Wirtualny Duplikat: Poza Symulacją

Peter MacLeod rozmawiał z Andy Ingram-Tedd z Ocado, aby dowiedzieć się, jak najnowocześniejsze cyfrowe bliźniaki na żywo eliminują domysły z operacji magazynowych.

Ocado Intelligent Automation (OIA) nigdy nie bało się skali. Ale w mojej rozmowie z Andy Ingram-Tedd, wiceprezes ds. Zaawansowanych Technologii, podkreśla, że skala nie jest najważniejsza. Najważniejsze jest to, co z nią zrobisz. Po prawie 25 latach w Ocado, obserwował jak firma rosła od małego, zgranej ekipy, do globalnej organizacji z tysiącami pracowników, i nadal jest pod wrażeniem tej samej wewnętrznej energii, która napędzała pierwsze dostawy.

„To po prostu nigdy nie zwalnia,” mówi. „Zawsze dzieje się coś nowego, zawsze jest jakaś nowa przygoda, zawsze jest jakaś nowa misja.”

Ten rytm ma znaczenie, ponieważ kształtuje sposób, w jaki OIA, dział grupy Ocado, który dostarcza swoją technologię klientom na całym świecie, myśli o wdrażaniu automatyzacji. Ingram-Tedd jest szczery w kwestii powszechnego błędnego przekonania: że robotyka to po prostu zastępowanie ludzi maszynami. Jego zdaniem, bardziej trafne jest postrzeganie tego jako projektowania systemów i interakcji między ludźmi, oprogramowaniem i sprzętem.
„Wiele osób pyta mnie zawsze, rozwijacie roboty, wypieracie ludzi z rynku,” mówi. „Ale mamy dziś więcej pracowników, niż kiedykolwiek mieliśmy. Robimy więcej i stajemy się bardziej wydajni.”

Dodaje, że symulacja to dyscyplina, która zmusza do poważnego traktowania tej interakcji.

Symulacja a Cyfrowe Bliźniaki

Jeśli jest jeden wątek, który Ingram-Tedd chce, aby czytelnicy zapamiętali, to jest to rozróżnienie między symulacją a cyfrowymi bliźniakami, oraz dlaczego te dwa pojęcia często są mylone. Symulacja, według jego definicji, to model prognostyczny używany zanim coś istnieje w świecie fizycznym. Cyfrowy bliźniak staje się nim dopiero po zbudowaniu i uruchomieniu magazynu, ponieważ jest ciągle dostosowywany do rzeczywistości za pomocą rzeczywistych danych operacyjnych.

Symulacja to narzędzie, po które się sięga, gdy arkusze kalkulacyjne zawodzą. Podstawowe procesy można przybliżyć za pomocą założeń czasowych i ruchowych. Ale gdy dąży się do wysokiej przepustowości i wysokiego wykorzystania wielu elementów, potrzebna jest symulacja zdarzeń dyskretnych, modelująca niezliczone działania z punktami startu, końca, czasami procesów i regułami.

„Naprawdę mamy na myśli symulację zdarzeń dyskretnych,” mówi. „Dzieje się wiele rzeczy. Mają punkt startu, punkt końca. Nie można tego po prostu obliczyć na arkuszu kalkulacyjnym.”

Definicje Ocado są proste. Symulacja jest używana przed zbudowaniem systemu. Wczytujesz założenia, w tym zamówienia, zapasy, układ, prędkości i reguły, a następnie uruchamiasz scenariusze „co jeśli”, aby zobaczyć wyniki i ryzyko. Pytania są praktyczne: czy ten projekt zadziała, jaki powinien mieć rozmiar, gdzie są słabe punkty. Cyfrowy bliźniak, w przeciwieństwie, to cyfrowa reprezentacja rzeczywistego systemu fizycznego, która pozostaje zgodna z operacją na żywo, korzystając z danych operacyjnych. Jego wartość to wsparcie decyzji podczas działania, w tym testowanie zmian bezpiecznie i zrozumienie, co się stanie, jeśli coś zmienisz dziś lub jutro.

Usuwanie Domysłów

Ingram-Tedd podkreśla, że symulacja nie powinna dotyczyć najlepszego dnia. Powinna dotyczyć najgorszego dnia. To może oznaczać modelowanie przestojów, opóźnionych pojazdów przyjęcia, lub braków siły roboczej, indywidualnie lub w połączeniu. „Jesteśmy operatorami własnego sprzętu,” mówi. „Nie zgadujemy. Wiemy, co może się zdarzyć złego. Zdarzyło się to nam w ostatnich 25 latach!”
Gdy miejsce jest uruchomione, dane wejściowe nie są już założeniami. To pomiary. Możesz pobrać dane z rzeczywistego magazynu, wprowadzić je do modelu i testować zmiany konfiguracji, od strategii rozmieszczenia przedmiotów po czas załadunku, prędkości zbierania i wykorzystanie zasobów. Celem jest ciągłe doskonalenie, oparte na dowodach, a nie na instynkcie.

Pytam, dlaczego OIA tworzy własne narzędzia symulacyjne. Ingram-Tedd argumentuje, że pakiety firm trzecich są przydatne, ale niewystarczające do modelowania złożoności systemu opartego na siatce, w którym oprogramowanie decyduje, gdzie i kiedy przechowywać, pobierać i sekwencjonować zapasy, podczas gdy roboty poruszają się nad gęstym magazynem. „Nie korzystamy z pakietów zewnętrznych i jest ku temu bardzo ważny powód,” mówi. „Nie ma gotowego pakietu symulacyjnego, który mógłby to zrobić.”

