Evaluation of current influencing factors and assessment of opportunities and risks of a cloud approach for the use of autonomous mobile robots – A Delphi study

Abstract

Auf dem Weg zu flexiblen und anpassungsfähigen Materialflüssen in der Intralogistik nimmt die Anzahl fahrerloser Transportsysteme (FTS) stetig zu. Das steigende Fähigkeitsspektrum der Geräte, das auch einen höheren Autonomiegrad mit sich bringt, hat dazu geführt, dass diese vermehrt auch als autonome mobile Roboter (AMR) bezeichnet werden. Ein Nebeneffekt der Integration von Autonomiefunktionen ist ein erhöhter Bedarf an Rechenleistung. IT-seitig ist Cloud-Computing ein probates Mittel, um hohe Rechenleistungen zu bewältigen. Für die Datenübertragung und die Anbindung von AMR/AGV an eine Cloud ergeben sich durch die Einführung des Mobilfunkstandards 5G neue Möglichkeiten des gemeinsamen Betriebs. Aus diesem Grund besteht das Ziel dieser Arbeit darin, die Bedeutung der Einflussfaktoren, die beim Einsatz von AMR/AGV eine Rolle spielen, zu messen und darauf aufbauend Potenziale zu identifizieren, die sich aus der Verbindung der Roboter mit einer Cloud ergeben. Zur Erreichung der Ziele wurde eine Delphi-Studie konzipiert und durchgeführt, die die Bewertung der Faktoren ermittelt und einen Lösungsraum für den cloudbasierten AMR/AGV-Betrieb eröffnet.The number of automated guided vehicles (AGV) is constantly increasing on the way to flexible and adaptable material flows. The growing capabilities of these vehicles, which include a higher degree of auton- omy, have led to them being increasingly referred to as autonomous mobile robots (AMR). A side effect of the integration of autonomy functions is a higher demand for computing power. On the IT side, cloud computing is a proven way to handle high computing power. For data transmission and the connection of AMR/AGV to a cloud, the introduction of the 5G mobile communication standard opens new possibilities for joint operation. Therefore, the aim of this work is to measure the importance of the influencing factors playing a role in the use of AMR/AGV and to identify the potential that arises from connecting these robots to a cloud. A Delphi study was designed and conducted to determine the ranking of the factors and to open a solution space for cloud-based AMR/AGV operation