機器人與零售配送與發貨的未來

robots move packages in warehouse setting

線上銷售額急遽增加,現已達到總零售銷售額的 20%。現在客戶的送貨預期是一至兩天,同時不願為此支付額外費用。與 Amazon 競爭的零售業者正嘗試全新的配送模式,例如線上購買門市自取 (BOPIS)。

在仍採用大量手動組件的配送中心 (DC) 中,這些需求會面臨目前的自動化限制。揀貨、裝箱、分類及出貨功能全都背負提高效率的壓力,同時招聘困難更讓適當配置人員形成一大挑戰。

機器人上場

配送中心與發貨中心視機器人為其救星。各種不同型態的機器人逐漸取代人工進行重複的體力勞動工作,讓員工投入更有價值的工作。機器人可以全天候工作,效率不會隨著班次接近結束時間而下降,更不會受傷。還可以視需要修改和升級。

實作機器人仰賴功能優異的機器視覺,進行引導、產品檢測、貨件檢測及瀏覽。

倉儲機器人的設計可以執行多組特定工作,因此會以不同的類型出現。值得一窺各種不同的機器人功能,以瞭解配送中心營運能夠多迅速改變,以及朝何種方向發展。

無人搬運車 (AGV)

過去需要一名人員與叉架起貨機,才能在倉儲移動沉重的物料。但 AGV 轉為移動大批商品,迄今已有數十年。其會循著預先設定的軌道前進,起初是鋪設磁條,但現在經常使用 LiDAR 以鐳射引導。鐳射軌道可以在需要變更時,更輕鬆重新安排,而且在現今的競爭環境中需要頻繁變更。

大為分擔叉架起貨機的工作,現在都將 AGV 當成輸送帶的替代工具,負責將商品貨架拉到揀貨站。有些可以讀取條碼,並能行駛到路徑上的任何分流站或入貨站。修改其路線遠比輸送帶系統更加容易。

配備康耐視高速轉向鏡大視野讀碼解決方案的 AGV 可以準確、有效地掃描貨盤。

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自主移動式機器人 (AMR)

AMR 配備多種不同的感測器、地圖及處理能力,能自行建立前往所需目的地的路線,並在遇到障礙物時立即重定路線,而不會侷限在預先定義的路徑,例如 AGV。它們使用機器視覺讀取地面上的二維碼,隨即可知所在位置。

能存取位置資料的區域揀貨 AMR,可帶著訂單料箱從配送中心的某處商品位置行駛到另一處的位置,向人員亮燈指出所需 SKU 的所在位置 (稱為亮燈揀貨),然後繼續移至另一個位置,直到整張訂單揀選完畢後,才會移至裝箱站。

貨到人 (G2P) AMR 則改為將含有正確 SKU 的行動貨架移至揀貨站,再次使用亮燈揀貨,讓人員從貨架上取下並放入訂單料箱中。

如果任何您可能在店前遇到,而非在店後遇到的機器人,就是 AMR,在走道間穿梭移動,指出庫存不足的品項位置、探測可能發生滑倒事故導致高額賠償的危險濕滑處,以及擔任可愛的商店吉祥物。

具有視覺的 AMR 配備嵌入式圖像讀碼器,可依據條碼識別物件,或透過機器學習,便能僅憑視覺,從一堆外觀類似但稍有不同的產品當中,揀出所需的 SKU,比採用人工更有效率。

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機器人手臂

工廠早已到處可見用來拴緊螺絲、焊接及噴漆的機器人手臂,但物流營運比裝配生產線更不可預測,也更複雜,因此耗費較長的時間才出現在配送中心。現在則是越來越常見到它們的身影。

其最初用途是為了取代以人力進行體力負荷繁重的重複性工作,例如將空紙箱裝載到懸掛式輸送機、將入倉產品卸下貨盤並放上貨架、將大量訂單堆疊在貨盤準備出貨,以及將物品分揀到出倉出貨通道。

但它們能在貨到人 (G2P) 工作站與人類工作人員並肩工作,當成協作機器人 (cobot)。視商品而定 (機器人手臂握爪仍難以抓取沉重與形狀奇特的品項),AGV 能將行動貨架移動到機器人手臂,進行訂單發貨,完全不必人工介入。

儘管有反光和其他視覺上不易分辨的情況,視覺系統仍可引導手臂,找各種不同形狀和所朝方向各異的物件。

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自動化儲存與擷取系統 (ASRS)

現在可於許多配送中心核心,還有越來越多的實體商店前線見到,ASRS 裝置基本上是功能強大的大型自動販賣機。在配送中心,可能為多層樓高的建築物,內部有數十萬個儲存隔間,或在當地連鎖便利店或生鮮雜貨商店中,則規模較小,隱身在店後。它們可以在空間有限的城市據點提升庫存儲存密度、改善訂單揀貨準確度,以及增加處理量。

ASRS 有多種不同的配置,包括垂直與水平旋轉料架,可將產品移動到人工作業人員所在處,有點像在乾洗店裡的襯衫;還包括大容量垂直升降單元、固定式和移動式單元貨載走道系統,以及使用有軌穿梭載具或 AMR 的系統取回托盤,交給人工作業人員使用亮燈揀貨來揀選品項。

ASRS 應用使用許多不同的圖像式讀碼器,識別正確的產品與存放位置。入口走道上方的三維尺寸標註器,可確保穿梭載具在放置貨箱時不會卡住。

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敞開雙手,迎向潮流

即使 SKU 數量增加,還有單件品項訂單越來越成常態,機器人都是可因應全通路銷售的嚴苛要求且越來越具成本效益的方式。隨著其功能增加與價格下降,它們在配送中心的地位也必然更形重要。

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