這些自動履行系統是最新技術浪潮的一部分，它們已經在分銷效率方面取得了巨大的改善。這里有一些最佳實踐，使你自己的揀件機器人大軍取得成功。

美國斑馬技術公司（Zebra Technologies.）的副總裁兼機器人自動化總經理James Lawton說："我從未見過如此多的興趣，如果不是失望的話，那就是改善履約訂單情況?！?/p>

對于美國聯邦快遞和iHerb（美國網上保健品公司）這樣的公司來說，情況也是如此。這兩家公司，以及介于兩者之間的許多其他公司，最近都轉向了片狀揀選機器人系統，以解決他們的履行挑戰。

但在很大程度上，我們仍然處于機器人揀選的早期階段。畢竟，在2015年1月，美國《現代物料搬運》才報道了可能是第一批機器人揀選試點之一的 "機器人來了--第一部分"。

因此，在選擇和使用揀件機器人執行系統的最佳實踐方面，可能會得到一些指導。揀件機器人并不是曲高和寡的答案，即使它們在未經訓練的人眼里可能看起來像一個。正如Nimble公司的創始人Simon Kalouche所說："沒有人愿意在自動化過程中失去吞吐量。"

這聽起來可能很傻，但它已經發生了。我們采訪了幾位揀件機器人的專家，詢問了他們對這些最新一代自動化履行系統成功的最佳實踐的建議。

國際機器人聯合會主席米爾Milton Guerry說："機器人自動化的轉型正在傳統和新的行業中加速進行。”

Guerry特別強調電子商務是一個熱床。Guerry說："今天，全世界安裝了成千上萬的機器人，而在五年前這一領域還不存在。消費者行為正在推動公司解決產品和交付的個性化需求。而與我們交談的人都沒有說什么不同。越來越多的公司正在意識到機器人技術為其業務提供的眾多優勢。"

這份清單包括從更快、更準確的分揀到減少勞動力需求。勞動力短缺和對在傳統倉庫環境中工作缺乏興趣這兩方面都發揮了件揀選機器人的價值。Guerry說："機器人的新培訓機會對公司和員工來說都是一個雙贏的策略。"

具體到件揀機器人，人們在配送過程中對其抱有很大期望。巴斯蒂安解決方案公司（Bastian Solutions）的應用總監Matt Kohler斷言："這項技術完全能夠產生高額的時間、金錢和人員投資回報。"

Lawton說："今天，只有不到5%的倉庫和配送中心使用件揀機器人。在五年內，這將是80%以上。將有許多公司在沒有單件揀選機器人的情況下直接倒閉。這應該引起你的注意。"

四個關鍵的最佳實踐

正如機器人的應用和好處最近發生了變化一樣，配送中心的供應商的方法也發生了變化。傳統上，機器人供應商一直對他們的技術感到迷戀。然而，這種方法正在發生變化。而且速度很快。

美國右手機器人公司（RightHand Robotics）的聯合創始人兼首席戰略官Leif Jentoft說："件揀選機器人都是為了讓倉庫運行得更好。你不希望只是從一群技術專家那里購買技術。這不是關于他們對技術的熱愛，而是它如何幫助改善倉庫流程。"

因此，你有了它。件揀選機器人成功的第一個最佳實踐。這不是關于技術。它是關于改善流程。

Nimble公司的Kalouche說："尋找一個有影響的解決方案。它可以提高產量。它可以減少人力勞動。人們必須首先了解他們的流程，然后與供應商一起研究如何改善這些流程。

斑馬公司的Lawton說："技術供應商必須提供解決問題的方案，而不是提供一籮筐的工具。這首先要能夠確定揀選過程的特征--手動、自動、批量、波段、貨物到人或人到貨物是一些例子。”

此外，關鍵是要了解當前的揀選流程到底涉及什么，巴斯蒂安的Kohler說：”例如，除了簡單的零件揀選，人們還做什么？移動周轉箱。貼標簽。組織訂單。如果不把所有的任務包括在對機器人將做什么的評估中，投資回報肯定會滯后。”

第二個最佳做法。期待機器人按照一套特定的關鍵績效指標工作。

RightHand公司的Jentoft說：”關鍵績效指標都是為了更好地執行。有機器人可以處理的庫存范圍，預期的揀選率，目標訂單的完整性和預期的機器人自主性。歸根結底，這是關于機器人的可靠性和問責制。它們必須加強流程和過程。"

Berkshire Grey公司的產品副總裁Kishore Boyalakuntla說：”聯邦快遞是一家根據關鍵績效指標建立其機器人解決方案的公司。該承運人使用機器人在幾個區域中心處理小型包裹。每個機器人系統每小時分揀1000到1100個包裹。”

根據Boyalakuntla的說法，聯邦快遞著手 "在有限的工人干預下，在狹小的空間內自動處理大量的小包裹，這大大減少了勞動挑戰，簡化了分揀過程，提高了承運人的運營效率"。

這是一套強有力的關鍵績效指標，標志著若干成功的措施。它也預先設定了期望。

Boyalakuntla說："現在是第三個最佳實踐。等一下。這有點復雜。尋找一個靈活的、可擴展的、模塊化的、強大的、幾乎不需要教學的系統。哦，就這些嗎？但是，是的，這是有可能的，回到Kohler先前關于完全有能力的評論。讓我們把它分解一下?！?/p>

