智能拣货——智能订单拣选

Konrad Wolfenstein

5年前

智能拣货——智能订单拣选——图片：Zapp2Photo|Shutterstock.com

机器人和虚拟现实在仓储物流中的应用

几十年来，机器人已在德国经济中无处不在。然而，迄今为止，它们的主要用途集中在制造业和装配业，而在物流领域则基本处于幕后。随着工业4.0的到来以及仓库网络化和自动化程度的提高，机器人时代也正在物流领域悄然开启。.

在考虑仓储机器人应用时，人们注意到它们主要用于使用自动导引车 (AGV) 运输货物。目前，自动化解决方案在存储和拣货领域还比较少见。然而，鉴于技术的飞速发展以及自动化系统在效率、速度和安全性方面的优势，行业正在发生思维转变。越来越多的物流公司正在考虑——或已经开始实施——未来在存储和拣货领域应用机器人系统。

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鉴于人口结构变化加剧了熟练劳动力短缺问题（这一问题已显而易见），加上吞吐量的持续增长，物流行业面临着巨大的挑战，因此，自动化系统和自动拣货方案显得尤为重要。为了应对这些挑战，自动化系统和自动拣货方案无疑是最佳选择。虽然使用传送带或自动导引车 (AGV) 在仓库内运输货物相对简单，但订单拣选的自动化难度却大得多。据统计，目前仍有超过 90% 的订单拣选工作由人工完成。这是因为，迄今为止，要以令人满意且经济高效的方式，用机器人解决方案复制人眼、人手（包括触觉）的功能，仍然过于复杂。.

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另一个挑战在于，仓库中的机器人不仅要安全导航，还要应对不断变化的环境。它们必须能够独立避开其他系统，并且能够在存储位置或拣货站精准地拣选各种尺寸的物品。由于在不久的将来人类劳动还无法完全取代，机器人还必须在不干扰甚至危及工人的情况下，与工人进行人机协作。.

精确抓取和识别——机器人面临的两大难题

开发人员现已掌握了复杂的软件控制技术，这是机器人抓手协同运动的基础。然而，更大的难题在于如何抓取货物本身，这主要是由于产品种类繁多。仓库中待拣选的货物在形状、刚度、强度、重量、体积和表面积等方面差异显著。目前已采用多种技术来成功处理这些货物。但无论是夹持、牵引还是真空吸盘，任何一种技术都无法单独应对所有产品。因此，我们需要更加通用的解决方案来可靠地拣选所有货物。.

机器人自动拣选的另一个难点在于自动化系统图像处理能力的不足。此前，这些设备难以清晰识别种类繁多的商品。因此，企业不得不事先费力地列出每件待处理商品的详细信息，包括材质、重量和特殊处理说明。对于库存量较小的商品，这种方法或许可行，但对于数百甚至数千种商品的规模而言，便显得力不从心。然而，如今，通过结合二维和三维图像处理技术，机器人能够更有效地识别各种商品，即使是堆叠或倾斜放置的商品和包装，也能轻松应对。.

法国珠宝制造商 Maty成功实现了产品供应的自动化，充分展示了如何做到这一点。该系统的核心是一台软件控制的取放机器人，它可以自动准备珠宝及其对应的包装盒，以便后续拣货。与人工订单处理相比，这种方法使待发货包裹的产量提高了50%。

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利用虚拟现实技术的半自动化解决方案

HoloLens 作为拣货辅助工具（来源：Richard Hagl）

辅助仓库工人拣货的系统将这一趋势推向了新的高度。继智能眼镜在物流领域得到应用之后，虚拟现实和混合现实解决方案的出现预示着另一场革命的到来。例如，与智能眼镜（如 HoloLens），虚拟现实头显不会造成用户眼睛过快疲劳或头痛等不适。虚拟现实头显拥有更大、更舒适的显示屏，因此也更适合长时间佩戴。然而，由于封闭式虚拟现实头显会阻挡用户对现实世界的感知，这些系统目前尚不适用于物流行业的常规应用。

数字化拣货辅助工具（来源：慕尼黑工业大学）

使用半透明的HoloLens解决方案，就不会出现这个问题，因为用户可以保持正常的视野。在仓库中，系统会根据位置、时间和视角等信息，提供情境化的相关信息，从而显著简化工作流程。在实际应用中，HoloLens能够识别待拣选物品的存储位置，并始终引导拣货员沿最佳路线行进。到达存储位置后，系统会以叠加的符号显示存放待取物品的正确容器。扫描模块会验证拣选的物品，并立即在电子拣货单上将其标记为已处理。这提高了拣货操作的速度和准确性。.

扩展现实先锋成果与 Xpert.Digital 合作的：作为新乌尔姆大学的一个大学项目，我们与 Xpert.Digital 以及虚拟现实专家 Richard Hagl（一位为虚拟未来开发数字化 B2B 解决方案的开发者）合作，研究了使用 HoloLens 眼镜对仓库拣货流程的影响。为此，我们为智能眼镜配备了专门开发的拣货软件，并在项目期间测试和优化了该软件的用户友好性。

如果成功，这种创新的按视图拣货未来很可能取代传统方法，弥合仓库中人工操作与自动化之间的差距。然而，要实现日常使用，设备的重量和电池续航能力仍需改进。