吉野家とFingerVision、食器洗浄ロボットを共同開発

株式会社吉野家と株式会社FingerVisionは、牛丼店舗における食器洗浄工程をロボットにより自動化・省人化する共同開発契約を締結したと発表した。

約1,200店舗ある吉野家では、これまで使用後の汚れた食器を従業員が手で浸漬水に浸した上で1つ1つ取り出し、洗浄機用のラックへ載せ替え、食器洗浄機を使用して洗浄していた。

吉野家では、1人の従業員が、複数の業務を担いながら効率的に業務を回している。

その中でも、食器の「片付け」工程においては、

・お客様への付加価値に直接的に繋がりにくい

・手や腕の汚れを伴い手荒れのリスクや怪我のリスクに繋がる

という特徴があり、かねてより自動化のニーズが高い工程であった。

一方で、既成の全自動食器洗浄機は、大型の装置が多く、ファーストフードチェーンの店舗面積や異なるレイアウト、費用面等が課題であり、複数店舗に水平展開することは難しい判断を要求されるものである。

こういった「片付け」工程の自動化ニーズに対応したロボットを実装するにあたり、技術的に難易度が高いポイントは、以下の3点が挙げられる。

  1. 取り扱いしなければならない食器の種類の多さ
  2. 油などの汚れが多いと滑りやすく、1度掴んだ後に落としやすい
  3. 汚れた浸漬層に沈んでいる食器を、浸漬層の外側から外部カメラ等により認識することが難しい

こういった技術的難易度に対し、FingerVisionの視触覚ロボットハンドを活用すれば、様々な種類の食器に対する汎用的なハンドリングと、「滑り検知」による落下の回避を両立させつつ、水の中でも食器の種類や、位置、向き、距離・深さなどを推定することによって、ロボットの自律制御の幅を格段に高めることが可能になる。

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視触覚センサから取得した画像情報に基づいて、汚水の中でお皿をハンドリングするために必要な様々な情報を取得し、ロボットの制御に活かしている

今年度、吉野家とFingerVisionは、最も難易度の高い「汚れた水の中から汚れた食器を取り出す工程」中心に基礎開発を進め、実店舗における実証実験を実施した。同実験の成果として、JR神田駅店のピークタイム(11時~14時)の従業員によるラッキング動作に要する時間を523秒から289秒に短縮し、標準店舗で1日中稼働させることを想定した場合は、人時生産性は101.7%向上することに寄与する結果を得た。