셔틀 대 로봇 | 셔틀 시스템 vs. 자율 로봇 : 미래의 지배적 인 창고 시스템에 대한 포괄적 인 분석

인트랄 틱스의 자동화 혁명

현대 경제의 신경계 인 intralogistics는 심오한 변화의 한가운데에 있습니다. 어떤 창고 시스템이 미래를 지배 할 것인지 – 구조화 된 처리량 최적화 된 셔틀 시스템 또는 유연하고 자율적 인 로봇 – 에 대한 문제는 기술적 논의 이상입니다. 점점 더 변동이 많은 세계에서 기업의 경쟁력, 탄력성 및 미래의 생존 가능성을 결정하는 중심 전략 과정이되었습니다.

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오늘날의“셔틀 대 로봇”이 오늘날 산업의 미래에 중요한 이유는 무엇입니까?

세 가지 근본적인 힘은이 개발을 막을 수 없게합니다.

• 첫째, 전자 상거래의 기하 급수적 인 성장은 고객의 기대를 영원히 재정의했습니다. 즉각적인 가용성, 당일 배송 및 오류가없는 주문 처리에 대한 수요는 창고 및 유통 센터에 막대한 압력을줍니다.
• 둘째, 많은 선진국에서 숙련 된 노동력과 노동의 지속적인 부족으로 인해 상황이 극적으로 강화됩니다. 반복적이고 육체적으로 소진되는 캠프 활동을위한 자격을 갖춘 직원을 찾고 유지하는 것은 가장 큰 운영 장애물 중 하나가됩니다.
• 셋째, 운영, 에너지 및 부동산 비용을 증가시키는 것은 공간을보다 효율적으로 사용하고 프로세스를 마지막 세부 사항까지 최적화하기 위해 힘을 늘립니다.

이러한 배경에 비해 자동화는 더 이상 옵션이 아니라 필수입니다. 창고 자동화의 글로벌 시장은이 긴급 성을 반영합니다. 2024 년에 265 억 달러의 추정치와 2034 년까지 15.9 % 이상의 예측 연간 성장률 (CAGR)은 가장 역동적 인 기술 중 하나입니다. 그러나이 급속한 성장에도 불구하고 모든 캠프의 약 80 %가 여전히 전 세계적으로 수동으로 운영되고 있다는 점에 주목할 만하다. 이 엄청난 미사용 잠재력은 셔틀 시스템과 자율 모바일 로봇 (AMR)이 우월성을 위해 투쟁하는 전장을 형성합니다.

이 두 기술 철학 사이의 선택은 회사의 전략적 방향에 대한 결정입니다. 현대 공급망의 근본적인 긴장을 반영합니다. 최적화되고 예측 가능한 프로세스를 통한 비용 효율성의 필요성과 최대 적응 가능하고 유연한 프로세스를 통한 민첩성 수요 사이의 충돌. 셔틀 시스템은 고정 인프라 내에서 최대 저장 밀도와 가장 높은 처리량을 위해 설계된 구조화 된 효율의 물리적 구현입니다. 반면에 AMRS는 역동적이고 지속적으로 변화하는 환경을 탐색하기 위해 적응 형 유연성을 구현합니다. 셔틀 시스템에 투자하는 회사는 제품 믹스와 주문 구조 가이 극단적 인 최적화로부터 혜택을받을 수있을 정도로 안정적 인 미래에 베팅합니다. AMRS에 의존하는 회사는 다양성과 예측 불가능 성으로 가득 찬 미래를 기대하며, 여기서 신속하게 적응하는 능력은 결정적인 경쟁 우위입니다. 따라서 기술 결정은 자체 시장에 대한 회사의 전략적 예측을 반영합니다.

핵 기술의 정의 및 기능

셔틀 시스템은 정확히 무엇이며 핵심 구성 요소는 무엇입니까?

셔틀 시스템은 컨테이너, 박스 또는 태블릿과 같은 표준화 된 로딩 장치의 빠르고 효율적인 저장, 변환 및 아웃소싱을 위해 설계된 매우 역동적이고 컴퓨터 제어 자동 소규모 디비전 창고 (AKL)입니다. 그것은 "컨베이어 벨트"의 단순화 된 비유를 훨씬 뛰어 넘는 복잡한 메카 트로닉 시스템입니다. 이러한 시스템의 성능과 효율성은 핵심 구성 요소의 정확한 상호 작용으로 인해 발생합니다.

• 선반 시스템 (랙) : 시스템의 정적 백본은 로딩 장치의 베어링 채널을 형성하는 고도로 압축 된 강철 구조입니다. 이 선반은 객실 높이를 활용하도록 설계되었으며 20 미터 이상의 높이에 도달 할 수 있으며 경우에 따라 최대 30 미터까지도 도달 할 수 있습니다.
• 셔틀 (차량) : 이들은 실제 "일하는 동물"입니다. 이들은 레일의 선반 수준 내에서 수평으로 이동하는 자율 주행 차입니다. 텔레스코픽 포크 또는 이와 유사한 하중 기록이 장착 된 선반 피험자에서 하중 장치를 잡고 거리 끝으로 운송합니다.
• 리프트/리프터 : 이러한 필수 구성 요소는 수직 연결을 나타냅니다. 그들은 충전 장치를 운송하거나 일부 시스템 아키텍처에서 다른 선반과 전역 사이의 셔틀을 주로 컨베이어 기술로 구성합니다. 성능은 종종 시스템의 전체 처리량에 중요한 요소입니다.
• 기술 홍보 (컨베이어) : 연결된 역할 또는 벨트 컨베이어 네트워크가 외부 세계와의 인터페이스를 형성합니다. 스토리지 스테이션에서 리프트 및 리프트에서 피킹, 포장 또는 운송 작업과 같은 다운 스트림 프로세스로 상품을 운송합니다.
• Control & Software (WMS/WCS/MFS) : 전체 작업의 "뇌". 고층 창고 관리 소프트웨어 (LVS/WMS) 또는 특수 창고 제어 시스템 (WCS) 또는 MFS (Material Flow System)는 각 개별 이동을 조정합니다. 스토리지 공간을 관리하고 셔틀 및 리프트의 운전 전략을 최적화하며 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템과 같은 회사의 가장 중요한 IT 환경과 완벽하게 연결되도록합니다.