●靈活的重要性，因為從SKU到訂單資料，一切都在不斷變化。一個機器人今天挑選的東西可能在很長一段時間內都不一樣。

●可擴展性很重要，因為吞吐量在變化。還記得Covid之前的電子商務是什么樣子嗎？實際上，這是很不同的。

●模塊化的重要性，因為它允許以最簡單的方式來適應動態條件。

●穩健的重要性。

因此，它能滿足清單上的前四個要求。

幾乎不需要教學是重要的，因為這是未來，在很大程度上，它已經在這里了。供應商普遍認為，允許機器人在飛行中學習的人工智能進展是過去幾年中唯一最大的技術進步。

我們將以第四個最佳實踐來結束這一切。最好的解決方案是一個綜合的解決方案，而不是一個點解決方案。在一個動態的、快節奏的設施中，沒有人能夠負擔得起一個自動化的島嶼。

這可以通過幾種不同的方式來實現。一種是將其直接集成到倉庫管理系統（WMS）和其他設施范圍內的軟件系統。

"第二個方法是讓機器人自主運作，類似于人類的工作方式。這將實時數據收集和決策推到了目前使用人工智能可能的邊緣。" 這就是iHerb的持續改進總監Jonathan Styles為Nimble機器人選擇的路徑，該機器人與一組自動分揀設備對接。

其他關鍵考慮

值得注意的是，在這一點上，有兩種截然不同的方法來處理揀件機器人。

一種是你所期望的。一個是帶有單臂、視覺系統、人工智能和相關軟件的機器人。還有一種是末端效應器，它是一個吸盤或帶有某種構造的手指的抓手。其中大多數是固定的，但它們可以通過安裝在某種車輛上而變得移動。許多人在籠子外面操作。

另一種方法是斑馬公司采取的方法。它最近收購了自主移動機器人（AMR）的供應商Fetch Robotics。正如Lawton所解釋的，在這一點上，AMR沒有配備機械臂。取而代之的是，人們手動挑選物品，并將它們放在AMR上，AMR會帶著它們通過一個挑選路徑，收集其他物品，然后到達最終目的地。

正如Lawton所解釋的，這個想法是為了減少--如果不是消除--人們在地板上的步驟和旅行時間。他稱這是一個基于區域的、機器人輔助的解決方案，可以優化機器人和人的行為。他不排除幾年后每個AMR上都有一個機械臂的可能性。

毫無疑問，機器人的作用是盡可能地從揀件中去除人力勞動。雖然斑馬的解決方案從一個方面做到了這一點，但那些使用機械臂的機器人在另一個方面需要人。

很簡單，帶手臂的揀件機器人并不是完全自主的。當它們不能解決一個問題時，它們的銀行需要人們偶爾進行干預。這些問題包括決定當一個空的垃圾桶到達時該怎么做，但機器人應該挑選兩個物品，以及錯誤的物品在一個垃圾桶里。

機器人究竟應該有多自主有待討論。雖然有些人引用了較低的數字，但巴斯蒂安的Kohler將其定為 98% 到 99%。撇開百分比不談，最好的衡量標準可能是管理這么多機器人需要多少人。如果兩個機器人每分鐘或每兩分鐘出現一次問題，則需要不同的人員配備，而不是一組 20 個機器人每 30 分鐘左右出現一次問題。歸根結底，一切都與過程有關。

如果您正在尋找一些關于揀貨機器人成功的最佳最終建議，RightHand 的 Jentoft 說：“不要讓技術掩蓋讓倉庫運行得更好的重要性。”

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歷史

1969 年：由 Ed Kaplan 和 Gary Cless 作為 Data Specialties 創立

1982 年：第一臺條碼打印機

1986 年：第一臺用于按需條碼標簽的熱敏打印機；將公司名稱更改為 Zebra Technologies

1991 年：第一個激光掃描二維條碼；首次公開募股（納斯達克-ZBRA）

1997 年：第一臺可穿戴電腦

1998 年：與桌面和照片身份證打印機供應商 Eltron International 合并

2000 年：收購無線移動打印機供應商 Comtec Information Systems

2004 年：第一臺堅固耐用的 RFID 手持設備；第一個企業數字助理

2007 年：Anders Gustafsson 被任命為首席執行官；獲得 WhereNet 玩家追蹤

2008 年：第一個移動 RFID 打印解決方案

2013 年：推出 Zebra Sports 解決方案；收購 Hart Systems；首個企業物聯網平臺；熱敏打印機的第一個智能環境 (Link-OS)

2014 年：宣布同意收購 Motorola Solutions 的企業業務

2015年：合并后的新品牌；收購 ITR Mobility (iFactr)；舊版 Windows 應用程序到現代操作系統的唯一遷移路徑

2016 年：第一個全觸摸 Android 庫存解決方案

2017 年：推出突破性的 Zebra Savanna? 數據智能平臺；與 NFL 和 Wilson Sporting Goods 合作跟蹤球員和比賽足球

2018 年：收購 Xplore Technologies Corporation，這是一家半堅固、全堅固和超堅固平板電腦、二合一筆記本電腦和一系列性能匹配配件的創新開發商；和 Temptime Corporation，一家為醫療保健行業的關鍵任務應用提供溫度監測解決方案的開發商和制造商

2019 年：收購了零售和包裝消費品 (CPG) 行業規范分析的領先供應商 Profitect Inc. 和總部位于倫敦的企業對企業 (B2B) 計算機視覺領域的領導者 Cortexica Visions Systems, Ltd.基于人工智能 (AI) 的解決方案；推出適用于零售業的 SmartSight 智能自動化系統

2020 年：收購 Reflexis，這是一家為零售、食品服務、酒店和銀行業的組織提供智能勞動力管理、執行和通信解決方案的領先供應商