Factors affecting the mission time of an autonomous mobile robot : a theoretical and experimental investigation

Flexibility is one of the main KPIs in a modern production system. Flexibility improves the firm’s ability to reactively respond to unexpected events like changes in customer demand. It can allow to improve productivity without incurring excessive setup times and costs. And it also helps avoid huge storage costs by reducing the number of stocks used to cover the variability that afflicts the supply chain. The industry 4.0 paradigm aims to increase the production system flexibility by introducing technologies that promote the shift toward a decentralized and interconnected environment. In intralogistics, this concept has been adopted with the introduction of devices that make possible the development of an unsupervised, autonomous handling system. More specifically, the devices subjects of this work are Autonomous Mobile Robots (AMR). The AMR's main peculiarity is the ability to communicate with the other machines and sense the environment to adapt their behavior based on the unexpected event occurring in the surrounding of the robot. This work will concentrate on the study of the behavior of these robots, especially on how they react to the presence of an unexpected obstacle on their path. Indeed, a deep analysis of which decisions these devices take in stress conditions can allow to better understand how much the freedom of this device impacts the performance of the system. Thus, this study can produce useful information, especially in the system design phase. More specifically for the decisions concerning the layout of the environment, the setting of the devices, and the sizing of the fleet. Those decisions are really important in the design of an intralogistics environment because they can lead to significant savings in costs, so giving to the decision-maker the tools to make the optimal decision is fundamental. Indeed, nowadays, globalization has led to a level of competitiveness in the market that brings the Companies in seeking every small source of cost advantage because it is thanks to those improvements that is possible to overcome the competitors. To summarize this project consists of the monitoring of how these robots behave in specific conditions through the implementation of ad-hoc simulations scenarios. In those scenarios, specific parameters will be varied, and the evolution of the reactions of the AMR will be observed while data on the variation of the time needed by the AMR to accomplish its mission will be 12 collected. Then those data will be analyzed to specifically target the impact that each parameter has on the mission time variation and the final output of this thesis will be a model that can allow computing the variation of the mission time in function of the key parameter varied in the simulations. The work has been divided mainly into three activities: a first literature review focused on acquiring knowledge about the works already done around this topic and on the selection of the main key parameter to consider. Secondly, the development of the simulation model and the performing of the experiments on the simulation software Anylogic. And at last, the data collection and analysis activities, that has the objective of defining a model to the computation of the variation of the mission time in function of those key parameter selected at the beginning of the work. In the end, this work has produced in output two models to compute the variation in time, each one with different limitations that are partially compensated reciprocally.

La flessibilità è uno dei principali KPI di un moderno sistema produttivo. La flessibilità migliora la capacità dell'azienda di rispondere in modo reattivo a eventi imprevisti come cambiamenti nella domanda dei clienti. Può consentire di migliorare la produttività senza incorrere in tempi e costi di setup eccessivi. E aiuta anche a evitare enormi costi di stoccaggio riducendo il numero di scorte utilizzate per coprire la variabilità che affligge la filiera. Il paradigma industry 4.0 punta ad aumentare la flessibilità del sistema produttivo introducendo tecnologie che promuovono il passaggio ad un ambiente decentralizzato e interconnesso. Nella logistica interna, questo concetto è stato adottato con l'introduzione di dispositivi che rendono possibile la sviluppo di un sistema di trasporto autonomo e non presidiato. Più nello specifico, i dispositivi oggetto di questo lavoro sono gli Autonomous Mobile Robots (AMR). La principale peculiarità dell'AMR è la capacità di comunicare con altri dispositivi e percepire l'ambiente circostante per adattare il proprio comportamento in base agli eventi imprevisti che si verificano nelle vicinanze del robot. Questo lavoro sarà concentrato sullo studio del comportamento di questi robot, in particolare su come essi reagiscono alla presenza di un ostacolo imprevisto sul loro cammino. In effetti, una profonda analisi delle decisioni che questi dispositivi prendono in condizioni di stress può consentire una migliore comprensione di quanto la libertà di questo dispositivo influisca sulle prestazioni del sistema. Pertanto, questo studio può fornire informazioni utili, soprattutto nella fase di progettazione del sistema. Più specificamente per le decisioni riguardanti il design dell’ambiente, l'impostazione dei dispositivi e il dimensionamento della flotta. Queste decisioni sono davvero importanti nella progettazione di un sistema di logistica interna perché possono portare a significativi risparmi sui costi, e quindi dare al decisore gli strumenti necessari per fare scelte ottimali. Infatti, al giorno d'oggi, la globalizzazione ha portato a un livello di competitività nel mercato che porta le Aziende a ricercare ogni piccola fonte di vantaggio di costo perché è grazie a quei miglioramenti che è possibile superare i concorrenti. Per riassumere questo progetto consiste nel monitoraggio di come si comportano questi robot in condizioni specifiche attraverso l'implementazione di scenari di simulazione ad hoc. In tali scenari, verranno variati parametri specifici e si osserverà l'evoluzione delle reazioni dell'AMR mentre i dati sulla variazione del tempo necessario all'AMR per compiere la sua missione saranno raccolti. Quindi quei dati verranno analizzati per mirare specificamente all'impatto che ogni parametro ha sulla variazione del tempo di missione e l'output finale di questa tesi sarà un modello in grado di consentire il calcolo della variazione del tempo di missione in funzione dei parametri chiave variati nelle simulazioni. Il lavoro è stato suddiviso principalmente in tre attività: una prima revisione della letteratura focalizzato sull'acquisizione di conoscenze sui lavori già fatti su questo argomento e sulla selezione dei parametri chiave principale da considerare. In secondo luogo, lo sviluppo del modello di simulazione e realizzazione degli esperimenti attraverso il software di simulazione Anylogic. E infine, la raccolta e l'analisi dei dati, con l'obiettivo di definire un modello per il calcolo della variazione del tempo di missione in funzione di quei parametri chiave selezionati precedentemente. Alla fine, questo lavoro ha prodotto in output due modelli per calcolare la variazione nel tempo, ognuno con limitazioni diverse che vengono parzialmente compensate reciprocamente.