與其他貨到人揀貨技術將商品按品類送到人工揀選站臺不同的是,倉儲機器人將整個貨架搬運至揀選站臺,待揀貨人員取出所需商品后再將貨架運回,這種作業方式曾讓人質疑“喝一口牛奶何必搬來整頭牛”?但是,當成百上千臺Kiva機器人在亞馬遜倉庫跑開時,其場面的壯觀程度自不必多說,更重要的是揀貨效率和準確度極高。據悉,截止到2015年9月,已經有3萬臺Kiva機器人投入使用,也就是說,僅僅3個季度的時間,其使用量就從2014年底的1.5萬臺實現了成倍增長,這有力地證明機器人揀貨系統的價值得到認可,也顯示出該市場蘊含的巨大商機。
北京極智嘉科技有限公司(Geek++)無疑看到了這個機會并迅速行動,由清華、中科院、北航、北科大等高校博/碩士組成的研發團隊憑借專業的背景和強大的技術實力成功開發出高性價比的機器人產品,并已投入商業試驗應用——2015年“雙11”期間Geek+機器人揀選系統在某知名電商倉庫展現出了卓越的性能,為進一步拓展市場奠定了基礎。
那么,機器人揀貨系統有何特點?可以幫助企業實現哪些需求?與其他貨到人技術相比具有哪些優勢?適用于哪些行業領域?應用效果如何?北京極智嘉科技有限公司CEO鄭勇對以上問題作出了詳盡解答。
鄭勇:這套用于揀貨的機器人系統我們稱為“極智揀選系統(Geek Picking System)”,其組成為“機器人+后臺系統”。
在機器人部分,重要參數有外觀尺寸、高度、負載量、運行速度、導引方式以及電池技術等。Geek+自主研發生產的機器人參照主流標準設計,在以下方面具有明顯優勢:Geek+機器人30cm的高度比Kiva等機器人矮10cm左右,因此運送貨架時行駛更為穩定,識讀二維碼也更為快速準確,定位精度更高;運行速度很快,最高可以達到1.5m/s;采用鋰電池并進行淺充淺放(每小時充電5~10分鐘),可以保持24小時運轉。
在后臺系統部分,其功能也非常全面,主要包含:
(1)庫存管理與存儲貨位優化,包括商品搭配的優化及存儲布局的優化,如可以根據貨架上商品的使用頻率實時調整貨架布局,讓使用頻率高的貨架更接近揀選工位,從而保證整個系統的運行效率;
(2)訂單波次與訂單執行順序的優化;
(3)機器人的調度,如在多條最優路徑下避免交通擁堵,使交通負荷得以均衡,從而提高系統整體效率;
(4)與客戶WMS/ERP系統對接,并可實現該模塊基本的WMS功能。
記者:您認為機器人揀貨系統的技術難點體現在哪些方面?
鄭勇:機器人與軟件均存在技術難點。其中,機器人既要運行速度快,又要保證其穩定性,即如何在復雜的倉庫里高速可靠地運行至關重要。同時,控制并降低機器人的成本,對其能夠大規模推廣使用影響巨大。此外,識別技術、避障方式等也十分重要。
在軟件方面,由于要實現諸多功能,無疑需要很多優化算法,因為優化算法直接決定了整個系統的運行效率,而效率是評價整個系統的直接指標。但是,就目前市場情況而言,由于需要針對具體的應用場景,而各系統應用場景的又有所不同,因此很難直接比較系統的效率。正因為此,如何盡快投入具有大業務量的場景將是整個機器人揀貨系統領域接下來要解決的問題。
除此之外,系統對于異常問題的處理能力也非常關鍵,這直接關系到系統能否在客戶現場穩定可靠地運行。
記者:機器人揀貨系統主要針對何種揀貨場景?適合于哪些行業領域?
鄭勇:機器人揀貨系統的特點在于隨機存儲,即一個貨架上有多個商品,一個貨位上也可能有多個商品,同時同一種商品又分散存儲在不同的貨架,貨架搬運一次可以應對多個SKU的揀貨需求。從這個特點來看,這套系統主要針對的是拆零揀選,即SKU量大,商品數量多,有多品訂單的場景,SKU數量越多越能夠發揮系統優勢,因此B2C電商、為電商服務的第三方物流服務商、鞋服等零售業、圖書零售等對揀貨作業需求較多的行業均非常適用。
舉例來說,鞋服行業面臨長尾商品的難題,同時還需要不斷調整暢銷品的存儲位置;圖書倉庫雖出貨量相對較小但SKU量多,商品使用頻率時常變化……機器人揀貨系統在這些場景下便獨具優勢——可以靈活改變倉庫的布局,如將長尾商品自動調整到倉庫最遠端,把常用商品或者暢銷品擺放在離揀貨工位最近的地方,從而保證揀貨效率。
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