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वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में रोबोट और वर्चुअल रियलिटी

जर्मनी की अर्थव्यवस्था में रोबोट दशकों से सर्वव्यापी रहे हैं। अब तक, इनका प्राथमिक उपयोग विनिर्माण और संयोजन में ही होता रहा है, जबकि रसद क्षेत्र में इनकी भूमिका लगभग न के बराबर रही है। उद्योग 4.0 के आगमन और गोदामों में बढ़ते नेटवर्किंग और स्वचालन के साथ, अब वहां भी रोबोटों का युग शुरू हो रहा है।

वेयरहाउसिंग में रोबोट के उपयोग पर विचार करते समय, यह ध्यान देने योग्य है कि इनका उपयोग मुख्य रूप से स्वचालित निर्देशित वाहनों (AGV) द्वारा माल परिवहन के लिए किया जाता है। भंडारण और ऑर्डर पिकिंग के क्षेत्रों में स्वचालित समाधान वर्तमान में दुर्लभ हैं। हालांकि, तकनीकी विकास की तीव्र गति और दक्षता, गति और सुरक्षा के संदर्भ में स्वचालित प्रणालियों के लाभों को देखते हुए, उद्योग में सोच में बदलाव आ रहा है। अधिक से अधिक लॉजिस्टिक्स कंपनियां अब भंडारण और ऑर्डर पिकिंग में रोबोटिक प्रणालियों के भविष्य के उपयोग पर विचार कर रही हैं - या पहले से ही इसे लागू कर रही हैं

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यह इसलिए भी आवश्यक है क्योंकि जनसांख्यिकीय परिवर्तन के कारण कुशल श्रमिकों की कमी और पहले से ही स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाली स्थिति, तथा उत्पादन में निरंतर वृद्धि को देखते हुए, लॉजिस्टिक्स उद्योग को बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। इन चुनौतियों से निपटने के लिए स्वचालित प्रणालियाँ और स्वायत्त ऑर्डर पिकिंग प्रणाली पूरी तरह से उपयुक्त हैं। कन्वेयर बेल्ट या स्वचालित वाहन (AGV) का उपयोग करके गोदाम में माल परिवहन करना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन ऑर्डर पिकिंग को स्वचालित करना कहीं अधिक कठिन है। आंकड़ों के अनुसार, ऑर्डर पिकिंग में अभी भी 90 प्रतिशत से अधिक कार्य मैन्युअल श्रम द्वारा किया जाता है। इसका कारण यह है कि अब तक, रोबोटिक समाधान के लिए मानव आँख और हाथ, जिनमें स्पर्श की भावना भी शामिल है, की सटीक और लागत प्रभावी तरीके से नकल करना अत्यंत जटिल रहा है।

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एक और चुनौती यह है कि गोदाम में रोबोटों को न केवल सुरक्षित रूप से आवागमन करना होता है, बल्कि लगातार बदलती परिस्थितियों से भी निपटना होता है। उन्हें स्वतंत्र रूप से अन्य प्रणालियों से बचना होता है और इसके अलावा, भंडारण स्थान या पिकिंग स्टेशन पर विभिन्न आकारों की वस्तुओं को सटीक रूप से उठाने में सक्षम होना होता है। चूंकि निकट भविष्य में मानव श्रम को पूरी तरह से समाप्त नहीं किया जा सकता है, इसलिए रोबोटों को मानव-रोबोट सहयोग में भी इस तरह से काम करना होगा कि वे कर्मचारी को परेशान न करें या उसे खतरे में न डालें।

सटीक पकड़ और पहचान – रोबोटों की दो प्रमुख समस्याएं

डेवलपर्स ने अब जटिल सॉफ्टवेयर नियंत्रण में महारत हासिल कर ली है, जो रोबोटिक ग्रिपरों की समन्वित गतिविधियों का आधार बनता है। हालांकि, इससे भी बड़ी समस्या वस्तुओं को पकड़ना है, मुख्य रूप से उत्पाद श्रृंखला की विविधता के कारण। गोदाम में उठाई जाने वाली वस्तुएं कभी-कभी आकार, कठोरता, मजबूती, वजन, आयतन और सतह क्षेत्र के मामले में काफी भिन्न होती हैं। इन वस्तुओं को सफलतापूर्वक संभालने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है। लेकिन चाहे क्लैम्पिंग, ट्रैक्शन या वैक्यूम ग्रिपर हों, इनमें से कोई भी अकेले संपूर्ण उत्पाद श्रृंखला को कवर नहीं कर सकता। इसलिए, सभी वस्तुओं को विश्वसनीय रूप से उठाने के लिए और भी अधिक बहुमुखी समाधानों की आवश्यकता है।

