„Прагът запалетизиранее сравнително нисък, навлизането е сравнително бързо, конкуренцията е ожесточена и е навлязъл в етапа на насищане.“
В очите на някои 3D визуални играчи, „Има много играчи, които демонтират палети, и етапът на насищане е настъпил с ниски печалби, което вече не се счита за добър бизнес.
Наистина ли е така?
GGII забеляза, че в лицето на приятели, които процъфтяват, друга група 3D визуални играчи твърдо вярва, че „процентът на навлизане на автоматичното палетизиране е много нисък и все още има много области, които не са завладени. Таванът е достатъчно висок .
С напредването на технологиите и ускоряването на модернизацията, изискванията на хората към скоростта на работа стават все по-високи. Въпреки това, с тенденцията на надграждане на потреблението, видовете входящи материали са изобилни и често се добавят. Традиционното ръчно палетизиране може да се прилага само в ситуации, когато материалите са леки, с големи промени в размера и формата и малка производителност. Ако все още разчита на работна ръка, далеч не отговаря на изискванията за скорост на предприятията.
От гледна точка на сценария, сценариите за разглобяване и палетизиране могат да бъдат разделени на единичен код, единичен код, смесен код и смесен код. Общото оборудване включва машини за палетизиране,роботи за палетизиране, роботи+машинно зрение и др.
И така, вярваме, че играчите, които разглобяват палети и обсъждат мечове, могат грубо да бъдат разделени на две фракции; Традиционни палетизиращи машинни пайове и палетизиращи роботизирани пайове, които не изискват машинно зрение; Другата фракция е представена от играчи с машинно зрение, които са насочвани визуално да разглобяват палети.
За терминалните предприятия машините и роботите за палетизиране могат да направят входящите материали по-чисти и естетически приятни, да спестят разходи и да подобрят ефективността на производството, което ги прави един от най-добрите инструменти за ускоряване на автоматизираното производство.
Къде остават възможностите за фракцията на машинното зрение, тъй като традиционната фракция на палетизаторите и фракцията на палетизиращите роботи се „смесват енергично“ на пазара за палетизиране?
Пътят към диференциацията - Смесено палетизиране
Обичайното явление на пазара е, че често има последователи и имитатори, а понякога има и разрушители, но най-трудният е основателят.
Когато влизате на определен пазар за първи път, възможността за играчите да получат входни билети е как да се съсредоточат върху болезнените точки на сцената и да излязат от пътя на диференциацията.
Да вземем за пример палетизирането на картонени кутии. От гледна точка на сцената, сцената с единичен код е сравнително проста и традиционна, като основно използва един и същ тип входящ материал за палетизиране, като по-често се използват палетизиращи машини и палетизиращи роботи; Единичният демонтаж обикновено е демонтаж на един и същи тип картонена кутия, което изисква визуално ръководство; Смесеният демонтаж включва предимно демонтаж на различни видове картонени кутии, което изисква визуално ръководство; Смесването на кодове също включва различни видове палетизиране на картонени кутии и изисква визуална проверка.
Ето защо, според мнението на компаниите за 3D визия, търсенето на 3D визия на пазара за палетизиране далеч не е наситено.
1. Смесен демонтаж
Първо, нека да разгледаме смесеното разглобяване.
Досега кумулативният брой единици (комплекти) за визуално депалетизиране в Китай не е достигнал 10 000, а автоматизираното депалетизиране все още не е постигнато. Делът на депалетизиране, което изисква визуално сътрудничество, е много голям.
Fei Zheping прогнозира, че този дял може да надхвърли 90% в бъдеще. В момента депалетизирането е най-широко използваният и взискателен сценарий в индустрията за автоматизация. 80% -90% отроботприложенията за съвместна работа с очи са на депалетизиране, а палетизирането (единичен код) е под 10%.
Следователно, от гледна точка на търсенето на пазара и техническите възможности, сценариите за депалетизиране на приложения могат да бъдат стандартизирани и безпогрешни, без никакво вторично развитие.
2. Смесен код
За разлика от други сценарии, в сценария на палетизиране смесеното кодиране е най-сложно. Как да поставите стоки от различни категории, размери и форми на един и същи палет и да постигнете определено ниво на ефективност на работа е трудността на работата със смесено кодиране.
Например, по време на процеса на съхранение и транспорт, делът на палетизирания транспорт е сравнително нисък, като 70-80% от стоките не са палетизирани. Степента на навлизане на автоматизацията на този процес е сравнително ниска, тъй като палетите трябва да се свалят и събират обратно.
Автоматизирана скорост на проникване на смесено палетизиране?
Търсенето на смесено палетизиране е пристигнало и болките са очевидни. Предизвикателството пред 3D визуалните играчи е - как да се ускори увеличаването на скоростта на навлизане на автоматизацията на смесеното палетизиране?
За 3D визуалните плейъри основният приоритет е да се реши проблемът с ниската ефективност.
