Робототехніка в складській логістиці - чому це не (повністю) поки що

Опубліковано: 26 лютого 2017 р. / Оновлення з: 26 листопада 2018 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн

Робототехніка в складській логістиці - Джерело: Shutterstock

Вже деякий час внутрішньологістичний світ був захоплений хвилею автоматизації, яка має промисловості 4.0 Про роботів багато розмов, які часто використовуються як синонім автоматизації. Це не зовсім вірно, адже найважливіша передумова робототехніки полягає в тому, що системи мають штучний інтелект. Якщо автоматизація покладається на стандартизовані процеси, також включають процеси змінної робототехніки. Процеси, які особливо важливі при зберіганні та вибору неоднорідних піддонів продуктів. Але поки виклики в поводженні з різними розмірами не вирішаться різною текстурою, а вибір плавно йде з роботами, гарним шматочком.

Зрештою, перші кроки виконуються успішно. Динамічні системи зберігання вже пропонують найкращі умови для подальшої повністю автоматизації. Поки що, як правило, схоже на те, що товари доставляються автоматично за допомогою технології конвеєра, щоб потім бути розміщені у призначених табоарах виборами. Звідти вас перевозять і зберігаються від програмного забезпечення для контролю до призначеного місця у вертикальному або горизонтальному підйомі складу. Якщо стаття викликається, система надає складу працівника на своїй центральній робочій зоні відповідно до ергономічних товарів для принципу людини. Довгі шляхи усуваються, а сучасне програмне забезпечення гарантує, що правильні частини завжди передаються. Завдяки техніці підтримки, таких як Pick за світлом, точність доступу до майже ста відсотків збільшується та прискорюється одночасно. Вибір замовлення приймає статтю і закінчив її для доставки або подальшої обробки.

У випадку такої системи людська праця обмежується виведенням та передачею в наданий контейнер. В іншому випадку всі процеси вже працюють автоматично. Тут вступає в гру, тому що, звичайно, було б надзвичайно цікаво, щоб ці останні ручні кроки також зробили машину. Економічні переваги для цього очевидні: з вибором через робота, процеси введення та аутсорсингу можуть відбуватися цілодобово. Крім того, роботи обіцяють найвищу точність та швидкість доступу, що значно скорочує час розгортання. Робототехніка також пропонує вихід щодо дефіциту кваліфікованих робітників у цій країні.

Робототехніка для широкого розповсюдження в складській логістиці ще не зріла

Тим не менш, інтелектуальна робототехніка в внутрішньологістиці наразі використовується лише дуже ізольованою. Але чому це? З одного боку, витрати на наявні моделі наразі досі перебувають у районі, яка має багато логістичних операторів ухиляються. Надійність систем часто залишає бажати кращого. В основному це пов'язано з проблемою захоплення, яка вимагає найвищої точності при доступі до неоднорідного спектру статті. Тут моделі наразі відсутні достатньо штучного інтелекту, щоб правильно класифікувати різні форми та тканини та надати захоплюючій руці правильні інструкції в кожному окремому випадку.

Інтелектуальна робототехніка з внутрішньології - Джерело: Shutterstock

Але галузь зайнята наближенням роботів до табору. Наразі є два підходи у фокусі інтересів. З одного боку, мова йде про роботів, які видаляють товари у звичайних підшипниках управління та приносять їх самостійно до станції вибору. Коли система Kiva придбала кілька років тому, Amazon має метод, який у своїх таборах багато тисяч разів, що збільшує полиці в цілому і перевозить їх до робочих столів. В принципі, метод підходить для використання у багатьох звичайних підшипниках полиць. Крім того, проблеми з захопленням не існує, оскільки пристрої переміщують лише полиці. Однак це має недолік, що полиці повинні бути змінені відповідно, щоб перемістити маленькі роботи. Таким чином, ефективність масштабної системи трохи трохи канібалізується.

Компанія журналу, серед іншого, має інший підхід, в якому Сіменс піднявся як партнер деякий час тому. Тут робот доставки маневрить незалежно через звичайні ряди полиць і видаляє предмети, які потрібно вибрати безпосередньо. З цим рішенням теж труднощі полягають у надійному виборі гетерогенних статей. Технологія тут досить далеко, але подальші зусилля з розробки необхідні для видалення точних книг, плюшевих тканин, гвинтів та мішків для чіпів чи футболів. У порівнянні з роботами Amazon, однак, тут не потрібні значні зміни в запасі шельфу, за винятком максимізації висот.

Повністю автоматичний підхід

Однак два представлені методи транспорту мають недолік, що в ручній роботі все ще потрібно за таблицею комісії. Тому роботи були надалі розроблені для вибору статей самостійно та без людської допомоги. Є такі моделі, як Бакстер , які, здається, походять із науково -фантастичного фільму і можуть надзвичайно керувати статтями. Крім того, у Бакстера вже є необхідний інтелект для реагування на неоднорідні виклики. З роботом комісії Кадо ще одне рішення - це розробка, яку можна краще знайти в різних статтях. Кадо трактується, що він надійно і швидко визначає захоплюючі точки статей у навантажувальних носіях за допомогою сучасної технології 3D -камер. Ця система також повинна працювати для статей, які ще не були записані системою, і які також не знаходяться в навантаженні. Потім чутливу рукоятку руки роботи з вибору керують через ідентифіковані точки захоплення. У поєднанні з автоматичною системою зберігання це було б рішенням, яке б спрацювало без ручної роботи.

Однак не лише фахівці з внутрішньологістики, які просувають цю тему. Amazon не зовсім безкорисливо запустила виклик вибору Amazon У цьому змаганні, від невеликого стартапу до усталених виробників та дослідницьких груп із відомих університетів, учасники конкурують з рішеннями. Мета - наблизити автономний склад та комісійні технології ближче до реальності за підтримки штучного інтелекту. Не дивно, що онлайн -гігант із США керує цією темою, адже він є одним з найбільших дилерів у світі і має величезні складські центри, які отримали б користь від такого рішення.

Якщо проблема захоплення вирішується в середній перспективі, системи роботи можуть бути реалізовані у більших кількостях, що повинно призвести до зниження витрат. Роботи обіцяють багато корисних для менеджерів складу: немає витонченого пошуку персоналу, немає проблем з високим рівнем хворого та 24/7 операції. Той факт, що це загрожує багатьом робочим місцям, на іншому аркуші, дефіцит кваліфікованих працівників чи ні.