„Die Schwelle fürPalettierenist relativ niedrig, der Eintritt erfolgt relativ schnell, der Wettbewerb ist hart und es ist in die Sättigungsphase eingetreten.“
In den Augen einiger 3D-Visual-Player: „Es gibt viele Player, die Paletten abbauen, und die Sättigungsphase ist mit geringen Gewinnen erreicht, was nicht mehr als gutes Geschäft angesehen wird.“
Ist das wirklich so?
GGII hat festgestellt, dass eine andere Gruppe von 3D-Visual-Playern angesichts der erfolgreichen Freunde fest davon überzeugt ist, dass „die Durchdringungsrate der automatischen Palettierung sehr gering ist und es immer noch viele Bereiche gibt, die noch nicht erobert wurden. Die Obergrenze ist hoch genug.“ .
Mit dem Fortschritt der Technologie und der Beschleunigung der Modernisierung werden die Anforderungen der Menschen an die Handhabungsgeschwindigkeit immer höher. Mit dem Trend zur Steigerung des Verbrauchs sind jedoch die Arten der eingehenden Materialien reichlich vorhanden und werden häufig hinzugefügt. Herkömmliche manuelle Palettierung kann nur in Situationen angewendet werden, in denen die Materialien leicht sind, große Änderungen in Größe und Form aufweisen und der Durchsatz gering ist. Wenn es immer noch auf Arbeitskräfte angewiesen ist, wird es den Geschwindigkeitsanforderungen von Unternehmen bei weitem nicht gerecht.
Aus Szenariosicht lassen sich die Demontage- und Palettierungsszenarien in Einzelcode, Einzelcode, Mischcode und Mischcode unterteilen. Zu den gängigen Geräten gehören Palettiermaschinen,Palettierroboter, Roboter + maschinelles Sehen usw.
Man geht also davon aus, dass Spieler, die Paletten zerlegen und über Schwerter diskutieren, grob in zwei Fraktionen eingeteilt werden können; Herkömmliche Palettiermaschinentorten und Palettierrobotertorten, die keine maschinelle Bildverarbeitung erfordern; Die andere Fraktion wird durch Bildverarbeitungsspieler repräsentiert, die visuell angeleitet werden, Paletten zu demontieren.
Für Terminalunternehmen können Palettiermaschinen und Roboter eingehende Materialien sauberer und ästhetisch ansprechender gestalten, Kosten sparen und die Produktionseffizienz verbessern, was sie zu einem der wirksamsten Werkzeuge zur Beschleunigung der automatisierten Produktion macht.
Wo bleiben noch Chancen für die Machine-Vision-Fraktion, da sich die traditionelle Palettierer-Fraktion und die Palettierroboter-Fraktion im Palettiermarkt „stark vermischen“?
Der Weg zur Differenzierung – Gemischte Palettierung
Das allgemeine Phänomen auf dem Markt ist, dass es oft Mitläufer und Nachahmer gibt und gelegentlich auch Störer, aber der Schwierigste ist der Gründer.
Wenn Spieler zum ersten Mal in einen bestimmten Markt eintreten, besteht die Möglichkeit für Spieler, Eintrittskarten zu erhalten, darin, sich auf die Schwachstellen der Szene zu konzentrieren und den Weg der Differenzierung zu beschreiten.
Am Beispiel der Palettierung von Kartons. Aus Sicht der Szene ist die Single-Code-Szene relativ einfach und traditionell und verwendet im Wesentlichen die gleiche Art von eingehendem Material zum Palettieren, wobei Palettiermaschinen und Palettierroboter häufiger verwendet werden. Bei der Einzeldemontage handelt es sich in der Regel um die Demontage gleichartiger Kartons, die einer visuellen Führung bedarf; Bei der gemischten Demontage geht es hauptsächlich um die Demontage unterschiedlicher Kartontypen, die einer visuellen Führung bedarf; Das Mischen von Codes erfordert auch verschiedene Arten der Palettierung von Kartons und erfordert eine visuelle Überprüfung.
Aus Sicht der 3D-Vision-Unternehmen ist die Nachfrage nach 3D-Vision im Palettiermarkt daher noch lange nicht gesättigt.
