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?高效率低成本 零售巨頭激情擁抱機器人

來源:中國商報 | 2022-05-23 12:32

  10年前,美國電商巨頭亞馬遜開始在履單中心(即用戶下單后,跟蹤訂單的庫房生產(chǎn)情況的機構(gòu))的巨大配送倉庫里啟用機器人(8.010, 0.11, 1.39%)。在這些啟用了機器人的倉庫中,亞馬遜的員工不必再在一排排貨架之間來回穿梭,機器人會把貨物直接送到揀貨員面前。這樣做的好處是,既節(jié)省了大量勞動力,又提升了揀貨的效率,一舉兩得。如今,亞馬遜在全球部署了超過35萬臺各種各樣的機器人。即便這樣,也不能完全確保滿足亞馬遜對機器人的巨大需求。

  英國《經(jīng)濟學(xué)人》雜志認為,得益于倉儲機器人技術(shù)的不斷進步,再加上受勞動力成本增加和招工困難影響,物流業(yè)開始發(fā)生某些變化。特別是近兩年來,由于新冠肺炎疫情防控導(dǎo)致全球供應(yīng)鏈一直處于緊張狀態(tài),被封閉在家的消費者要求商家送貨上門的業(yè)務(wù)量大增勢頭應(yīng)該會持續(xù)下去,因此各大電商的履單中心將會一直開足馬力運作,對機器人的需求也將水漲船高。

  市場需求的不斷增長帶動了技術(shù)的不斷迭代。如今,為物流業(yè)提供更好服務(wù),具備更多功能的新一代機器人不斷涌現(xiàn)。(圖片由CNSPHOTO提供)

  倉儲自動化不再是錦上添花

  不過,盡管大量使用了機器人,但許多公司在業(yè)務(wù)旺季還是需要聘用臨時工來應(yīng)對業(yè)務(wù)量的增長。去年12月的假日購物季前夕,亞馬遜僅在美國就增招了約15萬名員工,并支付了可觀的報酬——季節(jié)性臨時員工可以獲得平均每小時18美元起薪的薪資以及3000美元的簽約獎金,部分地方還會根據(jù)輪班情況為臨時員工提供額外的每小時3美元薪資。

  如果拉長時間軸來看,亞馬遜的所有招聘名額幾乎都是以萬為單位來計算的。2020年3月,亞馬遜宣布招聘10萬名工人,4月招聘7.5萬名,9月招聘10萬名。整個2020年,亞馬遜招聘了50多萬名員工。這些招聘來的員工,主要負責(zé)亞馬遜的倉庫和快遞業(yè)務(wù)。

  美國管理咨詢公司麥肯錫的一項新研究認為,高度依賴日益稀缺的勞動力對物流配送的長期影響顯而易見:“倉儲自動化不再只是錦上添花的東西,而是可持續(xù)發(fā)展的必要條件”。這意味著物流業(yè)將需要更多的機器人,包括用更新、更高效的機器人替換已投入使用的機器人,以及用先進的機器人接替大部分現(xiàn)在仍由人工完成的工作。因此,麥肯錫預(yù)測倉儲自動化市場會以23%的年復(fù)合增長率擴張,到2030年倉儲自動化市場的規(guī)模將超過500億美元。

  市場需求的不斷增長帶動了技術(shù)的不斷迭代。如今,為物流業(yè)提供更好服務(wù),具備更多功能的新一代機器人不斷涌現(xiàn)。據(jù)英國《經(jīng)濟學(xué)人》雜志報道,由英國最大的線上生鮮雜貨零售商奧卡多公司研發(fā)的“600系列”機器人就是其中的代表。這款機器人“改變了一切”,奧卡多公司首席執(zhí)行官蒂姆·斯坦納說。

  “600系列”機器人比奧卡多公司當(dāng)前使用的“500系列”機器人要輕很多,行動更加靈活,對電池電量的要求也更低。奧卡多公司的機器人在履單中心的一個巨大網(wǎng)絡(luò)狀金屬柜里工作。有些履單中心比足球場還要大。金屬柜的每個單元格里都放著裝有貨品的塑料板條箱,這些板條箱最多可以堆疊21層之高。收到訂單后,機器人會被派去抽取一只板條箱并把它送到分揀站。在那里,一名員工拿出所需要的物品,逐個掃描并放入相應(yīng)的袋子中。這和在超市收銀臺的操作差不多。

  在采用機器人從事分揀工作之前,如果是一個大訂單,靠人工在倉庫中到處揀貨可能需要一個小時左右。但是現(xiàn)在,依靠多臺機器人同時在金屬柜里工作,揀貨速度就快多了。

  奧卡多新的“600系列”機器人在性能上將等同或優(yōu)于“500系列”,但耗能更少。“600系列”還有一個好處,即能讓履單中心變得更小。這意味著履單中心在幾周內(nèi)就可以安裝完畢,而不是耗時幾個月甚至更長的時間,其安裝的成本也更低。

  多家零售巨頭開始使用機器人

  英國《經(jīng)濟學(xué)人》雜志透露,亞馬遜也在開發(fā)更高效的機器人。它最早的機器人叫Kiva,這種扁扁的機器人可以滑到存放貨物的一人多高的貨架之下,然后舉起貨架,將它送到分揀站。2012年,亞馬遜以7.75億美元收購了美國倉儲機器人公司Kiva Systems公司,然后將其更名為亞馬遜機器人公司(Amazon Robotics)。