Ocado od 2008 roku rozwija własne możliwości symulacji w ramach własnego zespołu. Kluczową kwestią, jak mówi, jest to, że oprogramowanie obsługujące symulację jest identyczne z tym, które obsługuje zakład produkcyjny. To ścisłe powiązanie między modelem a rzeczywistością, jak twierdzi, wspiera lepsze decyzje projektowe i większą pewność przed zaangażowaniem kapitału.

Co równie ważne, symulacja obejmuje cały system. Nie kończy się na ruchu robotów. Rozciąga się na przenośniki, palety, pojazdy, ludzi i robotyczny zbiór, ponieważ optymalizacja ma sens tylko na poziomie całego ekosystemu.

„Prawdziwa optymalizacja dzieje się tylko wtedy, gdy wprowadzisz wszystkie podsystemy i je razem modelujesz,” mówi. „Integracja wprowadza złożoność, a symulacja pomaga zrozumieć efekt domina każdej decyzji projektowej.”

Optymalizacja Infrastrukturalna

Praktyczna wartość polega na tym, że symulacja zamienia pytania projektowe na scenariusze do przetestowania. Przykładem może być zależność między liczbą robotów a osiągalną przepustowością. Uruchom serię przypadków równolegle i możesz wyznaczyć punkt, w którym zaczynają maleć zyski, identyfikując optymalny zakres inwestycji, po którym dalsze nakłady przynoszą niewielkie korzyści.

Ta sama metoda dotyczy stacji zbiorczych. Stacje OIA są modułowe, a symulacja może zbadać, jak zmiany układu wpływają na przepustowość i wydajność operatora. Celem jest unikanie przepłacania za czas pracy ludzi, jednocześnie zapewniając, że stacja nie będzie nadmiernie obciążać operatora pracą.

W jednym z pokazów, o którym mowa w wywiadzie, Ingram-Tedd wspomina o wyniku wydajności zbierania, który wielu czytelników może uznać za nierealny: 1072 jednostki na godzinę na stacji. Szybko zaznacza, że nie jest to obietnica ciągłej pracy. Budowa systemu wokół szczytowej wydajności ludzi wiąże się z ryzykiem marnotrawstwa, jeśli ludzie nie będą w stanie tego utrzymać, co prowadzi do niepotrzebnych inwestycji w zasoby upstream. Zdrowym celem operacyjnym może być 600-700 jednostek na godzinę, co jest nadal znacznie powyżej typowych oczekiwań branżowych.

To, co często psuje automatyzację, to nie średni przypadek, lecz wyjątki: nietypowe produkty, nieporęczne prezentacje czy rzadkie awarie, które mimo wszystko zdarzają się często przy dużym wolumenie. W robotyce i inżynierii automatyki nazywa się to przypadkami brzegowymi, czyli nietypowymi lub ekstremalnymi sytuacjami spoza normalnych warunków operacyjnych, które muszą być obsługiwane bezpiecznie i niezawodnie. „Nie można mieć robotów takich jak te na żywym systemie, jeśli nie potrafią obsługiwać przypadków brzegowych,” uważa Ingram-Tedd.

Przyszłość wygląda obiecująco

Poza branżą spożywczą, OIA stosuje swoją platformę w innych sektorach. Ingram-Tedd podkreśla duży projekt z McKesson w Kanadzie – jeszcze nie uruchomiony w czasie wywiadu, ale niedługo – który opisuje jako duży system w Montrealu, zaprojektowany, aby zwiększyć produktywność przy jednoczesnym poprawieniu śledzenia, odpowiedzialności i bezpieczeństwa. Twierdzi, że dystrybucja farmaceutyczna ma wiele cech wspólnych z branżą spożywczą, ale z bardziej rygorystycznymi wymogami zgodności, szczególnie w zakresie śledzenia partii i serii. Sugeruje znaczne zyski wydajnościowe, choć zaznacza, że istnieją dostosowania specyficzne dla klienta, które pozostają poufne.

Zwraca również uwagę, że wyłączność została zniesiona na większości rynków, na których Ocado wdraża swoją technologię spożywczą z partnerami, otwierając tym samym możliwość powrotu Ocado do niektórych najbardziej rozwiniętych rynków e-commerce po okresie umów wyłącznościowych.

Pod koniec wywiadu Ingram-Tedd wspomina krótko o nowej technologii zbierania, planowanej na 2026 rok, którą określa jako znaczący krok naprzód. Logistics Business miało wstępny dostęp do koncepcji, ale szczegóły pozostają tajne przed oficjalnym wprowadzeniem na MODEX wiosną. Mamy nadzieję powrócić do tego w przyszłej edycji, gdy OIA będzie gotowe mówić o tym w pełni.

Na razie jego przesłanie jest spójne. Niezależnie od tego, czy chodzi o liczbę robotów do wdrożenia, projekt stacji zbiorczych, czy integrację kolejnej fali automatyzacji, kluczowym czynnikiem nie jest pojedynczy robot. To zdolność do dokładnego modelowania złożonych systemów, uczenia się na podstawie rzeczywistych operacji i ciągłego doskonalenia.