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【观点】物流黑科技 为产业带来的创新
时间:2021-09-02 09:50       来源:文 | 本刊编辑部

 



智慧物流为企业降本增效、提高生产带去解决方案。在商业环境瞬息万变的当代,面对客户需求变更愈加频繁的现况,以AMR自主移动机器人为代表的智能物流科技通过多传感器与智能算法,能够实现更高的安全性和灵活性,无疑是当前及未来产业发展的大势所趋。


 
智能物流的源起与价值
 

 

在2009年,美国IBM公司提出建立一个面向未来具有先进、互联和智能三大特征的供应链,通过传感器、射频识别技术、全球定位系统和其它设备生成实时信息的智能供应链,并由此延伸出智慧物流(Intelligent Logistics)的概念。智能物流就是整合物联网、传感网与互联网,使物流系统各环节能模仿、学习人类的智慧,具有思维、感知、修正、推理判断和自行解决物流问题的能力,从而提高资源的利用率和生产力,创造更丰富的社会价值。
 

 

 

物流的网络实体系统

 

网络实体系统(Cyber-Physical System, CPS)或称虚实整合系统(物理信息系统),就是因特网与实体融合后的系统,其本质就是人、机、物的融合计算,所以又称为人机物融合系统。物流行业已打造出网络+智能自动化+实体物流的服务,通过物联网、自动化、行动化等科技导入物流中心,提高入出库、存储、理货、分拣、包装、暂存、运输配送与计价等作业效能、降低成本提高效益;并深化商品于各渠道的实时分拨调度服务,包括多渠道、存货点,不必有太多存货,减少人力物力虚耗,提高人员生产力、作业速度与多样少量的处理能力。另外,通过连接物联网从感测到消费市场需求、设计、下单、原料确认、生产、流通、消费等环节,供应链上的每个环节都能够通过网络实体系统来相互对话,让企业能够了解状况并实时做出反应,从订单到交货,把握每一个商机,避免不必要的浪费、降低存货及缩短定制化产品的交货时间,这也是工业4.0的概念。
 

 

 

采用智能物流自动化的几个主要目的:

 

1
n 预知性维护

 

基于实时数据,可以对生产和物流流程,进行事先主动的预测分析,人工智能算法可从这些模式中学习,然后预测机器内的零部件在未来可能产生故障的时间点,从而在出现故障前就可以更换它们,提高了物流效率和最大化设备的正常运行时间。这部分在很多自动化相关系统集成商如研华、广运、耀欣、三方等都已应用在医疗、输送设备、门业等领域。

 

2
n 混合决策支持系统

 

通过人工智能、机器学习和深度学习技术,来自动收集、聚合和分析,这些混合策略过程比纯粹的理性决策过程要好。混合策略支持系统遵循以人为本的发展,因为尽管在生产和物流方面有实现自动化和数字化的潜力,但许多流程仍然依赖于熟练员工,而人在未来也将在行业中发挥重要的作用,我们所能做的就是用认知辅助系统来支持员工,以提高员工的生产力。

 

3
n 生产计划和控制系统

 

生产计划和控制系统的人工智能应用,运用在生产流程的管理分析方面,包括智能工厂、协同制造、人机协作的柔性生产系统等,以物联网平台为中枢,通过大数据分析、人工智能,对生产流程进行管理分析,解决生产中所遇到的难题,并利用有效的数据,实时观察工厂使用人工智能的生产率和产量。人工智能不断收集和处理以前未使用的数据,从而解开过去分析过于耗时的问题,并对后期运营等方面进行改善。

 

4
n 改善物流运作流程

 

通过智能科技,可以根本提升物流作业效益。如:机器人可以用来优化智慧仓库效率, 声音定位系统可以提高识别和跟踪的效率, 以AI为基础算法,可以精准对自动化仓储设备可能产生的故障进行预测,蚁群算法可以提升物流的分拣效率等。仓库自动化中的人工智能被用于预测特定产品的需求,基于此数据可以修改订单,并事先将需求中的商品交付到需要的仓库,这种对需求的预测和对物流的提前规划意味着更低的运输成本。

 

 


 
自主移动机器人AMR的飞速发展
 

 

当美国超级电商亚马逊物流中心的全自动化机器人小车KIVA公开亮相后,立即引起世界的极大震撼,黑科技横空出世,让产业界讶异于大数据的应用与纵横无人的搬运模式。它能彻底改变拣货模式;它能成为工厂搬运AGV(Automatic Guided Vehicle);它能成为货运场分拣机;它还能成为停车场设备;它还有很多想象不到的应用。在世界各大物流展览中,近年来最受世界瞩目的自动化物流设备,当属自主移动机器人AMR(Automated Mobile Robot)。

 

AGV  AMR 区别

 

AGV和AMR两者都可以实现物料运输,但其相似性也仅止于此,AMR和AGV的主要区别在于,AMR本身具备强大的计算能力,它可以通过传感器感知周围环境并作出相应决策;而AGV只是一个无人搬运车,一举一动都依赖于中央控制系统的调度。

