„A küszöb ahhozraklapozásviszonylag alacsony, a belépés viszonylag gyors, a verseny éles, és a telítettségi szakaszba lépett.”
Egyes 3D-s vizuális lejátszók szemében: "Sok játékos szedi le a raklapokat, és a telítettségi szakasz alacsony nyereséggel érkezett, ami már nem tekinthető jó üzletnek.
Ez tényleg így van?
A GGII észrevette, hogy a virágzó barátokkal szemben a 3D-s vizuális lejátszók egy másik csoportja szilárdan hiszi, hogy "az automatikus palettázás behatolási aránya nagyon alacsony, és még mindig sok olyan terület van, amelyet még nem sikerült meghódítani. A mennyezet elég magas .
A technológia fejlődésével és a modernizáció felgyorsulásával az emberek kezelési sebességgel szembeni elvárásai egyre magasabbak. A fogyasztás növekedésének trendje miatt azonban a bejövő anyagok mennyisége bőséges és gyakran hozzáadódik. A hagyományos kézi raklapozás csak olyan helyzetekben alkalmazható, ahol az anyagok könnyűek, nagy méret- és formaváltozással, kis áteresztőképességgel. Ha továbbra is munkaerőre támaszkodik, akkor messze nem felel meg a vállalkozások gyorsasági követelményeinek.
A forgatókönyv szempontjából a szétszerelési és palettázási forgatókönyvek egyetlen kódra, egyetlen kódra, vegyes kódra és vegyes kódra oszthatók. Az általános felszerelések közé tartoznak a raklapozó gépek,raklapozó robotok, robotok+gépi látás stb.
Tehát úgy gondolja, hogy azok a játékosok, akik raklapokat szednek szét és kardokról beszélnek, nagyjából két frakcióra oszthatók; Hagyományos raklapozógépes lepények és raklapozó robotos piték, amelyek nem igényelnek gépi látást; A másik frakciót gépi látó játékosok képviselik, akiket vizuálisan irányítanak a raklapok szétszereléséhez.
A terminálvállalkozások számára a raklapozó gépek és robotok a bejövő anyagokat rendezettebbé és esztétikusabbá teszik, költségeket takarítanak meg és javítják a gyártás hatékonyságát, így az automatizált gyártás felgyorsításának egyik éles eszközévé válnak.
Hol maradnak a lehetőségei a gépi látás frakciónak, mivel a hagyományos raklapozó frakció és a raklapozó robot frakció "erőteljesen keveredik" a raklapozó piacon?
Út a differenciálódáshoz – Vegyes raklapozás
Gyakori jelenség a piacon, hogy gyakran vannak követők, utánzók, időnként akadnak megbontók is, de a legnehezebb az alapító.
Amikor először lépnek be egy bizonyos piacra, a játékosok belépőjegyet kaphatnak, hogy a jelenet fájdalmas pontjaira koncentráljanak, és kilépjenek a megkülönböztetés útján.
Példaként a kartondobozok palettázását tekintve. A jelenet szempontjából az egyetlen kódjelenet viszonylag egyszerű és hagyományos, alapvetően ugyanazt a bejövő anyagot használja a raklapozáshoz, a raklapozó gépeket és a raklapozó robotokat gyakrabban használják; Az egyszeri szétszerelés általában azonos típusú kartondoboz szétszerelését jelenti, amelyhez vizuális útmutatásra van szükség; A vegyes bontás elsősorban különböző típusú kartondobozok szétszerelését jelenti, amihez vizuális irányítás szükséges; A kódok keverése különböző típusú kartondobozos raklapozást is magában foglal, és vizuális ellenőrzést igényel.
Ezért a 3D-s képfeldolgozó cégek véleménye szerint a 3D-s látás iránti kereslet a raklapozási piacon korántsem telített.
1.Vegyes bontás
Először is vessünk egy pillantást a vegyes szétszerelésre.
