การประยุกต์ในคลังสินค้าและอุตสาหกรรม

ทำไมต้องรู้

โรงงานต้องการให้การนับสต็อกเสร็จก่อนกะเช้าเริ่ม ถ้าแบ่งงานไม่ดี ลำหนึ่งทำงานนานกว่าลำอื่นมาก ทุกคนต้องรอลำช้าสุด และถ้าโดรนบินเข้าทางเดินขณะรถยกกำลังทำงาน อาจเกิดอุบัติเหตุ โมดูลนี้รวมทุกอย่างที่เรียนเป็นระบบปฏิบัติการจริงในคลังของโรงงาน

แบ่งงานด้วยกฎ LPT

การแบ่งงานที่มีเวลาต่างกันให้เครื่องเหมือนกัน $m$ เครื่องให้เสร็จเร็วที่สุด (makespan น้อยที่สุด) เป็นปัญหาที่ยาก กฎ LPT (longest processing time first) เรียงงานจากยาวไปสั้น แล้วให้งานถัดไปแก่เครื่องที่ว่างเร็วที่สุด Graham (1969) พิสูจน์ว่ากฎนี้ให้ผลไม่เกิน $\left(\frac{4}{3}-\frac{1}{3m}\right)$ เท่าของค่าที่ดีที่สุด

from itertools import product

aisles = [14, 12, 11, 9, 8, 7, 6, 5]
M = 3

loads, plan = [0] * M, [[] for _ in range(M)]
for idx, t in sorted(enumerate(aisles, 1), key=lambda x: -x[1]):
    k = loads.index(min(loads))
    loads[k] += t
    plan[k].append(f"A{idx}")
lpt = max(loads)

best = min(max(sum(t for t, a in zip(aisles, asg) if a == k) for k in range(M))
           for asg in product(range(M), repeat=len(aisles)))
lower = max(sum(aisles) / M, max(aisles))
for k in range(M):
    print(f"D{k + 1}: {plan[k]} = {loads[k]} min")
print(f"LPT makespan {lpt} min, optimum {best} min, lower bound {lower:.1f} min")
print(f"LPT / optimum = {lpt / best:.3f} (Graham bound {4 / 3 - 1 / (3 * M):.3f})")

D1: ['A1', 'A6'] = 21 min
D2: ['A2', 'A5', 'A7'] = 26 min
D3: ['A3', 'A4', 'A8'] = 25 min
LPT makespan 26 min, optimum 25 min, lower bound 24.0 min
LPT / optimum = 1.040 (Graham bound 1.222)

แยกโดรนกับรถยกและคน

วิธีที่ปลอดภัยที่สุดคือ แยกด้วยเวลาและพื้นที่ ให้โดรนบินเฉพาะเมื่อทางเดินนั้นไม่มีรถยกหรือคน ระบบบริหารคลังรู้ว่ารถยกจะเข้าทางเดินใดเมื่อใด จึงใช้ตรวจตารางได้ก่อนบิน

drone_slots = {"A1": (0, 14), "A2": (0, 12), "A3": (0, 11), "A4": (11, 20), "A5": (12, 20)}
forklift = [("A4", 18, 25), ("A2", 30, 40), ("A5", 5, 10)]       # ทางเดิน, เริ่ม, จบ (นาที)
BUFFER = 2                                                        # นาทีเผื่อระหว่างงาน

for aisle, f0, f1 in forklift:
    d0, d1 = drone_slots.get(aisle, (None, None))
    if d0 is None:
        continue
    clash = d0 < f1 + BUFFER and f0 < d1 + BUFFER
    print(f"{aisle}: drone {d0}-{d1} min, forklift {f0}-{f1} min -> {'CONFLICT' if clash else 'ok'}")

A4: drone 11-20 min, forklift 18-25 min -> CONFLICT
A2: drone 0-12 min, forklift 30-40 min -> ok
A5: drone 12-20 min, forklift 5-10 min -> ok

ความปลอดภัยและข้อกำหนด

• ระบบในตัวควบคุมการบิน เปิด Collision Prevention (โมดูล 3) ตั้ง geofence ของห้อง และพฤติกรรมเมื่อสูญเสียตำแหน่ง เช่น ลงจอดทันทีแทนการกลับฐานที่ต้องใช้ตำแหน่ง
• แท่นชาร์จ วางในพื้นที่แยก ห่างวัสดุติดไฟ และคำนวณจำนวนให้พอกับรอบบิน (โมดูล 1 ของ UAT 364)
• การประเมินความเสี่ยง ใช้เมทริกซ์โอกาสกับความรุนแรงตามแนวทาง SMS ของ ICAO (UAT 362) โดยคิดผลต่อคนงาน สินค้า และระบบดับเพลิง
• กฎการบินในอาคาร ไม่พบประกาศของ กพท. ที่ระบุชัดว่าการบินภายในอาคารปิดอยู่ในข้อกำหนดหรือไม่ ทีมควรสอบถาม กพท. ผ่าน UAS Portal และทำตามข้อกำหนดความปลอดภัยของโรงงานเสมอ

รายงานของ ETH Zurich (Wawrla และคณะ, 2019) ระบุความปลอดภัยของแบตเตอรี่และการเชื่อมกับระบบเดิมเป็นข้อท้าทายหลักของโดรนในคลัง ระบบที่ออกแบบดีจึงต้องจัดการทั้งสองเรื่องตั้งแต่ต้น

ปฏิบัติการประจำโมดูล

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

สรุป

• กฎ LPT แบ่งงานได้ใกล้ค่าที่ดีที่สุด และมีขอบเขตรับประกันของ Graham
• แยกโดรนกับรถยกและคนด้วยเวลาและพื้นที่ ตรวจตารางก่อนบินพร้อมระยะเผื่อ
• ระบบต้องมีการหลบหลีก geofence พฤติกรรมเมื่อสูญเสียตำแหน่ง และแท่นชาร์จที่ปลอดภัย
• สอบถาม กพท. เรื่องการบินในอาคาร และทำตามข้อกำหนดของโรงงาน

แบบฝึกตรวจความเข้าใจ

1. งาน 10, 8, 6, 4 นาที โดรน 2 ลำ ใช้ LPT ได้ makespan เท่าใด
2. ขอบเขตของ Graham สำหรับ 2 ลำเท่าใด
3. งานรวม 60 นาที งานยาวสุด 15 นาที โดรน 3 ลำ ขอบล่างของเวลาเสร็จเท่าใด
4. โดรน 10–20 นาที รถยก 21–30 นาที ระยะเผื่อ 2 นาที ทับกันหรือไม่
5. ทำไมการกลับฐานอัตโนมัติจึงไม่เหมาะเมื่อสูญเสียตำแหน่งในอาคาร