1. Gemischte Demontage
Werfen wir zunächst einen Blick auf die gemischte Demontage.
Bisher hat die kumulierte Anzahl visueller Depalettierungseinheiten (Sets) in China noch nicht 10.000 erreicht, und eine automatische Depalettierung wurde noch nicht erreicht. Der Anteil der Depalettierung, die eine visuelle Mitarbeit erfordert, ist sehr hoch.
Fei Zheping prognostiziert, dass dieser Anteil in Zukunft 90 % überschreiten könnte. Das Depalettieren ist derzeit das am weitesten verbreitete und anspruchsvollste Szenario in der Automatisierungsbranche. 80%-90% vonRoboterHand-Auge-Collaboration-Anwendungen basieren auf der Depalettierung und die Palettierung (einzelner Code) beträgt weniger als 10 %.
Aus Sicht der Marktnachfrage und der technischen Möglichkeiten können Depalettierungsanwendungsszenarien daher standardisiert und narrensicher sein, ohne dass eine sekundäre Entwicklung erforderlich ist.
2. Gemischter Code
Im Gegensatz zu anderen Szenarien ist beim Palettierungsszenario die gemischte Codierung am komplexesten. Die Schwierigkeit bei gemischten Codierungsarbeiten besteht darin, Waren unterschiedlicher Kategorien, Größen und Formen auf derselben Palette zu platzieren und dabei ein gewisses Maß an Arbeitseffizienz zu erreichen.
Beispielsweise ist der Anteil des palettierten Transports im Prozess der Lagerung und des Transports relativ gering, da 70–80 % der Waren nicht palettiert sind. Der Automatisierungsgrad dieses Prozesses ist relativ gering, da Paletten abtransportiert und wieder eingesammelt werden müssen.
Automatisierte Durchdringungsrate der Mischpalettierung?
Die Nachfrage nach gemischter Palettierung ist angekommen, und die Schwachstellen liegen auf der Hand. Die Herausforderung für 3D-Visualisierungsakteure besteht darin, die Steigerung der Automatisierungsdurchdringung bei der gemischten Palettierung zu beschleunigen.
Für visuelle 3D-Player besteht die oberste Priorität darin, das Problem der geringen Effizienz zu lösen.
Beispielsweise tritt in der Praxis häufig das Problem der ungeordneten gemischten Palettierung auf, bei der Waren mit unterschiedlichen Größen und Spezifikationen zufällig über Förderbänder an den Palettierarbeitsplatz geliefert werden. Da die Workstation nicht in der Lage ist, alle anstehenden Produktspezifikationen und -abmessungen auf dem Förderband vorherzusehen, ist eine global optimale Planung nicht möglich.
Der bestehende BPP-Algorithmus (Bin Packaging Problem) kann nicht direkt in tatsächlichen Logistikszenarien verwendet werden. Diese Art von Palettierproblem, bei dem nicht alle Produktspezifikationen und -abmessungen im Voraus bekannt sind, ist komplexer als das allgemeine Online-Verpackungsproblem BPP-k (K bezieht sich auf die Produktspezifikationen und -abmessungen, die der Palettierarbeitsstation im Voraus bekannt sein können). .
Ist k in praktischen Anwendungsszenarien gleich 1 oder 3? Kann das Gerät einen von drei Gegenständen aufnehmen oder kann ein Gegenstand für nur einen Gegenstand aufgenommen werden? Unabhängig davon, ob dies im Voraus vorhergesagt werden kann, werden die Anforderungen an Algorithmen relativ hoch sein. Gleichzeitig sind auch Größe und Höhe der Ware einer der Faktoren, die den Algorithmus beeinflussen. Aufgrund der Eigenschaften von Paletten ist der Palettieralgorithmus komplexer als der allgemeine BPP-k-Packalgorithmus und berücksichtigt nicht nur die Laderate, sondern auch die Stabilität der Palettierform.
König Sanad Yoshiyama wies darauf hin: Für 3D-Vision-Unternehmen liegt die technische Schwierigkeit gemischter Codeszenen auf der Algorithmusebene. Durch die Nutzung unserer Algorithmusvorteile können wir nicht nur Probleme wie gemischten Code und gemischte Demontage lösen, die herkömmliche Palettierer und Entlader nicht lösen können, sondern wir können auch intelligente Algorithmen wie visuelle Erkennungsalgorithmen, Bewegungsplanungsalgorithmen, Stapeltypplanungsalgorithmen usw. optimieren Palettieralgorithmen zur Verbesserung der Trayausnutzung, der Stapelstabilität, der Ladegeschwindigkeit usw.
