投资回收期长达3年,AGV机器人提升电商仓库效率

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在无锡菜鸟园区,近3万平方米的仓库里工人不多,不少货架在地上快速移动。这些货架自主移动的秘密在于货架下的自动导引车。

 

每辆AGV小车按照指令在铺有二维码的“轨道”上快速移动。他们有的负责搬运订单箱,赶往货架指定区域提货,有的负责搬运移动货架,寻找订单箱装车。近700个机器人构成了一个繁忙的智能交通和工作系统。他们会互相躲避,自己充电,工作效率是普通仓库的1.5倍。

 

记者了解到,为了提高效率,菜鸟、JD.COM、苏宁、西门子等企业开始在物流仓储中使用越来越多的AGV汽车。

 

“在智能物流解决方案方面,公司主要做了两件事:一方面,打造产品实力,夯实量身定制解决方案的基础;另一方面,加强行业项目积累和仓储运营经验,结合软件和算法能力,加强与各领域技术合作伙伴的合作,加快拓展全球渠道网络。”智家CEO雍正告诉第一财经记者,公司现有产品包括机器人分拣系统、搬运机器人、分拣机器人等。,服务于耐克、沃尔玛、丰田、西门子等300多家客户,销售渠道覆盖30多个国家。

 

雍正认为:“大部分电商仓库的商品品类数量都受到一定程度的控制,用机器代替人是可以实现的。目前无人仓还没有广泛落地,因为整体性价比不够高,效率不够。”

 

根据前瞻产业研究院的数据,2014年至2018年,AGV在中国的销量分别为3400辆、4500辆、6700辆、13500辆和18900辆。

投资回收期不到3年。

世界上第一辆AGV诞生于1953年,由美国巴雷特电气公司研发制造,由拖拉机改造而成。经过近70年的发展,整个AGV在技术、产品类型和应用方面都取得了长足的进步。其中,导航技术的发展经历了从最初的定线电磁制导、磁条制导到综合(磁钉、二维码)惯性导航,再到自由线激光反射器导航,再到现在的不依赖任何人工环境的智能自然导航。

 

我国AGV的研发最早可以追溯到1991年。当时,中国最大的汽车工厂之一沈阳金杯公司在生产线上订购了一家外国公司的产品。由于一些非市场因素,公司停止供应产品。于是,金杯汽车开始寻求中国自主研发的产品。经过对国内AGV研究机构和高校的层层考察,最终决定由沈阳自动化院来执行这项研发任务。经过一年半的时间,我国首台自主研发的AGV产品正式投入运营。

 

目前,AGV机器人已经成熟并渗透到电子商务、快递仓储分拣、汽车、医药、食品、3C电子、港口机场等多个行业。

 

“菜鸟AGV多用于仓库内的拣货过程,利用AGV设备将存放货物的货架运送给操作人员进行快速拣货,通过减少拣货员95%以上的行走路径,提高了拣货效率。与纯人工相比,作业效率提高了2倍以上。”菜鸟告诉第一财经记者,涉及的环节很多,算法会保证在每个环节做出最优决策,从而最大限度地提高人的综合效率。

 

具体来说,系统会根据客户的订货情况,将订单实时划分为单个集装箱的拣货任务,并将拣货任务分配到单个工作站,然后部署AGV小车完成每个集装箱到工作站的搬运任务。这里最具挑战性的问题是,如何在数百辆AGV车被分配到各自的搬运任务后,在短时间内做出最佳的路线选择,让每辆车都能成功高效地完成搬运任务,同时避免拥堵。这背后的关键技术是多智能体路径规划(MAPF)。

 

一个传统仓库的拣货员走了27924步,7个半小时拣了1500件,接近人工拣货的极限。在智能仓库中,在机器人的帮助下,拣选机只需行走2563步,拣选能力可达3000件。

 

记者了解到,电商仓库运营的每辆AGV小车市场价格为5 ~ 8万元,每个仓库部署的数量根据仓库大小从50辆到8000辆不等。菜鸟表示,投资回收期不到3年。

基础技术能力的竞争。

目前,AGV机器人的主要技术有车载控制、导航技术和调度系统。第一代磁导航AGV对导航和调度没有太高的要求。除了车载控制,第二代二维码产品和第三代AMR产品也更注重导航技术和调度系统的积累。

 

随着导航技术的发展,AGV产品种类越来越多,应用也越来越多。产品范围从简单的环形半自动牵引和自动装卸,到低层托盘搬运叉车、高层狭窄巷道堆垛叉车,再到复合机械手AGV等。应用基本覆盖整个仓储制造流程:仓储、入库、分拣、生产线供应、生产线制造、线下仓储、入库等。

 

“对于未来的竞争,我们认为最重要的是底层技术能力的竞争,这是支撑未来发展的基础。”雍正说,过去几年,他在商业化上花了很多精力,希望把产品解决方案匹配到市场上,让客户能够接受和理解公司产品的价值。

 

目前,机器人智能物流系统主要面临三大变化:一是单场景规模不断增大,比如单仓面积超过10万平方米,待调度机器人规模也不断增大,从500个增加到上千个,甚至需要通过云系统调度5000多个机器人;二是场景越来越复杂,包括存储、分拣、分拣、搬运等。,这将对机器人企业的平台和端到端优化提出更高的挑战;第三,客户追求越来越高、更灵活、更强大、更安全的系统,追求感知价值。

 

“客户需要基于所有类别的机器人、深度定制的端到端解决方案,以及基于它们的一站式服务。我们也希望能够站在供应链的顶端,帮助他们提供数据,也就是资产的极度智能化的连锁服务。”智家CTO李洪波表示,从机器人、软件、算法等子模块到端到端解决方案,再到将解决方案应用到整个行业,让客户可以大规模复制,每一个点、每一个层次都还有很多工作要做。

 

对于行业的进步,李洪波比喻说:“相当于两万五千里的长征。我们只爬了第一座山,后面还有一段特别长的路。而且规模越来越大,客户追求的终极体验也会越来越强,客户日益复杂的需求也会随之诞生。”

 

 

 

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