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云计算、大数据、AI, 无人仓能否打造“智慧大脑” ?

2019/2/16 13:31:21 分类:云计算
无人仓是一个包含多个子系统的复杂工程,需要各参与方密切配合、高效协同,实现物流系统的有机集成和逐步优化。随着机器人、自动化设备技术的提升,大数据技术、人工智能和运筹学相关算法的应用,在需求、技术、资本的多方促进下,我国无人仓技术发展迅速,应用逐步落地,未来…

无人仓是一个包含多个子系统的复杂工程,需要各参与方密切配合、高效协同,实现物流系统的有机集成和逐步优化。随着机器人、自动化设备技术的提升,大数据技术、人工智能和运筹学相关算法的应用,在需求、技术、资本的多方促进下,我国无人仓技术发展迅速,应用逐步落地,未来市场前景广阔。

春秋时期的管仲曾提出“积于不涸之仓,藏于不竭之府”,指的是那个年代老百姓的需求是吃饱,仓库主要功能是存储。到了电商迅速发展的今天,分拣、流通加工、包装等更多的仓库功能被挖掘出来,随着机器人、自动化、信息系统等技术全方位的创新与提升,使仓储作业变得更流程化、专业化和精细化,各类智能设备更便捷地投入到各作业环节中,仓库里的人越来越少。

所谓无人仓,不是为了“无人”而不要人,而是上述需求功能实现后,设备的作业效率已经大大超越了人所能达到的效率,无法再用人了。也就是说,随着机器人、自动化设备的技术提升,大数据技术、人工智能和运筹学相关算法的应用,在需求、技术、资本的多方促进下,我国无人仓技术提升迅速,应用逐步落地。

一、无人仓核心技术&主要实现形式

1.无人仓主要构成及核心技术

无人仓的目标是实现入库、存储、拣选、出库等仓库作业流程的无人化操作,这就需要具备自主识别货物、追踪货物流动、自主指挥设备执行生产任务、无须人工干预等条件;此外还要有一个“智慧大脑”,针对无数传感器感知的海量数据进行分析,精准预测未来的情况,自主决策后协调智能设备的运转,根据任务执行反馈的信息及时调整策略,形成对作业的闭环控制,即具备智能感知、实时分析、精准预测、自主决策、自动控制、自主学习的特征。

2.无人仓的构成包括硬件与软件两大部分

硬件:对应存储、搬运、拣选、包装等环节有各类自动化物流设备,其中,存储设备典型代表是自动化立体库;搬运典型设备有输送线、AGV、穿梭车、类kiva机器人、无人叉车等;拣选典型设备有机械臂、分拣机(不算自动化设备)等;包装典型设备有自动称重复核机、自动包装机、自动贴标机等。

软件:主要是仓库控制系统WCS和仓库管理系统WMS。

WMS——时刻协调存储、调拨货物、拣选、包装等各个业务环节,根据不同仓库节点的业务繁忙程度动态调整业务的波次和业务执行顺序,并把需要做的动作指令发送给WCS,使得整个仓库高效运行;此外,WMS记录着货物出入库的所有信息流、数据流,知晓货物的位置和状态,确保库存准确。

WCS——接收WMS的指令,调度仓库设备完成业务动作。WCS需要支持灵活对接仓库各种类型、各种厂家的设备,并能够计算出最优执行动作,例如计算机器人最短行驶路径、均衡设备动作流量等,以此来支持仓库设备的高效运行。WCS的另一个功能是时刻对现场设备的运行状态进行监控,出现问题立即报警提示维护人员。

此外,支撑WMS、WCS进行决策,让自动化设备有条不紊地运转,代替人进行各类操作(行走、抓放货物等),背后依赖的是智慧大脑,运用人工智能、大数据、运筹学等相关算法和技术,实现作业流、数据流和控制流的协同。智慧大脑既是数据中心,也是监控中心、决策中心和控制中心,从整体上对全局进行调配和统筹安排,最大化设备的运行效率,充分发挥设备的集群效应。

总之,无人仓是在整合仓库业务、设备选型定制化、软件系统定制化前提下实现仓库作业无人化的结果。理论上来说,仓库内的每个业务动作都可以用机器替代人,关键是要把所有不同业务节点的设备连通,形成一套完整高效的无人仓解决方案。

3.无人仓的主要实现形式

无人仓虽然代表了物流技术发展趋势,但真正实现仓储作业全流程无人化并不容易,从仓储作业环节来看,当前无人仓的主要实ww现形式如下:

自动化存储:

卸货机械臂抓取货物投送到输送线,货物自动输送到机械臂码垛位置,自动码垛后,系统调度无人叉车送至立体库入口,由堆垛机储存到立体库中。需要补货到拣选区域时,系统调度堆垛机从立体库取出货物,送到出库口,再由无人叉车搬运货物到拣选区域。

类Kiva机器人拣选:

类Kiva机器人方案完全减去补货、拣货过程中员工行走动作,由机器人搬运货物到指定位置,作业人员只需要在补货、拣选工作站根据电子标签灯光显示屏指示完成动作,省人、效率高、出错少。类Kiva机器人方案分“订单到人”和“货到人”两种模式。

输送线自动拣选:

货物在投箱口自动贴条码标签后,对接输送线投放口,由输送线调度货物到拣选工作站,可通过机械臂完全无人化拣选,或者人工根据电子标签灯光显示屏进行拣货。

自动复核包装分拨:

