Надежность современных решений для комплектации контейнеров

…или почему решения для сбора мусора набирают популярность

Сегодняшние решения для сбора мусора состоят из роботов, оснащенных технологией машинного зрения и программным обеспечением. Они могут обнаружить поверхности, которые можно забрать, в контейнере с товарами, а затем захватить эти предметы.

Лица, принимающие решения, которые добавляют в рабочий процесс технологию выбора контейнеров, часто обнаруживают, что общая производительность увеличивается, а количество ошибок уменьшается. Вот подробнее, почему руководители компаний все больше интересуются вариантами роботизированного сбора мусора.

В каких отраслях чаще всего используются решения для сбора мусора?

Многие решения для комплектации контейнеров, предлагаемые сегодняшними поставщиками, очень универсальны, что означает, что клиенты могут настроить оборудование в соответствии со своими потребностями. Тем не менее, некоторые секторы особенно склонны выбирать технологию сбора мусора. Вот некоторые из них.

Фармацевтика

Фармацевтические компании часто используют роботизированные системы комплектации для операций по сортировке и извлечению лотков. В частности, эти части процесса включают перенос упакованных лекарств из одного контейнера в другой для дальнейшей обработки.

Выбор полупрозрачных объектов с помощью ABB.

Роботы могут легко обрабатывать таблетки в блистерной упаковке или другие фармацевтические продукты в прямоугольных коробках. Однако некоторые решения также позволяют извлекать шприцы из мусорных баков и надежно их удерживать.

Стационарная аптека в китайской больнице также внедрила роботизированные решения для сбора мусора. Оборудование заполняет рецепты людей, выбирая лекарства из коробки и перекладывая их в корзину. Достигнув второго контейнера, человек проверяет лекарство, прежде чем оно попадет к пациенту.

Бакалея

Бакалейная промышленность также сильно зависит от роботов для сбора мусора. Они становятся все более необходимыми, так как все больше покупателей предпочитают приобретать продукты нетрадиционными способами.

Сбор яблок в мусорном ведре.

Например, человек может забрать свой заказ из ближайшего магазина или заказать доставку товара к порогу своего дома. Роботизированная технология комплектования, вероятно, помогает при выполнении обоих видов заказов.

Роботизированный сбор предметов с полок с помощью 3D-камеры MotionCam-3D, прикрепленной к манипулятору робота, и сканирование предметов во время движения робота.

Kroger — один из брендов, делающих ставку на роботов-комплектовщиков, чтобы соответствовать ожиданиям клиентов. В одном из центров выполнения 1000 роботов выбирают около 28 000 возможных предметов из ящиков, сложенных на высоте трех этажей. Машины могут выбрать 50 продуктов менее чем за пять минут, достигнув точности 99 %.

Одежда

Исторически сложилось так, что разработать роботов, способных подбирать вещи, которые носят люди, было сложно. В основном это связано с тем, что они часто имеют неправильную форму или мягкую текстуру, что затрудняет их захват. Однако технологии улучшились, что дало производителям одежды возможность использовать роботов-сборщиков.

Один робот-подборщик на рынке может подбирать ремни и футболки, но система нуждается в дальнейшей доработке. Это потому, что компания, которая разработала машину для своих нужд, продает ошеломляющие 1,3 миллиарда единиц.

В другом случае спортивный и обувной бренд Asics использует на своем складе мобильных роботов-сборщиков. Каждый из них может работать до 18 часов одновременно, что позволяет компании оставаться продуктивной в любое время.

Какие преимущества получают компании от внедрения технологии подбора товаров?

Многие лица, принимающие решения, которые решили использовать технологию подбора контейнеров, говорят, что решения по подбору контейнеров помогают решить проблемы нехватки рабочей силы. Логистический бренд DHL установил эту технологию на своих складах, чтобы справиться с сезонным ажиотажем. Сообщается, что количество единиц, собираемых в час, выросло с 78 до 150 после того, как компания отказалась от стратегий ручной комплектации.

