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          取代AGV?AMR成智慧物流新寵

             日期:2020-12-17     來源:IT時報    作者:阿芬     評論:0    
          標簽: AMR 移動機器人
            記者 徐曉倩
           
            今年年初,在面對疫情的大考中,智能物流機器人接下了重任,數字化、無接觸、高效率等物流應用場景成為熱點。
           
            這批疫情中的“逆行者”也成了本屆工博會上的明星產品,abb、斯坦德、靈動等多家頭部機器人公司均首發了新品機器人。
           
            物流機器人迎來春天
           
            在機器人展臺,不少觀眾會被一個個憨態可掬的物流機器人吸引。50平米的空間里,行動自如的機器人像是長了一雙“眼睛”,能巧妙地避開一同協作的伙伴和障礙物。
           
            “物流是引領工業朝著智能制造演變的最好切入點,它既能連接數據流又能連接物流。”斯坦德機器人有限公司CEO王永琨在“智慧物流與機器人”圓桌會議上指出。
           
            能夠靈活移動的物流機器人是斯坦德本次工博會上的新品,它們叫AMR600,是一款標準化工業級移動機器人,能為客戶處理多達600公斤的有效載荷,以取代人力來提高工作容量和效率。
           
            近日,發改委會同相關部門聯合印發《推動物流業制造業深度融合創新發展實施方案》,鼓勵制造業企業開展物流智能化改造,推廣應用物流機器人、智能倉儲、自動分揀等新型物流技術裝備。
           
            目前,貨物的分揀時間約占快遞集散中心作業時間的40%~60%,而自動化分揀系統的平均工作效率為1萬件/時,是人工分揀的30倍。通過提升自動化率,亞馬遜已經將倉儲物流費用降低到9%左右。
           
            靈動科技推出的最新移動機器人Max600最高負重600公斤,既可廣泛應用于制造業的產線物料、尾料、成品運載,又可無縫銜接物流業的倉儲搬運,實現多場景復用。今年4月,靈動科技還完成了1億元B+輪融資。
           
            工業機器人四大家族之一的ABB推出了全新IRB 1300機器人,這款六軸工業機器人重量減輕了60%,占地面積縮小83%,節拍速度提升27%,負載和工作范圍更大,能承擔物流領域高負荷的應用。
           
            智慧物流的想象空間
           
            AMR(自主移動機器人)是今年工博會機器人展上的關鍵詞,它的出現讓傳統AGV(自動導引運輸車)變得更加柔性、智能,已經成為智慧物流的一大趨勢。與傳統AGV的自動導引不同,AMR更強調機器人的自主性和靈活性。
           

           
            尤其是在智慧物流場景下,AMR能完成自動化搬運揀選,設計最優路線引導工人至正確的貨架位置,顯示待挑選的貨物和確切數量,而后協助工人完成揀選復核。
           
            事實上,AMR并不是一個新鮮概念,它脫胎于AGV。相比傳統AGV需要預設標識規劃路線導航,AMR特有的功能就像一輛裝有GPS和一組預裝地圖的車,它會根據地圖上的簡單位置生成最直接的路徑。
           
            兩年前,炬星聯合英偉達、京東物流共同推出了“Syrius炬星AMR”,這款機器人被用于京東物流的華北、華東區的3C倉庫,它的優勢在于像人一樣具有感知能力,可以快速了解并立即進入工作環境,在諸如雙11、618這樣的電商大促期間,可以快速簡便地部署。
           
            仙工智能(SEER)帶來了全感知物流系統解決方案,由通用AMR核心控制器、仙工企業數字化中臺 SEED、全感知物流系統 RoboView 組成。“數字化中臺能夠優化工廠的AGV路線,控制工廠機器人設備的余量,RoboView可以解決物流系統的安全問題,它能接入工廠的視頻監控,一旦有任何數據變動,系統都能感知到。”仙工智能科技有限公司創始人兼總經理趙越表示,這套方案能夠實現簡單化、智能化、安全化的融合。
           
            作為物流行業的新寵兒,激光AMR已經是第三代移動機器人,前兩代分別是磁條、導軌AGV和二維碼AGV。在極智嘉科技有限公司CEO鄭勇看來,選擇AGV還是AMR要基于客戶的應用場景,而技術發揮的是配合的功能,“比如在智能倉儲的場景下,客戶經常需要人機分離的解決方案,二維碼AGV的效率會更高。”
           
           
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