रोबोटों द्वारा स्वचालित पिकिंग में आने वाली कठिनाइयों का एक और कारण स्वचालित प्रणालियों द्वारा इमेज प्रोसेसिंग में लचीलेपन की कमी है। अब तक, ये उपकरण विभिन्न प्रकार की वस्तुओं की स्पष्ट पहचान करने में असमर्थ रहे हैं। इसलिए, कंपनियां प्रत्येक आइटम की विस्तृत सूची पहले से ही तैयार करती थीं, जिसमें सामग्री, वजन और विशेष हैंडलिंग निर्देशों सहित उसकी विशेषताएं शामिल होती थीं। यह समाधान सीमित इन्वेंट्री के लिए तो उपयुक्त हो सकता है, लेकिन सैकड़ों या हजारों वस्तुओं की श्रेणी में इसकी सीमाएं समाप्त हो जाती हैं। हालांकि, 2D और 3D इमेज प्रोसेसिंग के संयोजन से, अब रोबोटों के लिए विभिन्न प्रकार की वस्तुओं से भ्रमित होना कम संभव हो गया है और वे उत्पादों और पैकेजिंग की एक विस्तृत श्रृंखला की पहचान कर सकते हैं, यहां तक ​​कि उन उत्पादों की भी जो ढेर में रखे हों या किसी कोण पर व्यवस्थित हों।

फ्रांसीसी आभूषण निर्माता मैटी , क्योंकि उन्होंने अपने उत्पादों की आपूर्ति को सफलतापूर्वक स्वचालित कर दिया है। इस प्रणाली का मुख्य आधार एक सॉफ्टवेयर-नियंत्रित पिक-एंड-प्लेस रोबोट है जो ऑर्डर पिकिंग के लिए आभूषणों और उनके संबंधित केसों को स्वचालित रूप से तैयार करता है। मैन्युअल ऑर्डर प्रोसेसिंग की तुलना में, इस विधि से तैयार पैकेजों के उत्पादन में 50 प्रतिशत की वृद्धि हुई है।

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आभासी वास्तविकता तकनीकों का उपयोग करके अर्ध-स्वचालित समाधान

ऑर्डर पिकिंग के दौरान वेयरहाउस कर्मचारियों की सहायता करने वाले सिस्टम ने इस क्षेत्र में एक कदम और आगे बढ़ाया है। स्मार्ट ग्लास पहले ही लॉजिस्टिक्स में अपनी जगह बना चुके हैं, और अब वर्चुअल और मिक्स्ड रियलिटी समाधानों का उपयोग एक और क्रांति ला रहा है। स्मार्ट ग्लास के छोटे डिस्प्ले के विपरीत, होलोलेंस से उपयोगकर्ताओं की आंखों के जल्दी थकने या सिरदर्द जैसी असुविधा होने का खतरा नहीं रहता। वीआर हेडसेट में काफी बड़े और इसलिए अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल डिस्प्ले होते हैं, जो लंबे समय तक उपयोग की अनुमति भी देते हैं। हालांकि, चूंकि बंद वीआर हेडसेट उपयोगकर्ता के वास्तविक परिवेश को अवरुद्ध कर देते हैं, इसलिए ये सिस्टम वर्तमान में लॉजिस्टिक्स में नियमित उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

अर्ध-पारदर्शी होलोलेंस समाधान के साथ, यह समस्या उत्पन्न नहीं होती, क्योंकि उपयोगकर्ता की दृष्टि का क्षेत्र सामान्य बना रहता है। गोदाम में, स्थान, समय और देखने के कोण के आधार पर प्रासंगिक जानकारी दी जाती है, जिससे काम काफी आसान हो जाता है। वास्तविक अनुप्रयोगों में, होलोलेंस पिक किए जाने वाले आइटम के भंडारण स्थान को पहचानता है और ऑर्डर पिकर को हमेशा सर्वोत्तम मार्ग पर निर्देशित करता है। भंडारण स्थान पर पहुंचने पर, निकाले जाने वाले आइटम वाले सही कंटेनर को प्रतीकों के माध्यम से प्रदर्शित किया जाता है। एक स्कैनर मॉड्यूल पिक किए गए आइटम की जांच करता है और उसे तुरंत इलेक्ट्रॉनिक पिक लिस्ट में प्रोसेस के रूप में चिह्नित कर देता है। इससे पिकिंग कार्यों की गति और सटीकता दोनों में वृद्धि होती है।

एक्सपर्ट.डिजिटल के साथ विस्तारित वास्तविकता में अभूतपूर्व उपलब्धि न्यू-उल्म विश्वविद्यालय में एक विश्वविद्यालय परियोजना के तहत एक्सपर्ट.डिजिटल और वर्चुअल रियलिटी विशेषज्ञ रिचर्ड हैगल (जो वर्चुअल भविष्य के लिए डिजिटल बी2बी समाधान विकसित करते हैं) के सहयोग से, गोदामों में ऑर्डर पिकिंग प्रक्रियाओं पर होलोलेंस चश्मे के उपयोग के प्रभाव का अध्ययन किया गया। इसके लिए, स्मार्ट चश्मों में विशेष रूप से विकसित पिकिंग सॉफ्टवेयर लगाया गया, जिसकी उपयोगिता का परीक्षण और अनुकूलन परियोजना के दौरान किया गया।

यदि यह विधि सफल होती है, तो भविष्य में यह नवीन पिक-बाय-व्यू पारंपरिक विधियों का स्थान ले सकती है और गोदाम में मैनुअल कार्य और स्वचालन के बीच के अंतर को पाट सकती है। हालांकि, नियमित उपयोग के लिए उपकरणों के वजन और बैटरी लाइफ में सुधार की अभी भी आवश्यकता है।

 

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