어떤 기본 유형의 셔틀 시스템이 있으며 건축 및 응용 프로그램이 어떻게 다릅니 까?

셔틀 시스템의 기술은 엄격한 1 차원 아키텍처에서 매우 유연한 3 차원 시스템으로 이어지는 놀라운 진화를 거쳤습니다. 이 개발은 더 많은 유연성과 확장 성을 위해 시장의 요구 사항을 높이는 것에 대한 직접적인 해답입니다.

• 1 레벨 셔틀 (단일 레벨 셔틀) : 이것은 각 셔틀이 단일 선반 레벨과 골목에 단단히 묶인 고전적인 아키텍처입니다. 처리량은 레벨 당 셔틀 수와 리프트의 성능에 의해 결정됩니다. 확장 성은 주로 추가 거리를 추가하기 때문입니다. 이것의 예는 SSI Flexi 또는 Cuby 시스템입니다.
• 다단계 셔틀 (다중 레벨 셔틀) :이 변형은 종종 클래식 선반 제어 장치 (RBG)와 셔틀 사이의 "헤마 포드 라이트"라고 불리는이 변형은 통합 리프팅 메커니즘을 통해 골목 내에서 여러 레벨을 작동시킬 수 있습니다. 이는 선반 강철 건설의 복잡성과 비용을 줄이고 중간 전력 범위에 대한 매력적인 가격 성능 비율을 제공합니다. 한 가지 예는 Schäfer Lift & Run (SLR) 시스템입니다.
• 골목 / 3D 셔틀의 변화 : 중요한 진화론 점프. 이 셔틀은 골목에서 수평으로 운전할뿐만 아니라 거리를 바꿀 수 있습니다. 결과적으로 성능 (셔틀 수)은 저장 용량 (선반 주차 공간 수)에서 완전히 분리됩니다. 회사는 몇 개의 셔틀로 시작하여 수요가 증가하는 차량을 추가 할 수 있습니다. 또한, 그들은 시스템에서 직접 아웃소싱 할 수있는 100 %의 상품을 생성 할 수있게하여 다운 스트림 분류 공정을 불필요하게 만들 수 있습니다. Knight Evo Shuttle 2D는이 장르의 저명한 대표자입니다.
• 로봇 / 큐브 스토리지 시스템 등반 :이 혁신적인 추가 개발은 전통적인 셔틀 아키텍처를 날려 버립니다. 여기서 로봇은 밀도가 높은 컨테이너 위의 그리드 프레임의 선반 구조에서 위아래로 움직이며 (예 : Autostore) 등반 (예 : Exotec Skypod). 이 3D 시스템은 별도의 기어와 리프트의 필요성을 완전히 제거하여 저장 밀도와 유연성이 매우 높습니다.
• 팔레트 셔틀 : 전체 팔레트의 고밀도 저장을위한 특수 카테고리. 이 강력한 셔틀은 딥 창고 채널에서 운영되며 종종 콜드 스토어 나 생산 버퍼 매장에서 사용됩니다.

셔틀 세계 내 에서이 기술 진화는 놀랍습니다. 제조업체는보다 유연한 AMR의 도전을 인식하고 골목을 변경하거나 3 차원을 작용하는 능력과 같은 AMR – 같은 특성 – 고밀도 저장의 패러다임에 적극적으로 통합하려고한다는 것을 보여줍니다. 결과적으로, 한 번 명확한 경계가 흐려지고, 가장 진보 된 "셔틀 시스템"은 기본적으로 정의 된 구조로 작동하는 수직 지향적 AMR 시스템입니다.

스토리지 컨텍스트의 "로봇"은 무엇이며 AMR (Autonomous Mobile Robot)과 무인 운송 시스템 (FTS/AGV)의 결정적인 차이점은 무엇입니까?

스토리지 컨텍스트에서 일반적인 용어로서의 "로봇"과 특정 기술 FT (무인 운송 시스템, 자동화 된 차량을위한 영어 AGV) 및 AMR (자율 모바일 로봇)의 구별은 근본적으로 중요합니다. 두 재료 운송은 모두 기본적으로 다른 내비게이션 철학을 기반으로합니다.

• FTS / AGV (무인 운송 시스템 / 자동화 된 가이드 차량) : 이는 오래되고 확립 된 기술입니다. FTS는 "가이드"차량입니다. 이들은 토양의 자기 스트립, 컬러 라인, 반사기 또는 기타 제어 시스템을 목표로하는 레이저 스캐너에 의해 결정되는 견고하고 물리적으로 또는 사실상 정의 된 경로를 따릅니다. 당신의 지능은 제한적입니다. FTS가 장애물을 충족 시키면 그것을 멈추고 경로가 다시 명확해질 때까지 기다립니다. 구현은 복잡하며 종종 인프라에 대한 구조적 조정이 필요하며 결과 시스템은 엄격합니다. 경로의 변경은 상당한 노력과 관련이 있습니다.
• AMR (자율 모바일 로봇 / 자율 모바일 로봇) : 이것은 새롭고 훨씬 지능적이고 유연한 기술입니다. AMR은 "자율적"차량입니다. 외부 투어가 필요하지 않습니다. 대신, 주변의 디지털지도를 만들고 자체 추격 차량과 유사하게 자유롭게 탐색하십시오. 고급 센서의 도움으로 그들은 사람들, 지게차 또는 주차 된 팔레트와 같은 장애물을 실시간으로 인식하고 피하기 위해 대체 경로를 동적으로 계획합니다. 구현은 빠르며 구조적 변화가 필요하지 않으며 최고 수준의 유연성을 제공합니다.

