在过去的几十年中,订单履行和仓库管理行业取得了显着发展。
在现代世界中,订单履行操作面临着一些额外的障碍,包括不断增长的劳动力成本、日益枯竭的人才库以及对次日、当日和两小时交货的需求增加。
在可用于提高生产和效率的自动化技术方面,尤其是仓库机器人领域可以提供很多。 AMR,也称为自主移动机器人,最近进入了市场。
虽然某些类型的仓库机器人,例如 AGV、AS/RS 等,以前已经存在了一段时间,但许多仓库经理现在对这个新的竞争对手产生了兴趣。
无需人工直接监督或根据预定的预定路径即可感知和导航其环境的机器人称为自主移动机器人(AMR)。
借助一系列尖端传感器,它们能够检测和理解周围环境,AMR 可以通过固定障碍物(如结构、机架、工作站等)和可移动障碍物(如人员、叉车和碎片)。
如果分销业务想要在这个新环境中保持竞争力和盈利,他们总是需要不断升级和适应。
这意味着拥抱新的技术、流程和程序。 但是,考虑到现在可用的技术的发展速度有多快,要准确确定哪些自动化解决方案最适合您的需求可能具有挑战性。
领先的初创公司 Unbox Robotics 在供应链领域和其他尖端技术中使用自主移动机器人。 这篇文章将深入探讨 Unbox Robotics,包括其 技术栈、主要功能和其他信息。
简介 拆箱机器人
Unbox Robotics 是供应链机器人技术的领先供应商,专门为大中型电子商务、零售和物流企业提供基于机器人的履行和配送解决方案。
通过加快订单履行和包裹分拣,Unbox Robotics 的尖端技术解决方案可实现有效的快递物流运营,从而提供无缝的最终用户体验。
Unbox Robotics 打算通过利用 UnboxSort 来处理大流行后在线消费者行为转变带来的包裹量增加,从而帮助在线商家扩大物流规模。
在当今快节奏的商业世界中,Unbox Robotics 的专有方法使用一组由群体智能驱动的自主移动机器人 (AMR) 将包裹垂直分类到智能货架上。
这些 AMR 在小型仓库和履行中心运营。 根据供应商、地点、产品类别等组织退回的物品也可以自动化。
世界上唯一这样的机器人系统,Unbox Robotics 的创新分拣方法使用垂直空间来排列包裹。
凭借这种特殊能力,UnboxSort 使任何规模的仓库都能实现自动化并转向工业 4.0。
该系统可以利用仓库、分拣中心和枢纽中未充分利用的垂直空间,以节省空间、时间和成本的方式扫描、分类和分派包裹。
零售商可以通过每年的维护和软件成本购买 UnboxSort,也可以使用 RaaS(机器人即服务)模型在业务扩展时扩大自动化。
此外,Unbox Robotics 的解决方案可提高生产力并节省运营费用。 所有解决方案都具有适应性、可扩展性和可定制性,以满足组织的需求,使他们能够获得最大的优势。
机器人内部如何运作?
Unbox Robotics 的 UnboxSort 包裹分拣系统由四个主要部分组成:
- 初级系统
- 通信平台(网络和存储)
- 分析和系统控制软件
- 客户端连接
Python和C/C++用于系统控制和核心系统。 他们的客户端连接和分析由 MERN 堆栈提供支持。
他们现在使用混合架构。 机器人上有两个程序在运行。 一个用于机器人的主控,另一个用于外围设备。
此外,这些组件中的每一个最终都必须与其他组件对话并对其有意义。
坦克和业务逻辑堆栈是服务器中发现的两种不同类型的堆栈。 业务逻辑涉及查看和理解客户数据,而 Tank 则涉及机器人控制和设备控制。
在分拣过程中,它提供了诸如分拣了多少包裹以及分拣了哪些机器人等问题的答案——这是他们需要向客户展示的一些指标。
业务逻辑是高度基于模型的、非标准化的,并且对每个客户都是独一无二的。
不同的客户有不同的需求,因此可能希望以某种方式进行分类; 每个客户端都有不同的数据和看起来非常不同的 API; 他们还希望仪表板具有不同的功能。
核心功能
- 包裹分拣:使用这种节省空间的轻量级包裹分拣系统,您的包裹分拣速度会更快。
- 合并订单:以高效且无错误的方式合并具有相同订单或目的地的大量货物、纸箱和包裹。
认证的益处
- 包括部署、指导、维护和全天候协助的系统
- 为确保您的公司始终处于运营状态,机器人几乎不需要维护和充电时间。
- 使用机器人即服务 (RAAS) 模型,这是一种特殊的按使用付费的方法,可确保您始终提高生产力目标,您可以根据公司需求扩大或缩小规模。
未来的计划
Unbox Robotics 正在尝试创建一个在线平台,来自团队或客户的用户可以登录并选择对他们最有利的模型,同时还尝试通过课程和视频了解模型的功能。
此外,拥有一个让客户参与的平台对客户和销售人员都至关重要。 客户在熟悉后可以继续使用该工具并创建他们需要的模型。
结论
最后,Unbox Robotics 在识别和解决这些高价值挑战方面做出了令人难以置信的工作,由 Pramod、Shahid 和 Rohit 领导的团队带来了重要的领域经验,以大规模解决这个问题。
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