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物流和仓储自动化

物流和仓储世界各地的工厂部署了多层自动化,从自动导引车 (AGV) 和自主移动机器人 (AMR) 到拆垛系统和拣选机器人。

公司面临劳动力短缺、通货膨胀压力以及在不确定时期保持竞争力的挑战,仓库机器人提供的生产力、吞吐量和效率的提高成为一个引人注目的主张.与此同时,根据 eMarketer 最近的一份报告,在线电子商务市场呈爆炸式增长,2020 年增长了 18%,预计 2021 年将进一步增长 13.7%。

全球仓库自动化市场正在崛起也就不足为奇了。根据 LogisticsIQ 最新的“大流行后”报告,2019 年市场价值约为 150 亿美元,预计到 2026 年该市场价值将达到 300 亿美元,在预测期内以 14% 的复合年增长率增长。

让我们探索 A3 成员开发的一小部分技术,这些技术正在改变全球仓库和物流设施的运营。

自动导引车 (AGV) 已经存在了几十年,并且一直在变得越来越好,并且是提高仓库环境吞吐量的行之有效的解决方案。根据 Grand View Research 的 2021 年报告,2020 年全球市场价值 33.9 亿美元,预计从 2021 年到 2028 年,全球市场将以 13.0% 的复合年增长率 (CAGR) 扩张。

与此同时,自主移动机器人 (AMR) 正被广泛用于货物运输应用。今年早些时候,自动化市场分析师 ABI Research 预测,全球 AMR 市场将从 2020 年的 8 亿美元增长到 2030 年惊人的 490 亿美元。

移动工业机器人 (MiR) 最近推出了一对功能强大的 AMR,旨在在制造设施、仓库和物流中心周围运输托盘和其他重物。新型 MiR600 和 MiR1350 机器人的容量分别为 600 千克(1322.77 磅)和 1,350 千克,还具有 IP52 防护等级,可提供防尘和防水滴性能。

与此同时,香港的 Circle K 最近在其主要配送中心部署了 100 台 Geek+ 的 AMR,每天处理超过 100 万件产品。该部署旨在提高生产力和准确性,同时改善员工的人体工程学。

随着 AMR 市场的成熟,移动机器人设备 (MRE) 出现了一个新的细分市场。 MRE 是指上辊/输送机、升降机和其他用于支持安全有效 AMR 部署的硬件。

传统上,拣货被认为是机器人更难执行的任务之一,尤其是当物品放在杂乱的垃圾箱中并以不同的角度呈现时,情况往往如此在繁忙的仓库中。然而,新技术和新方法,尤其是机器视觉技术的进步,正在克服这些挑战。

Universal Robots 的 ActiNav 系统,例如,将协作机器人技术与智能视觉和实时自主运动控制相结合,提供先进的垃圾箱拣选(和机器照料)功能。

在其他地方,Ambi Robotics 的 AmbiSort 可以对斜槽、手提袋和垃圾箱中的物品进行分类,并结合了“模拟到现实”的人工智能功能、深度感应摄像头、和一个基于吸力的抓手。 Ambi Robotics 在 2021 年第一季度筹集了 610 万美元的种子资金。

支持人工智能的机器人正以前所未有的速度出现在仓库和物流设施中。 ABI Research 的机器人行业分析师 Rian Whitton 估计,迄今为止,全球已经部署了 2,000 个这样的机器人,大部分是成对部署的,但在接下来的几年里,这个数字将增加到数万个,一次部署 10 个。 (更多:“新一代人工智能机器人正在接管仓库”,麻省理工科技评论,2021 年 8 月 6 日)

今年早些时候,该领域的领导者 Osaro Inc. 公布了其 OSARO 解决方案产品套件的升级版,该套件结合了软件和先进的机器学习,为繁忙的仓库提供灵活的自动化. 2020 年,ABB 宣布与 Covariant 建立合作伙伴关系,从完全自主的仓库订单履行解决方案开始。

拆垛机器人承担公司找不到或不希望人类工人执行的枯燥且不符合人体工程学的拆垛任务。这些机器人通常部署在传送带系统的末端,在吞吐量、生产力和人体工程学方面提供了巨大的改进。根据分析师 Fortune Business Insights 的报告,2019 年全球码垛机市场规模估计为 16.3 亿美元。预计到 2027 年这一数字将达到 21.6 亿美元,复合年增长率为 3.6%。

虽然基于协作机器人的系统,例如 Robotiq 的协作机器人驱动的码垛解决方案(见下面的视频)在这些应用中迅速普及,但 6 轴工业机器人手臂和由史陶比尔、发那科和应用制造技术公司开发的专用机器人码垛系统也证明在压力大的仓库和物流公司中非常受欢迎。

有兴趣了解有关这些主题的更多信息吗?查看 A3 Archives 中的这些文章或注册参加我们的自主移动机器人和物流会议 :

AGV与AMR的区别

自主移动机器人的兴起

如何选择合适的机器人码垛系统

机器人码垛 - 简化复杂的仓库物流

某大学实验室分箱应用


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