机器人:具体情况具体分析

当机器人在制造业的实力被证明在仓储和配送方面是一种负担时,它们被迫迅速进化。

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几年来,工业机器人供应商一直致力于渗透仓储和配送应用,如码垛、拣货和箱子处理。早期的失误是由于配对不当造成的,比如机器人在生产环境中被证明难以完成订单,或者专门的控制软件与现有系统笨拙地同步,或者机器人被当作万灵药引入,而没有考虑到它们对上游和下游流程的影响。在其他情况下,投资的理由并没有随着时间的推移而持续下去,或者根本就不存在。

在过去的两年中,机器人解决方案和相关方法几乎完全克服了这些令人印象深刻的挑战。但是,市场压力和客户需求的快速变化同样令人印象深刻,一旦解决方案和应用程序接近和谐,目标就会再次移动。有限的可用劳动力有利于机器人替代品,但SKU的扩散仍然是一个挑战。灵活的抓手可以让机器人安全地处理一个箱子,但SKU的包装特性可能突然改变,没有任何警告。

然而,这种不稳定的环境加速而不是阻碍了发展。从严格的重复开始,机器人正被迫成熟为适应性强、自学成才、高度灵巧的系统,它们更像智能的同事,而不是设备。虽然它已经被证明是一个快速的学习,仓库机器人仍然有很多东西要学。

“我见证了焊接机器人从早期发展到现在的发展过程,也见证了许多‘革命性’机器人在早期被淘汰,”格林泽巴赫物流公司(Grenzebach Logistics)销售支持和战略总监鲍勃•霍夫曼(Bob Hoffman)表示。“但现在,甚至没有人会想到安装手动焊接站。这就是仓库机器人未来的发展方向。一旦我们克服了成长的烦恼,总有一天会有人说:‘我们为什么要手工采摘?’”

提出理由
答案是,曾几何时,在问题上投入劳动力是完成工作的好方法。当速度成为中心目标时,天平开始倾斜。一个人或机器人堆叠一个箱子的速度是一回事,但更重要的是供应商的产品通过工厂的速度,快速安排员工以跟上增长和季节性高峰的能力,以及最终到达客户手中的速度。

Axium的业务开发经理帕特里克•佩平表示:“因此,数据中心离城市中心越来越近,这就带来了在更小的空间内提高效率的压力。”Axium专注于机器人材料处理和装配解决方案。“随着你越来越靠近市区,找到愿意整天处理箱子的员工也变得越来越困难,尤其是三班倒。”

sku数量的指数级增长使问题进一步复杂化。霍夫曼举了一个食品和饮料分销商的例子,该分销商预计明年将增加1,000个sku。他表示:“他们提供服务的地区仍然饮用相同数量的产品,但sku的种类正在发生变化。”“这意味着由于缓慢移动的增加,每个托盘的sku数量不断增长。从一个挑到另一个,到处手工堆积,很快就会变得不可持续。”

Schaefer Systems International ASD销售执行董事Ross Halket表示,这些挑战对大型和小型企业都有影响。他表示:“小公司正在与拥有规模经济的大公司竞争,他们获胜的唯一途径是逐步削减供应链。”“因此,一些规模较小的公司实际上比大公司在自动化方面投入了更多的资本。”

尽管如此,对于那些考虑机器人的人来说,不确定性仍然是一个很大的障碍,Halket说,系统的稳定性意味着不仅要处理所有的体积,还要处理所有的变化。“如果今天的系统在1000个sku下运行良好,那么客户需要知道他们可以达到1500个sku(不知道新的500个是什么),并确保机器可以处理它。”

控制住自己
在仓储和配送领域,与机器人开发的其他任何元素相比,机械臂末端工具(或称夹持器)可能是决定机器人成功与否的关键。机器人可能拥有先进的视觉、快速的循环、极高的精度和智能软件,但如果它很难掌握一小部分sku,那么应用程序就不太可能成功。

“在生产环境中,机器人很容易达到速度,”佩平说。“在一个非结构化的环境中,你需要一个足够高效、足够灵活的系统来处理收缩包装、箱子、罐头、托盘等等。如果你不能同样快速地处理另一种包装,那么快速处理一种包装就毫无意义。”

借鉴制造业的经验,供应商考虑根据需要自动更换夹具,但更换所需的几秒钟是生产率为零的时间。如果应用程序需要交换,更好的做法是安装多个机器人,每个机器人专门负责特定范围的sku。这也在一个机器人停机或需要更换夹具的情况下产生冗余。

就在过去的几年里,律师们已经熟练地处理了各种各样的案件,无论是单独处理、分组处理还是分层处理。“进化的速度是巨大的,”佩平说。2009年,一个单机器人混合码垛单元每小时处理大约500个码垛。在六年内,我们现在可以可靠地达到这个数字的三倍以上。”

对分层拣选解决方案的需求特别强烈,这些应用放大了包装变化的影响。夹持器技术必须小心翼翼地处理从瓦楞到收缩包装的转变,托盘的移除,以及单个破碎的果汁瓶对托盘货物造成损害的风险。Cimcorp北美公司(原RMT Robotics)的应用工程师汤姆•波拉德(Tom Pollard)表示,一个使用真空、夹子和磁铁的单一抓取器,现在可以处理直到最近才可能处理的物品。

“别无选择;你必须采用手动流程,”波拉德说。“现在,有更多的情况可以应用这项技术。顾客们想知道,如果他们换了一条新生产线,机器人是否还能工作。我们很有可能会这样说,而三年前,我必须问更多的问题才能证明这一点。”