FTS에는 더 지능적인 기능이 장착되어 있기 때문에 기술 경계가 점점 더 흐려지고 있지만 핵심 차이는 여전히 남아 있습니다. FTS는 사전 정의 된 트랙을 따라 가고 AMR은 자유롭게 탐색 가능한 공간에서 지능적으로 탐색합니다. 따라서 다음 분석의 경우, 구조화 된 셔틀 시스템의 실제 기술 반대 극으로서 유연한 AMR에 초점을 맞추고있다.

AMRS는 역동적 인 창고 환경에서 어떻게 자율적으로 작업을 수행하고 행동합니까?

AMR의 자율성과 유연성은 맵핑, 센서 및 지능형 소프트웨어의 고도로 발전된 상호 작용을 기반으로합니다. 프로세스는 여러 단계로 나눌 수 있습니다.

• 매핑 (매핑) : AMR이 작업을 시작하기 전에 창고의 디지털 맵을 만들어야합니다. 이는 환경을 통해 로봇을 수동으로 구동하여 데이터를 수집하거나 "온라인"을 수집하여 "오프라인"이 발생하며 로봇은 작동 중에 실시간으로 카드를 생성하고 개선합니다.
• 현지화 (SLAM) : 그것이 어디에 있는지 알기 위해 AMR은 SLAM (동시 현지화 및 매핑)이라는 기술을 사용합니다. 로봇은 고유 한 위치와 정렬을 높은 정밀도로 정렬하기 위해 센서의 데이터를 저장된 카드와 지속적으로 비교합니다.
• 감각 : AMR에는 다양한 센서가 장착되어있어 주변 환경에 대한 포괄적 인 360도 레이블 사진을 제공합니다.
  • LIDAR (Light Detection and Ranging) : 레이저 스캐너를 가벼운 충동으로 보내고 반사를 측정하여 해당 지역의 정확한 포인트 구름을 만듭니다. 이것은 멀리서 장애물의 매핑 및 감지를위한 주요 기술입니다.
  • 3D 카메라 : 시각적 데이터 및 깊이 정보를 캡처하여 물체 감지를 향상시킵니다. 이들은 QR 코드 또는지면이나 선반에서 다른 표시를 읽음으로써 미세한 위치에 사용됩니다.
  • IMU (Inertial Measurement Unit) : 가속 및 회전 속도를 측정하고 로봇이 센서 업데이트 사이의 자체 움직임을 추구하는 데 도움이되는 관성 측정 시스템.
• 장애물의 탐색 및 회피 : 차량 관리 시스템은 AMR에 목표를 제공합니다 (예 : "PackStation 5 로의 운전"). 로봇은 최적의 경로를 계산합니다. 센서는 운전 중에 길을 영구적으로 모니터링합니다. 예상치 못한 장애물이 인식되면 AMR은 쉽게 멈추지 않고 상황을 분석하고 목표를 달성하기 위해 1 초 정도의 우회 경로를 계획합니다.
• 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) : 백그라운드에서 센서의 막대한 양의 데이터를 해석하는 고급 알고리즘은 경로 계획에 대한 가장 안전하고 효율적인 결정을 내리고 시간이 지남에 따라 지속적인 학습을 통해 로봇의 내비게이션 성능을 향상시킵니다.

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직접 시스템 비교 – 다차원 분석

셔틀 시스템과 AMR은 처리량 및 속도와 관련하여 직접 성능 비교에서 어떻게해야합니까?

처리량 (예 : 입력 및 아웃소싱)에 의해 측정 된 성능은 두 시스템 철학 사이의 중심적인 특징 중 하나입니다.

셔틀 시스템은 정의 된 환경에서 매우 높은 처리량을 위해 처음부터 설계되었습니다. 당신의 아키텍처는 움직임을 병행하도록 설계되었습니다. 수십 개의 셔틀이 동시에 각각의 레벨에서 수평으로 움직일 수 있지만, 리프트는 그것에 관계없이 수직으로 작동합니다. 수평 및 수직 전송 경로의 디퍼 커플 링은 대규모 성능 피크를 가능하게합니다. 주요 시스템은 시간당 1,000 개 이상의 이중 게임 (1 및 아웃소싱)의 처리량과 골목을 달성 할 수 있습니다. 이로 인해 셔틀 시스템은 고정식 구조로 고주파, 반복적 인 입력 및 아웃소싱 작업을위한 논란의 여지가없는 "스프린터"가됩니다.

반면 AMR (Autonomous Mobile Robots)은 최대한의 처리량을 위해 가장 작은 공간에서 최적화되지 않습니다. 그들의 강점은 역동적 인 환경에서 가변적이고 종종 장거리를 통해 상품의 유연하고 효율적인 운송에 있습니다. 단일 AMR은 최대 4m/s의 속도에 도달 할 수 있지만 함대의 전체 처리량은 도로의 복잡성, 다른 로봇 또는 인간에 의한 트래픽의 양, 스테이션 사이의 거리 및 일반 주문 구조의 많은 요인에 달려 있습니다. 그들은 변화하는 조건에 적응하는“마라톤 주자”에 더 가깝습니다.

그러나 이미 언급 한 기술의 수렴도 여기에서 볼 수 있습니다. 등반 로봇을 기반으로 한 Exotec Skypod와 같은 소위 큐브 스토리지 시스템은 AMR의 유연성을 매우 높은 처리량과 결합하도록 명시 적으로 설계되었습니다. 커넥 티드 피킹 스테이션에서는 시간당 최대 400 개의 픽 및 스테이션의 서비스를 달성 할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근법은 "셔틀 = 높은 처리량"및 "AMR = 높은 유연성"의 전통적인 이분법에 대해 점점 더 의심하고 있습니다.

