OTONOM ARAÇLAR (AUTONOMOUS/SELF-DRIVING VEHICLES–SDV) & OTOMATİK YÖNLENDİRMELİ ARAÇLAR (AUTOMATED GUIDED VEHICLES

Tanımları ve Temel Çalışma Prensipleri

Otonom (Sürücüsüz) Araçlar: Yeni veya beklenmedik durumlarla karşılaştığında karar verecek zekâya sahip makinelerdir.

Direksiyon, hızlanma ve frenlemeyi kontrol etmek için doğrudan sürücü girişi veya önceden yapılandırılmış komut dosyaları olmadan yani çevrelerini anlayıp gerçek zamanlı tepki göstererek çalışabilir.
Altyapıdan bağımsız olarak tesisler arasında dinamik hareket etmek için lazer tabanlı algılama ve navigasyon algoritmaları kullanır.

Makine öğrenimi yetileri aracın yeni durumlarla karşılaştıkça dinamik, problem çözücü bir şekilde en iyi seçeneği bulup daha verimli ve doğru çalışmasını sağlar.

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar: En az insan müdahalesiyle veya hiçbir insan müdahalesi olmadan özel talimatları izleyerek bir dizi tanımlanmış görevi yerine getirebilen bilgisayar kontrollü makinelerdir.

İnsansız, elektrikli araçlar malzemeleri taşımak için önceden programlanmış bir yazılımla kontrol edilir.
Manyetik bant, işaretçiler, barkodlar veya önceden tanımlanmış lazer yolları araçların kontrollü bir alanda sabit güzergâhları izleyerek hareket etmesini sağlar.
Lazerler ve sensörler yolundaki engelleri algılar ve aracın otomatik olarak durmasını tetikler.

Otonom Araçların Seviyeleri

0-5 arası 6 seviyeden oluşur, seviyeler arasındaki temel kontrol farkları aşağıda ifade edildiği gibidir.

Google'ın (Waymo) 4. seviye Bubble aracında pedal ve direksiyon bulunmamakta, başlamak, kenara çekmek ve acil durumlar için düğmeleri bulunmaktadır.

Otonom araçlara geçiş için öngörülen zaman çizelgesi de yandaki gibidir.

Aralarındaki Temel Farklar

Sensörlerdeki hızlı ilerleme ve büyük veri kapasitesi nedeniyle otomatik malzeme taşıma bir evrim geçirmiştir. Böylece yeni nesil otonom çözümler ise geleneksel otomatik yönlendirmeli araç teknolojilerini geride bırakmıştır. Aralarındaki farklar temel olarak esneklik ve çok yönlülük, büyümeye elverişlilik, hareketlilik, zekâ ve kullanım kolaylığı açısından incelenecektir.

Esneklik ve Çok Yönlülük

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Sabittir yani lazerler, işaretler, barkodlar veya manyetik bant kullanılarak önceden tanımlanmış yolları takip eder.

Etkileri:

Farklı uygulamalar için birden fazla ünite gereklidir.
Sürekli altyapı bakımı gereklidir.
Lazerin görüş alanındaki küçük kalıntılar, engeller personel tarafından elle kaldırılana kadar aracın hareket etmesini önler.
Özel üretim ve sürekli iyileştirme çözümlerinin uygulanmasını daha zor ve maliyetli hâle getirir.

Otonom Araçlar

Navigasyon için harici altyapı gerektirmez yani uygulamanın sorunsuz, ölçeklenebilir ve çoğu ortamla uyumlu olmasını sağlar. Kurulumun zaman ve maliyetini büyük ölçüde ortadan kaldırır.

Etkileri:

Bir ünitesi birden fazla uygulamada kullanılabilir.

Hedefe ulaşırken önüne çıkan engelleri algılar, onlardan kaçınır ve dinamik olarak etrafından hareket ederek duruş süresini (kayıp süreyi) azaltır, insan etkileşimi gerekmez.

Parametreler koridorlarda, personel bölgelerinde ve dar koridorlarda yol almak için özelleştirilebilir.

Tesisin tamamında temiz koridorlar gerekliliği ile 5S standartlarını teşvik eder.

Büyümeye Elverişlilik

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Altyapı gereksinimlerine uyuyorsa tesise eklenebilir. Doğru altyapı güncellendiğinde veya genişletildiğinde genişletilebilir, çoğunlukla satıcılarının yeniden katılımını gerektirir. Böylece ek maliyet ve zaman gecikmeleri ortaya çıkar.

Etkileri:

Tesis planlama, altyapı yenilikleri, bakım ve hat eğitimi için kaynaklar gereklidir.

Tesis yerleşimi, ekipmanı bulundurmaya uygun şekilde tasarlanmalıdır.

Otonom Araçlar

Ek OA filo arasında paylaşılan, merkezi kontrol edilen bir haritadan programlandığı için 1 günden kısa bir süre içinde kurulup kullanılabilirler. Esnek çözümler gerektiren modern üretim pazarına daha hızlı dönüş sağlar.

Etkileri:

Altyapı yenilemeleri, tesis planlaması veya ek eğitim gerekli değildir.

