越来越多的公司专注于开发快速、高效的履行操作,以满足当今电子商务客户的需求,并投资于机器人解决方案,以帮助他们满足这些需求。
通过提供传统拣选和包装系统的自动化替代方案,机器人还帮助企业抵消了熟练劳动力的短缺和徘徊在历史低位的失业率。
高度动态、非结构化的环境、仓库和配送中心历来都是机器人无法解决的巨大挑战。但由于关键技术的进步,新一代智能、功能日益强大的机器人解决方案已经成为华盛顿特区关键的生产力推动者。
但仅仅买一个机器人并希望它能解决你的实现问题是不够的。你也不能仅仅投资几台自动化设备,以提高你当前的运营水平,满足你最苛刻的客户需求。机器人并不是最终的解决方案,它只是一个完整的端到端解决方案的一部分,这个解决方案包含了许多不同的元素。
在这个世界上,近30%的劳动力年龄在55岁以上,雇佣新员工的成本是员工年薪的25%到150%,机器人技术为一个古老的问题提供了一个尖端的解决方案。仅在2017年,就有近60万个仓库工作岗位没有得到满足,而这个行业的增长速度与劳动力储备的比例为6:1。
仓库和数据中心的运营成本也变得非常高。在典型的仓库中,42%的资源用于挑选,17%用于储存,11%用于间接劳动力。另外11%用于补货,6%用于包装/检查。作为一个关键的生产力推动者,机器人在处理不断增长的订单量的同时,也在克服劳动力可用性和资源挑战方面变得越来越重要。
与此同时,顾客需要无缝的购物体验:一天送达、更低的价格和最大的便利。消费者期望的提高、劳动力资源的减少和订单量的增加,正在迅速推动全球仓库和数据中心对更多自动化的需求。
根据DHL最近的一份趋势研究报告,我们正处于机器人革命之中,但80%的仓库仍然是人工操作的,这意味着它们没有自动化支持。这种情况即将改变。电子商务的增长(分析师预测,到2021年,全球电子商务销售额将翻一番,达到惊人的4.5万亿美元)推动了劳动力市场的紧张,这为自动化创造了成熟的条件。
全方位的机器人技术为直流提供了巨大的潜力,并不断扩展和发展,以实现下一代效率。适应性强的协作机器人解决方案被称为“协作机器人”,旨在与人类一起工作,处理运输、存储和检索任务等等。万博ag客户端app
在感知、处理能力和抓握方面的技术进步也扩展了DC的机器人能力。3D视觉技术的进步正在加快和改善卸载和拣选任务,这两项任务在典型的仓库中都消耗大量的劳动力和资源。
有了广泛的机器人选择,为您的操作做出正确的选择是走向自动化道路的重要的第一步。而且由于这些应用程序的许多数据甚至还不存在——需要收集和理解——试点项目也是必要的。当它们被限制在范围内时,这些程序帮助公司理解可变性,并确定真正的价值和投资回报(ROI)。
通过与具有广泛的行业自动化知识、对整个组织的机器人技术有深刻理解以及机器人工业协会(RIA)认证的机器人集成商合作,公司可以实施机器人解决方案,为整个供应链提供好处。
从机器人分拣感应和单拣到卸料和去垛,霍尼韦尔机器人技术公司提供广泛的专利智能机器人创新产品组合,并努力不断设计新的解决方案。这些强大的机器人解决方案由霍尼韦尔通用机器人控制(HURC)提供支持,这是一个基于云的通用平台,可推动快速解决方案开发和优化以及跨应用机器学习。
Matt Wicks, Honeywell Intelligrated产品开发副总裁
问:机器人在现代仓库中扮演着什么角色?
答:机器人在两个方面发挥着关键作用。他们增加了雇主找不到劳动力来支持其增长计划的劳动力。机器人技术也提供了新的和创新的方式来重新思考自动化方法,实现更高的吞吐量,更好的准确性和更大的灵活性。
问:是什么让机器人技术变得更加可行?
答:过去几代的机器人解决方案可以在制造业等受控环境中处理重复、统一的任务,但在配送中心的动态、非结构化环境中不太适用。这是改变。传感器、数据科学和机器学习领域的重大进展正在催生更强大的机器人系统,这些系统能够有效地处理流经配送环境的大量数据。
问:今天的机器人解决方案有什么不同?
答:为了在仓储环境中发挥作用,它们必须更智能、更先进。我们在仓储机器人如何观察、思考和行动的背景下思考它们。这通常包括具有软件/控制平台的物理机器人,该平台包含来自各种传感器的数据。一个完整的解决方案还包括控制软件,它可以解释数据,然后利用这种智能来决定机器人做什么以及如何做。
问:机器学习和人工智能(AI)是如何进入机器人方程式的?
答:它们都是工具集中的工具,可以让这些机器人系统发挥作用,但它们都还在发展中,绝不是完全平等的。仅仅因为机器人系统使用了人工智能,并不意味着它有“自我意识”,知道自己在做什么。要实现这一目标还有很长的路要走。
问:我们现在应该做什么?
答:现在,所有的公司都应该考虑机器人码垛和去码垛,再加上一套卡车装卸和每次拣货。移动机器人也在这里,并发挥作用。未来将为部署集成机器人解决方案的公司提供更多机会。
问:如何将机器人技术引入我的工厂?
答:要认识到这些应用程序的许多数据并不存在,需要收集和理解这些数据。试点项目对于理解可变性和确定真正的价值和投资回报率(ROI)至关重要。最好的方法是尽可能保持项目的结构化,并约束相关的变量和应用程序。最后,了解这些解决方案能做什么和不能做什么。人们很容易高估机器人解决方案的能力(感谢YouTube)。
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