"הסף למשטחיםנמוך יחסית, הכניסה מהירה יחסית, התחרות עזה, והיא נכנסה לשלב הרוויה".
בעיני כמה שחקני תלת מימד, "יש הרבה שחקנים שמפרקים משטחים, ושלב הרוויה הגיע עם רווחים נמוכים, מה שכבר לא נחשב עסק טוב.
האם זה באמת המצב?
GGII הבחינה כי מול חברים המשגשגים, קבוצה נוספת של שחקני חזותיים תלת מימדיים מאמינים בתוקף כי "קצב החדירה של משטח משטחים אוטומטי נמוך מאוד, ועדיין יש הרבה אזורים שלא נכבשו. התקרה מספיק גבוהה. .
עם התקדמות הטכנולוגיה והאצת המודרניזציה, הדרישות של אנשים למהירות טיפול הולכות וגדלות. עם זאת, עם מגמת שדרוג הצריכה, סוגי החומרים הנכנסים נמצאים בשפע ומתווספים לעתים קרובות. ניתן ליישם פלטיזציה ידנית מסורתית רק במצבים שבהם החומרים קלים, עם שינויים גדולים בגודל ובצורה, ותפוקה קטנה. אם היא עדיין מסתמכת על כוח אדם, היא רחוקה מלעמוד בדרישות המהירות של ארגונים.
מנקודת מבט של תרחיש, ניתן לחלק את תרחישי הפירוק והמשטחים לקוד בודד, קוד בודד, קוד מעורב וקוד מעורב. הציוד הנפוץ כולל מכונות משטחים,רובוטים למשטחים, רובוטים+ראיית מכונה וכו'.
אז, היא מאמינה ששחקנים שמפרקים משטחים ודנים בחרבות יכולים להתחלק באופן גס לשני פלגים; פשטידות מכונות משטחים מסורתיות ופשטידות רובוט משטחות שאינן דורשות ראיית מכונה; הפלג השני מיוצג על ידי שחקני ראיית מכונה המודרכים ויזואלית לפרק משטחים.
עבור ארגונים סופניים, מכונות ורובוטים לפלטיזציה יכולים להפוך חומרים נכנסים ליותר מסודרים ואסתטיים, לחסוך בעלויות ולשפר את יעילות הייצור, מה שהופך אותם לאחד הכלים החדים להאצת הייצור האוטומטי.
היכן נותרו ההזדמנויות לסיעת המכונה חזון כפלג משטחי משטחים מסורתיים וסיעת רובוט משטחים "מתערבבים במרץ" בשוק המשטחים?
הדרך להבחנה - משטחים מעורבים
התופעה הנפוצה בשוק היא שלעיתים קרובות יש עוקבים וחקיינים, ומדי פעם יש משבשים, אבל הקשה שבהם הוא המייסד.
כאשר נכנסים לשוק מסוים בפעם הראשונה, ההזדמנות של שחקנים לקבל כרטיסי כניסה היא איך להתמקד בנקודות הכאב של הסצנה ולצאת מדרך הבידול.
ניקח כדוגמה את הפלטיזציה של קופסאות קרטון. מנקודת המבט של הסצנה, סצנת הקוד הבודדת היא פשוטה ומסורתית יחסית, בעצם משתמשת באותו סוג של חומר נכנס לצורך משטחים, כאשר מכונות משטחים ורובוטים משטחים נמצאים בשימוש נפוץ יותר; פירוק בודד הוא בדרך כלל פירוק של אותו סוג של קופסת קרטון, הדורש הדרכה ויזואלית; פירוק מעורב כולל בעיקר פירוק של סוגים שונים של קופסאות קרטון, המצריך הדרכה ויזואלית; ערבוב קודים כרוך גם בסוגים שונים של פלטיזציה של קופסאות קרטון ודורש אימות ויזואלי.
לכן, לדעת חברות ראיית תלת מימד, הביקוש לראייה תלת מימדית בשוק המשטחים רחוק מלהיות רווי.
1.פירוק מעורב
ראשית, בואו נסתכל על פירוק מעורב.
