在2017年ProMat展示的众多创新技术中,虽然机器人解决方案最为抢眼,但这些技术却一直不被看好,外界大多认为其不能处理普通仓库中五花八门的货物。
事实上,目前许多大企业都推出了机器人分拣技术,他们通常是与一些规模较小的企业或新成立的企业合作,以达成一个可行的解决方案。而这些小企业专门从事传感器、夹板或软件元件的研发。其实,以前机器人分拣只能在纸板箱这一种包装方式的前提下进行,但现在各种限制条件越来越少了。
“利用机器人从包装箱中分拣的想法并不新颖,但我们正处于让这个技术落地的临界点,并有望产生合理的投资回报比。”Intelligrated公司的产品开发副总裁马特·威克斯说,“现在的情况是机器人能做的越来越多,不能做的越来越少”。
Dematic公司的解决方案开发经理凯文·希思表示,随着客户的满意度提高,投资回报率将明显增加,未来设施的解决方案也将完全改变。虽然现在机器人使用率比较低,但在未来10年内必然发生变化。
首先,针对特定货物确定机器人的分拣能力。Right Hand机器人公司的联合创始人亚罗·坦泽称,机器人易应用的行业包括制药、杂货店、健康和美容等。服装行业由于其产品不易定型以及包装的不规则性,成为极具挑战性的领域。坦泽坦言,目前,Right Hand主要瞄准4个应用,包括工具箱、货物到机器人、分选机感应及自动封袋机。
通过应用程序可以对机器人进行集成或独立测试,机器人在“学习”的过程中还能充当小型的“操作者”。目前,许多机器人分拣解决方案的指导原则是,能够自己弄清楚如何控制自己。Yaskawa Motoman公司的业务开发部门负责人罗杰·克里斯蒂安说,具备这种能力的软件已经足够强大和成熟,可以进入市场。克里斯蒂安表示:“5年前,如果你有5000个库存单元,你就需要为每个库存单元单独训练机器人。而现在则不需要了,这是人工智能的贡献,因为机器人已经学会了分组和识别形状。”
坦泽进一步指出了传感器反馈的重要性。例如,如果一个机器人只夹果皮而不是果肉,它可以自行意识到尽管参与了工作,但并不是一个成功的分拣。一旦有一个机器人认识到这一点,就可以将该问题通过无线传输给世界上任何地方的其他机器人。如此一来,最终实现建立一个成功夹取技术的数据库。
Schaefer Systems International公司的自动化系统设计销售执行总监罗斯·霍尔基特说,机器人技术只会变得更好。随着无法选择的物品的比例减少,机器人的早期使用者会更有优势,这些企业在尘埃落定的时候会占据上风。简言之,未来,机器人遍布整个仓库将是大势所趋。
货物到“人”
就目前而言,大部分的机器人分拣市场都专注于广泛使用的“货物到‘人’(机器人)”解决方案。霍尔基特也认为,机器人的最佳培训方案就是“货物到‘人’”模式,若给某一个站点补充机器人,就必须要求它能适应软件和工作流程。
Wynright Robotics公司的总监乔凡尼·斯通表示,机器人技术可谓挑战与机遇并存,因为要面临大量存在的“分拣—传递”环节。“货物在尺寸和可挑选性方面范围越窄,对机器人来说就越好。大家可以想象机器人和工人在‘分拣—传递’环节肩并肩工作的场景,使用者把货物分组,先选出给机器人可分拣的货物,其余的分给工人。”
此外,机器人会随着输入的指令而改变工作方式,因此使用者也必须参与学习过程。霍尔基特说,早期使用者需要学习界面和软件,以及根据自己的需要学习操作系统。如果想把机器人打开,使之工作,就需要一个内部团队来开发。不过,这与现实背道而驰,因为很多企业已经不设立研发团队了,大部分都依赖供应商,而这也是大家最近经常听到关于“首席机器人总监”这一称谓的原因。
与人的“伙伴关系”
首席研究官能决定工人与机器人分拣的平衡,合作式机器人是能够在没有物理障碍的情况下与工人合作的机器人,这类机器人最近取得了一定进步,并为处理这种平衡提供了一个试验场。通用物流公司的副总裁霍布说,在自动化的帮助下,工人最大可以实现每小时600到700个分拣。“如果使用机器人就能真正提高速度,可以实现每小时800到900个分拣,在某些情况下还可以达到1600个。”霍布补充道,“然而,我们的目的是融合协作机器人的易用性,没有任何编程或CAD模型是为一个不熟练的工人与机器人的合作而设计。”
此外,霍布还描述了应用于药物上一个可以致命的错误。该系统每小时可完成700个分拣,但由于严格的规定,需要人工干预。例如,标签不能覆盖药物代码,因此有必要训练机器人做出相应调整。工人可以将机器人调整为训练模式,通过旋转物体来识别无标记区域,然后继续前进。
值得关注的是,这个行业有整套的仓库软件,可以通过各种人工和自动化的任务来管理工作流程。希思说:“我们可以在合适的时间把正确的东西分拣出来,还可以在人和机器人之间进行合理配置,优化工作时间。机器人并不适用于所有电子商务货物,但我们可以用人力来做补充。”
霍布则指出,协作机器人已经降低了机器人技术的准入门槛,但也暗示了行业内正在发生的巨大变化才刚刚开始。随着技术的发展,机器人进步的速度将比我们所预期的更快,这将对其他类型的分拣技术造成干扰。目前任何用于加强员工操作的措施都有可能被淘汰。