电商的迅猛发展,全球性劳动力的紧缺为物流机器人的发展提供了巨大的市场需求,据Interact Analysis的物流机器人报告:移动机器人增长强劲,2025年收入将达到180亿美元,而且,由于购买习惯改变推动电子商务持续高速增长,以及技术普及带来的更高投资回报率,预计分拣技术将继续加速。Interact Analysis的研究预计到2025年,拣选机器人的年增长率将达到90%以上。报告指出全球电商分拣机器人目前的普及率不到2%,应用的场景转化空间前景广大。其中,立镖机器人也是报告中提及的唯一AMR类分拣产品系列。
因此,为实现制造过程柔性化、满足多品种小批量订单的快速交付,越来越多制造商通过引入AMR类的分拣产品来提升生产制造和厂内物流自动化水平,同时提高作业精度、生产效率及质量。
作为分拣机器人的原创者,立镖机器人在6年前推出的独特小黄人机器人,改变了传统的分拣技术。如今,立镖机器人再次以一款全球首创,拥有核心技术的3D分拣系统,将分拣技术再度提升,形成运行立体化、容量高扩展、投资高回报的全新方案。
立镖3D分拣系统是一款全新思路的产品,将机器人柔性化分拣模式从平面向立体空间转化,将更小的占地空间扩展为更多的分拣数量。整个3D分拣系统包括立体运行的分拣机器人、货架式料箱集货格口、平面分拣机器人、分拣机器人运行平台、后台的立镖操控软件系统等,具备了柔性化高、高效精准、空间利用率高、部署速度快、投资回报周期短等独特优势。
高度柔性化
高度柔性化方面,立镖3D分拣系统采用了模块化设计,可扩展性强,且部署便捷。系统可根据需求增减机器人,充分发挥系统的效率;系统适配性强,适应于多种行业的分拣需求;同时,系统可根据空间和需求设计为单层、双层或多层,单层3,000pph,双层6,000pph,连接多个模组产能可增量叠加;此外单个设备故障不影响整体系统运行。
另一方面,格口同样采取了可扩展设计,该系统的格口数量在20~10,000个格口之间都有成功的项目案例,可柔性定制化设计,根据项目实际所需的格口数量进行增减。
高效精准分拣
高效精准方面,该系统独特的算法,最大化提升了分拣效率,机器人互不影响,各自完成任务,人效可达1,300pph;同时,系统可同时向多个目的地分拣,保持分拣效率不降,大幅降低分拣次数,并且能够AB波次不间断作业,从而实现大波次分拣。而且只要前期输入信息正确,系统分拣准确性可达到99.99%,误差率近于零。
高空间利用率
提升空间利用率方面,据了解,以1,200个格口为例,该系统仅需230平方米,仅为其它常规分拣方式的50%,因此能够为企业有效降低空间成本、提升空间利用率。
快速部署,高ROI
部署速度方面,该系统施工周期短,从签订合同到投入运营,一般只需1个月;若在场地、设备条件相对完善条件下,最快仅需1星期。而且,该系统可以帮助客户实现灵活的资本投入,且投资时间较短,加之快速投入使用以及扩容成本较低,该系统投资回报相对更快、更高。
除了不断激增的单量以及越来越快的配送时效要求,电商物流在大促期间还面临了需要临时增加人员数量、分拣场地等诸多挑战。
针对这些痛点,立镖3D分拣系统可谓是为电商量身定制,适用于鞋服、珠宝、冷链、商超百货等行业的订单拣选、电商分拣、退货分拣作业。据了解,目前立镖3D分拣的应用已在各个行业成功布署30多组,帮助企业降本增效。
例如在伊藤忠太仓项目中,通过投入使用立镖3D分拣系统,大大简化了其订单分拣作业流程,分拣效率比原先人工作业提高1倍。工作人员操作时,无需按照品类、货号依次放置货品,通过系统自动扫描后,订单管理系统自动分配订单到3D格口,“小黄人”获取最佳路径自动前往将货品投入到3D分拣机,翻斗自动送达订单对应格口,当某个货架已完成分拣后,指示灯亮绿灯,即可抽取货架送往打包工序,随满随送,极大减少打包工序的波次冲击,打包完成的空货架可即时入位,等待下一个波次分拣,所有货架完成替换后即可进入下一个波次的分拣,实现不间断工作。该系统满足了电商大促期间的大波次分拣,且通过改变分拣格口的大小,能适应不同的订单货品结构,最大程度满足了分拣需求。
伊藤忠物流太仓负责人董玉成说道:“电商订单分为两种:一种是单件订单,一种是多件订单,投入使用3D分拣系统后,把多件订单变成简单的单件订单来处理,效率在原来的基础上至少提高了一倍,之前的拣货任务由原来的50分钟缩短到不到20分钟。”
通过立镖3D分拣机器人系统与人工智能的快速读码及智能分拣系统相结合,可实现包裹称重、读码后的快速分拣及信息记录交互等工作。分拣机器人系统可大量减少分拣过程中的人工需求,提高分拣效率及自动化程度,并大幅度提高分拣准确率。
随着大数据算法的日趋完善化、快递邮件信息逐步标准化、智能控制系统集成化,分拣机器人系统已成为与物流业由劳动密集型产业向批量智能化转型,高度契合的产物,我们也将看到立镖机器人会在更多的域和行业发光发热,创造更多价值。
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