这些自动履行系统是最新技术浪潮的一部分，它们已经在分销效率方面取得了巨大的改善。这里有一些最佳实践，使你自己的拣件机器人大军取得成功。

美国斑马技术公司（Zebra Technologies.）的副总裁兼机器人自动化总经理James Lawton说："我从未见过如此多的兴趣，如果不是失望的话，那就是改善履约订单情况。“

对于美国联邦快递和iHerb（美国网上保健品公司）这样的公司来说，情况也是如此。这两家公司，以及介于两者之间的许多其他公司，最近都转向了片状拣选机器人系统，以解决他们的履行挑战。

但在很大程度上，我们仍然处于机器人拣选的早期阶段。毕竟，在2015年1月，美国《现代物料搬运》才报道了可能是第一批机器人拣选试点之一的 "机器人来了--第一部分"。

因此，在选择和使用拣件机器人执行系统的最佳实践方面，可能会得到一些指导。拣件机器人并不是曲高和寡的答案，即使它们在未经训练的人眼里可能看起来像一个。正如Nimble公司的创始人Simon Kalouche所说："没有人愿意在自动化过程中失去吞吐量。"

这听起来可能很傻，但它已经发生了。我们采访了几位拣件机器人的专家，询问了他们对这些最新一代自动化履行系统成功的最佳实践的建议。

国际机器人联合会主席米尔Milton Guerry说："机器人自动化的转型正在传统和新的行业中加速进行。”

Guerry特别强调电子商务是一个热床。Guerry说："今天，全世界安装了成千上万的机器人，而在五年前这一领域还不存在。消费者行为正在推动公司解决产品和交付的个性化需求。而与我们交谈的人都没有说什么不同。越来越多的公司正在意识到机器人技术为其业务提供的众多优势。"

这份清单包括从更快、更准确的分拣到减少劳动力需求。劳动力短缺和对在传统仓库环境中工作缺乏兴趣这两方面都发挥了件拣选机器人的价值。Guerry说："机器人的新培训机会对公司和员工来说都是一个双赢的策略。"

具体到件拣机器人，人们在配送过程中对其抱有很大期望。巴斯蒂安解决方案公司（Bastian Solutions）的应用总监Matt Kohler断言："这项技术完全能够产生高额的时间、金钱和人员投资回报。"

Lawton说："今天，只有不到5%的仓库和配送中心使用件拣机器人。在五年内，这将是80%以上。将有许多公司在没有单件拣选机器人的情况下直接倒闭。这应该引起你的注意。"

四个关键的最佳实践

正如机器人的应用和好处最近发生了变化一样，配送中心的供应商的方法也发生了变化。传统上，机器人供应商一直对他们的技术感到迷恋。然而，这种方法正在发生变化。而且速度很快。

美国右手机器人公司（RightHand Robotics）的联合创始人兼首席战略官Leif Jentoft说："件拣选机器人都是为了让仓库运行得更好。你不希望只是从一群技术专家那里购买技术。这不是关于他们对技术的热爱，而是它如何帮助改善仓库流程。"

因此，你有了它。件拣选机器人成功的第一个最佳实践。这不是关于技术。它是关于改善流程。

Nimble公司的Kalouche说："寻找一个有影响的解决方案。它可以提高产量。它可以减少人力劳动。人们必须首先了解他们的流程，然后与供应商一起研究如何改善这些流程。

斑马公司的Lawton说："技术供应商必须提供解决问题的方案，而不是提供一箩筐的工具。这首先要能够确定拣选过程的特征--手动、自动、批量、波段、货物到人或人到货物是一些例子。”

此外，关键是要了解当前的拣选流程到底涉及什么，巴斯蒂安的Kohler说：”例如，除了简单的零件拣选，人们还做什么？移动周转箱。贴标签。组织订单。如果不把所有的任务包括在对机器人将做什么的评估中，投资回报肯定会滞后。”

第二个最佳做法。期待机器人按照一套特定的关键绩效指标工作。

RightHand公司的Jentoft说：”关键绩效指标都是为了更好地执行。有机器人可以处理的库存范围，预期的拣选率，目标订单的完整性和预期的机器人自主性。归根结底，这是关于机器人的可靠性和问责制。它们必须加强流程和过程。"

Berkshire Grey公司的产品副总裁Kishore Boyalakuntla说：”联邦快递是一家根据关键绩效指标建立其机器人解决方案的公司。该承运人使用机器人在几个区域中心处理小型包裹。每个机器人系统每小时分拣1000到1100个包裹。”

根据Boyalakuntla的说法，联邦快递着手 "在有限的工人干预下，在狭小的空间内自动处理大量的小包裹，这大大减少了劳动挑战，简化了分拣过程，提高了承运人的运营效率"。

这是一套强有力的关键绩效指标，标志着若干成功的措施。它也预先设定了期望。

Boyalakuntla说："现在是第三个最佳实践。等一下。这有点复杂。寻找一个灵活的、可扩展的、模块化的、强大的、几乎不需要教学的系统。哦，就这些吗？但是，是的，这是有可能的，回到Kohler先前关于完全有能力的评论。让我们把它分解一下。“