拣选完成的订单箱子输送到自动包装台,通过重量+X光射线等方式进行复核,复核成功由自动封箱机、自动贴标机进行封箱、贴面单,完成后输送到分拣机自动分拨到相应道口。

无人仓主要应用领域及实践

随着各类自动化物流设备的快速普及应用,机器代人的成本越来越低,各行各业对于无人仓的需求越来越强烈。

二、具备如下几个特征的行业对无人仓需求更加突出:

(1)劳动密集型且生产波动比较明显的行业,如电商仓储物流,对物流时效性要求不断提高,受限于企业用工成本的上升,尤其是临时用工的难度加大,采用无人技术能够有效提高作业效率,降低企业整体成本。

(2)劳动强度比较大或劳动环境恶劣的行业,如港口物流、化工企业,通过引入无人技术能够有效降低操作风险,提高作业安全性。

(3)物流用地成本相对较高的企业,如城市中心地带的快消品批发中心,采用密集型自动存储技术能够有效提高土地利用率,降低仓储成本。

(4)作业流程标准化程度较高的行业,如烟草、汽配行业,标准化的产品更易于衔接标准化的仓储作业流程,实现自动化作业。

(5)对于管理精细化要求比较高的行业,如医药行业、精密仪器,可以通过软件+硬件的严格管控,实现更加精准的库存管理。

其中,电商行业是无人仓落地相对较多的行业。首先,电商行业对于无人仓是刚性需求,这主要体现在随着电商物流的飞速发展,人工成本一直占据着所有成本里的最大比例,而成熟的无人仓技术可以有效降低这一成本;其次,电商行业对各类无人仓技术响应积极。

电商领域是一个对创新思维相对开放的行业,一直不断地在进行着各类新设备的引进和先进技术的创新研发;第三,电商行业也是无人仓技术的最佳实验场景,各类特征表明,如果能够解决电商领域的高流量、多品类的复杂场景,则无人仓技术的全面推广就相对比较容易。

三、无人仓实现难点

目前,在仓储、分拣、集货、输送环节都已经有了比较好的无人仓解决方案,但是在拆零拣选及包装环节,虽有不少自动化方案,却无法突破复杂场景的限制,还主要依靠人员进行相应的操作。这也是无人仓技术的突破难点。

比如对于电商行业来说,实现数万个品规商品的自动识别就是难题之一,目前国内外的技术尚不能通过单一的方法,而是需要通过综合的解决方案来实现,但是这样成本会很高;另外,数十台AGV的调度相对容易,但是成百上千台AGV的调度就非常复杂了,既要保障AGV间互不影响、还要考虑订单时效,计算量和复杂度都是呈指数级增长的。

无人仓是一个包含多个子系统的复杂工程,需要各参与方密切配合、高效协同,实现物流系统的有机集成和逐步优化。

1.规划与硬件方面

无人仓的规划,需要在一定的建筑面积下达到产出最大化,如果设备的各项主要指标能够得到进一步的提升,无人仓的坪效和人效将会相应的提升,如:

(1)电池:容量和充电速度的提升可以使物流设备的有效工作时间延长,一方面减少设备的使用数量,降低成本,另一方面处于工作状态的设备增多,可以提升坪效;

(2)驱动:设备速度和加速度的提升、电池能量更有效的利用,都可以提升设备的搬运效率和续航能力,对空间和人员的有效利用率都有很大的提升;

(3)网络设备:提升网络通讯设备的覆盖范围和深度可以减少AGV在不同网络设备间切换的频次,减少设备的通讯延迟、失位等故障,从而提升生产人效。

2.技术方面

无人仓融合了物联网、人工智能、大数据等新技术,是数字化、网络化、自动化背景下的资源协同作业平台,是算法智能决策驱动下的实时自治系统。其中需要解决的难点问题包括:

(1)人机协同,人和设备完美结合的背后,是各类资源的数据化,以及设备调度系统的智能决策算法;

(2)集群处理,在无人仓里的每个设备都不是孤立的,而是不断产生各类数据,并及时响应外界指令,同时具备自我感知和智能决策能力的设备集群;

(3)异常响应,设备也有出现故障的时候,设备间的配合更是如此,系统层面要判定并解决各类预知和未知的异常场景,并智能做出合适决策进行异常隔离,以确保系统的整体运行顺畅。

四、无人仓发展前景及趋势

众所周知,我国物流成本占GDP的比重还很高,物流节点的产能、运转效率都有很大提升空间,无论企业还是个人对于物流服务水平提升的需求将是长期持续的,无人仓在高效率、省人力、降成本等方面都显示出优势,是仓储技术领域一个很好的发展方向,市场前景广阔。当然,无人仓市场的良性发展离不开相关政策的引导与行业的规范,也离不开技术的不断创新升级。未来,有以下几个趋势值得关注。

第一,无人仓的发展会推动商业模式的创新,给资本市场、技术市场带来一个有活力的新领域,为新技术的研发与应用提供了土壤,市场将更加细分化。

第二,无人仓将从电商行业向其他行业延伸,应用在处理海量订单的电商物流中心的机器人作业系统也会出现在应链上下游的各个场景,对于加速传统行业物流理念的革新、人才梯队的建设、产业升级转型有一定推动作用。

第三,人工智能、大数据、运筹学等领域的技术将在无人仓得到更广泛的应用,驱动适应和探索新的更复杂多样的解决方案不断涌现。

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