仓储物流新趋势与集群移动机器人跨行业应用

来源:长沙物流货运服务公司发布时间:2020-05-10 08:30:00

早的时候,你可能想知道机器人代替人类做一些工作。机器把人们从简单、无聊和复杂的工作中解放出来,这是人类对机器人早的需求。机器人应用场景是完成一项非常简单的工作,完成抓取或物流的简单处理。随着机器人的发展,我们可能希望能完成一些更复杂的工作。当它无法实现时,我们能否通过所谓的感性判断来实现一些更复杂的工作?这种能够与人类合作的机器人正在逐渐出现。这是以后的第二个阶段。

一、我们对机器人和机器人应用有什么要求?

早的时候,你可能想知道机器人代替人类做一些工作。机器把人们从简单、无聊和复杂的工作中解放出来,这是人类对机器人早的需求。机器人应用场景是完成一项非常简单的工作,完成抓取或物流的简单处理。随着机器人的发展,我们可能希望能完成一些更复杂的工作。当它无法实现时,我们能否通过所谓的感性判断来实现一些更复杂的工作?这种能够与人类合作的机器人正在逐渐出现。这是以后的第二个阶段。

我们对机器人的终希望是它具有独立思考的能力,能够完成更复杂的工作。4G、5g和分布式计算、云计算、物联网等工业底层技术的实现和普及以及底层能力的整合,使得我们现在对机器人提出了更高的要求。

当人类对机器人提出更高的要求时,机器人如何实现人类对机器人的期望?有两个方向。***个机器人越来越复杂。由此可见,丰田将在不同的时间点推出越来越多的仿人机器人。左下角的这张照片是摩尔定律的趋势,大家都很熟悉。固定时间增长,机器加工和产能将增加,成本将下降。但问题是,当你对一台机器有越来越高的要求时,机器人在某个时间点无法满足人们的期望。这种情况怎么样?

我们认为另一个趋势是所谓的集群协作,这在本质上是一个非常普遍的现象。这样,一些个体通过有效的集群合作,可以实现容量的倍增,并且可以实现很多传统个体无法实现的内容。这个想法能应用到机器人合作中吗?通过对现有机器人设备进行更有效、更灵活、更智能的调度和应用,我们能否达到许多现在无法达到的期望?这就是我们一直在想的。

在传统意义上,无论是机器人还是传统机器人,还是工业机器人,每一个机器人都是一个所谓的线程序。一旦他需要合作,他就需要非常复杂的时间校对。每个机器人以固定的速度完成其现有的任务。我们认为,如果未来AI+IOT是一个大平台,它可以实现一定程度的意识共享,所有机器人可以互联,通过更密集的调度可以实现集群作业。

我们认为机器人首先要考虑它的位置信息,其次要考虑货物的热分析,需要知道它更适合运输什么样的货物,需要考虑曼哈顿距离的起点位置,才能找到***解。需要对***V的实时动态轨迹进行优化,控制***V的速度,反馈货物重量,并考虑一些异常情况对***V的影响,包括一些障碍物或机械故障。这是一个简单的例子。

真正做到这些点后,简单的移动机械人才很可能实现更快捷的利益置换,满足现场客户的需求。

如果我们想在未来实现真正的机器对人的替代,理论上它是一个大规模的机器对人的替代。在一个简单的场景中,可以在工厂或仓库中实现的机器调度的数量和能力,以及可以控制的不同机器人的复杂性,实际上是所谓集群背后***的挑战。

截至2018年底,已有120多家***V公司。目前,国内许多机器人企业在硬件负载和速度上都有相似之处。真正的区别在于它的软件、调度规模和调度能力,真正形成了所谓的系统效率。在中国有一些非常有名的公司,他们的调度是基于固定路径的。机器人可能有十条路径。如果***个失败了,就拿第二个。如果第二个失败了,就拿第三个。实际上,真正实现大规模集成调度应该能够实现实时路径规划和实时调整。每辆车都有无数条路径的可能性,无数条路径的可能性取一个***值,***值可能实时变化。

如果您的调度瓶颈是50或60,那么小规模应用程序就可以了。但是大规模的应用需要成千上万个。亚马逊的机器人的时间效率只能达到200或300,但事实上,在中国目前的情况下,当你真正做好调度软件的能力时,我们认为它可以达到每小时不低于500或600的调度效率。这些差异终将影响客户选择时的******。

我做过敏测试和分析。事实上,我的意思是一个机器人是卖10万还是12万还是13万,这对你的***率影响不大。***的实际影响是,在拆卸和分类时,原始客户的人力效率是100。实施更改后,可以达到500或600。这种改善对他的***率有很大影响。事实上,这些软件调度算法确实影响了用户对机器人的应用。同时,我们也认为,只有真正做好集群协作,才能实现跨行业、跨场景的协作。