●灵活的重要性，因为从SKU到订单资料，一切都在不断变化。一个机器人今天挑选的东西可能在很长一段时间内都不一样。

●可扩展性很重要，因为吞吐量在变化。还记得Covid之前的电子商务是什么样子吗？实际上，这是很不同的。

●模块化的重要性，因为它允许以最简单的方式来适应动态条件。

●稳健的重要性。

因此，它能满足清单上的前四个要求。

几乎不需要教学是重要的，因为这是未来，在很大程度上，它已经在这里了。供应商普遍认为，允许机器人在飞行中学习的人工智能进展是过去几年中唯一最大的技术进步。

我们将以第四个最佳实践来结束这一切。最好的解决方案是一个综合的解决方案，而不是一个点解决方案。在一个动态的、快节奏的设施中，没有人能够负担得起一个自动化的岛屿。

这可以通过几种不同的方式来实现。一种是将其直接集成到仓库管理系统（WMS）和其他设施范围内的软件系统。

"第二个方法是让机器人自主运作，类似于人类的工作方式。这将实时数据收集和决策推到了目前使用人工智能可能的边缘。" 这就是iHerb的持续改进总监Jonathan Styles为Nimble机器人选择的路径，该机器人与一组自动分拣设备对接。

其他关键考虑

值得注意的是，在这一点上，有两种截然不同的方法来处理拣件机器人。

一种是你所期望的。一个是带有单臂、视觉系统、人工智能和相关软件的机器人。还有一种是末端效应器，它是一个吸盘或带有某种构造的手指的抓手。其中大多数是固定的，但它们可以通过安装在某种车辆上而变得移动。许多人在笼子外面操作。

另一种方法是斑马公司采取的方法。它最近收购了自主移动机器人（AMR）的供应商Fetch Robotics。正如Lawton所解释的，在这一点上，AMR没有配备机械臂。取而代之的是，人们手动挑选物品，并将它们放在AMR上，AMR会带着它们通过一个挑选路径，收集其他物品，然后到达最终目的地。

正如Lawton所解释的，这个想法是为了减少--如果不是消除--人们在地板上的步骤和旅行时间。他称这是一个基于区域的、机器人辅助的解决方案，可以优化机器人和人的行为。他不排除几年后每个AMR上都有一个机械臂的可能性。

毫无疑问，机器人的作用是尽可能地从拣件中去除人力劳动。虽然斑马的解决方案从一个方面做到了这一点，但那些使用机械臂的机器人在另一个方面需要人。

很简单，带手臂的拣件机器人并不是完全自主的。当它们不能解决一个问题时，它们的银行需要人们偶尔进行干预。这些问题包括决定当一个空的垃圾桶到达时该怎么做，但机器人应该挑选两个物品，以及错误的物品在一个垃圾桶里。

机器人究竟应该有多自主有待讨论。虽然有些人引用了较低的数字，但巴斯蒂安的Kohler将其定为 98% 到 99%。撇开百分比不谈，最好的衡量标准可能是管理这么多机器人需要多少人。如果两个机器人每分钟或每两分钟出现一次问题，则需要不同的人员配备，而不是一组 20 个机器人每 30 分钟左右出现一次问题。归根结底，一切都与过程有关。

如果您正在寻找一些关于拣货机器人成功的最佳最终建议，RightHand 的 Jentoft 说：“不要让技术掩盖让仓库运行得更好的重要性。”

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历史

1969 年：由 Ed Kaplan 和 Gary Cless 作为 Data Specialties 创立

1982 年：第一台条码打印机

1986 年：第一台用于按需条码标签的热敏打印机；将公司名称更改为 Zebra Technologies

1991 年：第一个激光扫描二维条码；首次公开募股（纳斯达克-ZBRA）

1997 年：第一台可穿戴电脑

1998 年：与桌面和照片身份证打印机供应商 Eltron International 合并

2000 年：收购无线移动打印机供应商 Comtec Information Systems

2004 年：第一台坚固耐用的 RFID 手持设备；第一个企业数字助理

2007 年：Anders Gustafsson 被任命为首席执行官；获得 WhereNet 玩家追踪

2008 年：第一个移动 RFID 打印解决方案

2013 年：推出 Zebra Sports 解决方案；收购 Hart Systems；首个企业物联网平台；热敏打印机的第一个智能环境 (Link-OS)

2014 年：宣布同意收购 Motorola Solutions 的企业业务

2015年：合并后的新品牌；收购 ITR Mobility (iFactr)；旧版 Windows 应用程序到现代操作系统的唯一迁移路径

2016 年：第一个全触摸 Android 库存解决方案

2017 年：推出突破性的 Zebra Savanna™ 数据智能平台；与 NFL 和 Wilson Sporting Goods 合作跟踪球员和比赛足球

2018 年：收购 Xplore Technologies Corporation，这是一家半坚固、全坚固和超坚固平板电脑、二合一笔记本电脑和一系列性能匹配配件的创新开发商；和 Temptime Corporation，一家为医疗保健行业的关键任务应用提供温度监测解决方案的开发商和制造商

2019 年：收购了零售和包装消费品 (CPG) 行业规范分析的领先供应商 Profitect Inc. 和总部位于伦敦的企业对企业 (B2B) 计算机视觉领域的领导者 Cortexica Visions Systems, Ltd.基于人工智能 (AI) 的解决方案；推出适用于零售业的 SmartSight 智能自动化系统

2020 年：收购 Reflexis，这是一家为零售、食品服务、酒店和银行业的组织提供智能劳动力管理、执行和通信解决方案的领先供应商