Ultimul stand al muncii de depozit manual este căderea roboticii
Imaginea de ansamblu: Pe măsură ce podeaua depozitului devine din ce în ce mai automatizată, roboții se ocupă acum de cele mai pedepsitoare aspecte ale logisticii, în timp ce oamenii se concentrează pe supraveghere, rezolvarea problemelor și îmbunătățirea continuă. Cu companii precum DHL, FedEx, UPS și Walmart care investesc foarte mult în robotică, epoca locului de muncă de depozit ar putea fi în curând istorie.
Ultima fortăreață a muncii umane în depozite – meseria înfiorătoare de încărcare și descărcare a camioanelor – dă rapid loc unei noi generații de roboți inteligenți. Timp de zeci de ani, companiile de logistică s-au străduit să automatizeze această muncă solicitantă fizică și predispusă la vătămare, care îi lasă adesea pe lucrători bătută de ridicare grea și temperaturi extreme. Acum, descoperirile în robotică, inteligență artificială și tehnologia senzorilor transformă modul în care mărfurile se deplasează și iese din remorci, promițând nu numai o eficiență mai mare, ci și o schimbare fundamentală a operațiunilor de depozit.
În centrul acestei revoluții se află o suită de mașini sofisticate de la companii precum Ambi Robotics, Boston Dynamics, Dexterity AI și Fox Robotics. Fiecare aduce o abordare tehnică distinctă a provocării, așa cum este descris de Wall Street Journal.
Ambi Robotics, de exemplu, a dezvoltat Ambistack, un sistem robotizat conceput pentru a automatiza procesul complex de stivuire a articolelor pe paleți sau în containere. Ambistack folosește un robot de pe patru axe, echipat cu camere avansate și viziune a mașinii alimentate de modele de fundație AI. Acest sistem poate analiza, urmări și alege fiecare articol dintr-un transportor, efectuând verificări de control al calității în timp real.
Robotul nu are nevoie de cunoștințe prealabile despre dimensiunea sau aspectul unui pachet; În schimb, folosește învățarea de întărire pentru a se adapta la articolele noi din zbor, optimizând stivuirea pentru densitate și stabilitate maximă. Modelul AI ia în considerare greutatea, fragilitatea și centrul de greutate al fiecărui articol, învățând continuu din datele de producție din lumea reală pentru a-și îmbunătăți performanța. Siguranța este menținută prin utilizarea perdelelor ușoare și a laserelor de podea.
Boston Dynamics a adoptat o abordare diferită cu robotul său Stretch, o mașină mobilă proiectată în mod explicit pentru descărcarea de camioane și containere. Stretch are un braț robotizat puternic, cu un prins de vid acoperit cu cupe de aspirație controlate individual, permițându -i să se ocupe de sute de cazuri pe oră, inclusiv cutii cu găuri, scufundări sau lacrimi.
Camerele sale de la bord, Lidar și senzorii în timp de zbor oferă o vedere de 360 de grade, permițând robotului să navigheze pe interioarele remorcii și să recupereze pachetele căzute în mod autonom. „Mast -ul de percepție” al robotului adună date 2D și 3D, care sunt procesate printr -o conductă personalizată de învățare a mașinilor pentru a identifica locațiile de casetă, orientări și puncte optime.
Software -ul de planificare a pick -ului Stretch asigură că nu destabilizează stive sau nu provoacă avalanșe de cutii, rafinându -și strategia cu fiecare alegere. Atunci când robotul se confruntă cu o problemă pe care nu o poate rezolva, cum ar fi o cutie care îi vărsă conținutul, poate solicita asistență umană, integrându -se perfect cu fluxurile de lucru ale depozitului existente.
FedEx, în parteneriat cu Dexterity AI, pilotează robotul DEXR, un sistem mobil cu două arme, conceput pentru a aborda sarcina complexă de încărcare a camioanelor. DEXR se conectează la un transportor alimentat care îl alimentează cutii din sistemul de sortare. Platforma sa AI folosește camere și LIDAR pentru a percepe amestecul haotic de pachete, apoi folosește planificarea generativă a pereților pentru a evalua miliarde de aranjamente posibile în mai puțin de o jumătate de secundă, construind pereți stabili și densi ai cutiilor.
Controlul de forță al robotului îi oferă un sentiment de atingere, permițându -i să arunce ușor pachetele împreună. Învățarea automată își perfecționează continuu strategia de ambalare, în timp ce planificarea integrată a mișcării asigură cele două arme să lucreze împreună fără coliziune. FedEx consideră că aceste capacități vor permite în cele din urmă DEXR să corespundă vitezei și fiabilității încărcărilor umane calificate, deși tehnologia este încă în testare activă.
Walmart avansează, de asemenea, automatizarea odată cu desfășurarea stivuitoarelor autonome, cunoscute sub numele de Foxbots, dezvoltată de Fox Robotics. Aceste mașini folosesc viziunea mașinii alimentate de AI, senzori LIDAR, camere de luat vederi și controlere logice programabile pentru a identifica, trage și transporta paleți de la camioane la sisteme de depozitare. Stâlpurile sunt capabile să descarce mai mult de 60 de palete cu un singur stivuite sau 30 de palete cu un singur stivuit pe oră, toate menținând în același timp protocoale de siguranță stricte prin intermediul sistemelor de frânare redundante.
Muncitorii umani sunt recalificați pentru a supraveghea și gestiona acești roboți, trecând de la descărcarea manuală la roluri de supraveghere care își folosesc experiența pentru a optimiza performanța robotică.
Adoptarea acestor tehnologii nu este lipsită de provocările sale. Roboții încă se luptă cu pachete în formă neregulată și pungi cu față moale, iar unele sarcini necesită intervenție umană atunci când apar probleme neașteptate. Există, de asemenea, îngrijorări în rândul lucrătorilor cu privire la securitatea locului de muncă, deoarece automatizarea continuă să modeleze peisajul muncii. Cu toate acestea, companiile de logistică susțin că aceste inovații reduc leziunile la locul de muncă, cresc eficiența operațională și permit angajaților să treacă la roluri de valoare mai mare, cum ar fi operatorii de robot sau tehnicienii de întreținere.
Credit de imagine: The Wall Street Journal
