技術(shù)是如何幫助履行業(yè)務(wù)提高產(chǎn)量和應(yīng)對(duì)持續(xù)的勞動(dòng)力短缺的？專家們?cè)谶@個(gè)特別的圓桌討論中分享他們的見(jiàn)解。

機(jī)器人和自動(dòng)化從未如此火爆。這也不難看出原因。在持續(xù)的電子商務(wù)熱潮和世界范圍內(nèi)的勞動(dòng)力緊缺的擠壓下，一些公司發(fā)現(xiàn)他們需要這些技術(shù)來(lái)提高執(zhí)行速度和準(zhǔn)確性，而此時(shí)增加人手已不再是一個(gè)選項(xiàng)。

為了進(jìn)一步了解機(jī)器人市場(chǎng)的現(xiàn)狀以及未來(lái)的發(fā)展方向，美國(guó)物流媒體《DC Velocity》編輯部主任David Maloney在上個(gè)月的Modex展會(huì)上召集了參加DC Velocity機(jī)器人論壇的公司專家進(jìn)行了自由討論。在第一部分討論的話題包括機(jī)器人技術(shù)的最新進(jìn)展、機(jī)器人幫助緩解DC勞動(dòng)力緊張的不同方式以及機(jī)器人設(shè)計(jì)的未來(lái)。

圓桌會(huì)議參與者：

問(wèn)：您認(rèn)為過(guò)去五年中機(jī)器人技術(shù)最重要的進(jìn)步是什么？

Jeff Christensen – Seegrid：今天最重要的進(jìn)步是在智能自主技術(shù)的發(fā)展方面。為了使自主移動(dòng)機(jī)器人（AMR）和自動(dòng)化解決方案對(duì)其周圍環(huán)境獲得極其準(zhǔn)確的了解，它們需要看到、收集、優(yōu)先處理和解釋更高密度的現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時(shí)信息。任何單一的傳感器在單獨(dú)使用時(shí)都有其局限性。然而，接受傳感器融合的機(jī)器人公司將擁有提供增強(qiáng)的感知、計(jì)劃和控制運(yùn)動(dòng)能力的解決方案。

Matt Kohler – Bastian Solutions： 人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)是機(jī)器人技術(shù)的一個(gè)游戲規(guī)則的改變。機(jī)器人在處理可重復(fù)的任務(wù)方面一直很出色，這導(dǎo)致它們?cè)谥圃鞓I(yè)中被廣泛采用，但在分銷領(lǐng)域卻沒(méi)有那么多，主要是因?yàn)槟阍诜咒N中心看到的產(chǎn)品種類繁多。人工智能驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)幫助機(jī)器人車隊(duì)學(xué)習(xí)如何處理處理數(shù)以萬(wàn)計(jì)的SKU所涉及的復(fù)雜問(wèn)題，以及這些SKU呈現(xiàn)給機(jī)器人的隨機(jī)性。

Nicola Tomatis - BlueBotics：在過(guò)去五年中，最大的變化之一是自動(dòng)導(dǎo)引車已經(jīng)成為服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域增長(zhǎng)最快的市場(chǎng)和最大的市場(chǎng)。AGV已經(jīng)超過(guò)了工業(yè)機(jī)器人和在工業(yè)以外工作的服務(wù)機(jī)器人。

Mike Futch  – Tompkins Robotics：視覺(jué)系統(tǒng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。許多分揀軟件供應(yīng)商對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行了持續(xù)的改進(jìn)。揀選視覺(jué)必須克服的兩個(gè)最大的障礙是倉(cāng)庫(kù)中各種各樣的物品和揀選容器中的物品的不可預(yù)測(cè)性。雖然仍然需要人工干預(yù)，但揀選視覺(jué)已經(jīng)發(fā)展到系統(tǒng)可以經(jīng)濟(jì)地取代或補(bǔ)充倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中的人工勞動(dòng)。

Kevin Reader – Knapp：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展迅速增強(qiáng)了最新一代更有能力的機(jī)器人的能力，使它們能夠執(zhí)行更復(fù)雜的訂單揀選任務(wù)。在勞動(dòng)力短缺已經(jīng)上升到供應(yīng)鏈從業(yè)者前所未有的關(guān)注程度的時(shí)候，這類機(jī)器人技術(shù)正在從原型考慮轉(zhuǎn)向 "經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的商業(yè)案例 "類別。

Divya Prakash – SICK：用戶界面的簡(jiǎn)化使機(jī)器人技術(shù)市場(chǎng)向更多的終端用戶開(kāi)放。另外，由GPU（圖形處理單元）和更強(qiáng)大的CPU（中央處理器）所帶來(lái)的處理能力的提高，更好地支持了增強(qiáng)的傳感器能力。