Kínában ez idáig nem érte el az 10 000-et a vizuális raklapleválasztó egységek (készletek) kumulatív száma, és az automatizált raklaplerakás még nem valósult meg. Nagyon magas a vizuális együttműködést igénylő raklapozás aránya.
Fei Zheping előrejelzése szerint ez az arány a jövőben meghaladhatja a 90%-ot. Jelenleg a raklap eltávolítása a legszélesebb körben használt és legigényesebb forgatókönyv az automatizálási iparban. 80-90%-arobotA kézi szemmel történő együttműködési alkalmazások a raklapról való leválasztáson vannak, és a raklapozás (egyetlen kód) kevesebb, mint 10%.
Ezért a piaci kereslet és a műszaki lehetőségek szempontjából a raklapleválasztási alkalmazási forgatókönyvek szabványosíthatók és biztonságosak, minden másodlagos fejlesztés nélkül.
2. Vegyes kód
Más forgatókönyvekkel ellentétben a palettázási forgatókönyvben a vegyes kódolás a legösszetettebb. A vegyes kódolási munka nehézsége, hogyan lehet különböző kategóriájú, méretű és formájú árukat elhelyezni ugyanazon a raklapon és elérni egy bizonyos szintű munkahatékonyságot.
Például a raktározás és szállítás során viszonylag alacsony a raklapos szállítás aránya, az áruk 70-80%-a nem raklapozott. Ennek a folyamatnak az automatizálási behatolási aránya viszonylag alacsony, mivel a raklapokat le kell szedni és vissza kell gyűjteni.
Vegyes raklapozás automatizált behatolási sebessége?
Megérkezett az igény a vegyes raklapozásra, a fájdalompontok nyilvánvalóak. A 3D-s vizuális lejátszók előtt álló kihívás a következő: hogyan lehet felgyorsítani a vegyes raklapozás automatizálási arányának növekedését?
A 3D-s vizuális lejátszók számára a fő prioritás az alacsony hatékonyság problémájának megoldása.
Gyakorlati forgatókönyvekben például gyakori a rendezetlen vegyes raklapozás problémája, amikor az árukat véletlenszerűen szállítják a raklapozó munkaállomásra, különböző méretű és specifikációjú szállítószalagok mentén. Mivel a munkaállomás nem képes előre látni a szállítószalagon megjelenő összes termékspecifikációt és méretet, nem lehetséges globálisan optimális tervezést elérni.
A meglévő BPP (Bin Packaging Problem) algoritmus nem használható közvetlenül a tényleges logisztikai forgatókönyvekben. Ez a fajta raklapozási probléma, ahol az összes termékspecifikáció és méret nem ismert előre, összetettebb, mint az általános online csomagolási BPP-k probléma (K a termékspecifikációkra és méretekre utal, amelyeket a raklapozó munkaállomás előre tudhat) .
Gyakorlati alkalmazási forgatókönyvekben k egyenlő 1 vagy 3? Felvehet-e a készülék a háromból egy tételt, vagy egy tételt csak egy tételért? Függetlenül attól, hogy előre megjósolható, az algoritmusokkal szemben támasztott követelmények viszonylag magasak lesznek. Ugyanakkor az áruk mérete és magassága is az egyik olyan tényező, amely befolyásolja az algoritmust. A raklapok sajátosságaiból adódóan a raklapozási algoritmus bonyolultabb, mint az általános BPP-k csomagolási algoritmus, nemcsak a rakodási sebességet, hanem a raklapozási forma stabilitását is figyelembe véve.
Sanad Yoshiyama király rámutatott: A 3D-s látást nyújtó vállalkozások számára a vegyes kódjelenetek technikai nehézsége az algoritmus szintjében rejlik. Algoritmusaink előnyeinek kihasználásával nem csak olyan problémákat oldhatunk meg, mint például a kevert kód és a vegyes szétszerelés, amelyeket a hagyományos palettázók és kirakodók nem tudnak megoldani, hanem optimalizálhatunk olyan intelligens algoritmusokat is, mint a vizuális felismerő algoritmusok, mozgástervező algoritmusok, veremtípus-tervező algoritmusok és raklapozási algoritmusok a tálca kihasználtságának, a köteg stabilitásának, a betöltési sebességnek stb. javítására.
