倉庫および製造におけるロボット工学技術

サプライチェーンには、消費者関連および運用上の課題が含まれます。 電子商取引および小売業界は、高速で低コストの配信とオプションの完全な可用性を求めています。 Robotics Technologyの倉庫保管、製造、農業、およびロジスティクスの実装に関する労働力の不足とスペースの制限に直面しているため、これは否定できないソリューションです。

Robotics Industryは、企業間取引であろうと企業間取引であろうと、すべての古くて現代の業界で人工知能(AI)とIoT(Internet of Things)を使用して、長期的なソリューションを提供し、大きな進歩を遂げました。

今日の 倉庫管理システム 人工知能を採用した第4世代ロジスティクスシステムを使用しています。 AIを使用すると、詳細なアルゴリズムルールエンジンに基づいてタスクを最適化できます。 これらの広範な機能は、システムに作業を任せることにより、代理店の運営を改善し、コストを最小限に抑え、生産性を向上させるために利用できます。 第4世代のロジスティクスを、現在利用可能な他のすべての標準製品と区別しているのは、エキスパートシステムのテクノロジーを製品に組み込んでいることです。 エキスパートシステムは、コンピュータシステムが人間の専門家の意思決定能力をエミュレートできるようにする人工知能のブランチです。 エキスパートシステムと相まって、プログラミング環境ではなく、プラットフォームアプローチの採用があります。 プラットフォームは、オンプレミスまたは任意のプラットフォームまたはデバイスで任意のデータソースへのビジネスアプリケーションの開発、展開、および管理を簡素化し、パフォーマンスを向上させ、ITの複雑さを最小限に抑え、総所有コストを削減します。 プラットフォームの専門は、大規模で複雑な運用環境を採用し、完全に訓練を受けていないユーザーが理解して利用できるようにそれらを十分に単純にすることです。 プラットフォームの概念をよりよく理解するには、地元の銀行のATMの観点から考えてください。 このモデルは、システムと対話する人には見えない舞台裏のすべての力を備えたシンプルなユーザーインターフェイスを適用します。

産業用ロボットは、倉庫と製造施設が世界規模で小売業とeコマース産業を変革し、生産性と収益性を高め、その重要性を証明するのに役立ってきました。 年間400,000万台のロボット設置のマークが通過し、自動化と継続的な技術改善の継続的な傾向により、584,000年には約2022台の推定でXNUMX桁の成長が見込まれます。 国際ロボット連盟.

自律移動ロボットはどうですか(AMR)倉庫や製造施設で使用されていますか?

これらは、人間やオペレーターからのコマンドや指示なしに、環境を理解して移動できるロボットです。 ほとんどの倉庫AMRは、ピックアンドプレースロボットです。 これらのマシンは、人工知能、センサー、青写真の3Dまたは2Dビジョンを使用してナビゲートし、オブジェクトを識別、取得、およびある場所から別の場所に移動する機能で知られています。

自律移動ロボット(AMR)は通常、高度に洗練された構成可能な倉庫管理ソフトウェアと統合され、倉庫および製造施設で効率的かつ生産的な運用プロセスを実現します。 この統合は、人間と連携するマシンで大きな成功を収めています。

AMRには、クロスベルトコンベヤー、コンベヤーローラー、および選別ソリューション用の傾斜トレイを備えた選別プロセスに適したさまざまなテクノロジーが装備されています。 AMRは、ピッキングプロセスの移動時間の短縮にも役立ちます。AMRの主な用途のXNUMXつは、輸送です。 したがって、管理された環境内で原材料、仕掛品、および完成品を輸送できるようになり、その見返りとして、労働者は他の貴重なタスクを実行できるようになります。

無人搬送車(AGV)

倉庫や製造施設で無人搬送車(AGV)はどのように使用されていますか?

無人搬送車(AGV)は、ワイヤー、電波、ビジョンカメラ、または磁石を使用して定義された領域をナビゲートするAMRにいくらか関連しています。 これらは、ドライバーやオペレーターなしで床に沿って移動するロードキャリアです。 これらのロボットは、倉庫や製造施設で重い材料を輸送するために使用されます。これにより、通常は労働者から長い時間がかかる巨大な施設での輸送時間が短縮されます。

AGVは、輸送中のマテリアルハンドリングの改善を示しています。 プログラムされたルートとセンサーを介して、AGVは、破損、スリップアップ、または誤算なしに資材をピックアップおよびオフロードできるため、固定ルートまたは一連のタスクで機能する反復タスクに適しています。

これらのロボットは通常、電力が枯渇したときに再充電するために充電ポイントに戻るようにプログラムされたバッテリーで駆動されます。 AGVの製造業者は、誤動作の診断または修理のためのダウンタイムを削減する定期的な必須の検査を行っています。

AGVには、制御室からフリート全体を監視するXNUMX人の訓練を受けたエンジニアが必要です。これにより、高い効率と低いランニングコスト、および人件費の大幅な節約が保証されます。

無人航空機(UAV)
空中ドローンまたは無人航空機(UAV)は、倉庫や製造施設でどのように使用されていますか?

一般にドローンとして知られている無人航空機は、人間のパイロットがいない航空機であり、地上ベースのコントローラーとAUVとの通信システムを備えています。 UAVの飛行は、遠隔操縦航空機(RPA)として、または自動操縦などの人工知能の支援を受けて、人間のオペレーターによる遠隔制御の下で動作する場合があります。

ドローンは、サプライチェーンのニーズに対応するために多くの倉庫で使用されています。ドローンは、アクセスが困難な機器や在庫に到達し、従業員の危険なタスクを最小限に抑えるのに理想的です。 ドローンは、バーコードまたはRFIDタグを最大50倍高速にスキャンできるGPS、RFID、およびバーコードスキャナーを搭載するように設計することもでき、手動スキャンの必要性を減らすことができます。 これにより、生産性と精度が向上します 在庫管理 WMSまたは ERP システム。

製造施設のドローンの主な用途は、アイテムの輸送です。 すべてのドローンは、ドローンのタイプとモデルに応じてペイロードを運ぶように作られています。 最も一般的なドローンのキャリーロードは20〜65ポンドです。 現在のところ、それらの負荷または収容力は制限されています。 ただし、より重いアイテムをサポートできるAUVを開発する計画が報告されています。

製造業者と倉庫は通常、施設にロボットを追加することでほとんどの場合解決できる運用と在庫管理のボトルネックになります。 開発プロセスの障害のXNUMXつは、技術投資コストです。 最も洗練されたAMR、AGV、UAVは依然として非常に高価です。 そのため、多くの企業がアクセスできません。 この新しいテクノロジーを導入するための初期費用は高額です。 これは多額の資本的支出であるため、利益と期待されるROIを考慮する必要があります。 車両、フリートスーパーバイザー、およびメンテナンス担当者のトレーニング費用がかかります。

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商品やアイテムの回収、大規模な施設での在庫管理、および/または人為的エラーや在庫やアイテムの置き忘れなどの在庫管理操作のエラーが原因で在庫の不一致が発生することに多くの労働時間を費やしている企業は、ロボットの導入を検討する必要があります。運用能力、生産性、および効率を向上させるため。

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