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無人機(jī)、無人車取代快遞員的故事聽起來觸手可及，但離實(shí)際應(yīng)用還相距甚遠(yuǎn)。實(shí)際上，物流行業(yè)機(jī)器取代人類的應(yīng)用主要在倉庫里。物流中心有三大成本：勞動力、時(shí)間和地租，高效的機(jī)器人可以改善前兩個(gè)。 根據(jù)美國勞工部數(shù)據(jù)，截至2016年8月其共有86.7萬名倉庫工人，平均工資是每小時(shí)12美元，大約一半的人力進(jìn)行的都是簡單重復(fù)勞動。中國勞動力成本雖然沒有那么高，但一直在增長，且國產(chǎn)的硬件也相對便宜。 一般而言，在混亂的環(huán)境中難以精確執(zhí)行任務(wù)是機(jī)器人普遍面臨的問題，所以最快實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的是結(jié)構(gòu)化環(huán)境，比如產(chǎn)品數(shù)量不多的工廠、倉庫。付費(fèi)意愿也是一大要素，根據(jù)供應(yīng)鏈咨詢公司MWPVL數(shù)據(jù)，美國食品批發(fā)、經(jīng)銷商的凈利率通常只有1%-2%，只有8%的分撥中心掏出上億元投入自動化。 由于電商訂單高峰與日常波動過大，不少物流部門都在考慮使用靈活的AGV，解決波峰問題和新倉快速部署。2016年，中國類Kiva的貨到人倉儲AGV在一級市場迎來了春天，也出現(xiàn)了一些落地方案。 不過AGV其實(shí)已經(jīng)有相對成熟的市場，比如新松機(jī)器人在2015年完成16.9億銷售額，物流機(jī)器人占營收的25%，但客戶主要在電力、汽車、3C行業(yè)。我們關(guān)注電商市場，主要是看中其增量和背后的軟件技術(shù)門檻。 不過我們不妨將目光放大，看看除了Kiva之外還有哪些值得借鑒的方案，36氪梳理了幾個(gè)有代表性的企業(yè)。 Locus RoboticsKiva 的前客戶之一 QuietLogistics 在 2014 年分拆創(chuàng)立了 Locus Robotics，其研發(fā)的倉庫配貨助理機(jī)器人可以直接加入原有的倉儲工作，與人類協(xié)同工作，將揀選好的商品送至配貨區(qū)，減少人員走動距離。 ![]()
Symbotic2007年創(chuàng)建的Symbotic LLC，已經(jīng)被零售商C&S Wholesale的CEO收購，其客戶包括Target、可口可樂、沃爾瑪。 Symbotic的自動化系統(tǒng)包括：可在配送中心的貨架之間無阻礙行進(jìn)的機(jī)器人，它們可以上下移動通道來堆疊和檢索箱子；類似于一個(gè)小型無人駕駛的推車，在壁架上沿著貨架過道移動，可以在黑暗中以25英里/小時(shí)行走，使用機(jī)械臂揀貨，通過傳感器和無線網(wǎng)絡(luò)通信。 ![]()
整個(gè)流程是：由叉車入庫后，用機(jī)器人將每個(gè)產(chǎn)品“記錄在案”，并通過傳送帶運(yùn)到“盒子”操作中心，由機(jī)器人自動升降貨架進(jìn)行存儲并檢索產(chǎn)品，機(jī)器人按照軟件指令將箱子有序排列、組成托盤，然后由9英尺高的機(jī)器人將其纏繞包裝，然后出庫。這套系統(tǒng)需要投入4000-8000萬美元。 ![]()
Swisslog這家瑞士企業(yè)96%由KUKA AG所有，主要針對醫(yī)療和物料處理、電商場景。其產(chǎn)品CarryPick包括四個(gè)部件：移動貨架、AGV、工作站和倉儲管理系統(tǒng)，與Kiva相仿。該公司比較典型的客戶是物流企業(yè)DB Schenker。 ![]()
Fetch Robotics這家硅谷創(chuàng)業(yè)公司的方案為兩個(gè)機(jī)器人協(xié)作，一個(gè)負(fù)責(zé)揀貨，一個(gè)負(fù)責(zé)協(xié)助工人攜帶產(chǎn)品。 ![]()
回轉(zhuǎn)式倉庫最近見到一家創(chuàng)業(yè)公司，基于水平回轉(zhuǎn)倉庫的原理為電商倉提供服務(wù)。訂單指令下達(dá)后，相應(yīng)的產(chǎn)品將斗轉(zhuǎn)至取貨口，很像“魔方”和“華容道”。這種方案的優(yōu)點(diǎn)是最大化的利用了倉庫空間，更適合原本需要長距離走動的大型、多SKU倉庫。背后的難點(diǎn)是實(shí)時(shí)的調(diào)度算法。 目前貨到人機(jī)器人仍以搬運(yùn)為主，少有具備感知和抓握能力者，無法滿足自主裝卸以及揀選需求。Google曾在2013年收購IPI，利用AI與測距傳感器、視覺技術(shù)，能夠快速識別、分類和指示機(jī)器人如何抓握對象，但并沒有對外公開。
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發(fā)表于 2017-1-31 17:00:57
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