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物流机器人的因地制宜与适才适用 DHL开发多元系统的应用与管理

移动机器人(mobile robot)在仓储方面的应用正方兴未艾,DHL的创新中心依各种应用需求跟供应商与客户合作先导计画,集成市场上不同技术的优势、找出最适切用途,解决共同问题、让生态系所有成员受惠,并为业界树立良好典范,还可促进物流机器人产业发展。

DHL创新中心展示多元化物流搬运机器人的运行影片

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DHL积极开发多元化物流搬运机器人的运行管理技术,精进物流效率。法新社

据The Robot Report报导,继德国科隆与新加坡后,2019年9月DHL在美国伊利诺州Rosemont启用占地28,000平方英尺的美国创新中心,展示运用6 River Systems、Avidbots、Fetch Robotics、Locus Robotics、Mobile Industrial Robots、Seegrid、Vecna Robotics的移动机器人,强化物流作业的最新技术与先导计画。

DHL创新中心展示移动机器人的实际应用情境,可让客户更容易展望融入自身作业环境的应用状况。接著将进行两天的研讨会,聚焦于检视目前DHL运用的技术中哪里些将有助于解决客户问题,后续则跟客户合作进行先导计画。此外DHL创新中心的公开展示还能提升社会对机器人技术的接受度、导正错误与负面认知,让人们对机器人的危险性有正确了解。

目前电子商务大行其道,但70~80%的仓储作业仍是靠人力完成,无法应付电子商务应用规模的货量、运送、物流,以往业者因自动化缺乏弹性且过于成本密集而裹足不前,如今由于协作(collaborative)机器人的普及、运算能力提升、成本下降,许多业者纷纷大幅投资仓储自动化与机器人,促成机器人仓储应用商机的大爆发。

虽有亚马逊(Amazon)以7.75亿美元收购Kiva Systems,以及Shopify以4.5亿美元收购6 River Systems的先例,DHL并不愿将鸡蛋放在同一个篮子里或对任何即将采用的技术有先入为主的偏见,将视应用需求跟最适合的厂商合作,聚焦于确实掌握如何集成各种机器人技术,因此比较合理的推测是DHL有机会投资机器人集成服务。

DHL评估仓储应用移动机器人时主要聚焦于:开发商是否如Fetch Robotics与Locus Robotics一样从设立伊始便专注于物流应用?现有产品通常无法100%符合DHL的需求,制造商是否愿意跟DHL合作持续积极修正产品?此外多数产品在传感器等硬件部分通常大同小异,但DHL有些应用环境的定向点(orientation point)不足,因此移动机器人导航软件成为关键。

捡货要处理的物体形形色色,人类靠直觉就能自然的以手取物,但机器人要做到跟人类相当的水平,则有赖更强大的人工智能(AI)快速而精准的辨识物体,并引导机器手臂模拟人手进行抓取。DHL认为捡货技术、特别是零散拣货(piece picking)的技术目前还不够成熟,现有解决方案的精确性与敏捷度仍难以跟人工匹敌,因此最需要厂商投注心力发展。

在支持物流应用方面,DHL对自驾车(autonomous vehicle)与无人机(drone)的考量重点在于合理的应用方式与时机而非技术,例如以1部自驾卡车在相邻区域内运送大量货物会比使用无人机的经济效益高;而若是运送单一包裹到远方则采用无人机更合乎成本考量。DHL配置移动机器人的经验有助于未来逐步复制至其它仓储点的部署方式规划。

尽管非主要考量重点,但自驾车与无人机技术仍需持续改善才能在物流应用发挥最大效益。DHL认为全自驾车的第一个应用会是自驾卡车,DHL已在英国进行卡车列队行驶(platooning)的先导计画,领头的卡车仍由人类驾驶,后面跟著的其它卡车则是无人驾驶。未来公路上将可见到全自驾卡车车队,但最后一哩运送则会因法规与相关的障碍,更加不易克服。

目前无人机的室内导航做得还不够好,因此DHL是将无人机用线系在自驾(self-driving)机器人上,用于仓储内的循环盘点(cycle counting)作业,这个变通方式还可解决无人机因为没有GPS而无法在货架间高低上下盘旋的导航问题。DHL认为5G或有助于改变无人机室内导航不佳的状况,此外在灾难区域等利基应用方面无人机也能有更大的发挥。

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