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어떤 시스템이 더 높은 저장 공간 밀도를 제공하고 가용 공간을보다 효율적으로 사용합니까?

저장 밀도는 전통적인 핵심 인수이며 셔틀 시스템의 영역입니다. 부동산 및 부동산 가격이 상승하는 세계에서 볼륨의 최대 사용은 중요한 경제적 요인입니다.

셔틀 시스템은 탁월한 저장 밀도를 제공합니다. 저장 공간은 운영 수와 최대 30 미터 이상의 총 건물 높이를 활용할 수있는 능력을 최소화함으로써 매우 압축됩니다. 채널 내 컨테이너의 이중 또는 다중 깊이 저장과 같은 기술은 주어진 바닥 면적의 용량을 최대화합니다.

잘 분산 된 선반 사이에 상품을 운송하는 고전적인 형태의 AMR은 자연스럽게 더 넓은 도로가 필요하며 수직 치수를 그렇게 효율적으로 사용할 수 없습니다. 그들의 최적화는 정적 저장 밀도가 아니라 동적 프로세스 효율을 목표로합니다.

그러나이 규율에서도 분명한 한계가 해산됩니다. 이미 언급 된 큐브 스토리지 시스템 (예 : Autostore 또는 Exotec Skypod)은 선반없이 컨테이너를 직접 쌓고 위의 로봇에 필요한 컨테이너로 액세스함으로써 매우 높은 저장 밀도를 달성합니다. 그들은 소형 캠프의 밀도를 로봇의 유연성과 결합합니다. 또 다른 발전은 높은 표준 선반을 작동시킬 수있는 AMR (자동 등반 로봇, ACR) 등을 등반하여 순수한 바닥 차량에 비해 공간의 수직 사용을 크게 향상시키는 것입니다.

변화하는 비즈니스 요구 사항 및 계절 팁과 관련하여 두 시스템은 얼마나 유연하고 확장 가능합니까?

유연성과 확장 성은 AMRS의 퍼레이드 분야이며 종종 휘발성 시장에서의 사용에 대한 결정적인 주장을 나타냅니다.

AMRS는 최고 수준의 유연성과 확장 성을 제공합니다.

• 확장 성 : 고차량에 대한 적응은 매우 쉽습니다. 처리량을 늘리기 위해 다른 로봇은 기존 함대에 간단히 추가됩니다. 이 프로세스는 중단없이 몇 분 또는 몇 시간 내에 발생할 수 있습니다. 처리량 (즉, 로봇 수)과 완전히 독립적으로 추가 선반을 설정하여 스토리지 용량을 확장 할 수 있습니다.
• 유연성 : AMRS는 소프트웨어 정의되어 있습니다. 새로운 도로, 추가 워크 스테이션 또는 완전히 변경된 프로세스 배수구는 소프트웨어 업데이트를 통해 즉시 구현할 수 있습니다. 이 시스템은 물리적 변환없이 새로운 창고 레이아웃에 적응하거나 요구 사항을 변경했습니다. 이를 통해 주문 볼륨과 구조가 급격히 변동하는 타사 제공 업체 (3PL)의 E- 컴퓨터 또는 물류와 같은 역동적 인 환경에 이상적인 솔루션이됩니다.

셔틀 시스템은 전통적으로 엄격합니다.

• 확장 성 : 현대 셔틀 시스템은 모듈 식이며 원칙적으로 확장 가능하지만 프로세스는 훨씬 더 복잡합니다. 추가 셔틀을 골목에 삽입하여 처리량을 늘리거나 전체 선반을 늘려 저장 용량을 확장 할 수 있습니다. 그러나 이러한 확장은 더 긴 계획, 높은 투자 및 종종 부분적으로 또는 완전한 중단이 필요한 중요한 건설 프로젝트입니다.
• 유연성 : 선반 골목, 레일 및 리프트의 기본 인프라가 고정되어 있습니다. 재료 흐름의 근본적인 변화, 예를 들어 피킹 구역을 다른 지점으로 놓는 것은 매우 어렵고 비싸다. 이 시스템은 구체적이고 최적화 된 프로세스를 위해 설계되었으며 근본적인 변화에 적응하기가 어렵습니다.

시스템은 투자 비용 (CAPEX), 운영 비용 (OPEX) 및 구현 시간 측면에서 어떻게 다른가요?

총 비용 (총 소유 비용, TCO) 및 구현 속도에 대한 분석은 근본적으로 다른 비즈니스 모델을 보여 주며 투자 결정에 매우 중요합니다.