Değişiklikler veya ek uygulamalar için üçüncü taraf satıcılara dış kaynak sağlanması gerekmez.

Hareketlilik

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Taşınması, sisteminin ilk kez kurulmasına eşdeğerdir, fazla kaynak ve altyapı değişimi gerektirir.

Etkileri:

Altyapı sabittir, değişiklikler katı ve maliyetlidir.

Toplamda birden fazla sistem gereklidir.

Otonom Araçlar

Bir tesisten diğerine veya aynı tesisteki farklı bir bölgeye yeniden yerleştirilebilir. Merkezi kontrol edilen kurulum süresi minimum düzeydedir ve müşteri tarafından tamamlanabilir.

Etkileri:

Mevsimsel talepleri ve talep değişikliklerini karşılayabilmek için birden fazla tesis arasında paylaşılabilir.

İşlerinde düşüş yaşayan tesis veya bölgelerin kullanımını ve verimini arttırır.

Paylaşılabilir bir kaynak olduğundan ihtiyacı karşılamak adına daha az sayıda satın alınabilir.

Zekâ

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Akıllı makineler değildir ve endüstrinin akıllı fabrika vizyonuna katkıda bulunmaz. Altyapı nedeniyle zekâ gerekli de değildir.

Etkileri:

Veri toplama eksikliğinden dolayı tesis operatörleri gerçek zamanlı KPI'lara ve araç performansına dair bilgi sahibi değildir.

Alternatif rotaları yedekleyemez veya izleyemez.

Diğer çözümlerle kolayca entegre olamaz.

Ortamdaki değişikliklere rağmen standart ışıkları ve sesleri değişmez.

Otonom Araçlar

Yerleşik zekâ değişen ortamlara uyum sağlamasını ve diğer çözümlerle (ERP) kolayca entegre olmasını sağlar. Makine öğrenimi sayesinde veri toplar, paylaşılan haritayı öğrenilmiş parametrelerle günceller.

Etkileri:

Operasyonları iyileştirmek için kritik verileri algılama ve paylaşma yetenekleri nedeniyle Endüstri 4.0'ın temel bir parçasıdır. Tesislerin verilere, raporlara ve karşılaştırmalı KPI'lara erişmesini ve bunları paylaşmasını sağlar.

En kısa yolları öğrenir ve öngörülemeyen ortamlarda bile en uygun yolları seçer.

Tesis personeli güvenli ve işbirliği içinde etkileşime girebilir.

Bilgileri tesis personeline aktarmak için entegre ışıklar ve sesler kullanır, operatörler tarafından daha iyi karar verilmesini destekler.

Kullanım Kolaylığı

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Basit görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır, ancak kurulum ve işletimi hantal, karmaşık ve maliyetlidir.

Etkileri:

Sertifikalı personel veya mühendisler tarafından eğitimli uzmanlık gerektirir.

Sistemde yapılacak değişiklikler tesis altyapısı güncellemelerini ve ek personel eğitimini gerektirir.

Otonom Araçlar

Bir araçla tesisi bir kez haritalama ve daha sonra harita üzerinde bölgeler ve ilgi alanların oluşturulması yeterlidir.

Etkileri:

Sistem müşteri tarafından temiz ve modern bir arayüz (point and click interface) ile kurulup bilgisayar uygulaması gibi yönetilir.

Araç veya erişim bölgelerindeki güncellemeler tesis personeli tarafından yapılabilir.

Üretim hattındaki veya yerleşim planındaki değişiklikler kolayca uygulanır.

Tarihçe

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

İlk OYA 1954'te Barrett Electronics (Northbrook, Illinois) tarafından piyasaya sürülen, ray yerine zemindeki bir teli izleyerek ilerleyen bir çekiciydi.

Sonra zincir tarafından çekilmek yerine zemindeki görünmez UV işaretlerini takip eden yeni bir araç üretildi. Ofislerine posta dağıtmak için Illinois, Chicago'daki Willis Tower'da (eski adıyla Sears Tower) ilk kez kullanıldı.

Teknoloji geliştikçe araçlar esas olarak lazerle yönlendiriliyor (LYA).

Otonom Araçlar

Taşıtlarda otonom sistemlerin geçmişi mekanik sistemlerde 1478, elektronik ve yazılım içeren sistemlerde ise 1920'lere dayanmaktadır.

Leonardo da Vinci tarafından tasarlanan, saat yayları ve çarklardan oluşan taşıt kontrol sistemi programlandığında üzerine monte edilen herhangi bir aracı yaklaşık 40 metre boyunca sabit rotada tutabilmekteydi.

Yandaki tablo otonom araçların tarihteki temel gelişim adımlarını ifade etmektedir.

Gerçek anlamda kendi kendine yetebilen ilk elektromekanik otonom araç 1984'te Carnegie Mellon Üniversitesi bilgisayar mühendisliği bölümü tarafından geliştirilen Navlan isimli araçtır.

Teknik Özellikleri ve Çalışma Mekanizmaları

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Navigasyon

Kablolu: Zeminin altındaki kablodan radyo sinyali iletilir, aracın altındaki sensör bu sinyali algılayıp yönlendirmeyi ona göre yapar.