AMR的技术创新,主要还是集中体现在导航技术的先进性。随着计算机技术、传感器技术、伺服控制等硬件越来越进步,再加上这几年优秀控制及软件人才不断涌现,在AMR导航算法上,不断取得突破。研发一款智能移动机器人,通过影像技术、雷射传感器等硬件支持,通过全新导航控制算法,构建机器人周围环境的三维地图,使机器人布置路径更加灵活,调试更加容易。

 

台湾AMR市场概况 

 

1990年代,中国台湾地区当地政府开始推动工业自动化,在这之前,汽车制造业及电子业应该是最早导入无人搬运车AGV的产业,第一代AGV是以磁条导引方式,沿着磁条行走;然后,又发展出第二代激光导引方式,此时,AGV只是作为物料搬运工作,行走速度缓慢,路线固定。当时的AGV制造商有广运、盟立、三桥、阳程、阳兴、台北贸易、大福、村田、台朔重工、久明等企业,技术来源大多是日本,并以代理日本设备居多。当时的AGV用户以电子厂及汽车厂最多,随着技术的升级,逐渐地也导入到无尘室的光电半导体工厂领域,1990~2010年代是传统AGV的黄金发展年代。从2017年以后,中国台湾物流设备商在发展智慧AMR市场的有永联物流开发(代理Geek+)、台北贸易(代理GREY ORANGE)、旭贸(代理快仓)、海康机器人、工研院、三桥、广运、盟立、中强光电、汉铼、整技、福益泰等。此外,在市场销售无人堆高机AGF的有奔腾(代理BT)、运广通(代理木牛流马)与永慕公司(代理Linde)等。AMR引进台湾,是由群创光电开始,接着是几家螺丝制造厂,再来是永联物流开发公司,然后PChome、momo、全联超市、大智通、诚品物流等等物流中心纷纷引进,目前市场上已有约600台以上AMR在使用,每年约引进300台以上的AMR,主要市场依旧还是在物流业,未来制造业将成为长久的市场。

 

中国大陆AMR市场概况

 

通过调研数据,保守估计,2020年中国物流机器人的市场销售总额,约为40亿元人民币以上,销售数量大约为3万台以上,同比增幅超过30%。从市场来看,物流机器人的最大需求行业,还是围绕电商物流、快递与汽车相关产业链,大约占市场销售额50%以上,这一态势也基本符合欧美等发达国家物流机器人发展的特点。许多新行业与新商业模式,对物流机器人的需求量不断上升,而汽车、国防、自动化港口码头、橡胶轮胎、3C、电商、快递等行业,在一段时间内仍将是物流机器人的主要应用市场。

 

日本AMR市场概况

 

日本AMR的发展略显落后,虽然日本的物流技术领先于全球,但某些产品的应用较为滞后,这主要根源于市场的需求与保守心态。目前主要品牌商有Swisslog AutoStore、GROUND、THOUZER、日立、NIDEC、OMRON、Daihen、三菱电机等,此外,各大堆高机企业也推出了无人堆高机AGF,如TOYOTA、住友、小松等。

在企业的应用上,日本第一家导入的企业是家具卖场的NITORI,引进Grey Orange公司产品“Butler”79台(GROUND公司代理);日立物流与MorotaRo工业零部件电商公司,引进日立制作所制造的“Racrew”200多台;A-KA国际引进了中国Geek+产品“EVE”;Amazon亚马逊引进自家生产的“Amazon Robotics”;日本第一家导入AMR是在2017年12月,时间并不久,因此,实际导入AMR的案例并不多,但值得观察的是,中国的AMR已获得日本企业的肯定,未来发展可期。

 

欧洲AMR市场概况

 

在德国工业4.0推动的推波助澜下,欧洲智能AMR市场迅速崛起。欧洲的AMR配套商越来越专业化,驱动轮供货商不断更新技术,开发出各种更加专业化、更加紧凑的AMR驱动轮,以适应制造商不同种类、各种用途的AMR。从AMR零部件配套商处得知,目前欧洲及亚洲对AMR的需求急速增长。欧洲出现上百家各类AMR供货商,仅仅意大利就增加了近40家AMR厂商。AGF无人堆高机的需求量也持续快速增长,应用日趋成熟。同时各AMR厂商普遍使用更经济型激光导航传感器,自己开发后台软件及控制系统,不再依赖原来知名的激光传感器或导航控制系统。复合型机器人(AMR+机械手)市场迅速发展壮大,出现各种复合型机器人。同时配套机械手操作的工具种类更多,使得复合型机器人,可以完成更复杂的抓取动作及其他复合型动作。

 

 
客户需求正在改变
 

 

物流黑科技已全面在台湾产业市场发展开来,除了AMR以外,还有无人堆高机AGF、多向穿梭车、模块化自动仓库、模块化输送机、播种墙、智能分拣系统、智能大脑管理系统、智能运输管理系统等多种新智能物流科技,都是现代产业关注的,而目前最受关注的是无尘室悬吊搬运系统运用在新零售超市中,超市也能成为物流拣货现场,想象得到吗?传统的物流自动化系统设备商,应更快引进智能科技,赋加在物流自动化工程中,客户需求正在改变,加速应用新科技才能更加符合客户在新时代的需求。

部分数据源:各大网站

 

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