  此后,亞馬遜機器人公司開發(fā)了包括Kiva縮小版的Pegasus在內(nèi)的一系列機器人,這讓亞馬遜能在履單中心存放更多的商品,并在較小的市區(qū)配送站廣泛使用機器人。為了迎接更高度自動化的未來,該公司最近在美國的馬薩諸塞州開設(shè)了一家新的機器人制造廠以提高產(chǎn)量。

  2014年,當(dāng)確定了Kiva機器人將專為亞馬遜生產(chǎn)后,一家醫(yī)療公司的兩名工程師決定成立一家名為Exotec的公司,開始打造一種不同類型的機器人倉庫。這家法國公司開發(fā)了一個三維系統(tǒng),使用的是名為Skypod的機器人。Skypod看起來和Kiva有點像,也能在倉庫中自由移動。但Skypod不是移動貨架,而是能夠爬到貨架上去。當(dāng)它爬到所需高度后就會取出一只板條箱,然后帶著板條箱爬下貨架并將板條箱送到分揀站。Skypod最大限度利用了倉庫空間,因為它可以爬上12米高的貨架。由于系統(tǒng)是模塊化設(shè)計的,因此可以輕松擴展。Skypod不僅能把板條箱送回貨架,還可以把它們轉(zhuǎn)移到需要重新裝貨的地方。

  一些零售商已經(jīng)開始使用Skypod,包括法國大型超市集團家樂福、美國服裝公司蓋璞和日本服裝品牌優(yōu)衣庫。

  將有更多機器人進入生產(chǎn)生活領(lǐng)域

  當(dāng)然,因為機器人的移動速度(Skypod的速度是4米/秒)過快,有可能傷害到人,所以它們往往被指定在封閉的區(qū)域內(nèi)運行。當(dāng)下,如果亞馬遜的員工需要進入機器人工作區(qū)域,他們會穿上特殊的安全背心。這種安全背心里裝有電子設(shè)備,可向附近的機器人發(fā)出信號,表明此處有人。收到信號后,機器人會暫停工作,或改走另外一條路線。

  此外,機器人要和人一起工作,就必須配備攝像頭、雷達和其他傳感器等額外的安全系統(tǒng),以避免碰撞到人。因此,它們往往行動小心,動作謹慎緩慢,這就會導(dǎo)致機器人頻繁停頓,工作速度放慢。現(xiàn)在,功能更強大、更能感知周圍環(huán)境的機器人即將上崗。例如,日本電氣公司(NEC)已經(jīng)開始采用“風(fēng)險敏感隨機控制技術(shù)”,這種技術(shù)類似于金融領(lǐng)域里避免高風(fēng)險投資的程序。在倉儲場景下,它可以讓機器人在開始工作之前權(quán)衡風(fēng)險,例如選擇穿過倉庫中最安全、最快速的路線。NEC表示,在測試過程中,該技術(shù)在不影響安全的情況下將機器人的平均揀貨速度提高了一倍。

  英國《經(jīng)濟學(xué)人》雜志在有關(guān)報道中稱,履單中心最難實現(xiàn)自動化的工作是分揀和打包,因此在旺季需要增加人手。而要用機器人來完成這些工作也很不容易,因為履單中心存放了數(shù)不勝數(shù)的各類商品,形狀、尺寸和重量各不相同。盡管如此,亞馬遜、奧卡多和眾多公司已經(jīng)開始在一些分揀站通過安裝機械臂來實現(xiàn)自動化分揀。這些機械臂一般通過使用攝像頭和讀取條形碼來識別商品。人們采用人工智能技術(shù)來教機器人如何處理特定的商品,例如不要把土豆放在雞蛋的上面。

  奧卡多公司也在開發(fā)一種機械臂,它可以繞過分揀站而直接從履單中心的板條箱中取出貨品。美國硅谷的物流機器人生產(chǎn)商“抓取機器人”(Fetch Robotics)開發(fā)了一種可以在履單中心隨意移動的機械臂,該公司去年被美國自動標識公司斑馬技術(shù)(Zebra Technologies)收購。

  另一家位于美國馬薩諸塞州的機器人制造商波士頓動力公司(Boston Dynamics)推出了一款名為Stretch的重型移動機器人,它可以幫助司機卸貨并把箱子放到指定位置。今年1月,美國物流巨頭DHL下了首張Stretch訂單,將在未來3年內(nèi)在其北美倉庫中使用這種機器人。

  可以預(yù)見的是,未來將有許多不同類型的機器人進入生產(chǎn)生活的不同領(lǐng)域,但同時也會給人類帶來很多不同類型的工作。(編譯 年雙渡)

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  有些機器人的設(shè)計初衷是與人一起工作,其常見的工作模式是由人從貨架上取貨,再由機器人傳送給負責(zé)將貨物放入袋子或箱子中以備運輸?shù)膯T工。這樣的系統(tǒng)可以縮減建設(shè)固定基礎(chǔ)設(shè)施的成本,也可以快速重新配置倉庫,這對為多家零售商配送貨物并且需要處理不斷變化的產(chǎn)品線的物流中心來說很有用處。

  不過,現(xiàn)在看起來倉儲機器人的發(fā)展速度不會太快。英國知名分析公司IDTechEx最近發(fā)布了一份有關(guān)倉儲機器人技術(shù)的報告,報告估計現(xiàn)在離機器人能開始熟練地分揀和包裝貨物還需要10到15年時間。一些公司認為,它們的機器人將能在未來幾年內(nèi)分揀80%左右的貨物。

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