Yönlendirme bantlı: Aracın sensörleri manyetik veya maliyeti, dayanıklılığı ve yoğun yerlerde işlevselliği daha az olan renkli bantları algılayarak takip eder. Rota değişimi durumunda çıkartılıp yeniden yerleştirilebilmesi açısından kabloluya göre kullanımı daha kolay, uygulanabilirliği ve esnekliği daha fazladır.

Lazer hedef navigasyonu: Çevreye yansıtıcı bant takılır, araç üzerindeki lazer vericisi ve alıcısı sensör tarafından lazer iletilir, alınır. Aracın mevcut konumu belirlenir ve yolu takip edecek şekilde yönlendirme yapılır.

Ayarlanmış lazerler: Modüle edilmiş lazer ışığını sürekli yayarak sistem kesintisiz bir yansıma elde eder. Böylece her taramada yansıtıcılardan doğru ve tutarlı bir ölçüm sağlanır.

Darbeli lazerler: Darbeli lazer tarayıcısı darbeli lazer ışığı yayar ve yansıyan lazer ışığının yoğunluğuna göre yansıtıcının merkezi belirlenir. Ayarlanmış lazerlere göre daha az aralık ve doğruluk sağlar.

Jiroskopik navigasyon: Bilgisayar kontrol sistemi araca görevler atar. Aracın atanan güzergâhta ilerleyip ilerlemediği zemine döşenmiş alıcılar aracılığıyla anlaşılır.

Doğal özellik (doğal hedefleme) navigasyonu: Alan dahil olmadan sensörlerle yön bulunur.

Görsel yönlendirmeli: Kameralar ve alıcılar kullanılır.

Çevresel yapı yönlendirmeli: Altyapı olmadan tesis içi kolon, raf ve duvarları algılama üstüne kurulmuştur. Bu referansları kullanarak kendini gerçek zamanlı konumlandırabilir.

Yönlenme Kontrolü

Diferansiyel hız kontrolü: En yaygın ve ek direksiyon motorlarıyla mekanizması gerektirmediğinden en basit olan bu yöntem iki bağımsız tekerlek üzerine kuruludur. Dar alanlarda hareket eden ve makinelerin yakınında çalışan araçlarda daha sık rastlanır.

Yönlendirilmiş tekerlek kontrolü: Manevra yapma yetisi fazla olmasa da diferansiyel hız kontrol yöntemine göre programlanmış yolu takip etmede daha hassastır ve tüm uygulamalarda kullanılabilir. Ayrıca daha yumuşak bir dönüşe sahiptir.

Diferansiyel hız ve yönlendirilmiş tekerlek kontrolü: Diğer iki yöntemin kombinasyonudur. Araç her yönde dönebilir.

Yol Kararı

Frekans seçim modu: Kararını zeminden yayılan frekanslara dayandırır.

Yol seçme modu: Önceden programlanmış yolları temel alan bir yol seçer.

Manyetik bant modu: Zemindeki manyetik bant araca yön verir ve ayrıca şerit değiştirmek, hızlanmak, yavaşlamak ya da durmak için aracı yönlendirir.

Trafik Kontrolü

Bölge kontrolü: Sabit alanda sinyal iletmek için kablosuz verici kullanılır. Yolda ilerleyip ilerlemeyeceğini, duracağı zamanı belirler, çarpışmayı önler.

Çarpışmadan kaçınma: Sensörlerle çevredeki diğer araçları ve engelleri algılar.

Kombinasyon kontrolü: Bölge kontrolü ve çarpışmadan kaçınmanın fonksiyonel birleşimidir.

Sistem Yönetimi

Konumlandırıcı panel: Hangi alanada olduğunu görmek için kullanılır.

CRT renkli grafik ekran: Araçların gerçek zamanlı konumlarını gösterir. Ayrıca durumunu, şarj seviyesini, tıkanan noktaları gösterir.

Merkezi kayıt ve rapor: Araçların geçmiş kayıtlarını, çakışma süresini kaydedip tutar.

Yukarıda gösterildiği gibi sinyal ve alıcılar aracılığyla algılanan dış etkiler denetlenerek verilecek tepkiler sürücülere aktarılır ve hareket motoruyla direksiyonda harekete dönüşür.

Otonom Araçlar

Aşağıda otonom araçların temel teknik parçaları gösterilmektedir.

GNSS (global navigation satellite systems): Farklı küresel navigasyon uydu sistemlerinden oluşur. Amerika'nın GPS'si gibi diğer ülkelerin uydu sistemleri de kullanılır.

En az dört uydu yatay ve dikey çözünürlüklerle konumlandırma bilgisi sağlayabilir.

Bulut, tüneller, büyük yapılar gibi çevresel etkenler tarafından sinyaller engellenebilir veya yansıyabilir. Bölgesel olarak sinyal zayıf da olabilir. Bu gibi nedenlerden dolayı aracın konumu saptanamayabilir.

IMU (inertial measurement unit): Uydu verileri sağlayamadığında aracın konumunu tahmin eder, aracı yönlendirir.

DRSC (dedicated short-range communication): Diğer araçlarla aktif, güvenli veri iletişimi sağlar.