עד כה, המספר המצטבר של יחידות (סטים) של פירוק משטחים חזותיים בסין לא הגיע ל-10000, וטרם הושג פירוק משטחים אוטומטי. שיעור הסרת המשטחים הדורש שיתוף פעולה ויזואלי גבוה מאוד.
Fei Zheping צופה כי שיעור זה עשוי לעלות על 90% בעתיד. נכון לעכשיו, הסרת משטחים היא התרחיש הנפוץ והתובעני ביותר בתעשיית האוטומציה. 80% -90% מרוֹבּוֹטיישומי שיתוף פעולה בעין יד הם על פירוק משטחים, ופיזור משטחים (קוד יחיד) הוא פחות מ-10%.
לכן, מנקודת המבט של ביקוש בשוק ויכולות טכניות, תרחישי ביטול משטחים של יישומים יכולים להיות סטנדרטיים ועמידים בפני תקלות, ללא כל פיתוח משני.
2. קוד מעורב
בניגוד לתרחישים אחרים, בתרחיש של משטחים, קידוד מעורב הוא המורכב ביותר. כיצד למקם סחורות מקטגוריות, גדלים וצורות שונות על אותו משטח ולהשיג רמה מסוימת של יעילות עבודה היא הקושי של עבודת קידוד מעורב.
לדוגמה, במהלך תהליך האחסון וההובלה, שיעור ההובלה במשטחים נמוך יחסית, כאשר 70-80% מהסחורה אינה משטחת. קצב חדירת האוטומציה של תהליך זה נמוך יחסית, שכן יש להוריד משטחים ולאסוף אותם בחזרה.
קצב חדירה אוטומטי של פלטיזציה מעורבת?
הביקוש למשטחים מעורבים הגיע, ונקודות הכאב ברורות. האתגר העומד בפני נגני תלת מימד ויזואליים הוא - כיצד להאיץ את העלייה בקצב חדירת האוטומציה של משטחים מעורבים?
עבור נגני תלת מימד, העדיפות העליונה היא לפתור את בעיית היעילות הנמוכה.
לדוגמה, בתרחישים מעשיים, נפוץ להיתקל בבעיה של פלטיזציה מעורבת ללא סדר, כאשר סחורה מועברת באופן אקראי לעמדת העבודה של הפלטה עם גדלים ומפרטים שונים לאורך מסוע. בשל חוסר היכולת של תחנת העבודה לצפות את כל מפרטי המוצר והמידות הקרובות על המסוע, לא ניתן להגיע לתכנון אופטימלי גלובלי.
לא ניתן להשתמש ישירות באלגוריתם ה-BPP (Bin Packaging Problem) בתרחישים לוגיסטיים בפועל. סוג זה של בעיית משטחים, שבה לא ניתן לדעת מראש את כל מפרטי המוצר והמידות, מורכבת יותר מבעיית האריזה המקוונת הכללית BPP-k (K מתייחס למפרטי המוצר ולמידות שניתן לדעת מראש על ידי תחנת העבודה למשטחים) .
בתרחישי יישום מעשיים, האם k שווה ל-1 או 3? האם המכשיר יכול לאסוף פריט אחד מתוך שלושה, או שאפשר לאסוף פריט אחד עבור פריט אחד בלבד? בין אם ניתן לחזות זאת מראש, הדרישות לאלגוריתמים יהיו גבוהות יחסית. יחד עם זאת, גודל וגובה הסחורה הם גם אחד הגורמים המשפיעים על האלגוריתם. בשל המאפיינים של משטחים, אלגוריתם המשטחים מורכב יותר מאלגוריתם האריזה הכללי של BPP-k, בהתחשב לא רק בקצב הטעינה אלא גם ביציבות של צורת המשטח.
המלך Sanad Yoshiyama ציין: עבור מפעלי ראייה תלת מימדיים, הקושי הטכני של סצנות קוד מעורבות טמון ברמת האלגוריתם. על ידי מינוף יתרונות האלגוריתמים שלנו, לא רק שנוכל לפתור בעיות כמו קוד מעורב ופירוק מעורב שמשטחי משטחים ופורקים מסורתיים אינם יכולים לפתור, אלא נוכל גם לייעל אלגוריתמים חכמים כגון אלגוריתמים של זיהוי חזותי, אלגוריתמי תכנון תנועה, אלגוריתמים לתכנון סוג מחסנית, אלגוריתמי משטחים לשיפור ניצול המגש, יציבות הערימה, קצב הטעינה וכן הלאה.