Dan Coote  – Locus Robotics：機(jī)器人技術(shù)最重要的進(jìn)步在于機(jī)器人如何能夠在倉(cāng)庫(kù)中導(dǎo)航。倉(cāng)庫(kù)內(nèi)地圖的顆粒度，以及機(jī)器人在復(fù)雜和曲折的環(huán)境中安全和有效地導(dǎo)航的能力，都有了飛躍性的進(jìn)展。這是機(jī)器人的物理硬件（包括LiDAR傳感器）和后端軟件工具的改進(jìn)的結(jié)合。

Dan Coote  – Locus Robotics： 電池技術(shù)在效率、功率密度和快速充電方面有了很大的改進(jìn)，這使得移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)有了新的應(yīng)用。

問(wèn)：增加使用機(jī)器人技術(shù)如何幫助配送設(shè)施應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺問(wèn)題？

Matt Kohler – Bastian Solutions： 我們經(jīng)常聽(tīng)到關(guān)于勞動(dòng)力的挑戰(zhàn)，當(dāng)然，在配送設(shè)施中實(shí)施機(jī)器人技術(shù)將有助于減少勞動(dòng)力需求。但它也允許公司將這些勞動(dòng)力重新分配到更多的增值領(lǐng)域。我相信這一點(diǎn)很重要，因?yàn)樗鼘椭@些員工變得更加投入，并[將]有希望提高員工的保留率。

Mike Futch  – Tompkins Robotics：機(jī)器人的影響比單純的勞動(dòng)力替代更大。考慮到今天的勞動(dòng)力在尋求技術(shù)。他們更愿意在一個(gè)可以與高科技解決方案互動(dòng)的環(huán)境中工作，而不是在傳統(tǒng)的手工流程甚至傳統(tǒng)的自動(dòng)化中工作。此外，設(shè)施正在繼續(xù)看到通過(guò)添加 "游戲化 "到他們的操作中的積極影響。機(jī)器人解決方案大大增強(qiáng)了這種能力。

Dan Coote -Locus Robotics：機(jī)器人技術(shù)減少了對(duì)倉(cāng)庫(kù)工人數(shù)量的要求，提高了倉(cāng)庫(kù)工人的生產(chǎn)力。在旺季，對(duì)人的需求非常大，而可用的人的數(shù)量取決于他們的位置。為了應(yīng)對(duì)這種情況，機(jī)器人--特別是RaaS（機(jī)器人作為一種服務(wù)）機(jī)器人--提供了短期租賃的選擇，這減少了所需的人員數(shù)量，并通過(guò)人和機(jī)器人的組合來(lái)增加吞吐量，提供了[滿足]你的高峰需求的能力。此外，機(jī)器人的上崗、培訓(xùn)和快速勝任的時(shí)間也會(huì)減少。

問(wèn)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將如何影響未來(lái)的機(jī)器人設(shè)計(jì)？

Kevin Reader – Knapp：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案有能力影響許多領(lǐng)域，從制造到運(yùn)營(yíng)，向客戶交付，再到我們的日常生活。但在一般情況下，人們一致認(rèn)為，機(jī)器人設(shè)計(jì)的未來(lái)不僅僅是由人工智能驅(qū)動(dòng)的，而是 "云是賦能者，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)者，而人工智能是差異化者"。

Matt Kohler – Bastian Solutions： 最大的影響將體現(xiàn)在這些技術(shù)所帶來(lái)的不同機(jī)器人應(yīng)用的數(shù)量上。但從機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度來(lái)看，我認(rèn)為最大的影響是對(duì) "臂端工具"（EoAT）的設(shè)計(jì)。人工智能將能夠評(píng)估呈現(xiàn)給機(jī)器人的產(chǎn)品，并決定如何最好地處理該產(chǎn)品。人工智能可以告訴機(jī)器人在特定的產(chǎn)品表面只使用特定的吸盤，或者只在特定的位置夾住產(chǎn)品，或者它甚至可以告訴機(jī)器人換掉其當(dāng)前的EoAT，使用不同風(fēng)格的EoAT來(lái)處理特定的產(chǎn)品。

Jeff Christensen – Seegrid：機(jī)器人設(shè)計(jì)將受益于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)檐浖⒃絹?lái)越多地承擔(dān)決策任務(wù)。工業(yè)自動(dòng)化解決方案將從必須做很多事情的機(jī)器人轉(zhuǎn)向更有任務(wù)針對(duì)性的機(jī)器人。這種專業(yè)化，以及這些不同類型的機(jī)器人之間的協(xié)調(diào)流動(dòng)和互操作性，將實(shí)現(xiàn)流程創(chuàng)新和持續(xù)的人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化。不僅運(yùn)動(dòng)將通過(guò)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，而且流動(dòng)的優(yōu)化和持續(xù)的改進(jìn)也將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