Allerdings sind in den Augen anderer Akteure auch Objekte mit unterschiedlichen Formen und Größen einer der Gründe für die geringe Durchdringung der hybriden Depalettierungsautomatisierung.
Derzeit sind Säcke, Kartons und Schaumstoffboxen die gängigsten Depalettierungsobjekte auf dem Markt. Unterschiedliche Arbeitsobjekte stellen unterschiedliche Anforderungen an die 3D-Sicht.
Sie zielen auf Schwachstellen ab, indem sie die durch ihre Kerntechnologien geschaffenen Wettbewerbsbarrieren überwinden, die Verbindungen mit geringem Automatisierungsgrad bei gemischtem Code identifizieren und zielgerichtete Lösungen bereitstellen.
Die visuelle intelligente 3D-Palettierungsarbeitsstation von Sanad verfügt über eine binokulare DLP-Stereokamera mit hohem Rahmen und hoher Auflösung, die eine starke Erkennung von Paketkonturen unterschiedlicher Farben, Materialien und Größen ermöglicht. Basierend auf Deep-Learning-Algorithmen kann es eine Segmentierung und Positionierung aller Arten gestapelter Pakete erreichen und dabei 2D- und 3D-Informationen kombinieren, um Paketfarbe, -größe, -kontur, -position, -winkel und andere Informationen genau zu erhalten. Ausgestattet mit fortschrittlichen Algorithmen wie Kollisionserkennung und Flugbahnplanung können Kollisionen effektiv vermieden und je nach tatsächlicher Situation einzelne oder mehrere Objekte gleichzeitig erfasst werden. Unterstützt die Palettierung im gemischten Kartonstil und die Demontage von Käfigen.
Darüber hinaus ist dies in gewisser Weise eine Chance für Unternehmen der maschinellen Bildverarbeitung sowie für Robotikunternehmen.
Angesichts der unendlichen Möglichkeiten, die sich in der hybriden Depalettierung verbergen, haben Robotiker und visuell geführte Entstapler begonnen, zusammenzuarbeiten.
Ist visuelle Führung beim Palettieren immer noch ein gutes Geschäft?
Um es auf den Punkt zu bringen: Ist das Palettieren immer noch ein gutes Geschäft?
Laut Forschungsdaten von GGII überstieg das Versandvolumen von robotergesteuerten 3D-Kameras in China im Jahr 2022 8500 Einheiten, von denen etwa 2000 Einheiten zur Palettierung verschifft wurden, was etwa 24 % ausmacht.
Aus Datensicht hat die 3D-Vision noch großes Entwicklungspotenzial bei der Anwendung der Palettierung. Angesichts des Marktraums, der durch die Palettierung frei wird, entwerfen oder schlagen Bildverarbeitungsunternehmen aktiv Lösungen vor oder bringen Hardwareprodukte und Softwaresysteme auf den Markt, um flexible und vielfältige gemischte Palettierungsanforderungen zu erfüllen und Unternehmen dabei zu helfen, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
Mehrere Brancheninsider haben zum Ausdruck gebracht: „Ob es sich um ein gutes Geschäft handelt oder nicht, nur wenn man sich der Branche anschließt, kann man ein besseres Verständnis erlangen.“
Angesichts der starken Zunahme an Akteuren gibt es nach Ansicht von Fei Zheping nur einen Weg zum ultimativen Muster und Gewinner des Depalettierungsmarktes: wirklich kostengünstige Standardprodukte.
Unter der sogenannten Standardisierung versteht man die Integration von 3D-Kameras und Depalettierungssoftware, die als ein einziges Produkt betrachtet werden können. Kunden benötigen überhaupt kein visuelles Debugging und können schnell loslegen und eine echte schnelle Bereitstellung vor Ort erreichen.
Ist die visuell geführte Palettierung also immer noch ein gutes Geschäft?
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 09.10.2023