Uzun menzilli radar, kameralar, ışık tespiti ve değişimi, kısa-orta menzilli radar ve ultrasonik dalgaların işlevleri, algılama yönleri ve menzilleri aşağıda yer almaktadır.

Bu kısımların ölçebileceği ortalama mesafe, ortalama fiyat ve ortalama bilgi işleme hızı aşağıdaki tablodaki gibidir.

Her otonom otomobilde aynı sayıda ve pozisyonda aynı teknik parçalar bulunmaz. En bilindik bazı araçların temel teknik özellikleri ve parçaların konumları aşağıdaki görsellerde gösterilmektedir.

Otonom bir aracın çevreyi algılama şekli aşağıdaki görseldeki gibidir.

Çevredeki dış etkenler araçların alıcılarıyla algılanıp sistemlerine girdi olarak alındıktan sonra anlık konumlandırma ve harilamayla hesaplamalar, planlama yapılarak alınacak aksiyona karar verilir. Sonra da yönlenme, hızlanma, yavaşlama, durma, sinyal verme gibi çıktılar sonucu araç hareketi kontrol edilir.

Bataryaları ve Şarj Yöntemleri

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Lityum-iyon, sulu tip kurşun-asit, sızdırmaz, nikel kadmiyum, endüktif güç, yakıt hücreleri kullanılır.

Batarya değişimi: Pil değiştirme bir operatör tarafından manuel yapılır.

Rejeneratif frenleme: Enerji dönüşümleri sonucu güç tasarrufu sağlanır.

Otomatik ve fırsat pil şarjı: Otomatik şarj için her saatte 12 dakika şarj olur ve manuel müdahale gerekmez. Fırsat olduğunda araç şarj istasyonuna gidip şarj olur. Güç belli bir seviyeye ulaşınca araç yürütmekte olduğu görevi bitirip şarj olmaya gider.

Otomatik pil değişimi: Araç şarj istasyonuna gider, otomatik pil değiştirici pilleri şarja koyar ve tam dolu pillerle değiştirir. Birbirlerinin pillerini değiştiren otomatik yönlendirmeli araçlar da mevcut.

Kablosuz şarj etme: Gönderici ve alıcı bobin aracılığıyla endüktif güç iletimi gerçekleşir.

Otonom Araçlar

Sensörler, hesaplamalar, internet ve uydu erişimi gibi güç harcayıcı unsurların otonom araçlardaki elektrik tüketimine %15 etki yaptığı Carnegie Mellon Üniversitesi tarafından saptanmıştır. Böylece öngörüldüğü kadar büyük bir güç ve batarya gereksinimi olmayacaktır.

Lityum piller, elektrik, benzin (Uber gibi), hibrit (Waymo ve Ford gibi), hidrojen yakıt-hücre teknolojisi kullanılır.

İletken robotik şarj cihazları

İndükleçli (kablosuz) şarj cihazları

Şarj istasyonları

Lider Şirketler ve Ülkeler

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Amerden Inc. (ABD)

Swisslog Holding (İsviçre)

SSI Schaefer Systems International Dwc Llc (Birleşik Arap Emirlikleri)

Kuka Group (Almanya)

Jungheinrich Group (Almanya)

Murata Machinery Ltd. (Japonya)

Dematic Corporation (ABD)

Toyota Material Handling Group (ABD)

Transbotics Corporation (ABD)

John Bean Technologies (JBT) Corporation (ABD)

ABB Group (İsviçre)

Seegrid Corporation (ABD)

Daifuku Ltd. (Japonya)

Kion Group (Almanya)

Hyster-Yale Materials Handling Inc. (ABD)

Konecranes Oyj (Finlandiya)

TGW Logistics Group (Avusturya)

Yokogawa Electric Corporation (Japonya)

Universal Robots (Danimarka)

Mecalux, SA (İspanya)

Vanderlande Industries (Hollanda)

Bastian Solutions Llc (ABD)

Otonom Araçlar

Amazon (ABD)

Apple (ABD)

Aptiv (İrlanda)

Audi (Almanya)

Baidu (Çin)

BMW (Almanya)

Intel (ABD)

Mobileye (İsrail)

Bosch (Almanya)

Cisco (ABD)

Continental (Almanya)

Cruise (ABD)

DAF (Hollanda)

Iveco (İtalya)

MAN (Almanya)

Scania (İsveç)

Volvo (İsveç)

Didi Chuxing (Çin)

Denso (Japonya)

Ford (ABD)

GM (ABD)

Grab (Singapur)

Honda (Japonya)

Lyft (ABD)

Huawei (Çin)

Hyundai (Güney Kore)

IBM (ABD)

Jaguar Land Rover (Birleşik Krallık)

Magna (Kanada)

Mercedes-Benz (Almanya)

Microsoft (ABD)

Nissan (Japonya)-Renault (Fransa)

Nvidia (ABD)

Paccar (ABD)

PSA (Peugeot, Citroën) (Fransa)

RideCell (ABD)

Samsung (Güney Kore)

Softbank (Japonya)

Tata Elxsi (Hindistan)

Tesla (ABD)

Toyota (Japonya)

Uber (ABD)

Valeo (Fransa)

Volkswagen (Almanya)

Waymo (Google) (ABD)

Yutong (Çin)

ZF (Almanya)

Araba ve parçaları üreten firmalara ek olarak teknoloji ve hizmet sektörlerindeki firmalarla yeni şirketler otonom araç sektöründe yer almaktadır.