Más játékosok szemében azonban a változatos formájú és méretű objektumok is az egyik oka a hibrid raklapleválasztó automatizálás alacsony behatolási arányának.
Jelenleg a piacon a zsákok, kartondobozok és habdobozok a főbb raklapeltávolító tárgyak. A különböző munkaobjektumok eltérő követelményeket támasztanak a 3D látással szemben.
A fájdalompontok megcélzása az alapvető technológiáik által létrehozott versenykorlátokon keresztül azonosítja a vegyes kód alacsony automatizálási kapcsolatait, és célzott megoldásokat kínál.
A Sanad 3D vizuális intelligens palettázó munkaállomás nagy kerettel és nagy felbontású DLP binokuláris sztereó kamerával rendelkezik, amely jól felismeri a különböző színű, anyagú és méretű csomagok körvonalait; A mélytanulási algoritmusok alapján képes szegmentálni és pozícionálni minden típusú halmozott csomagot, kombinálva a 2D-s és 3D-s információkat a csomag színének, méretének, kontúrjának, helyzetének, szögének és egyéb információinak pontos meghatározásához; Fejlett algoritmusokkal, például ütközésészleléssel és pályatervezéssel felszerelve hatékonyan elkerülheti az ütközéseket és megragadhat egyszerre egy vagy több tárgyat a tényleges helyzeteknek megfelelően; Támogatja a vegyes doboz stílusú raklapozást és a ketrec szétszerelését.
Emellett bizonyos értelemben ez egy lehetőség a gépi látással foglalkozó vállalkozásoknak, valamint a robotikai vállalkozásoknak.
Szembesülve a hibrid raklaplerakásban rejlő végtelen lehetőségekkel, a robotisták és a vizuálisan irányított rakodóleválasztók elkezdtek együtt dolgozni.
Még mindig jó üzlet a vizuális útmutatás a raklapozáshoz?
Hogy a lényegre térjünk, a raklapozás még mindig jó üzlet?
A GGII kutatási adatai szerint 2022-ben a robotok által irányított 3D kamerák szállítási volumene Kínában meghaladta a 8500 egységet, amelyből hozzávetőleg 2000 darabot raklapozásra szállítottak, ami körülbelül 24%.
Az adatok szempontjából a 3D-s látás még mindig nagy fejlődési lehetőséget rejt magában a palettázás alkalmazásában. A raklapozás által felszabaduló piaci térrel szembesülve a gépi látással foglalkozó cégek aktívan terveznek vagy javasolnak megoldásokat, illetve hardvertermékeket és szoftverrendszereket adnak ki, hogy megfeleljenek a rugalmas és változatos vegyes raklapozási igényeknek, segítve a vállalkozásokat a költségek csökkentésében és a hatékonyság növelésében.
Számos iparági bennfentes kifejtette: "Akár jó üzletről van szó, akár nem, csak az iparághoz való csatlakozással lehet jobban megérteni
Fei Zheping véleménye szerint a játékosok számának meredek növekedésével szemben egyetlen út vezet a raklapleválasztási piac végső mintájához és győzteséhez: a valóban alacsony költségű szabványosított termékek.
Az ún. szabványosítás a 3D kamerák és a palettázó szoftverek integrálását jelenti, amelyek egyetlen terméknek tekinthetők. Az ügyfeleknek egyáltalán nincs szükségük vizuális hibakeresésre, és gyorsan elkezdhetik a munkát, és valós helyszíni gyors telepítést érhetnek el.
Tehát a vizuálisan irányított raklapozás továbbra is jó üzlet?
Feladás időpontja: 2023.10.09
