RBS — Random Box Stacking

不定形ケースを自動で認識し、パレタイジング・デパレタイジングを自動化するロボットソリューションです。

Introduction

不定形ケースのロボットパレタイジング・デパレタイジング自動化ソリューション

RBSは、物流・流通の現場でさまざまなサイズや形状のケースを自動で認識し、パレタイジングまたはデパレタイジングを行うロボット自動化ソリューションです。
不定形ケースが混在する環境でも、3D認識技術と積み付けアルゴリズムにより、ロボットが対象物を認識して積み付け作業を行えるよう設計されています。

Process

RBSの動作プロセス

ケースの認識から積み付けパターンの生成、安全性の検証、ロボットによる実行までの各段階を分離して動作します。

1

ケースの3D情報認識
2

積み付けの安定性検討
3

積み付け位置の生成
4

ロボットへの作業指令
5

ロボットによる積み付け実行

Key Feature

RBSの特長

01自動化による処理能力

RBSシステムは、ロボット1台あたり年間約56万件の物量処理を目標に設計されています。現場に導入することで、繰り返しの積み付け作業を自動化し、人手への依存を減らすことができます。

02システムの経済性

従来の物流自動化設備と比べて比較的シンプルな構成で構築できるため、物流センターや宅配便の仕分け現場で自動化を導入する際に、運用コストの削減効果が期待できます。

03高いシステム互換性

TCP/IPおよびUDPベースの通信プロトコルにより、外部のAI演算サーバーとロボットを接続します。AI演算は外部の高性能コンピューティング環境で行われ、算出された作業指令をロボットコントローラーへ送信します。この構成により、現代ロボティクス、川崎ロボティクス、斗山ロボティクス、ファナックなど、さまざまな産業用ロボットと連携できます。

Specification

主な仕様

技術検討のための詳細仕様です。

処理目標	ロボット1台あたり年間約56万件の物量処理
作業の種類	パレタイジング（Palletizing）、デパレタイジング（Depalletizing）の双方に対応
対応ケース	さまざまなサイズ・形状の不定形ケース、混載ケースに対応
3D認識	ToF（Time of Flight）方式の3Dカメラ、隣接物の識別
積み付けシミュレーション	ER STACKER（重力・摩擦・不定形性・重心移動を考慮）
積み付け方式	段ごとの回転、対称配置、合紙（スリップシート）挿入など多様な積み付け方式に対応
積み付けアルゴリズム	最適化アルゴリズム＋強化学習（RL）による高度化
通信プロトコル	TCP/IP, UDP
対応ロボット	現代ロボティクス、川崎ロボティクス、斗山ロボティクス、ファナックなど（メーカー非依存）
適用環境	物流センター、宅配便の仕分け現場など、不定形ケースが混在する環境

Validation

進行中の協業

RBSは公的機関のR&D支援を受け、次世代の無人物流システムへと高度化を進めています。

TIPS

RBS 2.0 — 2025年ディープテックTIPSに選定

2025年、韓国中小ベンチャー企業部「ディープテックTIPS」に選定され、約20億ウォン規模の研究開発支援を受けてRBS 2.0を開発しています。荷降ろし → 仕分け → 積み付けまでをつなぐ自動化物流プロセスの構築、コンベヤ上を移動するケースのリアルタイム認識・仕分け積み付け、デジタルツインに基づく積み付けパターンの生成、自律走行搬送ロボット（AMR）との連携を目指しています。

お探しの製品・ソリューションはありますか？

製品デモ・現場診断のお申し込み