«Табалдырықпаллеттеусалыстырмалы түрде төмен, кіру салыстырмалы түрде жылдам, бәсекелестік қатал және ол қанықтыру кезеңіне өтті».
Кейбір 3D визуалды ойнатқыштардың көзқарасы бойынша, «Подлондарды бөлшектейтін көптеген ойыншылар бар және қанықтыру кезеңі төмен кіріспен келді, бұл енді жақсы бизнес болып саналмайды.
Бұл шынымен солай ма?
GGII өркендеп келе жатқан достардың алдында 3D визуалды ойнатқыштарының тағы бір тобы «автоматты паллетизацияның ену жылдамдығы өте төмен және әлі де жаулап алынбаған көптеген аймақтар бар. Төбесі жеткілікті жоғары» деп сенетінін байқады. .
Технологияның жетілуіне және модернизацияның жеделдетілуіне байланысты адамдардың жылдамдықты басқаруға деген талаптары артып келеді.Дегенмен, тұтынуды жаңарту тенденциясымен кіріс материалдарының түрлері мол және жиі қосылады.Дәстүрлі қолмен паллеттеу материалдардың салмағы жеңіл, өлшемдері мен пішіні үлкен өзгерістері бар және шағын өткізу қабілеті бар жағдайларда ғана қолданылуы мүмкін.Ол әлі де жұмыс күшіне сүйенетін болса, ол кәсіпорындардың жылдамдық талаптарын қанағаттандырудан алыс.
Сценарий тұрғысынан бөлшектеу және паллеттеу сценарийлерін бір кодқа, бір кодқа, аралас кодқа және аралас кодқа бөлуге болады.Жалпы жабдыққа паллеттеу машиналары,паллеттеу роботтары, роботтар+машинаны көру және т.б.
Осылайша, паллеттерді бөлшектеп, қылыштарды талқылап жатқан ойыншыларды шамамен екі фракцияға бөлуге болады деп санайды;Дәстүрлі паллеттеу машинасы пирогтары және машинаның көруін қажет етпейтін робот пирогтары;Басқа фракцияны паллеттерді бөлшектеуге көзбен басқаратын машиналық көру ойыншылары ұсынады.
Терминалды кәсіпорындар үшін паллеттеу машиналары мен роботтар келіп түсетін материалдарды ұқыпты және эстетикалық жағымды ете алады, шығындарды үнемдейді және өндіріс тиімділігін арттырады, бұл оларды автоматтандырылған өндірісті жеделдетудің өткір құралдарының біріне айналдырады.
Паллеттеу нарығында дәстүрлі паллетизатор фракциясы мен паллетизатор робот фракциясы «қуатты араласады» ретінде машинаны көру фракциясы үшін мүмкіндіктер қайда қалды?
Дифференциацияға апаратын жол – аралас паллеттеу
Нарықтағы жиі кездесетін құбылыс - ізбасарлар мен еліктеушілер жиі кездеседі, ал кейде бұзушылар болады, бірақ ең қиыны - негізін қалаушы.
Белгілі бір нарыққа алғаш рет кірген кезде, ойыншылардың кіру билеттерін алу мүмкіндігі - бұл оқиғаның ауыр нүктелеріне қалай назар аудару және саралау жолынан шығу.
Мысал ретінде картон қораптарды паллеттеуді алу.Сахна тұрғысынан алғанда, жалғыз кодтық сахна салыстырмалы түрде қарапайым және дәстүрлі болып табылады, негізінен паллеттеу үшін кіріс материалдың бір түрін пайдаланады, паллеттеу машиналары мен паллеттеу роботтары жиі пайдаланылады;Бір реттік бөлшектеу – әдетте визуалды нұсқауды қажет ететін бір типті картон қорапшасын бөлшектеу;Аралас бөлшектеу негізінен визуалды басшылықты қажет ететін картон қораптарының әртүрлі түрлерін бөлшектеуді қамтиды;Араластыру кодтары сонымен қатар картон қорапшасын паллеттеудің әртүрлі түрлерін қамтиды және визуалды тексеруді қажет етеді.
Сондықтан, 3D көру компанияларының пікірінше, паллеттеу нарығында 3D көрінісіне сұраныс қаныққан емес.
1. Аралас бөлшектеу
Алдымен, аралас бөлшектеуді қарастырайық.
