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      歡迎來到上海國際快遞物流產業博覽會
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      各類訂單揀選技術大比拼詳情(三)

      時間:2021-09-15 來源:

      5.6       機器人.托

      5.6.1       動作分析

      不知有沒有能背托盤的機器人在跑,我見識過的是AGV,機器人也是在AGV基礎生長出來的,試著分析一下動作


      圖片

      圖片


      5.6.1.1        200米能走多久

      曾有人分享機器人能以平均每秒1.5米,時速為5.4KM,則旅行時間約為2分13秒;

      5.6.1.2        交互

      邊跑邊自動掃,無需額外交互時間,這個視覺效果好。

      5.6.1.3        揀貨

      揀貨自動來,需要這些個動作:

      圖片

      公平一點,計1分鐘。

      5.6.1.4        理貨

      應該是需要的,有下面的動作:

      image.png

      方便比較就直接計入揀貨中。

      5.6.2       作業效率

      合計揀一托約需193秒:

      ·        行走:2分13秒

      ·        交互:0秒

      ·        揀貨:1分;

      不用加5%寬放時間,但是要考量充電和維護時間,全天以工作20小時計。

      ·        平均每小時約18.6托=3600秒/193;

      ·        每機器人日揀貨量約372托;

      ·        一天揀完10000托盤大約需27臺機器人;

      5.6.3       考量響應時間

      可即時響應,同RF,WMS收到揀貨訂單后,手工或定時生成預留庫存,并發布揀貨任務,訂單響應周期為33分13秒。

      5.6.4       看看差錯率

      暫時無其它參考數據,取宣傳材料上的差錯率0.01%計。

      5.6.5       列出成本項

      與紙單揀貨同樣計算方法,純看一年揀貨環節投入:

      image.png

      從網上搜來的亞馬遜KIVA參考價:25K美金一臺,約合人民幣20萬。https://www.quora.com/How-much-does-it-cost-to-manufacture-an-amazon-kiva-warehouse-robot

      5.6.6       試算總支出

      同樣參考紙單計算公式及數據,計算結果如下image.png

      5.6.7       其它考量

      ?  倉庫條碼化:可能不用

      ?  倉庫可視化:通道、庫位、商品、托盤都需要有可見編碼標識

      ?  工人經驗要求:無;

      ?  培訓成本:無;

      ?  實時性:好;

      ?  缺貨:具體需看WMS的如何管理,是否允許缺貨;

      ?  庫存帳實相符率:99%;

      ?  盤點:實現循環盤點;

      ?  庫位優化:由WMS支持動態優化;

      ?  過程跟蹤:動作級別,可明確知道花了多少時在行走,多少時間在揀貨,多少時間集貨,是否出現了中斷,捕獲所有異常;

      ?  作業能力擴展:加人就可以提升倉庫作業能力,但當揀貨人員上升到一定的數量時,也需要WMS來規劃路徑了,比如蟻群、Qos約束、啟發之類的算法顯身手了,但需要WMS實施得比較好才成。

      ?  多訂單揀選:不可支持。

      ?  全性:高,無人倉了;

      ?  作業能力可靠性:一般,機器壞了,就抓瞎;

      ?  SOP符合率:高

      ?  雙手雙眼解放:無人倉了;

      ?  IT環境要求:

      o   WMS是最基本要求;

      o   WIFI信號全倉無死角;

      o   機器人的調度系統是命根子;

      ?  倉庫地面:必須改造成機器人要求的最小坡度,加上必須的地標等。

      5.6.8       無人倉快來了

      對比一下都信息化其它三種實現了信息化的人到貨托揀技術,機器人托揀雖然不要人了,但是單托成本上升了不少。當然,如果勞動力已成稀缺,用錢能解決問題,就不是問題了,特別是對有錢的主。但是隨著科技的進步,將機器人的成本可以進一步的控制的話,成本優勢才可以體現出來。

      image.png

      *1:單臺機器人20小時產能

      *2:揀貨機器人數量

      5.7       ASRS自動化立體庫.托

      5.7.1       動作分析

      如果自動立庫配合機器人,基本上可以實現無人倉托揀,這里考量是用人工集貨與立庫配合。

      1. A.  立庫揀貨:

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      1. B.  傳送到集貨口:

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      1. C.  人工集貨:

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      5.7.1.1        三段接力能走多久

      A.  第一段:堆垛機從巷道口行車到揀貨位,揀出貨后再運到巷道口,這一段橫向行車22米,縱向10米。以單伸位的數據計算,參數見下表,取平均單任務揀貨周期為46秒。

      圖片

      B.  第二段:每分鐘20米高速輸送線,從巷道口的將托盤運送到提取工位10米,時速1.2KM,約30秒;

      C.  第三段:工人開電牛從輸送線上將托盤送到集貨位來回共100米,時速5KM,約72秒;

      所從接到指令到完成一托的揀貨,路上耗時計112秒。

      5.7.1.2        交互

      堆垛機的交互不計;

      僅計算工人掃描道口及掃描目標位,每次3秒,計6秒;

      5.7.1.3        接力集貨

      工人從輸送線上叉下托盤則需要這些個動作:

