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云计算、大数据、AI, 无人仓能否打造“智慧大脑”?

2019-02-15 16:16 性质:转载 作者:CeMAT亚洲物流展 来源:CeMAT亚洲物流展
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WCS——接收WMS的指令,调度仓库设备完成业务动作。WCS需要支持灵活对接仓库各种类型、各种厂家的设备,并能够计算出最优执行动作,例如计算机器人最短行驶路径、均衡设备动作流量等,以此来支持仓库设备的高效运行。WCS的另一个功能是时刻对现场设备的运行状态进行监控,出现问题立即报警提示维护人员。

此外,支撑WMS、WCS进行决策,让自动化设备有条不紊地运转,代替人进行各类操作(行走、抓放货物等),背后依赖的是智慧大脑,运用人工智能、大数据、运筹学等相关算法和技术,实现作业流、数据流和控制流的协同。智慧大脑既是数据中心,也是监控中心、决策中心和控制中心,从整体上对全局进行调配和统筹安排,最大化设备的运行效率,充分发挥设备的集群效应。

总之,无人仓是在整合仓库业务、设备选型定制化、软件系统定制化前提下实现仓库作业无人化的结果。理论上来说,仓库内的每个业务动作都可以用机器替代人,关键是要把所有不同业务节点的设备连通,形成一套完整高效的无人仓解决方案


3.无人仓的主要实现形式

无人仓虽然代表了物流技术发展趋势,但真正实现仓储作业全流程无人化并不容易,从仓储作业环节来看,当前无人仓的主要实ww现形式如下:

自动化存储:

卸货机械臂抓取货物投送到输送线,货物自动输送到机械臂码垛位置,自动码垛后,系统调度无人叉车送至立体库入口,由堆垛机储存到立体库中。需要补货到拣选区域时,系统调度堆垛机从立体库取出货物,送到出库口,再由无人叉车搬运货物到拣选区域。

类Kiva机器人拣选:

类Kiva机器人方案完全减去补货、拣货过程中员工行走动作,由机器人搬运货物到指定位置,作业人员只需要在补货、拣选工作站根据电子标签灯光显示屏指示完成动作,省人、效率高、出错少。类Kiva机器人方案分“订单到人”和“货到人”两种模式。


输送线自动拣选:

货物在投箱口自动贴条码标签后,对接输送线投放口,由输送线调度货物到拣选工作站,可通过机械臂完全无人化拣选,或者人工根据电子标签灯光显示屏进行拣货。

自动复核包装分拨:

拣选完成的订单箱子输送到自动包装台,通过重量+X光射线等方式进行复核,复核成功由自动封箱机、自动贴标机进行封箱、贴面单,完成后输送到分拣机自动分拨到相应道口。

无人仓主要应用领域及实践

随着各类自动化物流设备的快速普及应用,机器代人的成本越来越低,各行各业对于无人仓的需求越来越强烈。

二、具备如下几个特征的行业对无人仓需求更加突出:


(1)劳动密集型且生产波动比较明显的行业,如电商仓储物流,对物流时效性要求不断提高,受限于企业用工成本的上升,尤其是临时用工的难度加大,采用无人技术能够有效提高作业效率,降低企业整体成本。

(2)劳动强度比较大或劳动环境恶劣的行业,如港口物流、化工企业,通过引入无人技术能够有效降低操作风险,提高作业安全性。

(3)物流用地成本相对较高的企业,如城市中心地带的快消品批发中心,采用密集型自动存储技术能够有效提高土地利用率,降低仓储成本。


(4)作业流程标准化程度较高的行业,如_烟草、汽配行业,标准化的产品更易于衔接标准化的仓储作业流程,实现自动化作业。

(5)对于管理精细化要求比较高的行业,如医药行业、精密仪器,可以通过软件+硬件的严格管控,实现更加精准的库存管理。

其中,电商行业是无人仓落地相对较多的行业。首先,电商行业对于无人仓是刚性需求,这主要体现在随着电商物流的飞速发展,人工成本一直占据着所有成本里的最大比例,而成熟的无人仓技术可以有效降低这一成本;其次,电商行业对各类无人仓技术响应积极。

电商领域是一个对创新思维相对开放的行业,一直不断地在进行着各类新设备的引进和先进技术的创新研发;第三,电商行业也是无人仓技术的最佳实验场景,各类特征表明,如果能够解决电商领域的高流量、多品类的复杂场景,则无人仓技术的全面推广就相对比较容易。


三、无人仓实现难点

目前,在仓储、分拣、集货、输送环节都已经有了比较好的无人仓解决方案,但是在拆零拣选及包装环节,虽有不少自动化方案,却无法突破复杂场景的限制,还主要依靠人员进行相应的操作。这也是无人仓技术的突破难点。

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