Әзірге Қытайдағы визуалды депаллетизация қондырғыларының (жиындарының) жиынтық саны 10000-ға жеткен жоқ, ал автоматтандырылған депаллетизацияға әлі қол жеткізілген жоқ.Көрнекі ынтымақтастықты қажет ететін депаллетизацияның үлесі өте жоғары.
Фей Жепин бұл үлес болашақта 90%-дан асуы мүмкін деп болжайды.Қазіргі уақытта депаллетизация автоматтандыру индустриясында ең көп қолданылатын және талап етілетін сценарий болып табылады.80% -90%роботқолмен жұмыс істеу қолданбалары депаллетизацияда және паллетизация (бір код) 10%-дан аз.
Сондықтан, нарықтық сұраныс пен техникалық мүмкіндіктер тұрғысынан, депаллетизация қолданбасының сценарийлері ешқандай қайталама өңдеусіз стандартталған және қатесіз болуы мүмкін.
2. Аралас код
Басқа сценарийлерден айырмашылығы, паллеттеу сценарийінде аралас кодтау ең күрделі болып табылады.Түрлі санаттағы, өлшемдегі және пішіндегі тауарларды бір паллетке қалай орналастыру және жұмыс тиімділігінің белгілі бір деңгейіне жету - аралас кодтау жұмысының қиындығы.
Мысалы, сақтау және тасымалдау процесінде паллеттелген тасымалдаудың үлесі салыстырмалы түрде төмен, тауарлардың 70-80% паллеттелмеген.Бұл процестің автоматтандырудың ену жылдамдығы салыстырмалы түрде төмен, өйткені паллеттерді түсіріп, қайтадан жинау керек.
Аралас паллетизацияның автоматтандырылған ену жылдамдығы?
Аралас паллетизацияға сұраныс келді және ауырсыну нүктелері анық.3D визуалды ойнатқыштарының алдында тұрған міндет - аралас паллетизацияның автоматтандырудың ену жылдамдығын арттыруды қалай тездетуге болады?
3D визуалды ойнатқыштары үшін ең жоғары басымдық төмен тиімділік мәселесін шешу болып табылады.
Мысалы, практикалық сценарийлерде әртүрлі өлшемдермен және сипаттамалармен конвейер таспалары бойымен тауарлар паллеттеу жұмыс орнына кездейсоқ жеткізілетін ретсіз аралас паллеттеу мәселесі жиі кездеседі.Жұмыс станциясының конвейер лентасында алдағы өнімнің барлық сипаттамалары мен өлшемдерін болжауға қабілетсіздігіне байланысты жаһандық оңтайлы жоспарлауға қол жеткізу мүмкін емес.
Қолданыстағы BPP (Bin Packaging Problem) алгоритмін нақты логистикалық сценарийлерде тікелей пайдалану мүмкін емес.Өнімнің барлық сипаттамалары мен өлшемдерін алдын ала білуге болмайтын паллеттеу мәселесінің бұл түрі жалпы онлайн орау BPP-k мәселесіне қарағанда күрделірек (K паллеттеу жұмыс станциясы алдын ала білуге болатын өнімнің сипаттамалары мен өлшемдерін білдіреді) .
Практикалық қолдану сценарийлерінде k 1 немесе 3-ке тең бе?Құрылғы үш элементтің біреуін ала ала ма, әлде бір элементті бір ғана элементке алуға болады ма?Оны алдын ала болжауға бола ма, алгоритмдерге қойылатын талаптар салыстырмалы түрде жоғары болады.Сонымен қатар, тауардың көлемі мен биіктігі де алгоритмге әсер ететін факторлардың бірі болып табылады.Паллеттердің сипаттамаларына байланысты паллеттеу алгоритмі тек қана жүктеу жылдамдығын ғана емес, сонымен қатар паллеттеу пішінінің тұрақтылығын ескере отырып, жалпы BPP-k орау алгоритміне қарағанда күрделірек.
Король Санад Йошияма атап өтті: 3D көру кәсіпорындары үшін аралас кодтық көріністердің техникалық қиындығы алгоритм деңгейінде жатыр.Алгоритмнің артықшылықтарын пайдалана отырып, біз дәстүрлі паллетизаторлар мен жүк түсіргіштер шеше алмайтын аралас код және аралас бөлшектеу сияқты мәселелерді шешіп қана қоймай, сонымен қатар визуалды тану алгоритмдері, қозғалысты жоспарлау алгоритмдері, стек түрін жоспарлау алгоритмдері және науаны пайдалануды, стек тұрақтылығын, жүктеу жылдамдығын және т.б. жақсарту үшін паллеттеу алгоритмдері.
