ロボットが止まっても、工場は止めない
100台を1つのOSで — 渋滞も、停止も、異設備の衝突も
大規模現場では日次2-4回の停止、復旧に30分。年間の損失は数千万円。Rovnouは障害時も60%の稼働を維持する「劣化運転モード」を備えた、ロボット群の運用OSです。
- 1台が止まっても全体は動き続ける — 100か0を60にする
- AGV・コンベア・垂直搬送機、異なる設備間の衝突も制御
- 既存FMSはそのまま。上位レイヤーとして2週間で導入
大規模現場で毎日起きている「動けない」問題
通路が交わるポイントに集中。1台が止まると後続が連鎖停止
搬送機の処理待ちでAGVが列を作り、通路を塞いで全体が止まる
“垂直搬送機の前で詰まるのが一番大きかった”
迂回路がないため、1台の障害が工場全体の停止に連鎖する
“みんな100か0だと言う。60%で動かせばいいのに”
ロボットのための「交通管制」
個々のロボットがその場しのぎで動くのではなく、全体の通行計画を中央で調整します。譲る順番・待機位置・通行タイミングを先に決め、衝突だけでなく"停滞"も防ぎます。
技術的な詳細 →
査読済み研究に基づく技術
- PIBT: Okumura et al., IJCAI 2019 — 優先度継承とバックトラッキングによるリアルタイム調整
- LaCAM: Okumura, AAAI 2023 — 高速マルチエージェント経路探索アルゴリズム
- MAPFベンチマーク: Stern et al., SoCS 2019 — 標準的な定義と評価フレームワーク
標準ベンチマークで最大10,000エージェントでの検証済み。
PIBT論文を読む →注: Amazonも同様の中央集権的経路探索研究を公開しています（Amazon Science, 2024）。
競合比較
中央集権MAPF
分散型（ルール / 自律）
Before/Afterで見る効果
3つのステップで導入
01マッピング
現場の動線・交差点・ボトルネックを把握
02接続
既存FMS/WMSと連携し、タスク情報を取得
03運用開始
Rovnouが経路とタイミングを最適化
測定する指標
パイロットで以下の指標を計測・比較します
回廊シナリオ: 50台（シミュレーション）
停止時間
↓74%
膠着回数
↓100%
手動介入
↓100%
タスク/時
↑31%
シミュレーションデータ。実際の結果は環境により異なります。
現在、多くの現場でロボット渋滞により15-40%の潜在スループットが失われています
Rovnouは20-30%のスループット向上を実現します
停止時間
ロボットが動けず待機している時間
膠着回数
膠着・デッドロックの発生回数
手動介入
人手による介入・再起動の回数
処理量/時
時間あたりの処理タスク数
既存システムとの共存
Rovnouは既存のFMS（Fleet Management System）を置き換えるのではなく、その上位レイヤーとして動作します。タスク割り当てはFMSが行い、Rovnouは経路とタイミングの最適化を担当します。
シンプルで明確な料金体系
1台あたり月額$100
AGV1台の価格は約$50,000。月額$100で、数週間で投資回収が可能です。
ROI計算機
月額Rovnouコスト
$5,000
推定月間削減額
$77,000
ROI
15.4x
推定年間削減額
$864,000
介入コストモデルに基づく推定値。前提: 介入1回あたり$50、1台あたり1日2回の介入、月22営業日。実際の結果は環境により異なります。
FMS内蔵の交通ルールではダメなのか？
局所回避は少数のロボットでは機能します。しかし密度が高まると、局所的な判断がグローバルなデッドロックを生みます。解決には数学的保証のある中央集権的経路計画が必要です。
| FMS内蔵 | カスタムスクリプト | Rovnou | |
|---|---|---|---|
| アプローチ | 局所回避 | ヒューリスティック | 中央集権MAPF |
| 10台 | 動作する | 動作する | 動作する |
| 50台以上 | デッドロック | 脆弱 | 数学的保証 |
| マルチベンダー | ベンダーロック | 困難 | 任意のFMS |
| 導入期間 | N/A | 数ヶ月 | < 2週間 |
| 査読済み論文 | なし | なし | IJCAI / AAAI |
注: Amazonは内部で中央集権的ロボット経路探索を構築しています（Amazon Science, 2024）。