各行业的***个案例开始应用这种柔性智能移动机器人的早时间点。我们不需要仔细研究每个时间点。也许个别案例会超过这样一个数量级,但从总体趋势来看,我认为这幅图是正确的。移动机器人早的应用是亚马逊,电子商务零售是2012年早的应用。亚马逊的大规模应用是在2014年。2015年和2016年,电子商务零售业开始使用此类机器人来提快捷率、降低成本和提快捷率。

我们会发现,事实上,在这个行业的发展过程中,我们不仅实现了技术的模仿。我们的效率提高了,实际上是在向产业的上下游延伸。首先,下游,电子商务零售和这个行业是两个相关的行业。生成包时,我需要您进行集成处理,这是早的应用程序。2018年,越来越多的制造业开始考虑移动机器人,而不是传统意义上的机器人。

比如鞋服、3C电子、冷链、汽车等,其实这些行业背后可能有不同的驱动因素及其客户需求点。对我们来说,我们发现同时,对这种更灵活、更密集的机器人设备也提出了同样的要求。无论他的需求是由某些市场驱动的,还是由于小批量定制和灵活市场的反馈,还是由政策驱动的。包括一些汽车行业对他的精益生产要求。现在整个移动机器人已经开始形成一种新的趋势,从传统意义上的仓储式电子商务零售向上下游做延伸,而这种延伸的爆发速度远远快于我们的预期。

当我们和顾客沟通很长时间,他们会问什么痛点?客户普遍关注运营效率、准确率、场地利用率、员工管理、监控分析、管理成本优化等方面。人工分拣每小时100-150件货物,如果真能达到500件以上的分拣效率,***率一般在两年内,如果能达到800件,在一年半内,这是真正决定***率的核心点。准确率也是如此。当排序的顺序复杂度较高时,手工操作越来越容易出错。在这种情况下,机器人基本上可以实现零误差。包括员工管理、数据分析。事实上,在许多制造业中,技术的应用可能不会拥抱更多的新鲜事物,更多的是希望做好基础工作。要实现智能化、自动化,首先要实现信息化,这都是客户对集群机器人的要求。

三、当集群移动机器人向产业扩展时,产业会对这个产业提出什么样的要求和挑战?

他希望提高质量和效率,改善环境,降低成本,灵活,自动化和基于数据。初的机器人有一个固定的站和节奏去到每一个点。现在当我想到一个站点,甚至很多生产线都强调所谓的柔性化工位置,而站点的位置可能会发生变化时,就需要一个更加灵活智能的运输机器人来实现其生产的匹配,包括其数据、自动化和各系统的统一对接。

一是药品经销企业。工程行业的竞标下来后,我们和老板进行了沟通,说事实上,你并没有意识到我的机器人有太多的人替代品。你为什么参加这个项目?***,老板给了我们一个解释。他希望通过提高仓储环节的自动化率、准确率和效率,来推动生产制造环节的改进。这可能是制造业的每个人现在都在考虑的问题。事实上,我们希望通过物流效率的提高来对抗制造效率的提高,这是一个非常有趣的论点。

早,由于汽车行业通常是制造业准入门槛***的行业,对整个生产的稳定性和安全性要求***的行业。SPS和seq的生产方式可以匹配每辆车的零部件。组装一辆车时,每辆车的零件数可以是50000或100000。这种生产方式虽然有很多优点,但可以提高一些作业效率,甚至减少组装车辆所需的作业长度或面积。但同时也出现了新的问题,对零部件和库存的管理要求进一步提高。

同时,由于每辆车的零部件都要与生产车相匹配,也对零部件的选配提出了很高的要求。在这种情况下,汽车行业也在考虑能否采用电子商务行业成熟的零分离和排序方案。这种柔性机器人已在工厂实现,与传统的手工作业相比,其效率有了显著提高,包括汽车工业、鞋服、医药等。事实上,制造业也开始对集群机器人提出新的要求和更高的要求。

在传统的制造或仓储物流中,很多自动化设备是固定的。对于一个固定的设备,有很多的集群和协作,可能需要一些载体的辅助帮助。但无论是机器人还是叉车机器人,在一定程度上都可以连接传统的制造或仓储物流环节,即所谓的离散、孤立的自动化设备。传统的自动化有许多环节。当它在装配线上时,我知道哪个产品在什么时候处于什么位置。

而更有效的路径和更合理的路径规划,实际上是集群移动机器人能够给产业带来的一些新思路和新帮助。


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