      圖片

      計1分鐘

      5.7.1.4        理貨

      無需

      5.7.2       作業效率

      由于堆垛機,傳送帶,集貨工人三個是并行作業,計算效率需要尋找最慢環節,以此來推導效率。

      A.  堆垛機效率:46秒完成一次單任務,每小時能揀出約78托,每天12小時上架,12小時揀貨,日揀貨能力約為939托,6道的日上限為5634托,10000托的庫位基本兩天能拉空,堆垛不是效率瓶頸。

      B.  托盤傳送帶:高速托盤傳送帶每分鐘能跑20米,每秒約0.33米,每小時通過率為750托=20米/(1米寬+0.6間隔)*60分。

      1)  如每個道口獨立作業,并行揀貨,傳送帶能力遠大于堆垛機,無需考慮傳送帶的能力制約;

      2)  如所有道口串聯工作,則要用移載機將托盤并入合流輸送線再集貨,假使一次移載需要20秒,傳送帶損失6.7每分鐘,那么合流輸送線每小時的通過率為500托=(20米速度–移載損失6.7米)/(1米寬+0.6間隔)*60分,一條合流輸送線可支撐6個道口串聯。

      C.  人工集貨效率:(行走)1分12分+(交互)6秒+(接力揀貨)1分=2分18秒=138秒,加5%寬放時間,則為145秒,2分25秒。

      1)  平均每小時約24.8托=3600秒/145秒;

      2)  工人單班8小時生產力為594托;

      3)  10000個庫位,三班倒,每班約需11個工人就能揀空;

      5.7.3       考量響應時間

      可即時響應,同RF,WMS收到揀貨訂單后,手工或定時生成預留庫存,并發布揀貨任務,單托周期33分34秒。

      5.7.4       看看差錯率

      暫時無其它參考數據,以差錯率0.01%計。

      5.7.5       列出成本項

      與紙單揀貨同樣計算方法,純看一年揀貨環節投入。

      image.png 

      5.7.6       試算總支出

      同樣參考紙單計算公式及數據,計算結果如下:

      image.png

      5.7.7       其它考量

      ?  倉庫條碼化:需要

      ?  倉庫可視化:通道、庫位、商品、托盤都需要有可見編碼標識

      ?  工人經驗要求:需要用PDA;

      ?  培訓成本:有;

      ?  實時性:好;

      ?  缺貨:具體需看WMS的如何管理,是否允許缺貨;

      ?  庫存帳實相符率:99%;

      ?  盤點:實現循環盤點;

      ?  庫位優化:由WMS支持動態優化;

      ?  過程跟蹤:ASRS動作線,集貨訂單行;

      ?  作業能力擴展:建設完成之后,上限能力就確定了,本例中12通道,頂多再增加50%能力。

      ?  多訂單揀選:不可支持。

      ?  安全性:高;

      ?  作業能力可靠性:一般,機器壞了,就抓瞎;

      ?  SOP符合率:高

      ?  雙手雙眼解放:未完全;

      ?  IT環境要求:

      o   WMS是最基本要求;

      o   WIFI信號全倉無死角;

      o   WCS的調度系統是命根子;

      5.7.8       自動化立庫,十年生死兩茫茫哪

      建設一個10000個庫位的立庫,工期應該在兩年左右,投資5000萬為比較保守估計,分十年攤銷,是簡單算法,未采用凈現值法攤銷,如果保持6天的庫存周期,只是利用了立庫的35%的能力。要發揮出全部能力,庫存周期在2.15天,托成本將降為7.5元,但是上哪里去找這樣的業務場景?恩,麥當勞,肯德基好像有。

      聽到過一個關于倉庫管理比喻,個人以為有一點意思。以學生成績來衡量一個作業繁忙的倉庫管理水平話:

      ·        如果實現了進銷存紙面臺帳管理,并嚴格按照日式的現場目視化,搞了垛卡什么的,相當于考了40分,進了多少貨大體知道,貨在哪也許記得,要出貨哪,明天來吧。

      ·        同樣實施了WMS的倉庫,如果只是管理進出,還是進銷存,沒有什么進步,反而是倒退,需要人工再錄一次庫存變動,帳實相符率反而降低,純形式主義,約考了35分,這就是大部分上了WMS卻抱怨電腦不如人腦,如豬腦。

      ·        所以要考及格怎么辦,上WMS就上RF,實現貨動數據來的,實時數據采集。帳實相符了,也跟緊了,60分有沒有?管得好一點的70分可期。

      ·        但是,還想要進一步提升的話,到80、到90、無限接近100怎么辦

      ·        就是看下面的四個技術了,把差錯率降到0.01%,把工人盡可能減少,把勞動強度降低,把作業過程實現動作級跟蹤,清楚分析出來什么吃了你的成本,什么是倉庫的瓶頸。


      image.png

      *1:單臺機器人20小時產能

      *2:揀貨機器人數量

      *3:集貨工人8小時產能

      *4:需要集貨工人數量


      5.8       反推收貨環節看看

      前面一直都是在討論揀貨環節,但是倉庫不是無盡聚寶盆,有出就一定有入了。入庫的話還是以托盤為作業單元的效率為最高。

      所以我們將托揀的過程倒過來看,其實相當于從收貨緩存區將托盤上架。

      同樣是年60萬托的入庫需求量,先計算一下入庫緩存區面積需求:

      image.png

      工人數量應也基本也相同:

      image.png

      可以發現,機器人的每托入庫成本反而是最便宜,自動化立庫次之。

      但是出入庫總成本合并之后,多快好省上語音,不差錢要跑得快上ASRS,實在太守舊可以試試RF。

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