Использование решений для подбора контейнеров также может значительно сократить количество пеших прогулок, которые член складской бригады совершает в заданную смену. Некоторые исполняющие роли могут пройти много миль после прибытия на работу. Однако технология подбора товаров часто снижает частоту поиска конкретных продуктов во время выполнения заказов.

Отбор литых тормозных дисков от Ingemov и BCN Vision при поддержке технологии Photoneo .

Решение использовать роботов для сбора мусора часто может дать руководителям компаний мотивацию, необходимую для улучшения организации их объектов. Это может привести к многочисленным преимуществам, включая более высокую скорость комплектования и лучшую видимость запасов.

UPS недавно внедрила решение с роботами, контейнерами и станциями для извлечения и размещения посылок. Сообщается, что эта установка позволила бренду увеличить емкость хранилища на 400% по сравнению с традиционной складской установкой. Кроме того, 10 роботам требуется столько же энергии, сколько одному пылесосу.

Существует также автономное решение для сбора контейнеров, которое может перемещать пластиковые или металлические детали из контейнеров на обрабатывающие станции для дальнейшей обработки. Эта система предоставляет производителям, у которых мало или совсем нет опыта в сборе грузов, технология для точного размещения этих деталей с минимальным вмешательством человека.

Насколько надежны современные решения для сбора мусора?

Часто требуется значительное время, усилия и финансовые ресурсы, чтобы сделать технологию подбора контейнеров максимально эффективной. Однако, когда руководители компаний готовы взять на себя эти обязательства, отдача может быть оправдана. Даже самые прилежные люди могут устать или отвлечься, поэтому ручные методы часто не работают.

Роботизированные компании, которые сочетают собственные технологии с передовыми камерами машинного зрения, могут достигать результатов, которые, несомненно, быстрее, чем люди. Это включает в себя быстрый захват изображения и обнаружение объектов, работу в режиме 24/7 и безошибочные результаты.

Решения для сбора мусора также можно использовать для захвата ранее невидимых объектов. Когда алгоритмы ИИ обучаются на огромных наборах данных объектов, они могут обобщать и быстро распознавать новые типы элементов, которые они никогда раньше не видели. Поскольку алгоритмы постоянно обучаются, их производительность со временем улучшается.

Также растет интерес к решениям для комплектации контейнеров, которые могут работать с негеометрическими и сильно изменяющимися формами. Разработчики создали единую систему для случайного выбора объектов деформируемой и несимметричной сложной формы. Время цикла достигло 6 штук в минуту. Создатели системы заявили, что решение продемонстрировало возможность многократного опорожнения контейнеров, заполненных беспорядочно расположенными продуктами сложной и неправильной формы, и поэтому готово к использованию производителями.

Также полезно то, что большинство роботов для сбора мусора точны и быстры. Исследователи Массачусетского технологического института разработали такую ​​систему и назвали ее TurboTrack. Он работает с контейнерами с продуктами, имеющими метки радиочастотной идентификации (RFID). Тесты показали, что эта технология может определить местонахождение объекта с меткой за 7,5 миллисекунды с точностью менее 1 сантиметра.

Роботы для сбора мусора помогают клиентам масштабироваться в соответствии со спросом

Такие факторы, как сезонный спрос или социальные тенденции, часто означают, что предприятия в определенных отраслях должны расширять свою деятельность, чтобы соответствовать потребностям клиентов. Примеры, показанные здесь и в других местах, показывают, как это возможно сделать с помощью решений для подбора контейнеров.

Однако для получения наилучших результатов от этих предложений потенциальные пользователи должны определить свои болевые точки и изучить, как автоматизация подбора товаров может облегчить их.

Кроме того, им следует выбирать показатели, которые показывают, приближается ли компания к своим целям. Если этого не происходит, несмотря на наличие времени для внесения необходимых корректировок в объект, возможно, необходимо изменить цели или более внимательно изучить, где существуют возможности для улучшения.