を作ったら正常に動作しなかったというケースでは、企業にとって大きな損失につながります。
2D情報だけでは設備全体の動きや挙動を正確にイメージすることは難しく、さらに荷物同士の摩擦や詰まりを人の手で計算するのは現実的ではありません。

Emulate3Dを活用すれば、実際の設備に近い物理挙動を再現しながら検証が可能です。
そのため、荷物が詰まりやすい箇所や問題が起こり得るポイントを事前に把握することができます。

開発後に不具合が発覚し、設計変更や改修を行う場合は多大なコストが発生しますが、Emulate3Dを使って事前検証を行うことで、こうしたリスクを大きく低減できます。

さらに、製品完成前の営業活動にもEmulate3Dは有効です。
完成形を想定した動画を用いて「このような製品を開発予定です」と説明することで、実際の動きを見せながら提案することが可能になります。
製品が完成する前からセールスを開始できるため、販売までのリードタイム短縮につながり、結果として大きな利益創出が期待できます。

マテハン開発では、Emulate3Dでモデルを作成し、動作を十分に確認してから実際の開発へ進むことが可能です。
これにより、設計段階で問題点を把握し、手戻りの少ない開発を実現できます。

例えば、2D図面上では問題がないと判断していても、実際に設備を製作したら想定通りに動かなかった、というケースは珍しくありません。このような場合、会社として大きな損失につながります。
2D図面だけでは装置全体の動きや挙動を正確にイメージするのは難しく、荷物同士の摩擦や挙動を人の手で計算することも現実的ではありません。

Emulate3Dでは、現実に近い物理挙動をシミュレーションできます。そのため、荷物の流れや詰まりが発生しやすい箇所を事前に可視化し、問題点を明確に把握することが可能です。
開発後に不具合が見つかり、設計変更や改修を行うと大きなコストが発生しますが、Emulate3Dを活用することで、こうしたリスクを大幅に低減できます。

また、Emulate3Dは現実に近い物理演算を再現できるシミュレーションソフトであり、用途に応じて選択できる複数の物理モードが用意されています。
これにより、検討段階から開発、検証まで、目的に応じた最適なシミュレーションが可能です。

Physics物理用途説明
Volumetric    有効
(physics Enabled=true)        
デモンストレーション         正確で動的な物理エンジンを使用し、接触面の摩擦を計算することで、より現実に忠実な動作を再現
Planar無効
(physics Enabled=False)
シュミレーション
エミュレーション
Volumetricモードよりも早い物理エンジンを使用し、摩擦計算しないため、モデルの実行速度が上がります。センサーが無効になり、不要なアニメーションを省略
Linear無効
(physics Enabled=False)
シュミレーション
エミュレーション
Planarモードよりもさらに処理が速くなります。特に大量のロードを扱うモデルにおいては、ロードが堆積するにつれてパフォーマンスが向上し、段階的に速度を増します。

上の動画は自動倉庫からの入出庫を人とロボットが行った場合の比較動画です。
例えば動画のモデルで入出庫が増加した場合、または減少した場合に、人とロボットどちらをピッキングに割り当てるべきか比較することが出来ます。

前提条件

5時間シミュレーションを実行
ワークは1秒間隔で3つ発生
作業者のターン速度は2000deg/s
作業者の直線搬送速度は2m/s※早歩き~軽く走っている程度の速さ
作業者は1時間毎に5分休憩
作業者は疲れを考慮せず、ずっと同じ効率で進める
ロボットのワークピック速度は1m/s
ロボットの直線搬送速度は0.5m/s
能力の定義は「入庫されたワークの数」とする
ASRSは出庫を行わない

結果

ロボット
TotalParts = 1979 /ppm = 395.886

作業者
TotalParts = 1882 / ppm = 376.414

考察

搬送スピード自体に大きな差はありませんが、作業効率には作業者の休憩時間が大きく影響します。そのため結果だけを見るとロボットの方が優れているように見えますが、導入には高額な初期コストが必要です。

例えば、ロボット1機2,000万円、作業者の時給を900円(1日8時間)とした場合、人件費は1日4,200円となり、ロボットの導入コストを人件費が上回るまで約4,761日、年間100日稼働では約4.7年かかります。

このように、ロボットは長期運用を前提とした場合にメリットが大きく、導入判断にはコスト回収期間を含めた検討が重要です。

本事例は、自社設備を導入した際の効果を数値と映像で分かりやすく可視化し、顧客提案力の向上に貢献する活用例です。
ピッキング作業における「人による運用」と「GTP運用」の違いを比較しています。

画面中央に表示されている数値は、処理されたオーダー数を示しています。
動画前半では、人2名とGTP2基(+作業者2名)の条件で比較を行っており、この時点では処理能力に約5倍近い差があることが分かります。

そこで動画後半(約00:21〜)では、人運用の人数を4倍の8名に増員しています。
この条件になると、処理能力に大きな差がなくなる様子が明確に確認できます。

このような比較を顧客提案に活用することで、GTP2基を導入するべきか、あるいは作業者8名を継続的に雇用するのかといった選択について、効率性や現実性を具体的かつ説得力をもって説明することが可能になります。

Emulate3Dを活用すれば、設備導入前に動き・処理能力・人員配置の違いを視覚的に確認することができます。
「GTPを導入すべきか」「人で対応すべきか」といった判断も、感覚ではなく根拠のある検討が可能です。

自社設備・自社条件に合わせたシミュレーションや、営業提案に活用できる動画作成についてもご相談いただけます。

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mulate3Dを活用すれば、設備導入前に動き・処理能力・人員配置の違いを視覚的に確認することができます。

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