• 초기 투자 (CAPEX) :
  • 셔틀 시스템 : 초기 투자가 매우 높은 것과 관련이 있습니다. 비용에는 차량 자체뿐만 아니라 고급 스틸 건설, 강력한 리프트, 킬로미터 줄기 컨베이어 기술 및 복잡한 제어 기술의 대규모 인프라가 포함됩니다.
  • AMRS : 초기 투자가 크게 줄어 듭니다. 기존 인프라를 탐색하기 때문에 비싸고 정교한 전환이 제거됩니다. 회사는 단지 소수의 로봇 함대로 시작하여 비즈니스 성장에 점차 투자를 적용 할 수 있습니다 (“Pay-as-You-Grow”). "RAAS (Robot-as-A-Service)"(RAAS)와 같은 모델도 점점 더 확립되어 하드웨어가 임대되어 Capex 장애물을 더 낮추고 비용을 가변 운영 비용 (OPEX)으로 변환합니다.
• 구현 시간 :
  • 셔틀 시스템 : 셔틀 프로젝트의 구현은 계획에 이르기까지 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수있는 긴 프로세스입니다. 설치는 필연적으로 상당한 작동 중단으로 이어집니다.
  • AMRS : 구현은 매우 빠릅니다. 주변 환경을 매핑 한 후 로봇은 종종 며칠 또는 몇 주 안에 작동 할 수 있으며, 종종 지속적인 작동을 위해 병행 할 수 있습니다. 이 빠르게 사용하면 훨씬 빠른 수익 투자 (ROI)로 이어지고 많은 경우 1 년 미만일 수 있습니다.
• 운영 비용 (OPEX) :
  • 셔틀 시스템 : 효율성이 높고 인력 요구 사항이 감소하기 때문에 장기적으로 회사에서 비용 효율적 일 수 있습니다. 그러나 복잡한 전체 시스템을 유지하는 것은 까다 롭고 비용이 많이들 수 있습니다. 그러나 현대 셔틀은 오래된 선반 제어 장치보다 에너지가 훨씬 더 효율적입니다.
  • AMRS : 로봇 당 유지 보수 비용은 상대적으로 낮지 만 함대가 크면 유지 보수 및 배터리 관리를위한 총 노력을 고려해야합니다. 최신 리튬 이온 배터리 및 지능형 자동 충전주기는 에너지 소비 및 운영 노력을 유지합니다.

이러한 기술이 기반을 둔 재무 모델은 기술적 특성과 다릅니다. 셔틀 시스템은 전통적인 장기 주요 프로젝트를 대표하여 높은 수준의 투자 보안과 미래의 요구에 대한 정확한 예측이 필요합니다. 반면에 AMRS는 특히 RAAS 모델에서 민첩한 자금 조달 및 운영 비용으로의 패러다임 전환을지지합니다. 이들은 기업이 자동화를 묶인 고정 자산 대신 확장 가능한 서비스로 고려할 수 있도록 허용합니다. 이 재무 유연성은 기술 자체만큼이나 많은 기업들에게도 중소 기업이 산업 거대 기업과 경쟁 할 수있게함으로써 기술 자체와 마찬가지로 고급 물류 자동화에 대한 접근을 민주화합니다.

기준의 상세 비교 : 셔틀 시스템 대 자율 모바일 로봇 (AMR)

기준의 상세 비교 : 셔틀 시스템 vs. 자율 모바일 로봇 (AMR) – : Xpert.Digital

셔틀 시스템과 자율 모바일 로봇 (AMR)의 비교는 창고 기술의 매혹적인 개발을 보여줍니다. 두 시스템 모두 특정 강점과 약점이 있으며, 이는 응용 프로그램에 따라 다르게 가중해야합니다.

셔틀 시스템은 시간당 1,000 개 이상의 이중 게임의 매우 높은 처리량과 최대 30 미터의 공간 사용으로 인해 빛납니다. 그들은 많은 양의 안정되고 반복적 인 프로세스에 이상적입니다. 그러나 투자 비용은 상당하고 유연성은 견고한 인프라에 의해 제한됩니다.

대조적으로, 자율 모바일 로봇은 놀라운 프로세스 유연성을 제공합니다. 경로와 작업은 소프트웨어를 통해 신속하게 조정할 수 있으므로 동적 환경에 적합합니다. 구현 시간은 짧고 초기 투자는 상당히 낮습니다. 큐브 스토리지 시스템과 같은 현대적인 접근 방식은 이미 두 기술이 어떻게 수렴 할 수 있는지 보여줍니다.

셔틀 시스템과 AMR 간의 선택은 특정 회사 요구 사항에 따라 다릅니다. 높은 처리량과 저장 밀도가 필요한 경우 셔틀 시스템이 최적입니다. 유연성과 빠른 확장 성을 찾으면 AMR이 더 나은 선택입니다. 기업들은 또한 두 기술의 장점을 결합하기 위해 하이브리드 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다.

작동의 두뇌 – 소프트웨어, 제어 및 통합

소프트웨어는 셔틀 시스템 제어에서 어떤 역할을하며 기존 IT 환경 (LVS/WMS)에 통합하는 방법은 무엇입니까?

지능형 소프트웨어 계층이 없으면 셔틀 시스템은 단지 "멍청한 금속"의 모음 일뿐입니다. 실제 잠재력은 시스템의 디지털 뇌와의 상호 작용에 의해서만 개발됩니다. 이 역할은 일반적으로 창고 관리 소프트웨어 (LVS, English WMS)와 부착 된 재료 흐름 시스템 (MFS) 또는 Warehouse Control System (화장실)의 조합에 의해 채택됩니다.

이 소프트웨어의 작업은 성능에 다양하고 중요합니다.

• 창고 관리 : 소프트웨어는 어떤 저장 공간이 새로 발생하는 기사에 최적인지 실시간으로 결정합니다. 기준은 액세스 빈도 (ABC 분석), 순서를위한 기사의 공생 또는 골목의 활용도 일 수 있습니다.
• 주문 및 시퀀스 관리 : 시스템은 가장 중요한 ERP 시스템으로부터 주문을 받고 하드웨어의 개별 주행 주문으로 가져옵니다. 하류 프로세스 (예 : 포장)의 최적 순서로 품목이 아웃소싱되도록합니다.
• 하드웨어 제어 : 소프트웨어는 오케스트라의 지휘자입니다. 특정 주행 주문을 모든 단일 셔틀, 모든 리프트 및 컨베이어 기술의 모든 세그먼트로 보내며 원활하고 효율적인 재료 흐름을 보장하기 위해 움직임을 동기화합니다.
• 재고 제어 실시간 : 모든 단일 움직임이 기록되므로 시스템은 영구적 인 두 번째 -예고 재고를 제공합니다. 재고는 항상 100 % 투명합니다.

