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亚马逊物流和分销中心中的机器人转换和Kiva机器人

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发布于:2025年5月11日 /更新,发表于:2025年5月11日 - 作者: Konrad Wolfenstein

亚马逊物流和分销中心中的机器人转换和Kiva机器人

亚马逊物流和分销中心创意图像中的机器人转换和Kiva机器人:xpert.digital

物流的转变:亚马逊的Kiva故事

亚马逊的物流策略 - 无声革命:机器人更改亚马逊供应链

自2012年对KIVA系统的战略收购以来,亚马逊从根本上改变了其物流中心,并越来越依赖机器人技术来提高效率和生产率。从7.75亿美元的投资开始,这是一个综合网络,该网络由数十万个机器人,这些机器人在亚马逊的全球物流基础设施中变得必不可少。这一发展不仅显示了公司的技术创新,而且还显示了现代物流工作方式的根本变化。

适合:

  • 触觉机器人:带有触摸感的机器人 - 新一代的瓦肯人和共同研究触觉对象识别触觉机器人:带有触摸感的机器人:新一代的瓦肯人和共同研究触觉对象识别

开始:Kiva接管是自动化的基石

2012年3月,亚马逊引起了轰动,当该集团以7.75亿美元的价格接管了仓库机器人Systems的制造商Kiva Systems。此次收购是该公司在线零售商历史上的第二大收购,并为亚马逊前往机器人的超级大国奠定了基础。

Kiva Systems是美国马萨诸塞州北雷丁的一家公司,专门开发扁平的橙色机器人,这些机器人将货架运送到员工。一些零售商已经使用了这项技术,其中包括以前由亚马逊接管的两家公司:鞋零售商Zappos和Baby Artial Press Dustress Diapers.com。效率的提高令人印象深刻:根据制造商的说法,员工能够在机器人的帮助下应对两倍的工作,而亚马逊经理甚至谈到生产率提高了三到四倍。

接管后,Kiva系统被更名为Amazon机器人技术,并且这些机器人最初仅在亚马逊物流中心使用。这是一个显着的变化,因为亚马逊不再将开发的技术出售给竞争对手,而是专门用于他自己的需求。

亚马逊机器人车队的发展

多年来,由原始的Kiva机器人开发了多种专业机器人:

工作动物:Kiva/驱动机器人

橙色Kiva机器人后来称为“驱动器”,构成了亚马逊物流的骨干。他们通过地板上的计算机条形码贴纸系统浏览仓库。重量约为145公斤,您可以运输多达340公斤的架子,并以每小时5.5公里的速度移动。机器人是电池操作,必须每小时充电五分钟。

这些机器人从根本上彻底改变了物流中心的工作:而不是员工必须通过仓库覆盖公里,而是直接将货物带给他们。

Proteus:自主同事

2022年7月,亚马逊用Proteus介绍了他的第一个“完全自主的移动机器人”。与以前必须在不同区域运行的模型相反,Proteus可以识别并避免使用高级安全,感知和导航技术的人。这种能力使他能够在与人类雇员相同的领域工作 - 人类机器人合作的进一步发展。

红衣主教:精确包装程序

枢机主教是机器人握把的手臂,可以举起和分类,重量最多25公斤。它的开发是为了在运输过程的较早阶段优化包裹排序,从而缩短了处理时间并加速了整个过程。亚马逊计划从2024年开始在他的营地中使用红衣主教。

Vulcan:具有“触觉”的机器人

亚马逊机器人机器人舰队中的最新创新是Vulcan,它是一种具有“触觉”的机器人,该机器人于2025年提出。与传统的工业机器人相反,与传统的工业机器人相比,该机器人可以停止或通过意外接触,而瓦肯实际上可以“感觉到”其周围环境。

Vulcan使用的系统中使用了一个被称为“标尺”的系统,它可以将其放在受试者中的物体上,并使用“脱脱型”(桨)(桨),其手臂可以根据要移动的物体的大小和形状来适应其手柄厚度。有了这项技术,Vulcan可以在亚马逊系列中处理大约四分之三的产品。

该机器人已经在汉堡附近的温森物流中心使用,在那里它可以在难以进入地点的地方提供商品,从而使工作更安全,更有效。

适合:

  • 来自亚马逊的机器人履行中心系统机器人履行中心系统

大规模缩放:从数百到数十万

机器人技术在亚马逊物流网络中的传播是令人印象深刻的节奏:

  • 2015年:欧洲的第一个机器人在弗罗茨瓦夫(波兰)的物流中心使用
  • 2019年:亚马逊仓库中的200,000多个机器人
  • 2025年:亚马逊拥有世界上最大的750,000个工业机器人的车队

财务专家凯茜·伍德(Cathie Wood)在2023年预测,到2030年,亚马逊将拥有比仓库中的人拥有更多的机器人,每天约有1,000个新机器人。在最新仓库中,这种发展已经成为现实:比人类已经在这里工作的机器人更多。

对效率,安全和员工的影响

革命效率提高

在亚马逊物流中心中,机器人的使用极大地提高了效率。在以前员工必须覆盖公里公里的地方,他们站在平台上,等到机器人将产品带给他们。这导致:

