Intralogistics System Design with Autonomous Mobile Robots

Abstract

Denne avhandlingen studerer intralogistikksystemdesign med Autonome Mobile Roboter (AMR) for å anbefale den mest egnende AMR typen i forskjellige produksjonsmiljøer. Intralogistikk i dag blir presset av kundetilpassede produkter, noe som krever løsninger som er fleksible for å svare på de nåværende markedstrendene. Til tross for dette er det en mangel på prosedyrer, rammeverk og modeller som gir en oversikt over karakteristikkene som har innflytelse på den praktiske designprosessen for AMRer i nåværende vitenskapelig litteratur. For å adressere dette, er det foreslått et beslutningsstøtteverktøy som har til hensikt å knytte de mest egnede typene AMR til konfigurasjonen av produksjonsmiljøet, samt en oversikt over de karakteristikkene som påvirker denne avgjørelsen. Resultatene viser de foreslåtte typene av AMR for totalt 192 scenarioer over tre vanlige produksjonsmiljøer som man finner i industriell produksjon. Beslutningsstøtten er også validert gjennom matematisk modellering. Resultatene viser at karakteristikkenes konfigurasjon bestemmer hvilken type AMR som er mest egnet for produksjonsmiljøet. Avhandlingen bidrar til vår forståelse av hvordan den nye og fremadstormende AMR teknologien kan bli tatt i bruk i industriell produksjon med den hensikt å øke fleksibiliteten for å møte trendene og kravene fra markedet. Videre forskning burde bruke og validere beslutningsstøtteverktøyet i praktiske casestudier og ta flere av karakteristikkene steget videre til beslutningsstøtte.

This thesis studies the intralogistics system design based on Autonomous Mobile Robots (AMR) for the purpose of recommending the most suitable AMR type to different manufacturing environments. Today’s intralogistics systems are being put under pressure by customization and personalization requirements from the market, requiring solutions that are both flexible and responsive to the current market trends. However, a lack of procedures, frameworks, and models that provide an overview of the characteristics and considerations that guide the practical design process of using AMRs is evident in the current scientific literature. A Decision Support System (DSS) linking the most suitable AMR type to the configuration of the manufacturing environment is proposed to address this, along with an overview of the characteristics that impact this decision. The results show the recommended AMR type or types for 192 scenarios across three common manufacturing environments found in industrial manufacturing. The DSS is further validated through mathematical modeling. The results show that the configuration of the characteristics guides what AMR type is most suitable in the manufacturing environment. The thesis contributes to our understanding of how the new and emerging AMR technology can be applied in industrial manufacturing for the purpose of increasing flexibility to meet the trends and requirements that characterize competing in today’s markets. Future research should apply and validate the DSS through practical case studies and take additional characteristics the step towards decision support.