Büyük ölçüde gelişmelerin son yıllarda yaşanmasından ötürü yeni sayılabilecek bu sektörde stratejik ortaklıklar doğmaktadır.

En çok otonom araç patentine sahip firmalar aşağıdaki grafikteki gibidir.

Otonom araç sektöründeki uygulama ve stratejileri açısından lider firmaların 2020'deki pozisyonu aşağıdaki grafikte gösterilmektedir. 4. seviye aracı olan Waymo ile Ford, Cruise ve Baidu lider durumdayken 2. seviye otonom aracı olan Tesla, araçlarını lidar yerine kamera sistemlerine dayandırdığından şimdilik daha geride gözükmektedir ama önündeki birtakım durumları netleştirdikten sonra hızlı bir yükselişe geçeceği öngörülmektedir.

Türkiye'deki Şirketler

Trafiklerinde en uzun zaman geçen bazı şehirler ve oranları yandaki grafikte gösterilmiştir. %58'le İstanbul başta olmasına rağmen Türkiye'deki otonom araç sektöründeki şirketler sınırlı miktardadır.

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

irob

Modoya

Oppent (İtalya)

Robos

Transolt

MarcaMakina

Lodamaster

Otonom Araçlar

Kodeco (Türkiye'nin ilk otonom aracı Otomod)

FEV (Almanya)

AVL (Avusturya)

Karsan

Kullanım Alanları

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Sağlık ve eczacılık,

kimya,

üretim ve imalat,

otomotiv,

kâğıt ve matbaacılık,

yiyecek ve içecek,

hastane,

depo ve dağıtım,

lunaparklar,

havacılık ve uzay,

kozmetik ürünleri,

tekstil,

kitaplar ve kütüphane sistemleri,

perakende,

mandıracılık,

posta siparişleri,

ofis ve bilgisayar araçları,

devlet kurumları ve operasyonlarında kullanılmaktadır.

Hammadde teslimi,

üretim ve imalat hücrelerini birbirine bağlama,

ürünleri montaj hattında destekleme,

üretim ve imalat sırasında ürün ve materyallerin tekrarlanan hareketi,

depo içi veya nakliye limanlarındaki palet transferleri,

kâğıt, gazete, çelik, plastik, vs. üreticilerindeki ruloların transferi,

terminallerdeki konteyner hareketleri,

treyler yükleme ve boşaltma,

ürünlerin imalattan depoya veya sevkiyata taşınması,

atıkların geri dönüşüme gönderilmesi,

belirli yüklerin düzenli teslimi,

personellerin taşınması,

arşiv işlemleri,

hassasiyet gerektiren işlemler ve

temizlikte başvurulmaktadır.

Otonom Araçlar

Askeriye ve savunma sanayi (mayın temizleme),

havacılık ve uzay (Curiosity'nin en güvenli yolu bulma),

tarım (iki traktörün uydu navigasyonu ve radyo iletişimiyle bağlanması),

tüketicilere yönelik (çim biçme, temizlik, eğlence),

kargo ve teslimat (posta, paket, mobil parsel istasyonları),

sağlık (hastanede ilaç, sağlık malzemesi taşıma),

üretim ve imalat (materyal, parça ve ürün transferi),

madencilik (kamyon, delici, kazıcı),

otomotiv (park etme, vale park etme, robot vale, otoban pilot, ulaşım),

toplu taşıma (tekli, grup, filo, otobüs, taksi, minibüs) ve

lojistikte kullanılmaktadır.

Lojistikteki Uygulama Alanları ve Araç Örnekleri

Lojistiktik otomatik yönlendirmeli ve otonom araçlar için ideal ortamı sağlar.

Depo, üretim tesisi, liman gibi kontrollü dış ortamlarda ya da ücra, trafikten uzak dış mekânlarda çalışmaları şehir trafiğinin karmaşık ortamından çok daha kolay ve elverişlidir.

Bu ortamlardaki araçlar aynı zamanda daha az yasa, yükümlülük ve düzenlemeye tabidir.

Çalışanlar da aşinalık sebebiyle bu tarz araçları vatandaşlardan daha hızlı benimseyebilir.

Otomatik Yönlendirmeli Araçlar

Tekrarlayan ve verimsiz insan hareketlerini en aza indirmek için kullanılır.

Otomatik yönlendirmeli araç filosunu yönetmek için merkezî koordinasyon sistemi araçların dağılımını, atamasını ve rotalamasını yapar.

Depo

Paletleri, ürünleri, rafları yatay ve dikey yönde farklı süreçler veya yerler arası taşır, istifler.

Treyler ve kamyon yükler veya boşaltır.

Örnek: Çekici, birim yük taşıyıcı, (kıskaçlı, silindirik, transpalet, konveyörlü) forklift, CarryPick

Ürün toplamaya destek olur.

