ロボットの夏インターン体験記(総合職)_No.27706

自律搬送ロボットによる倉庫内ピッキング最適化アルゴリズム設計

実際の倉庫レイアウトと商品データを基に、自律搬送ロボットのルートとタスク割り当てを最適化する演習を行った。チームで制約条件や評価指標を整理し、ダミーデータを使ったシミュレーション環境上でアルゴリズムを実装した。

入社後の仕事を具体的に想像できたため。

基礎的なプログラミングや情報系の知識は共有できたが、全体として標準的なレベルだと感じた。

課題に取り組む中で、アルゴリズムの良し悪しを理論だけで判断せず、実際の運用制約を前提に設計する重要性を学んだ。ピッキング効率だけを高めても、充電タイミングや通路の幅、オペレーターの動線を考慮しないと、机上の性能と現場の結果が大きくずれることが分かった。

ロボットの制御そのものだけでなく、物流や製造のプロセス全体の流れを事前に学んだ方が良い。ルート最適化やスケジューリングの基礎的なアルゴリズムにも一度目を通し、計算量や近似解の考え方に慣れておくと議論が進めやすい。