기존 IT 환경에 통합하는 것이 성공의 열쇠입니다. 회사의 WMS/MFS와 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템 간의 원활한 커뮤니케이션이 필수적입니다. 주문 데이터, 기사 마스터 데이터 및 재고 정보는 고객 주문에서 배송까지의 지속적인 정보 흐름을 보장하기 위해 표준화 된 인터페이스 (API)를 통해 교환됩니다.

차량 관리 소프트웨어가 AMRS에 필수 불가결 한 이유와 지능형 AI 기반 기능을 제공하는 이유는 무엇입니까?

WMS가 물류 프로세스가 진행될 때 "전쟁"과 "언제"를 지정할 때의 전략적 수준을 나타내는 경우, 차량 관리 소프트웨어는 "WHO"및 "How"가 실시간으로 AMR 함대를 결정하는 전술적 지능입니다. 단일 AMR은 도구입니다. 중앙 관리가없는 함대는 순수한 혼돈이 될 것입니다.

차량 관리 소프트웨어는 필수 불가결하며 여러 가지 지능적인 기능을 제공합니다.

• 교통 관리 : 항공 교통 관제와 유사하게 소프트웨어는 창고의 모든 로봇 경로를 조정합니다. 교통 흐름을 동적으로 제어하여 충돌을 방지하고 교차로의 방법을 조절하며 교통 체증을 방지합니다.
• 지능형 주문 할당 (작업 할당) : 새로운 전송 주문이 WMS에서 수신되는 경우 차량 관리 소프트웨어가 결정되며,이 작업에 가장 적합합니다. AI 기반 알고리즘은 로봇의 현재 위치, 배터리 충전, 현재 활용 및 주문의 우선 순위와 같은 다양한 요소를 실시간으로 고려합니다.
• AI 기반 경로 계획 : 소프트웨어는 가장 짧은 방법을 계산할뿐만 아니라 가장 효율적인 방법을 계산합니다. 전송 시간을 최소화하기 위해 스토우저를 예측하고 우회하고 차단 된 경로에서 대체 경로를 찾고 차량의 전체 재료 흐름을 최적화 할 수 있습니다.
• 주변 장치의 통합 : 현대 차량 관리자는 로봇 자체를 제어 할뿐만 아니라 오케스트라의 환경과의 상호 작용도 오케스트라를 제어합니다. 자동으로 목표를 열고, 리프트를 호출하거나, 로봇 암 및 컨베이어 벨트에 상품의 핸드 오버를 조정할 수 있습니다.
• 자동 에너지 관리 : 소프트웨어는 각 로봇의 충전 상태를 모니터링하고 24/7 작동을 보장하기 위해 다음 무료 충전 스테이션을 위해 독립적으로 그리고 제 시간에 보냅니다.

결정적인 진보는 VDA 5050과 같은 제조업체 -독립적 인 통신 표준의 개발입니다.이 표준을 지원하는 함대 관리자는 다른 제조업체의 차량에서 이기종 차량을 제어 할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 모든 작업에 가장 적합한 로봇을 자유롭게 선택할 수 있으며 단일 공급 업체 ( "공급 업체 잠금 인")에 대한 장기 의존성을 방지합니다.

기존 운영 프로세스에서 이러한 복잡한 시스템의 상호 운용성 및 원활한 통합에서 가장 큰 과제는 무엇입니까?

고급 자동화 솔루션의 구현은 순수한 기술을 훨씬 뛰어 넘는 복잡한 사업입니다. 문제는 기술적 및 조직적 측면으로 나눌 수 있습니다.

• 기술적 과제 :
  • 시스템 호환성 및 인터페이스 : 가장 큰 기술적 장애물은 ERP, WMS, MFS 및 함대 관리자와 같은 다양한 소프트웨어 레벨 간의 원활한 통신을 보장하는 것입니다. 이를 위해서는 종종 시스템이 서로“대화”할 수 있도록 특별한 "미들웨어"또는 맞춤형 프로그래밍 인터페이스 (API)의 정교한 개발이 필요합니다.
  • 데이터 조화 : 데이터 형식과 프로토콜은 시스템과 표준화 된 (데이터 매핑)간에 올바르게 "번역"되어 ERP 시스템의 순서가 궁극적으로 창고에서 올바른 물리적 움직임으로 이어집니다.
  • 네트워크 인프라 : AMRS는 특히 매우 안정적이고 포괄적이며 강력한 WLAN 연결에 의존합니다. 많은 기존 창고에서 네트워크는 이러한 요구 사항을 위해 설계되지 않았으며 광범위하게 업그레이드해야합니다.
  • 보안 : 통합은 물리적 및 디지털 보안을 보장해야합니다. 여기에는 응급 사무실 및 화재 방지 시스템과 같은 기존 보안 시스템과의 연결뿐만 아니라 전체 함대를 마비시킬 수있는 사이버 공격으로부터 전체 네트워크의 보호가 포함됩니다.
• 조직 과제 :
  • 직원 수락 및 변경 관리 : 로봇의 도입은 인력에서 일자리를 잃기 전에 두려움을 유발할 수 있습니다. 따라서 성공적인 프로젝트에는 공개 커뮤니케이션 전략, 직원의 조기 참여 및 포괄적 인 교육 프로그램이 필요합니다 (예 : 차량 모니터링, 유지 보수).
  • 프로세스 리엔지니어링 : 가장 큰 반환은 단순히 사람을 기계로 교체함으로써 달성되지 않습니다. 진정한 성공은 고유 한 자동화 기술을 완전히 활용하기 위해 전체 프로세스 체인의 기본 재 설계에 있습니다. 이를 위해서는 작업 프로세스, 성능 지표 및 관리 철학에 대한 재고가 필요합니다.
  • 초기 투자 : 장점에도 불구하고, 특히 포괄적 인 셔틀 시스템의 비용은 많은 중형 회사의 상당한 장애물을 나타냅니다. 소규모 파일럿 프로젝트로 시작, 점진적인 스케일링 또는 RAAS 파이낸싱 모델 사용과 같은 전략은 이러한 장벽을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

경험에 따르면 가장 큰 과제는 종종 기술적이지 않고 조직적으로 조직적이라는 것을 보여줍니다. 자동화 프로젝트는 순수한 IT 프로젝트가 아니라 심오한 비즈니스 혁신 프로젝트입니다. 새로운 기술을 기존의 수동 프로세스에 "넣으려고"시도하는 회사는 잠재력을 소진하지 않습니다. 수상자는 기술을 전체 운영 모델을 재창조하기 위해 촉매제로 사용하는 사람들이 될 것입니다.

