在過去的幾十年中,訂單履行和倉庫管理行業取得了顯著發展。
在現代世界中,訂單履行操作面臨著一些額外的障礙,包括不斷增長的勞動力成本、日益枯竭的人才庫以及對次日、當日和兩小時交貨的需求增加。
在可用於提高生產和效率的自動化技術方面,尤其是倉庫機器人領域可以提供很多。 AMR,也稱為自主移動機器人,最近進入了市場。
雖然某些類型的倉庫機器人,例如 AGV、AS/RS 等,以前已經存在了一段時間,但許多倉庫經理現在對這個新的競爭對手產生了興趣。
無需人工直接監督或根據預定的預定路徑即可感知和導航其環境的機器人稱為自主移動機器人(AMR)。
借助一系列尖端傳感器,它們能夠檢測和理解周圍環境,AMR 可以通過固定障礙物(如結構、機架、工作站等)和可移動障礙物(如人員、叉車和碎片)。
如果分銷業務想要在這個新環境中保持競爭力和盈利,他們總是需要不斷升級和適應。
這意味著擁抱新的技術、流程和程序。 但是,考慮到現在可用的技術的發展速度有多快,要準確確定哪些自動化解決方案最適合您的需求可能具有挑戰性。
領先的初創公司 Unbox Robotics 在供應鏈領域和其他尖端技術中使用自主移動機器人。 這篇文章將深入探討 Unbox Robotics,包括其 技術棧、主要功能和其他信息。
簡介 拆箱機器人
Unbox Robotics 是供應鏈機器人技術的領先供應商,專門為大中型電子商務、零售和物流企業提供基於機器人的履行和配送解決方案。
通過加快訂單履行和包裹分揀,Unbox Robotics 的尖端技術解決方案可實現有效的快遞物流運營,從而提供無縫的最終用戶體驗。
Unbox Robotics 打算通過利用 UnboxSort 來處理大流行後在線消費者行為轉變帶來的包裹量增加,從而幫助在線商家擴大物流規模。
在當今快節奏的商業世界中,Unbox Robotics 的專有方法使用一組由群體智能驅動的自主移動機器人 (AMR) 將包裹垂直分類到智能貨架上。
這些 AMR 在小型倉庫和履行中心運營。 根據供應商、地點、產品類別等組織退回的物品也可以自動化。
世界上唯一這樣的機器人系統,Unbox Robotics 的創新分揀方法使用垂直空間來排列包裹。
憑藉這種特殊能力,UnboxSort 使任何規模的倉庫都能實現自動化並轉向工業 4.0。
該系統可以利用倉庫、分揀中心和樞紐中未充分利用的垂直空間,以節省空間、時間和成本的方式掃描、分類和分派包裹。
零售商可以通過每年的維護和軟件成本購買 UnboxSort,也可以使用 RaaS(機器人即服務)模型在業務擴展時擴大自動化。
此外,Unbox Robotics 的解決方案可提高生產力並節省運營費用。 所有解決方案都具有適應性、可擴展性和可定制性,以滿足組織的需求,使他們能夠獲得最大的優勢。
機器人內部如何運作?
Unbox Robotics 的 UnboxSort 包裹分揀系統由四個主要部分組成:
- 初級系統
- 通信平台(網絡和存儲)
- 分析和系統控制軟件
- 客戶端連接
Python和C/C++用於系統控制和核心系統。 他們的客戶端連接和分析由 MERN 堆棧提供支持。
他們現在使用混合架構。 機器人上有兩個程序在運行。 一個用於機器人的主控,另一個用於外圍設備。
此外,這些組件中的每一個最終都必須與其他組件對話並對其有意義。
坦克和業務邏輯堆棧是服務器中發現的兩種不同類型的堆棧。 業務邏輯涉及查看和理解客戶數據,而 Tank 則涉及機器人控制和設備控制。
在分揀過程中,它提供了諸如分揀了多少包裹以及分揀了哪些機器人等問題的答案——這是他們需要向客戶展示的一些指標。
業務邏輯是高度基於模型的、非標準化的,並且對每個客戶都是獨一無二的。
不同的客戶有不同的需求,因此可能希望以某種方式進行分類; 每個客戶端都有不同的數據和看起來非常不同的 API; 他們還希望儀表板具有不同的功能。
核心功能
- 包裹分揀:使用這種節省空間的輕量級包裹分揀系統,您的包裹分揀速度會更快。
- 合併訂單:以高效且無錯誤的方式合併具有相同訂單或目的地的大量貨物、紙箱和包裹。
優點
- 包括部署、指導、維護和全天候協助的系統
- 為確保您的公司始終處於運營狀態,機器人幾乎不需要維護和充電時間。
- 使用機器人即服務 (RAAS) 模型,這是一種特殊的按使用付費的方法,可確保您始終提高生產力目標,您可以根據公司需求擴大或縮小規模。
未來的計劃
Unbox Robotics 正在嘗試創建一個在線平台,來自團隊或客戶的用戶可以登錄並選擇對他們最有利的模型,同時還嘗試通過課程和視頻了解模型的功能。
此外,擁有一個讓客戶參與的平台對客戶和銷售人員都至關重要。 客戶在熟悉後可以繼續使用該工具並創建他們需要的模型。
結論
最後,Unbox Robotics 在識別和解決這些高價值挑戰方面做出了令人難以置信的工作,由 Pramod、Shahid 和 Rohit 領導的團隊帶來了重要的領域經驗,以大規模解決這個問題。
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