  • 每个仓库工人的生产率提高了三到四次
  • 较高的股票和更快的交货时间
  • 更有效地使用存储空间

改善职业安全

机器人技术对物流中心的安全性提高做出了重大贡献:

  • 机器人承担身体上疲惫的任务,从而减轻了员工的身体压力
  • 公司数据显示,在拥有亚马逊机器人技术的位置,2022年有记录的事件和下降时间比没有机器人技术的位置低15%或18%。

工作世界的转变

尽管批评家担心机器人会取代人工工人,但亚马逊强调,自2012年引入机器人技术以来,全球范围内出现了大约30万个新的全日制职位。但是,工作类型发生了变化:

  • 员工不再需要穿过仓库,而是在打包站的医院工作
  • 创建了新的工作资料和职业机会,尤其是用于维护和监视机器人
  • 当身体疲惫的任务接管时,技术技能越来越多地被要求

未来:明天的配送中心

亚马逊继续在新机器人技术的开发中进行大量投资。超过7亿欧元流入“未来分销中心”的技术。在多特蒙德(Dortmund)的最后一英里开发中心,亚马逊建立了一个全球独特的测试系统,其中开发了技术,旨在塑造未来十年的包裹交付。该概念的第一个完整实施计划于2026年。

诸如“感觉”机器人瓦肯(Vulcan)之类的最新发展表明,亚马逊越来越多地与可能承担越来越复杂和苛刻任务的机器人有关。重点不仅在于提高效率,而且是改善人类员工的工作条件。

带有遥远后果的转型

亚马逊物流和分销中心中机器人的收购不仅仅是技术上的头,而是整个行业的根本转变。从2012年Kiva Systems收购开始的目的是发展成为世界上最大的工业自动化计划之一。

使用的机器人的数量和多样性的增加表明,亚马逊始终依赖自动化,但并没有完全避免人工劳动。相反,创建了人与机器之间的新类型的合作类型,其中机器人接管了重复性且身体疲惫的任务,而人们可以专注于更复杂的活动。

亚马逊物流的未来可能以更紧密的机器人和人工智能整合,目的是使供应链更加高效,安全和更快。对于整个物流行业,亚马逊设定了标准,从长远来看也将影响其他公司。

 

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与其他自动化解决方案相比,Kiva机器人的优势

1。生产率显着提高

  • Kiva机器人使仓库工人能够与传统自动化解决方案相比创建的两倍。 Kiva指出,仓库员工的生产率可以提高三到四倍。
  • 可以每六秒钟发表一次新文章,这意味着可以在很短的时间内处理订单。

2。灵活性和可伸缩性

  • 与永久安装的输送带或自动化的高湾轴承相反,Kiva机器人是小的,自主的表演单元,可以灵活地浏览仓库并将架子带到任何位置。
  • 该系统几乎可以无限期地缩放:根据需求,可以添加更多的机器人或架子而没有重大的结构变化。

3。储存区域的最佳使用

  • 由于机器人将货架带到了住院员工,因此仓库工人不再需要覆盖远距离。这大大减少了身体压力并节省了时间。
  • 存储区域不必照亮或加热,因为即使在黑暗和低温下,机器人也可以工作。这样可以节省能源和运营成本。

4。较低的人员要求和较高的人体工程学

  • 人类劳动力集中在采摘站的货物上拆除和采摘。疲劳,合法规定的休息或分心在营地过程中几乎不起作用。
  • 员工的身体压力减少了,因为他们的工作要住院,而且不再需要穿过营地数英里。

5。简单集成和低基础设施要求

  • Kiva系统只需要足够的电力,合适的机器人和架子以及平面表面。不需要精心设计的传送带技术或特殊的建筑结构。

6。特别适合宽距离托盘

  • 该解决方案非常适合具有异构产品的仓库,对于具有广泛范围的提供商,在电子商务中很常见。

与其他系统的比较

与其他系统相比,Kiva机器人

与其他系统相比,Kiva机器人 - 图像:XPERT.DIGITAL

Kiva机器人与经典自动化系统(例如传送带或高湾轴承)之间的比较显示出中心点的显着差异。 Kiva机器人的特征是非常高的灵活性,而经典的自动化系统仅提供低至中等的适应性。 Kiva机器人在可伸缩性方面也得分,因为它们可以模块化和成本效益扩展,而经典系统通常受到限制和昂贵的适应。例如,Kiva机器人的能源效率也非常高,因为该操作不需要光,而经典系统仅中等至低。对于员工,Kiva机器人提供了一种具有人体工程学上有利的方式,可以使用住院工作场所和最小的步行路径。相比之下,经典系统需要大量的跑步工作,这会使员工的人体工程学恶化。 Kiva机器人的投资要求是中等的,因为它们是可模块化的,而经典系统与大型系统和转换的高成本相关。最后,事实证明,Kiva机器人可以很好地适应不同的范围宽度,而经典的自动化通常是针对均匀商品进行优化的,因此适应性较低。

与经典的自动化解决方案相比,Kiva机器人提供了灵活性,可伸缩性,能效和人体工程学的前所未有的组合。它们特别适合在电子商务中的动态,异构存储环境,并能够显着提高生产率,并对员工的身体压力相同。

 

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