Divya Prakash - SICK:隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，它們將使機(jī)器人在更短的時(shí)間內(nèi)完成更復(fù)雜的任務(wù)。在傳感器能力增強(qiáng)的情況下，例如能夠定位垃圾箱中的混合部件，這將導(dǎo)致更先進(jìn)的機(jī)器人能力，以支持額外的傳感器能力。七軸臂可能會(huì)變得更加普遍。更先進(jìn)的柔性工具（軟抓手）將進(jìn)入市場(chǎng)。使用的方便性將需要保持或改進(jìn)。

Romain Moulin - Exotec: 人工智能，加上新一代的傳感器，使機(jī)器人技術(shù)能夠處理曾經(jīng)只能由人類操作員完成的操作。揀選垃圾仍然是最典型的應(yīng)用。

問(wèn)：倉(cāng)儲(chǔ)軟件是如何發(fā)展的，以使其更容易集成機(jī)器人，在履行操作中發(fā)揮越來(lái)越大的作用？

Jeff Christensen - Seegrid: 在過(guò)去，倉(cāng)庫(kù)軟件與自動(dòng)化如AMR和自動(dòng)存儲(chǔ)和檢索系統(tǒng)（AS/RS）互動(dòng)，但一旦進(jìn)入這些系統(tǒng)，就無(wú)法看到工作的進(jìn)展。通過(guò)通用API（應(yīng)用編程接口）更緊密的整合，使今天的倉(cāng)庫(kù)軟件對(duì)自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)有更好的可見(jiàn)性。這也允許對(duì)任何一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行更改，而不需要耗費(fèi)時(shí)間和成本的集成更改。

Kevin Reader - Knapp: 就像現(xiàn)在的大多數(shù)技術(shù)一樣，當(dāng)涉及到倉(cāng)庫(kù)和履行操作時(shí)，軟件不是獨(dú)立的，而是集成在一系列領(lǐng)域--從整體庫(kù)存管理到排序、訂單分揀、設(shè)備控制和日常操作。最重要的改進(jìn)之一是控制塔技術(shù)的發(fā)展，它專注于倉(cāng)庫(kù)和履行中心的管理，旨在管理整體資源。最好的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)也在針對(duì)最新技術(shù)的實(shí)時(shí)性進(jìn)行重新架構(gòu)，包括貨物到人系統(tǒng)、機(jī)器人碼垛機(jī)和全機(jī)器人訂單分揀。

Nicola Tomatis - BlueBotics。軟件在兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域得到了改善：人的可用性和機(jī)器的接口。今天的倉(cāng)庫(kù)軟件更容易使用，同時(shí)，它需要與比以往更多的車輛和系統(tǒng)對(duì)接。它已經(jīng)有所改進(jìn)，但仍有許多工作要做。

問(wèn)：到十年末，機(jī)器人技術(shù)會(huì)是什么樣子？

Nicola Tomatis - BlueBotics。有兩個(gè)趨勢(shì)將定義這十年的機(jī)器人技術(shù)：易用性和互操作性。機(jī)器人系統(tǒng)將更容易安裝，更容易在日常使用。我們還將看到越來(lái)越多的不同類型的機(jī)器人，甚至是不同品牌的機(jī)器人在一起工作，因?yàn)榛ゲ僮餍砸呀?jīng)成為默認(rèn)。

Romain Moulin - Exotec: 越來(lái)越多的與分揀、包裝和裝卸相關(guān)的操作將實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化。

Divya Prakash - SICK：將傳感器和機(jī)器人系統(tǒng)合并成一個(gè)更有凝聚力的、預(yù)先設(shè)計(jì)好的基于應(yīng)用的產(chǎn)品，將使更多的高級(jí)應(yīng)用得到解決。與其說(shuō)是為現(xiàn)有流程定制自動(dòng)化，不如說(shuō)是現(xiàn)有流程必須適應(yīng)自動(dòng)化系統(tǒng)的需求。一些正在嘗試使用自動(dòng)化的新任務(wù)足夠復(fù)雜，可能只有一種或兩種方法來(lái)解決它們。這與過(guò)去的機(jī)器人技術(shù)形成鮮明對(duì)比，當(dāng)時(shí)有許多方法來(lái)解決一個(gè)應(yīng)用，并根據(jù)用戶的現(xiàn)有流程進(jìn)行定制。

Dan Coote -Locus Robotics：到本世紀(jì)末，在整個(gè)倉(cāng)庫(kù)里有大量的機(jī)器人執(zhí)行各種功能，或者在倉(cāng)庫(kù)里部署來(lái)自眾多供應(yīng)商的[機(jī)器人]，這將是一種普遍現(xiàn)象。