עם זאת, בעיני שחקנים אחרים, אובייקטים בעלי צורות וגדלים מגוונים הם גם אחת הסיבות לקצב החדירה הנמוך של אוטומציה היברידית של פירוק משטחים.
נכון לעכשיו, החפצים המיינסטרים של פירוק משטחים בשוק הם שקים, קרטונים וקופסאות קצף. לאובייקטים עבודה שונים יש דרישות שונות לראייה תלת מימדית.
מיקוד לנקודות כאב, דרך החסמים התחרותיים שנוצרו על ידי טכנולוגיות הליבה שלהם, מזהים את קישורי האוטומציה הנמוכים של קוד מעורב ומספקים פתרונות ממוקדים.
תחנת העבודה החכמה של Sanad 3D חזותית למשטחים מאמצת מסגרת גבוהה ומצלמת סטריאו משקפת DLP ברזולוציה גבוהה, בעלת זיהוי חזק לקווי מתאר של חבילה בצבעים, חומרים וגדלים שונים; בהתבסס על אלגוריתמי למידה עמוקה, הוא יכול להשיג פילוח ומיצוב של כל סוגי החבילות המוערמות, תוך שילוב מידע דו-ממדי ותלת-ממד כדי לקבל במדויק את צבע החבילה, גודל, קווי מתאר, מיקום, זווית ומידע אחר; מצויד באלגוריתמים מתקדמים כגון זיהוי התנגשות ותכנון מסלול, הוא יכול למנוע התנגשויות ביעילות ולתפוס אובייקטים בודדים או מרובים בבת אחת בהתאם למצבים בפועל; תמיכה בפלטיזציה בסגנון קופסה מעורבת ובפירוק כלוב.
בנוסף, במובן מסוים, זו הזדמנות עבור מפעלי ראיית מכונה, כמו גם עבור מפעלי רובוטיקה.
מול ההזדמנויות האינסופיות החבויות בפירוק משטחים היברידי, רובוטיסטים ומסירי ערימות מודרכים ויזואלית החלו לעבוד יחד.
האם הנחיה חזותית למשטחים עדיין עסק טוב?
כדי להגיע לנקודה, האם פלטיזציה עדיין עסק טוב?
על פי נתוני מחקר מ-GGII, בשנת 2022, נפח המשלוח של מצלמות תלת-ממד המונחות על ידי רובוטים בסין עלה על 8500 יחידות, מתוכן כ-2000 יחידות נשלחו לביצוע משטחים, המהווים כ-24%.
מנקודת המבט של נתונים, לראייה תלת-ממדית יש עדיין פוטנציאל גדול לפיתוח ביישום של משטחים. מול מרחב השוק המשוחרר על ידי פלטיזציה, חברות ראיית מכונה מפרסמות או מציעות פתרונות באופן אקטיבי, או משחררות מוצרי חומרה ומערכות תוכנה כדי לענות על צורכי פלטיזציה מעורבים גמישים ומגוונים, ועוזרות לארגונים להפחית עלויות ולהגדיל את היעילות.
כמה מקורבים בתעשייה הביעו, "בין אם זה עסק טוב או לא, רק על ידי הצטרפות לענף אפשר להבין טוב יותר
מול עלייה חדה בשחקנים, לדעת פיי ז'פינג, יש רק דרך אחת לדפוס האולטימטיבי ולמנצח בשוק הסרת המשטחים: מוצרים סטנדרטיים באמת בעלות נמוכה.
מה שנקרא סטנדרטיזציה מתייחס לאינטגרציה של מצלמות תלת מימד ותוכנת ביטול משטחים, שניתן להתייחס אליהם כאל מוצר יחיד. לקוחות אינם זקוקים כלל לניפוי באגים ויזואלי, ויכולים להתחיל במהירות ולהשיג פריסה מהירה אמיתית באתר.
אז, האם פלטיזציה מודרכת חזותית עדיין עסק טוב?
זמן פרסום: אוקטובר-09-2023
