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隆昌林德叉车

林德物料搬运系凯傲集团成员,为叉车设备及内部物流系统解决方案的集成供应商,在全球100多个国家及主要地区均设有销售及服务分支机构。林德(中国)致力于向市场提供高效的物料搬运系统解决方案,包括全系列的平衡重及仓储等叉车,专业的全方位的服务,优化的物料搬运综合解决方案及物流方案设计及咨询。林德(中国)现有2,900多名员工,销售服务网络覆盖全国153个城市,为全国的客户提供高效专业的服务。

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林德(中国)叉车有限公司,1993年成立于厦门,是林德物料搬运在亚洲的生产、销售、服务及技术研发基地,总投资17亿人民币,占地面积22万平方米。

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林德(中国)致力于向市场提供高效的物料搬运系统解决方案,包括全系列的平衡重及仓储等叉车,专业的全方位的服务,优化的物料搬运综合解决方案及物流方案设计及咨询。林德(中国)现有2,900多名员工,销售服务网络覆盖全国153个城市,为全国的客户提供高效专业的服务。

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叉车汇(www.chachehui.com),主要经营代理各品牌叉车、仓储设备;以提供高性价比的产品和极致服务体验为经营理念,为工厂和用户之间建立高效透明的供需渠道,目前已经成为国内领先的叉车供应链服务商。

服务全川
叉车汇(chachehui.com)可服务于成都绵阳德阳南充宜宾自贡乐山泸州达州内江遂宁攀枝花眉山广安资阳广元雅安巴中凉山甘孜阿坝等。

亚马逊正在测试自主协作机器人Proteus

最终,该公司希望机器人能够提高员工安全和履行中心运营的可靠性。

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亚马逊正在测试协作和自主移动机器人Proteus

亚马逊并不孤单!Artemis Vision公司( 美国一家托盘跟踪技术公司)总裁Tom Brennan说其他大型物流和仓储业务也在测试这些技术,这似乎和所有人都是一样的。他解释说,这些机器人通常被称为自主移动机器人(AMR),通常参与在仓库中移动产品,如将物品送到员工手中,或参与包装订单的机械。

然而,关于如何将这些技术的使用以具有成本效益和安全的方式纳入物流业务,仍然是未解决的问题。

在亚马逊的案例中,自主机器人被称为Proteus,亚马逊计划将其纳入人们工作的相同物理空间。亚马逊在一份新闻稿中说,使用内部开发的感知和导航技术,"该机器人是为了自动指导其工作,并在员工周围移动--这意味着它没有必要像目前那样被限制在限制区域内。

虽然亚马逊没有透露Proteus配备的视觉技术,但Brennan说许多这类机器人都采用了基于飞行时间(ToF)的3D视觉。

Proteus最初将在其仓库的出库区(亚马逊称其为履行中心)移动GoCarts,这是一种高大的轮式货架系统。然而,目标是让机器人将货架直接送到履行中心的工作站的员工手中。亚马逊说,目前,员工是通过手动方式来移动货架单元。

亚马逊还指出,自从2012年以7.75亿美元收购机器人公司Kiva以来,它一直在为其物流业务增加机器人自动化,该电子商务巨头将其更名为亚马逊机器人公司。亚马逊说:“机器人技术和先进的技术支持我们在客户履约过程中如何操作、移动、存储、分类、包装和识别货物。”

据悉,亚马逊有超过185个履行中心,其中有50个中心采用了超过52万个独立的机器人驱动单元。

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挑战

Brennan至少有一个客户组织也在尝试使用自主机器人。

然而,亚马逊说这项技术在生产环境中使用机器人之前,需要克服一些操作上的挑战。首先,它们移动得很慢,比人还慢,以确保它们在人类周围的安全使用。其次,当它们检测到一个障碍物时,它们会停下来,导致货物和订单在仓库中的流动出现阻塞点。他解释说:“人们把东西留在仓库周围,或者东西被留在路上。与人不同的是,机器人不能停下来,移动障碍物,然后继续前进;它要等待员工来解决这个问题。”

另一个问题是:大多数现有的仓库结构在设计上没有足够宽的过道来容纳机器人,但从总开销的角度来看,设计更大的过道可能并不划算。

亚马逊的其他自动化技术

亚马逊不仅在试验自主和协作机器人。除了Proteus,亚马逊还有另一个机器人叫做Cardinal,该公司将其描述为一个 "机器人工作单元",可以从一堆包裹中选择一个包裹,提起它,阅读标签,并将其放入GoCart。亚马逊指出Cardinal是结合计算机视觉和机器学习开发的,但没有提供其他细节。该公司正在用重达50磅的包裹测试Cardinal,并计划于2023年在履行中心部署该技术。

亚马逊也一直在努力开发亚马逊机器人识别技术(ARID),这是一种涉及计算机视觉和机器学习的扫描能力。ARID将使亚马逊实现人工流程的自动化,在这一流程中,员工拿起并扫描到达其工作站的每个包裹。

亚马逊表示,有了ARID,一个独立的摄像头系统可以以120帧/秒的速度运行,在附近工作的员工处理包裹时自动扫描条形码标签。这个过程允许员工用两只手处理包裹,而不是一只手拿着包裹,另一只手拿着条形码扫描仪。亚马逊相信这项技术将有助于消除人工扫描,减少扫描所需的微小动作,从而提高员工的安全。

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