抓手是如此先进,霍夫曼将其描述为“机器人的末端上的机器人”。能够自我编程,抓取器可以收集和传递信息给机器人和系统。佩平建议,对于特定的SKU,一个供应商工厂可能将其包装成两排,每排六个,而姊妹工厂则将其包装成四排,每排三个。抓手可以识别这种差异,对其做出反应,并相应地更新系统。

同样,抓手和机器人可以从记录系统中提取数据,以调整如何将箱子带到托盘上的矢量。舍费尔公司的Halket说,制造托盘的机器人应该知道它是一罐蜂蜜,如果它坏了,可能会破坏托盘,或者它是尿布,可以更快地处理。机器人可以在每个sku的基础上减速或加速。

Wynright机器人部门业务发展副总裁Alfredo Valadez表示,这种方法依赖于相当强大的仓库管理和控制系统,但很少有公司拥有良好的信息技术骨干来部署机器人。

即使是经验丰富的客户也可能拥有先进的控制系统,但它们是基于自动化之前存在的规则和拣选过程。“当你引入机器人时,”Valadez解释说,“你需要添加额外的规则,包括如何处理每个案件的细节。”

有两种方法可以解决这个问题。Valadez表示,可以通过手动填充数据库来从头开始构建数据库,或者自动化可以帮助收集特定sku的数据。在“教学”站,一个新的SKU可以根据位移来称重和测量,而不是简单的宽度和高度,因为不是每个物品都是正方形的。手动输入成本高、耗时长,并且有可能引入错误,而自动化系统可以在新的或不同包装的SKU进入系统之前捕获这些信息。

目标在望
Halket说,对于创造一个可以处理不可预测性的解决方案来说,远见是必不可少的。激光、传感器和摄像头可以结合起来更好地检测和识别物品,这可以帮助绕过人工干预,解决定向不佳、标签损坏、掉落或其他异常等简单障碍。视觉系统甚至可以关注运动中的物品,这意味着拾取物品的机器人可以在运动中拾取物品。例如,如果搬运的手提袋必须停下来,让机器人“思考”如何准确地抓住物品,那么过去的拾取物品的机器人可能不会提高多少性能。

“现在,手臂,而不是基座,可以随着捐赠包移动,同时确认产品是正确的,并勾勒出最好的捐赠件,”Halket说。“如果作品处于一个角度或对比度不足,它仍然可以挑战这些解决方案,但这是一项快速发展的技术。”
在其他应用中,视觉可以使机器人的基座移动。Vecna的联合创始人兼首席技术官丹尼尔•西奥博尔德(Daniel Theobald)表示,这要从感知开始。激光雷达(光探测和测距)、超声波、红外线、摄像头、保险杠等帮助机器人感知世界。

西奥博尔德解释说:“一旦它感知到什么,机器人就必须理解这些信息。”“然后它可以自己导航和机动,而不依赖于硬编码的路径。一旦你有了一个可以从a点到达B点的机器人,下一个挑战就是操作。”

西奥博尔德描述了一个项目,在这个项目中,移动机器人可以自主地从盒子里取出一个50磅重的盒子或一支笔。然后,它可以把盒子放在托盘上,或者把笔放在架子上。

河流的弯道
无论机器人被要求执行什么任务,它的部署肯定会影响该任务的上游和下游流程。Valadez回忆说:“早期,当机器人进入仓库时,它们通常被视为一个孤岛,现有的系统可以简单地为机器人提供食物。”“很多早期的失败都是由于这种心态。”

特别是如果机器人的采摘速度是人的三倍,那么确保下游功能能够处理这个速度是至关重要的。一个完整的解决方案将包括考虑这些影响以及必要的控制软件来协调相邻的过程。

Cimcorp的波拉德说,机器人还改善了工厂的整体布局。他说,一旦机器人就位,你就可以开始进行其他改进。在上游,供应商可以使用自动订单履行系统作为安排生产的手段,而不是根据预测。在下游,由于订单履行系统的可预测性较差,操作通常会将产品放在码头附近,然后从缓冲区装载到卡车上。波拉德说,有了分拣机器人,就有可能把分拣工作推迟到卡车来的时候,然后在卡车停着的时候把所有的东西都拣出来。

波拉德说:“码头上产品的缓冲作用开始消失。”“努力建立一个及时的订单履行流程可以限制库存。我们过去常常看到许多公司在院子里停放30或40辆拖车,这些拖车直到明天才会离开。然后他们有库存在院子里,他们宁愿把货物运送给别人,但他们不能,因为它被捆绑了。相反,在最后一分钟选择它。”

一旦机器人被安装并运行,随着它的主人对系统的学习和实验,好处还会继续。霍夫曼说:“一旦客户获得所有权,你就会开始看到真正令人兴奋的事情发生。”“他们可能会尝试一些团队在我们设计系统时从未想到的东西,他们只需要改变一个参数就能突然提高产量。他们开始为在各处发现0.5%的病例而感到自豪,每年500万病例的数量很快就会增加。”

本文中提到的公司
Axium Solutions, axiumsolutions.com
Cimcorp Automation, Cimcorp。com
Grenzebach - Logistics, grenzebach.com
SSI Schaefer Systems International, SSI - Schaefer .us
Vecna Technologies, vecna.com
Wynright Corp., wynright.com


作者简介

乔希·邦德,高级编辑
乔希·邦德是《摩登》杂志的高级编辑,曾任《摩登》杂志的叉车专栏作家和副主编。他拥有基恩州立大学新闻学学位,并在富兰克林皮尔斯大学学习商业管理。

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