Örnek: Fifi, Kiva-Amazon

Ürün dağıtımı yapar.

Örnek: A.I.C systems, Kiva

Kontrollü Dış Mekân

Dış ortamlarda mesafeler ve yükler daha büyük olduğundan kamyonlar kullanılabilir. Havaalanlarında ise potansiyelinden daha az kullanılmaktadır.

Limanlarda, lojistik sahalarda depo ve rıhtım arasında konteyner taşır.

Örnek: Gottwald Port Technology GmbH

Farklı binalar arası ürün taşır.

Örnek: SEAT kamyon, Max

Otonom Araçlar

Depo

Paletleri, ürünleri, rafları farklı süreçler veya yerler arasında taşır, istifler.

Treyler ve kamyon yükler veya boşaltır.

Örnek: Karis pro system, OTTO 1500, Open Shuttle, MultiShuttle Move, Auto Pallet Mover, MOVEBOX, FTF out-of-the-box, Linde forklift, ZF Innovation forklift

Ürün toplamaya yardımcı olur.

Örnek: Wellwit W500, Hmishelf

Kontrollü Dış Mekân

Depo ve filo terminali arası ürün transferi yapar.

Örnek: Kısa mesafe Einride kamyonu

Uzun Mesafe Taşımacılığı

Otoyol taşımacılığı yapar.

Örnek: Mercedes-Benz Future Truck 2025

Konvoy sistemleri olarak çalışır.

Örnek: Volvo-FedEx, Mercedes-Benz, MAN konvoy kamyonları

Gemi ve hava taşımacılığı yapar.

Örnek: Yara Birkeland, ATTOL (Airbus), VTOL

Son Mil Teslimat

Posta ve paket teslimatlarına destek olur.

Parsel istasyonu yükler.

Paket istasyonları ve araçları olarak kullanılır.

Mobil mağaza, restoran olarak hizmet verir.

Alışveriş teslimatı yapar.

Örnek: Volvo on Call app, Nuro aracı, e-Palette (Toyota), G Plus (Ali Baba), ThorDrive, the Newton, Amazon Scout, Starship, Kiwi, Robomart, TeleRetail, SameDay, DRU, Gita

Avantajları

İnsan görüşünden daha üstün görüşe sahip oldukları ve engelde durdukları için emniyetli ulaşım ve yüksek güvenlik sağlar. Trafik kazalarının %94'ü dikkat dağınıklığı, yorgunluk ve hızlanma başta olmak üzere çeşitli insan hatalarından kaynaklanır. Trafik kurallarına tamamen uyduğundan ve yoldakilerin göreceli hızıyla risk durumlarında sürücüyü uyardığından kazalar daha az sayıda ve şiddette gerçekleşir.

Yol, trafik, yük şartlarına en uygun sürüşü gerçekleştirdiği ve en uygun rotayı seçtiği için hem yakıt ekonomisi sağlar hem de bakım masraflarını azaltır. Aynı zamanda işgücü, zaman, enerji kazancı sağlar.

Optimum araç kullanımı yüksek verimlilik sağlar.

Azalan yakıt tüketimi, hava kirliliği ve sera gazı salınımı sebebiyle düşük çevresel etkiye sahiptir.

Trafikte düzenli akış sağlar, sıkışıklık, stres ve yorgunluğun azalmasına sebep olur.

Yolculuk sırasında konfor sağlayıp kişisel zaman geçirme fırsatı vererek üretkenliği arttırır.

Yaşlı, araç kullanamayan, reşit olmayan kişilere ulaşım imkânı verir.

Özel araçların taksi olarak kullanılmasını ve toplu taşıma araçlarının, taksilerin kullanımının artmasını sağlar.

7/24, çoklu vardiya ve dinlenmeye gerek olmadan çalışma imkânından dolayı yol, çalışma ve hız kapasitesi arttırır.

Yol yapım ve bakım gibi altyapı çalışmalarıyla gelişmekte olan ülkelerin gelişimine katkı sağlar.

Park alanı ve ücretinin azalması sonucu arazi kullanımı iyileşir.

İnsan hatasının önlenmesi ve böylece etkisinin ortadan kaldırılmasıyla üretkenlikte, doğrulukta, güvenilirlikte artış sağlanır.

İşgücünün değer katacak süreçlerde daha verimli kullanılmasına olanak tanır.

Ürün ve malzeme akışının manuel olmaması güvenilir ve sürekli üretim sağlar.

Ergonomik çalışmaya, yürümenin azalmasına ve çalışanların sağlık durumunda iyileşmeye imkân verir.

Çarpışma engelleme, kontrollü hızlanma ve yavaşlama özellikleri sayesinde ürün, malzeme ve çevre hasarını azaltır.

Dar koridorlarda, kısıtlı alanlarda tekrarlayan, tehlikeli görevleri yerine getirir.

Şekil, boyut, ağırlık gibi ürünlerin fiziksel özelliklerine karşı esneklik sağlar.

Saha değişiklikleri, büyüme, süreç ihtiyaçları, talep, kapasite ve çalışan sayısındaki değişimlere uyum sağlayabilir.

Herhangi bir aksaklık ya da arıza tüm sistemi tamamen etkilemez.