Дегенмен, басқа ойыншылардың көзқарасы бойынша, әртүрлі пішіндері мен өлшемдері бар нысандар гибридті депаллетизациялау автоматикасының төмен ену жылдамдығының себептерінің бірі болып табылады.
Қазіргі уақытта нарықтағы негізгі ағынсыздандыру объектілері қаптар, қораптар және көбік қораптары болып табылады.Әртүрлі жұмыс нысандарында 3D көру үшін әртүрлі талаптар бар.
Негізгі технологиялары арқылы белгіленген бәсекелестік кедергілер арқылы ауырсыну нүктелеріне бағытталған, аралас кодтың төмен автоматтандыру байланыстарын анықтап, мақсатты шешімдерді қамтамасыз етеді.
Sanad 3D визуалды интеллектуалды паллеттеу жұмыс станциясы әртүрлі түстердің, материалдардың және өлшемдердің қаптама контурларын жақсы танитын жоғары кадрды және ажыратымдылығы жоғары DLP бинокулярлы стерео камерасын қабылдайды;Терең оқыту алгоритмдеріне сүйене отырып, пакеттің түсін, өлшемін, контурын, орнын, бұрышын және басқа ақпаратты дәл алу үшін 2D және 3D ақпаратты біріктіре отырып, жинақталған пакеттердің барлық түрлерін сегменттеу мен орналастыруға қол жеткізе алады;Соқтығыстарды анықтау және траекторияны жоспарлау сияқты жетілдірілген алгоритмдермен жабдықталған ол нақты жағдайларға сәйкес соқтығысуды тиімді болдырмайды және бір немесе бірнеше нысандарды бірден басып алады;Аралас қорап стиліндегі паллеттеу және торды бөлшектеуді қолдау.
Сонымен қатар, бұл белгілі бір мағынада машиналық көру кәсіпорындары үшін, сондай-ақ робототехника кәсіпорындары үшін мүмкіндік.
Гибридті депаллетизацияда жасырылған шексіз мүмкіндіктерге тап болған робот жасаушылар мен көзбен басқарылатын дестакерлер бірлесіп жұмыс істей бастады.
Паллетизацияға арналған көрнекі нұсқаулық әлі де жақсы бизнес пе?
Мәселеге жету үшін, паллеттеу әлі де жақсы бизнес пе?
GGII зерттеу деректеріне сәйкес, 2022 жылы Қытайда роботтар басқаратын 3D камераларының жөнелтілім көлемі 8500 бірліктен асты, оның ішінде шамамен 2000 бірлік паллеттеу үшін жөнелтілді, бұл шамамен 24% құрайды.
Деректер тұрғысынан 3D көру әлі де паллеттеуді қолдануда даму үшін үлкен әлеуетке ие.Паллеттеу арқылы шығарылатын нарық кеңістігімен бетпе-бет келген машиналық көру компаниялары шешімдерді белсенді түрде жасайды немесе ұсынады немесе икемді және әртүрлі аралас паллеттеу қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін аппараттық өнімдер мен бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелерін шығарады, кәсіпорындарға шығындарды азайтуға және тиімділікті арттыруға көмектеседі.
Бірнеше сала мамандары: «Бұл жақсы бизнес пе, жоқ па, салаға қосылу арқылы ғана жақсы түсінуге болады.
Ойыншылардың күрт өсуі жағдайында, Фей Жепиннің пікірінше, депаллетизация нарығының түпкілікті үлгісі мен жеңімпазына апаратын бір ғана жол бар: шын мәнінде төмен құны стандартталған өнімдер.
Стандарттау деп аталатын бір өнім ретінде қарастыруға болатын 3D камералары мен паллетизация бағдарламалық құралын біріктіруге қатысты.Тұтынушыларға визуалды жөндеу мүлде қажет емес және тез басталып, нақты жерде жылдам орналастыруға қол жеткізе алады.
Сонымен, визуалды басқарылатын паллеттеу әлі де жақсы бизнес пе?
Хабарлама уақыты: 09 қазан 2023 ж
