来源:2015-09-06 18:09:02 热度:

仓库机器人 物流终于开始智能化

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   导语:最近,电商可是火到不行,几乎所有的传统行业都开始要和电商融合,但是随着各大行业扎堆电商化,物流成本也水涨船高。也是降低物流成本就自然而然的成为了许多电商企业头疼的问题。于是引领物流智能化的仓库机器人火了。

仓储物流机器人的好日子正在到来。今年6月,硅谷公司Fetch Robotics获得了软银领投的2300万美元融资,这家公司生产两种机器人,一个叫Fetch的机器人可以根据订单把货架上的商品拿下来,放到另一个叫Freight的机器人里运回打包;8月,另一家印度公司Grey Orange Robotic融资3000万美元,用于推动其仓储物流机器人Bulter的研发和生产。

VC如此青睐仓储物流机器人,以Amazon为代表的电商巨头功不可没。由于业务量的增长,用户对物流发货的速度要求更高,用机器人可以帮助电商巨头们减少订单处理的时间。此外,Amazon在2012年收购了Kiva Systems后已经在其全美的仓库中部署了1.5万台的机器人,每年节约成本将近10亿美元,这一示范效应也推动了近期仓储物流机器人的走高。

硅谷锋向标为您盘点了部分这一领域的领跑者:

Amazon Robotics即之前的Kiva System)


Amazon的Kiva机器人

Amazon将仓库工作分解成两部分:所有员工只需要在固定的位置进行盘点或配货,而Kiva机器人则负责将货物(连同货架)一块搬到员工面前。这样做有两大好处:首先是用机器人搬货架不需要再另外空出人行通道,货物摆放更有效率;其次可以节约员工走去取货的时间,能提高订单的处理速度。

Kiva的各个作业环节原理比较简单,对于机械自动化的精细程度要求也不高,但整个核心系统在路线规划、排队等算法的处理上,同时在计算机视觉和机器深度学习技术上还面临不小的挑战。今年5月西雅图  召开的ICRA 2015(国际机器人和自动化大会)上,Amazon就发起了一场由30支队伍参加的机器人分拣大赛(Amazon Picking Challenge),比赛内容包括定位在货架上的产品、分拣和运送到指定位置等。

 

Fetch Robotics


Fetch Robotic的Fetch和Freight

Fetch Robotics成立于2014年,主要团队来自于大名鼎鼎的Willow Garage。虽然未能在机器人分拣大赛中获得前三名,但仍然获得了2300万美元的融资。Fetch的产品相当于Kiva的升级版,Fetch机器人具备自动导航功能,可以在货架间移动,识别产品并将其取下货架并运动到叫Freight的自动驾车机器人里,Freight的作用则与Amazon的Kiva相当。机器人可以自助规划路线和充电,从而保证整个仓储系统的无缝运行。

除了仓储物流,Fetch Robotics还打算在下一步进入其他领域,如老年看护、中转运输和其他行业等。

 

Swisslog


SwisslogClick & Pick系统

Swisslog是一家总部位于瑞士的自动化仓库和配送物流解决方案提供商,其背后是工业机器人“四大天王”之一的KUKA(KUKA持有Swisslog的96%以上股份)。与Kiva等货架式存储不同,Swisslog的Click & Pick系统采用的是一种三维的立方体网格架系统,每个立方体内有一个标准尺寸的箱子装着特定货物,如果装着所需货物的箱子埋在别的箱子下面,机器人会把上面的箱子拿起来堆在旁边,拿到货物后再放好。据Sisslog称,Click & Pick一小时能处理一千张订单,速度是人类作业的4-5倍。

 

Gray Orange Robotics


Gray Orange的Bulter机器人

Gray Orange总部位于印度古尔冈和新加坡,这家公司有两个产品:包裹分类器和机器人Bulter,后者相当于一个方形版本的Kiva。Gray orange的潜在客户包括Amazon和印度物流系统服务巨头Delhivery等。

 

Hi-tech Robotic Systemz


Hi-tech Robotic Systemz自动搬运机器人

Hi-tech Robotic Systemz的主要研究方向包括机器人、人工智能和控制领域,其业务覆盖整个机器人价值链,包括需求分析、概念开发和系统集成等。其在仓储物流方面的产品为带托盘的自动导向搬运车(AGV)仓储方案,目前其业务主要来源于汽车或汽车零部件生产商,在造纸、制药、重型机械和纺织工业也有着一定的业务往来。

蛋君说:国内的劳动力成本快速的提升导致大量企业不得不在企业里进行机器智能化,物流是个高耗费劳动力的行业,物流的智能化比其他产业更加紧迫,随着电子商务的崛起,物流业务就更加频繁,物流机器人的需求量自然会越来越大。



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