Ürün takibini, araçlara erişimi, bakımı, batarya şarjını kolaylaştırır.

Hat dengelemeye yardımcı olur.

Bekleme süresini, birikmeleri azaltır.

Süreçlerdeki değer katmayan süreyi azaltır, süreçlerde iyileştirme sağlar.

Hareketlilik sağlar.

Alan ihtiyacıyla kullanımı azalır. Böylece dar koridor gibi yapılara başvurularak kapasitede artış sağlanabilir.

Süreçler arasındaki ürün transferini sağlar. Toplama, adresleme, mal kabul, sevkiyat, dağıtım, paketleme süreçlerini destekler.

Süreçleri birleştirip birbirine bağlayarak akışı ve bütünlüğü sağlar.

Kayıpların azalmasını, envanterde doğruluğun artmasını, envanter yönetiminin kolaylaşmasını sağlar.

Gereksiz insan hareketlerini ortadan kaldırarak süreçleri yalınlaştırır.

Sipariş hatalarının, iadelerin, yeniden gönderme maliyetinin azalmasına katkıda bulunur.

Siparişleri hızlı karşılamaya, zamanında teslim etmeye destek olur.

Alet, donanım ihtiyaçlarını azaltır.

Yeni iş alanları oluşturur.

Limanlarda düzenli trafik, kaza ve yaralanmaların azalması (insan)

Kamyon sürücüsü sayısında artışı teşvik eder.

Dezavantajları ve Riskleri

Otomatik yönlendirmeli araçlarda çarpışmayı ve kilitlenmeyi engellemek adına araçları dinamik yapıya, gerçek verilere göre atamak, rotalamak ve zamanlamak gerekir.

Otomatik yönlendirmeli araçlar tekrarlanmayan, standart olmayan, değişken durumlarda fonksiyonel değildir.

Otomatik yönlendirmeli araçlar ani değişikliklere kısıtlı tepki verir, manuel müdahale gerektirebilir. Mesela güzergâhında bir engele rastlama durumunda engel kaldırılmadıkça o noktada takılıp kalır.

Otomatik yönlendirmeli araçlar görev tanımlarını aksatan bir durumla karşılaştığında atanan görevi yerine getiremez, bekler ve boşta kalmış olur. Mesela dolu bir rafı belli bir yere götürme görevinde raf boşsa başka bir rafa geçmek yerine boş rafın önünde bekleyebilir.

Yasal durumlar ve yükümlülük konuları mevcut ve bunlarda sektörde yaşanan gelişmelerden ötürü değişiklikler meydana gelebilmektedir. Şimdilik sürücünün tüm zamanlarda aracın kontrolünü ele geçirebildği sürece yasaldır. Mala veya kişiye zarar verme sorumluluğu sürücüye veya araç sahibine aittir. Araca ilişkin sorumluluk yani yapı kusurları, üretim hataları ve aracın yönelttiği hatalı talimatlar üreticiye aittir.

Etik açıdan açık kapı bırakan birçok yönü vardır. Trafik kurallarına tam uyum sağlayıp programlandığı şekilde hareket etmesi insanların bazı hassas durumlarda aldığı hayat kurtarıcı ama kuralları ihlal eden bazı kararların uygulanamamasına neden olur. Ayrıca kazanın kaçınılmaz olduğu ve ağaca, geyiğe, başka bir arabaya ve yayaya çarpma seçeneklerinin olduğu senaryolarda hangi seçeneğin seçileceği, nasıl, neye ve kime göre karar verileceği programlama şekline bağlı olur.

Sahte mesajlar, yönlendirmeler ve kontrolü ele geçirme yoluyla gerçekleştirilebilecek siber saldırılar sonucu güvenlik riskleri oluşur, yanlış reaksiyonlarla manevralara ve tehlikeli durumlara yol açabilir. Uygulama kullanımı, kullanıcı verileri paylaşımından dolayı gizlilik sorunları ortaya çıkar. Bunlar da araçların kabullenilmesini zorlaştırır.

Olası yazılım hataları, kaynak kodu üzerinde tek bilgi veya kontrol kaynağı olmaması ve güncelleme yüklemesine bağlı olarak hatalar oluşabilir.

Otonom araçlarda kontrolü sürücüye doğru anda sorunsuz şekilde doğru bilgilendirmeyle aktarmak için üst düzey durumsal farkındalık ve bilgi işleme gerekir, en ufak bir pürüz yanlış sonuçlar doğurabilir. Sürücünün yanlış anlaması da benzer biçimde istenmeyen durumlara yol açabilir.

Sürücülerin kontrolü ele alma ihtimaline karşı uyanık ve dikkatli, pasif zamanlarında ise güvende olması gerekir.

Özellikle otonom otomobil ve kamyonlarda araçların çevreyi algılayabilmesi ve en doğru kararı verebilmesi için yol işaretleri, tabelalar gibi unsurların yenilenip rahatça algılanabilir yapılması gibi altyapı ve GPS haritalama, telekom ağ bağlantısı, araç-şebeke iletişimi gibi yapıları destekleyecek bağlantılar kurma zorunluluğu vardır.

