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这帮呆萌的机器人,正在“干掉”所有快递分拣员!

宋亮

生活中不知道你有没有见到过这样的场景,顶着橙色托盘的小机器人在仓库里穿梭有序,将一件件快递包裹运送到指定位置,犹如行驶在一座缩微城市中的车辆,这种机器人在快没电的时候还可以自己找到电源充电,俨然是具备了人工智能的“黑科技”。

据介绍,这款机器人主要针对长不超60厘米、宽不超50厘米,重量在5千克以下的小件包裹,在2000平方米大小的中转站里,只需300台机器人便可在一小时内完成2万单货物的分拣。分拣员只需将传送带上的快件放到机器人的橙色托盘中,机器人便可自主完成称重,并且扫码识别快递信息,每次读码时间可控制在1秒以内,准确率高于99.99%。

正在占领仓库的机器人

对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说,机器人的出现可谓是划时代的突破。机器人完成的每一道程序,都带来人力成本的下降和工作效率的提高。目前在仓库中,机器人主要可以在分拣、搬运、堆垛等方面代替人工。

不同类型的分拣机器人无论外形如何,都带有图像识别系统,通过磁条引导、激光引导、超高频RFID引导以及机器视觉识别技术,分拣机器人可以自动行驶,“看到”不同的物品形状之后,机器人可以将托盘上的物品自动运送到指定的位置。

分拣机器人的“十八般武艺”

自动分拣机器人在接收运送指令后,通过视觉扫描技术,按照商品的品种、材质、重量以及发往的地点进行快速分类,然后将货物送到指定的货架上或出货站台处。与此同时,机器人也可以在最短时间内将货架上的商品配送到不同的站台向外运输,这样便可以极大缩短快递发货周期,提高服务水平。

央视新闻报道

此外,自动分拣机器人减少了货物分类集中和运输过程的时间。工作人员只需将商品放到自动运输机器上,机器人便会在出货站台升起托盘等待接收商品,然后集中配送。

自动分拣机器人显然是不知疲惫的,而且工作速度始终如一,标准化的操作也最大程度地节约了工作人员的管理成本。

黑科技的核心——以视觉识别为基础的自动技术

拥有自动、高效等优势的智能技术正成为快递企业关注的热点,而有一项技术使得机器人在快递界能够大展拳脚,这就是“视觉识别”。

1)自动化的色码扫描

应用自动化的色码技术,工作人只需扫描商品上的条形码,将相关信息输入到分拣系统中,分拣机器人便会接收到指令,判断商品将会进入到哪一个分拣的区域中。这一项技术的核心在于分拣系统的控制装置,它依据商家或货主提供的商品材质、重量等因素进行信息分类,发出分拣要求,机器人便会将商品运送到各分类区域。

快递企业采用这种基于视觉识别的形状识别技术使工作效率不断提高,不仅可以节省空间,也可以提高商品向外配送的速度。

2)自动化数量检测技术

网络购物作为一种隐形的购物方式,及时补充货源,满足客户的需要是十分重要的。分拣机器人不仅可以对商品自动分类,还可以对仓库内的数据信息进行检测。

为了及时了解库存,应对突发断货事件,快递企业可以通过自动分拣系统了解向外输送商品的数量、库存、客户退还等信息,从而为了解市场行情提供准确数据,还可以使快递公司和供货商之间形成更为科学的供货方案,提高双方业绩。

3)自动化形状识别技术

对于不同的快递物品而言,最明显的特征就是“形状”。所以,基于视觉识别的形状识别技术,在快递企业分拣中发挥了巨大的作用。

这种专门针对形状识别的技术使工作效率不断提高,分拣机器人根据商品的形状能够进行快速、精准的分类,不仅可以节省空间,也可以提高商品向外配送的速度。

物流机器人领域:留给中国队的时间已经不多了

2016年,各国企业都展开了相关产品的研发和推广,国外的德马克泰、Swisslog等公司纷纷在工业4.0时代的东风下布局智能机器人领域,目前中国人工智能机器人还处于发展初期,但市场已经表现出强烈的需求。

而在核心技术上,中国已经拥有了自主研发的能力。据《物流技术与应用》报道,在2016年7月举行的中国国际机器人展上,新松展示了重载复合机器人,其中移动机器人负载能力达到80吨,工业机器人负载能力可达到500千克。其中的控制系统、运动单元、搬运单元已经全部实现国产化。

还有一些国内企业跨界进入到机器人领域。例如国内某品牌就通过收购德国库卡集团开拓机器人市场。某企业发布的配送机器人,身高1米左右,能承载10~20个包裹,在接收指令后,可自动规划最优配送路径,将物品送到指定位置。

从总体来看,2017年初,工信部初步统计中国有涉及机器人生产和集成应用的企业800余家。《机器人产业发展规划(2016—2020)》中指出,在工业机器人领域,中国将聚焦智能生产、智能物流,重点发展弧焊机器人、真空机器人、全自主编程智能工业机器人、人机协作机器人、双臂机器人、重载AGV等6种标志性工业机器人。未来5年,中国机器人将进入持续稳定发展的新阶段。 bBk3NYOO0NQ8xGAzoM/1LyEQbhkJ9tk1SLmZ5mn/XJASxEtwMuCsxx401HBYCZj8

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