Например, в практически сценарии е обичайно да се сблъскате с проблема с нередовното смесено палетизиране, при което стоките се доставят на случаен принцип до работната станция за палетизиране с различни размери и спецификации по протежение на конвейерни ленти. Поради неспособността на работната станция да предвиди всички предстоящи продуктови спецификации и размери на конвейерната лента, не е възможно да се постигне глобално оптимално планиране.
Съществуващият алгоритъм BPP (Bin Packaging Problem) не може да се използва директно в реални логистични сценарии. Този тип проблем с палетирането, при който всички продуктови спецификации и размери не могат да бъдат известни предварително, е по-сложен от общия проблем с онлайн опаковане BPP-k (K се отнася до продуктовите спецификации и размери, които могат да бъдат известни предварително от работната станция за палетизиране) .
В сценарии на практическо приложение k е равно на 1 или 3? Може ли устройството да вземе един артикул от три, или може един артикул да бъде взет само за един артикул? Независимо дали може да се предвиди предварително, изискванията към алгоритмите ще бъдат относително високи. В същото време размерът и височината на стоките също са един от факторите, които влияят на алгоритъма. Поради характеристиките на палетите, алгоритъмът за палетизиране е по-сложен от общия алгоритъм за опаковане BPP-k, като се има предвид не само скоростта на натоварване, но и стабилността на формата на палетизиране.
Кинг Санад Йошияма посочи: За предприятията с 3D визия техническата трудност на сцените със смесен код се крие в нивото на алгоритъма. Като използваме предимствата на нашия алгоритъм, не само можем да разрешим проблеми като смесен код и смесено разглобяване, които традиционните палетизатори и разтоварващи машини не могат да разрешат, но можем също така да оптимизираме интелигентни алгоритми като алгоритми за визуално разпознаване, алгоритми за планиране на движение, алгоритми за планиране на тип стек и алгоритми за палетизиране за подобряване на оползотворяването на тавата, стабилност на стека, зареждане процент и така нататък.
Въпреки това, в очите на други играчи, обекти с различни форми и размери също са една от причините за ниската степен на проникване на хибридната автоматизация за депалетизиране.
В момента основните обекти за депалетизиране на пазара са чували, кашони и кутии от пяна. Различните работни обекти имат различни изисквания за 3D визия.
Насочването към болезнени точки, чрез конкурентните бариери, установени от техните основни технологии, идентифицира връзките с ниска степен на автоматизация на смесения код и осигурява целеви решения.
Sanad 3D визуално интелигентна работна станция за палетизиране приема висока рамка и бинокулярна стерео камера с DLP висока разделителна способност, която има силно разпознаване на контурите на опаковки от различни цветове, материали и размери; Въз основа на алгоритми за задълбочено обучение, той може да постигне сегментиране и позициониране на всички видове подредени пакети, комбинирайки 2D и 3D информация за точно получаване на цвят, размер, контур, позиция, ъгъл и друга информация на пакета; Оборудван с усъвършенствани алгоритми като откриване на сблъсък и планиране на траекторията, той може ефективно да избягва сблъсъци и да грабва един или няколко обекта наведнъж според реалните ситуации; Поддържайте палетизиране в стил на смесена кутия и разглобяване на клетка.
Освен това, в известен смисъл, това е възможност за предприятията за машинно зрение, както и за предприятията за роботика.
Изправени пред безкрайните възможности, скрити в хибридното депалетизиране, роботизаторите и визуално насочваните дестакери започнаха да работят заедно.
Все още ли е добър бизнес визуалното ръководство за палетизиране?
За да стигнем до въпроса, палетизирането все още ли е добър бизнес?
Според данни от проучване на GGII през 2022 г. обемът на доставките на 3D камери, управлявани от роботи в Китай, надхвърли 8500 единици, от които приблизително 2000 единици бяха изпратени за палетизиране, което представлява около 24%.
От гледна точка на данните, 3D визията все още има голям потенциал за развитие при прилагането на палетизиране. Изправени пред пазарното пространство, освободено от палетизирането, компаниите за машинно зрение активно изготвят или предлагат решения или пускат хардуерни продукти и софтуерни системи, за да отговорят на гъвкави и разнообразни смесени нужди от палетизиране, като помагат на предприятията да намалят разходите и да увеличат ефективността.
Няколко вътрешни лица от индустрията изразиха: „Независимо дали това е добър бизнес или не, само чрез присъединяване към индустрията човек може да има по-добро разбиране
В лицето на рязкото увеличение на играчите, според Fei Zheping, има само един път към крайния модел и победител на депалетизиращия се пазар: наистина евтини стандартизирани продукти.
Така наречената стандартизация се отнася до интегрирането на 3D камери и софтуер за депалетизиране, които могат да се разглеждат като един продукт. Клиентите изобщо не се нуждаят от визуално отстраняване на грешки и могат бързо да започнат и да постигнат реално бързо внедряване на място.
И така, визуално направляваното палетизиране все още ли е добър бизнес?
Време на публикуване: 9 октомври 2023 г