Solmuş şerit çizgileri, bozuk yollar, eksik trafik işaretleri sürücüsüz araçların sürüş performansını son derece olumsuz etkiler. Ayrıca otonom araçların faydalarını tam anlamıyla gösterebilmesi için çevresel özelliklerin yanında diğer araçların çeşidi de önem arz eder. Çünkü manuel arabaların trafikteki varlığı tahmin edilemeyen durumları ve sonuçları arttırarak otonom araçların güvenilirliğini ve etkinliğini azaltır, kabullenilmesini güçleştirir.

Yapay zekâ, makine öğrenimi, farklı hava koşullarına karşı algılama ve navigasyon hassasiyeti, haritalama, araçların araçlarla, şebekelerle ve insanlarla iletişimi, işaretleri, nesneleri, vb. tanıyıp anlamlandırma gibi ileri teknoloji gereksinimleri vardır.

Mevcut iş alanlarında kayıplar yaşanabilir, mevcut birtakım endüstrilere tehdit niteliğindedir.

Yüksek araç, kurulum, parça ve bakım maliyeti vardır.

Yüksek güç gereksinimi, bilgi ve veri işleme, ağırlık ve boyut zorlukları vardır.

NVIDIA'da güvenlik endişelerini azaltmak için şimdilik her aracın, sürücücünün ve yolun gidişatıyla durumu sürüşten önce ve sürüş sırasında aşağıdaki görselde olduğu gibi takip edilmektedir.

Kaynakça

Modern Materials Handling, “Automation: What is an AGV,” June 2011., http://www.mmh.com/article/automation_what_is_an_agv/ 

Modern Materials Handling, “Casters, Carts, and Tuggers: Reinventing the Wheel,” June 2016., http://www.mmh.com/article/casters_carts_and_tuggers_reinventing_the_wheel

Wall Street Journal, “Tesla CEO Musk Sees Fully Autonomous Car Ready in Five or Six Years,”, http://www.wsj.com/articles/tesla-ceo-seesfully-autonomous-car-ready-in-five-or-six-years-1410990887?mod=WSJ_LatestHeadlines 

Industry Week. “The Dawn of the Smart Factory”, http://www.industryweek.com/technology/dawn-smart-factory

“AGVs Alternative: Self-Driving Material Transport,” May 2017., https://ottomotors.com/blog/agv-alternative-sdvs 

“2020 AUTONOMOUS VEHICLE TECHNOLOGY REPORT,” February 2020., https://wevolver-project-images.s3-us-west-1.amazonaws.com/Wevolver+2020+Autonomous+Vehicle+Technology+Report.pdf 

ThinkTech STM Teknolojik Düşünce Merkezi“SÜRÜCÜSÜZ ARAÇLAR ve TÜRKİYE,” Aralık 2017., https://thinktech.stm.com.tr/uploads/raporlar/pdf/1412201715732202_stm_surucusuzaraclar_.pdf 

MORGAN STANLEY RESEARCH, “Autonomous Cars: Self-Driving the New Auto Industry Paradigm,” November 2013., https://orfe.princeton.edu/~alaink/SmartDrivingCars/PDFs/Nov2013MORGAN-STANLEY-BLUE-PAPER-AUTONOMOUS-CARS%EF%BC%9A-SELF-DRIVING-THE-NEW-AUTO-INDUSTRY-PARADIGM.pdf 

Journal of Modern Transportation, “Autonomous vehicles: challenges, opportunities, and future implications for transportation policies,” August 2016., https://link.springer.com/article/10.1007/s40534-016-0117-3 

“SELF-DRIVING VEHICLES IN LOGISTICS: A DHL perspective on implications and use cases for the logistics industry”, 2014., https://www.dhl.com/content/dam/downloads/g0/about_us/logistics_insights/dhl_self_driving_vehicles.pdf 

“Self-Driving Safety Report,” 2018., NVIDIA, https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/self-driving-cars/safety-report/auto-print-safety-report-pdf-v16.5%20(1).pdf

“Battery Charging Systems for Automated Guided Vehicles,” October 2016.

“Automated Guided Vehicle (AGV) Market Analysis 2020,”, https://www.wrcbtv.com/story/42343316/automated-guided-vehicle-agv-market-analysis-2020-evolving-technologies-future-trends-revenue-size-shareprice-analysis-business-growth-price-and 

“Automated Guided Vehicle (AGV) Market Analysis 2019,”, https://www.giiresearch.com/report/kt762757-top-20-automated-guided-vehicle-agv-companies.html

“40+ Corporations Working On Autonomous Vehicles,”, March 2020., https://www.cbinsights.com/research/autonomous-driverless-vehicles-corporations-list/ 

“Top 30 Self Driving Technology and Car Companies,”, April 2020., https://www.greyb.com/autonomous-vehicle-companies/ 

 “Introducing autonomous vehicles in logistics: a review from abroad perspective,”, https://core.ac.uk/reader/45289932 

“How Driverless Delivery Vehicles Are Solving the Last-Mile Delivery Problem,” December 2019., https://www.sharedmobility.news/how-driverless-delivery-vehicles-are-solving-the-last-mile-delivery-problem/ 