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시장, 배우 및 미래 트렌드

현재 시장 환경은 어떻게 생겼으며 창고 자동화를위한 성장 예측은 무엇입니까?

창고 자동화 시장은 전자 상거래, 옴니 채널 무역 및 세계 노동 부족의 돌이킬 수없는 추세에 의해 폭발적인 성장을 겪고 있습니다. 데이터는 업계의 명확한 그림을 그립니다.

• 시장 규모와 성장 : 세계 시장은 2024 년에 265 억 달러로 추정되었습니다. 예측은 2034 년까지 기간 동안 15.9 % 이상의 인상적인 평균 연간 성장률 (CAGR)을 가정합니다. 특히 유럽의 경우 2029 년 2029 년에 49 억 달러의 성장률은 14.4 %에 해당합니다. 북아메리카에서는 비슷한 역학이 제시되는데, 미국 시장은 2030 년까지 두 배 이상이어야합니다.
• 시장 침투 : 이러한 인상적인 성장 수치에도 불구하고 잠재력은 소진되지 않았습니다. 전 세계 창고의 약 5 %만이 고도로 자동화 된 것으로 추정됩니다. 또 다른 15 %는 컨베이어 벨트와 같은 부분 솔루션을 사용하는 반면 80 %의 압도적 다수는 여전히 수동으로 작동합니다. 이 낮은 자동화 정도는 셔틀 시스템 및 AMR과 같은 기술의 엄청난 미래 성장 잠재력을 나타냅니다.
• 지역 초점 : 유럽, 특히 독일은 세계에서 가장 높은 로봇 밀도 중 하나이며 OEM 및 시스템 통합자를위한 핫스팟입니다. 동시에 중부 및 동유럽은 미래 시장을 급격히 성장시키는 것으로 간주됩니다. 미국에서, 특히 중간 규모의 대규모 회사의 대규모 부문에서는 자동화를 따라 잡을 필요가 있으며, 이로 인해 강력한 성장을 보장합니다.

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셔틀 및 AMR 시스템의 주요 공급 업체는 어느 회사입니까?

경쟁 환경은 이질적입니다. 셔틀 시스템의 영역에서, 대규모의 기존의 확립 된 인트 랄 오스틱 공급 업체가 지배적이며, 종종 단일 소스에서 완전한 전체 솔루션을 제공합니다. AMR 시장은 더 역동적이며 설립 된 산업 회사와 고도로 전문화 된 민첩한 로봇 스타트 업이 혼합되어 있습니다.

• 셔틀 시스템의 주요 제공 업체 (종종 총 솔루션의 일부로) :
  • Daifuku (일본)
  • SSI Schäfer (독일)
  • Dematic (독일 Kion Group의 일부)
  • Knapp (오스트리아)
  • TGW 물류 그룹 (오스트리아)
  • Vanderlande (네덜란드 Toyota Industries의 일부)
  • 메 칼룩 (스페인)
  • Swisslog (스위스 Kuka AG의 일부)
  • Witron Logistics + 컴퓨터 과학 (독일)
• AMR 시스템의 주요 제공 업체 (전문화 후 선택) :
  • 상품 간 / 등산 로봇 : Exotec (프랑스), Geek+ (중국), Hai Robotics (중국).
  • 개인 간 / 공동 작업 로봇 : Locus Robotics (미국), 모바일 산업 로봇 (MIR, 덴마크의 Teradyne의 일부).
  • 산업 AMRS 및 함대 관리 : Kuka (독일), ABB (스위스/스웨덴), DS Automotion (오스트리아 SSI Schäfer의 일부).

전반적으로, 시장 집중은 "중간"으로 분류되며, 이는 배우들 사이의 건강하고 혁신적인 경쟁을 나타냅니다.

하이브리드 시스템, AI 및 코봇과 같은 기술 트렌드는 차세대 스토리지 시스템을 형성합니까?

창고 자동화의 개발은 침묵하지 않습니다. 몇 가지 주요 트렌드는 차세대 시스템을 정의하고 오늘날 가능한 것의 한계를 이동합니다.

