ディナーピークの配膳ロボット
ファミリーレストランのディナーピークに配膳ロボットが何台必要か、ホール係の運搬をどれだけ減らせるかを見ます。
ログインせずStudioで開き、保存済みの結果を確認して2D・3Dで編集できます。自分のAIをつなぐにはログインしてください。プロジェクトファイルは無料で利用できます。実行条件はアカウントで確認してください。現在の空間を置き換える前に確認が表示されます。
この店のディナーピークに配膳ロボットは何台必要でしょうか？客席の配置はロボットが通れる余裕を残しているでしょうか？
- 想定する利用者
- 飲食チェーンの店舗運営部門と店長
- 価値の生み方
- 国内の大手チェーンでは現在、1店舗あたり配膳ロボット1〜2台、大型店では3台を使っています。店舗用にロボットを発注する前に、同じ夜で台数とホール係1人の追加を比べ、デシャップで待つ料理、ホール係に残る運搬、ロボットの稼働を見ます。図面上のロボット通路がすべて空いているかも確かめてください（この例では座席間1.2 m以上、ロボットには約0.7 mが必要）。結果はリース費と人件費に照らして判断してください。歩行が減ればスタッフの時間は空きますが、人件費が減るのは勤務時間を変えた場合だけです。
- 現場のデータを用意する
- 通路を含む店舗図面、30分ごとの来店組数と人数、POSから得た調理時間と食事時間、ロボットの速度と積込み時間、ホール係のほかの業務。ロボット同士の渋滞、接触、客の反応は、短い待ち時間を信頼する前に観察が必要です。
確認できるモデル
平日のディナー、17:30〜22:00、134席のロードサイドのファミリーレストランです。73組が、ディナーの来店パターンから一度だけ決めた固定の時刻に車で来店し（17:30は毎時14組、18:30〜19:30は毎時36組）、受付端末で番号札を取って案内を待ちます：5組に1組は2人席へ、残りはボックス席か4人席へ、席の片付けが済んだ順に案内されます。テーブルのタブレットで注文し、半数がドリンクを取りに行き、厨房の時間（5〜13分のランダム）が過ぎると料理がデシャップに並びます。配膳ロボット（0.6 m/s、1テーブルにつきトレー1回分）がそこで料理を積み、テーブルまで走り、客が料理を下ろす間待ちます。1分待ってもロボットが来ない料理はホール係が運びます。食後はロボットが、3分たてばホール係が、下げ膳を返却口へ運びます。客はしばらく過ごしてから2台のセルフレジのどちらかで支払って帰り、ホール係がテーブルを拭いて整えます。各組は客1人として描かれ、料理、下げ膳、片付けはその席で組と合流するタスクです。調理担当、呼び出しボタン、水、持ち帰りはモデル化していないため、ホール係の歩行は下限値です。ロボットと人はすり抜けます（衝突回避やロボット同士の渋滞はありません）。売上や客の満足度を予測するものではありません。
1つだけ変える
同じ73組で、ロボット1台・2台・3台を比べ、次にロボット1台のままホール係を4人にします。料理がロボットを待つ時間の上限（passWaitSeconds）を変えたり、ロボットの充電器やテーブルの列を動かしたりして、もう一度実行してください。
結果を読む
デシャップから席までの時間（提供時間）、ホール係が運ばなければならなかった料理と下げ膳の数、ホール係とロボットの移動距離、ロボットの稼働率。ドリンクの割合、調理時間、食事時間は仮定で、売上や客の満足度はモデル化していません。
開始時の入力を見る
- 配膳ロボット
- 1
- ホール係
- 3
- ホール係が料理を運ぶまでにロボットを待つ最長時間（秒）
- 60
- ホール係が下げ膳するまでにロボットを待つ最長時間（秒）
- 180
エージェントの数、経路、資源の定義も、プロジェクトのJSONに保存されます。
同じ需要で処理能力を比較
1回の実行、シード7。 観測期間270分。 到着、形状、シードの組は、すべての案で同じです。
| シナリオ | 完了 | 平均待ち時間 | 平均サイクル時間 | ブロック |
|---|---|---|---|---|
| ロボット1台・ホール係3人 | 292 | 30m 52s | 44m 14s | 0 |
| ロボット2台・ホール係3人 | 292 | 29m 25s | 42m 53s | 0 |
| ロボット3台・ホール係3人 | 292 | 28m 46s | 42m 14s | 0 |
| ロボット1台・ホール係4人 | 292 | 30m 48s | 44m 11s | 0 |
待ちの平均は到着したジョブを対象とし、終わっていない待ちも含みます。サイクル時間の平均は完了したジョブだけが対象です。これらは説明用の計算であり、実測した現場の実績、売上、安全性の評価ではありません。
エンジン、状態、出力の注記
process-des-2.7.0. 状態： ロボット1台・ホール係3人: 完了; ロボット2台・ホール係3人: 完了; ロボット3台・ホール係3人: 完了; ロボット1台・ホール係4人: 完了. 実行状態が「完了」でも、すべての仕事が成功したとは限りません。停止した仕事の件数と警告を確認してください。
- エンジンの警告はありません。
エンジンの入力と保存した比較は、保存したプロジェクトとともに残ります。軌跡が限られている場合、影響するのは再生の詳細で、集計の指標には影響しません。
この作例の記事
2Dで計画し、3Dで確認、プロジェクト全体を保存
- 開いて調整する。 2Dと3Dを切り替え、部品、フロア、入力を編集します。どちらのビューも同じモデルを表します。
- エージェントを無料で接続する。 サインインして、AI接続を選び、ChatGPT・Claude・Codex・Claude Codeのいずれかを接続します。作例の確認、レイアウトの編集、経路の確認を依頼してください。
- チェックポイントを保存する。 プロジェクト → プロジェクトファイル、またはエージェントにプロジェクト全体の書き出しを依頼します。後で取り込むと、フロア、シナリオ、保存した比較、選択したビューが復元されます。
- 案を比較。 同じ需要条件で新しい運用比較を計算できます。実行条件・内蔵AI・手動クラウド保存の上限はアカウントで確認してください。