• 하이브리드 시스템 및 수렴 : 시스템 세계 간의 엄격한 분리가 용해됩니다. 미래는 각각의 강점을 지능적으로 결합하는 통합 하이브리드 솔루션에 속합니다. 일반적인 시나리오는 저장을위한 고밀도 셔틀 또는 큐브 스토리지 시스템을 사용하여 상품을 분산 된 인체 공학적 피킹 장소 또는 다른 저장 및 생산 구역으로 운송하기 위해 유연한 AMR에 연결하는 것입니다. 이것은 강성 컨베이어 기술을 피하고 밀도와 유연성을 모두 극대화합니다.
• 소유권 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) : AI는 틈새 기능에서 전체 스토리지 컨트롤의 필수 부분이됩니다. AMRS의 순수한 경로 계획 외에도 글로벌 프로세스 최적화 : 수요 팁 예측 및 사전 사전 자원 적응을위한 예측 분석, 예측 주문을 기반으로 지능형 인벤토리 최적화 및 적응 형 학습 조류에 사용됩니다.
• 휴먼 로봇 협력 및 코봇 : 캠프에서 사라지지는 않지만 그의 역할은 수동 작업에서 감시, 통제 및 문제 해결으로 바뀔 것입니다. 공동 작업 로봇 (코봇)과 AMR은 사람들과 안전하고 효율적으로 일하기 위해 개발되었습니다. 인체 공학적 "상품 간"또는 "상품 간"워크 스테이션.
• 사물 인터넷 (IoT)과 총 네트워킹 : 미래의 캠프는 완전히 네트워크가되었습니다. 선반, 기계, 로봇 및 하중 장치의 센서는 실시간 데이터의 일정한 스트림을 제공합니다. 이 데이터는 AI 시스템에서 창고 (디지털 트윈)의 디지털 이미지를 생성하고 전례없는 정밀도로 물리적 프로세스를 제어하고 최적화하는 데 사용됩니다.
• 지속 가능성과 에너지 효율성 : 에너지 비용과 사회적 압력 증가를 고려하여 지속 가능성은 결정적인 설계 기준이됩니다. Autostore의 로봇과 같은 에너지 소비가 낮은 시스템으로 에너지 또는 에너지 효율적인 셔틀 드라이브를 서로 공급할 수 있습니다. 최적화 된 반환 프로세스를 통한 순환 경제의 홍보도 중요한 측면입니다.

내 intralogistics와 그 효과의 미래 추세

인트라 레스틱스 및 그 효과의 미래 트렌드 – 이미지 : Xpert.Digital

인트라 레코스틱스의 미래에는 물류 시스템의 성능과 효율성에 혁명을 일으킬 몇 가지 중요한 트렌드가 형성됩니다. 하이브리드 시스템은 다양한 기술의 강점이 결합되는 중심 전략을 형성합니다. 앞으로 셔틀 시스템은 전반적인 솔루션의 고밀도 핵심을 형성 할 것이며, 자율 모바일 로봇 (AMRS)은 다른 자동화 된 영역 간의 유연한 연결로 작용합니다.

인공 지능 (AI)은 프로세스 최적화에 중요한 역할을합니다. 그것은 창고 전략과 예측 유지 보수를 개선 할뿐만 아니라 로봇 함대의보다 복잡한 떼 행동을 가능하게합니다. 인간-로봇 협력은 로봇이 인간 직원과 안전하고 인체 공학적으로 작동하는 결정적인 측면으로 발전합니다.

사물 인터넷 (IoT)은 모든 창고 구성 요소를 실시간으로 연결하고 포괄적 인 투명성을 만듭니다. 각 로봇은 정보를 교환하고 분석하는 모바일 데이터 허브가됩니다. 동시에 지속 가능성 측면이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 에너지 효율적인 드라이브, 최적화 된 배터리 기술 및 AI 대조 경로 계획은 구강 내 생태 발자국을 최소화하는 것을 목표로합니다.

이러한 트렌드는 인트라 레코 스틱스의 미래가 네트워킹, 지능 및 지속 가능성에 의해 형성되어 인간과 기술이 점점 더 함께 작동한다는 것을 보여줍니다.

경쟁 대신 공존 – 미래를 지배하는 시스템은 무엇입니까?

그렇다면 한 시스템은 다른 시스템을 대체 할 것인가 아니면 공존 및 하이브리드 솔루션의 미래를 향해 나아가고 있습니까?

기술, 성능 기능, 비용 구조 및 미래 추세에 대한 심오한 분석 후에는 분명 해집니다.“셔틀 대 로봇”이라는 질문은 하나의 시스템의 억압을 암시하는 경우 잘못입니다. 단수, 모든 지배 기술에 대한 아이디어는 더 간단한 시간의 유물입니다. 창고 자동화의 미래는 단일 우승자가 아니라 지능적이고 응용 분야의 공존과 기술의 융합에 의해 형성됩니다.

완전한 변위는 없습니다. 대신, 시스템은 각각의 핵심 강점이 자체적으로 제공되는 응용 분야에서 우선합니다.

• 셔틀 시스템 (및 Cube Storage와 같은 추가 개발)은 최대 저장 밀도와 매우 높은 예측 가능한 처리량이 결정적인 기준 인 경우 계속 지배 할 것입니다. 이는 산업의 버퍼 창고, 고성능 생산 라인 공급, 식품 소매 무역의 대형 중앙 창고 공급 또는 전자 상거래 이행에서 기사를 신속하게 회전시키는 데 적용됩니다.
• 자율 모바일 로봇 (AMR)은 전경에 유연성, 빠른 확장 성 및 적응성이있는 모든 영역에서 우위를 점할 것입니다. 여기에는 강력하게 변동하는 주문 프로파일, 타사 제공 업체 (3PL)의 물류가있는 휘발성 전자 상거래 환경이 포함됩니다.

그러나 가장 중요하고 가장 형성적인 경향은 기술의 수렴과 하이브리드 시스템의 개발입니다. 미래의 가장 강력한 물류 센터는 셔틀이나 AMR에 의존하지 않고 두 세계의 최고를 결합한 통합 된 총 솔루션에 의존 할 것입니다. 따라서 "지배"는 특정 하드웨어 기술에 의해 실행되지 않습니다. Intralogistics의 미래 레이스에서 진정한 승자는 소프트웨어 생태계입니다. 셔틀, AMRS, 코봇, 컨베이어 기술 및 수동 작업 – – 이종 기술을 조정할 수있는 지능은 매우 효율적이고 유연하며 탄력적 인 전반적인 유기체를 조정합니다.

산업의 미래는 지능적이고 유연하며 하이브리드 자동화 생태계에 의해 지배되며, 특정 작업에 적합한 하드웨어를 선택하고 우수한 소프트웨어의 완벽한 통합이 성공을 결정합니다.

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