“Ambang untukpalletizingagak rendah, kemasukan agak pantas, persaingan sengit, dan ia telah memasuki tahap tepu.”
Di mata beberapa pemain visual 3D, "Terdapat ramai pemain yang membongkar palet, dan peringkat tepu telah tiba dengan keuntungan yang rendah, yang tidak lagi dianggap sebagai perniagaan yang baik.
Adakah ini benar-benar berlaku?
GGII telah menyedari bahawa dalam menghadapi rakan-rakan yang berkembang maju, satu lagi kumpulan pemain visual 3D yakin bahawa "kadar penembusan palet automatik adalah sangat rendah, dan masih terdapat banyak kawasan yang belum ditakluki. Silingnya cukup tinggi .
Dengan kemajuan teknologi dan pecutan pemodenan, keperluan orang ramai untuk mengendalikan kelajuan menjadi lebih tinggi dan lebih tinggi.Walau bagaimanapun, dengan trend peningkatan penggunaan, jenis bahan masuk adalah banyak dan kerap ditambah.Palletizing manual tradisional hanya boleh digunakan dalam situasi di mana bahan adalah ringan, dengan perubahan besar dalam saiz dan bentuk, dan daya pemprosesan yang kecil.Jika ia masih bergantung kepada tenaga kerja, ia jauh daripada memenuhi keperluan kelajuan perusahaan.
Dari perspektif senario, senario pembongkaran dan pelet boleh dibahagikan kepada kod tunggal, kod tunggal, kod campuran dan kod campuran.Peralatan biasa termasuk mesin palletizing,robot palletizing, robot+penglihatan mesin, dsb.
Jadi, ia percaya bahawa pemain yang membongkar palet dan membincangkan pedang secara kasar boleh dibahagikan kepada dua puak;Pai mesin palletizing tradisional dan pai robot palletizing yang tidak memerlukan penglihatan mesin;Puak lain diwakili oleh pemain penglihatan mesin yang dipandu secara visual untuk membongkar palet.
Untuk perusahaan terminal, mesin dan robot palletizing boleh menjadikan bahan masuk lebih kemas dan menyenangkan dari segi estetika, menjimatkan kos dan meningkatkan kecekapan pengeluaran, menjadikannya salah satu alat yang tajam untuk mempercepatkan pengeluaran automatik.
Di manakah peluang yang tersisa untuk puak penglihatan mesin sebagai puak palletizer tradisional dan puak robot palletizing "bercampur dengan kuat" dalam pasaran palletizing?
Jalan Menuju Pembezaan - Pallet Bercampur
Fenomena yang biasa berlaku di pasaran ialah sering ada pengikut dan peniru, dan kadang-kadang ada pengganggu, tetapi yang paling sukar ialah pengasas.
Apabila memasuki pasaran tertentu buat kali pertama, peluang untuk pemain menerima tiket kemasukan ialah bagaimana memberi tumpuan kepada titik kesakitan tempat kejadian dan berjalan keluar dari laluan pembezaan.
Mengambil palet kotak kadbod sebagai contoh.Dari perspektif tempat kejadian, adegan kod tunggal adalah agak mudah dan tradisional, pada asasnya menggunakan jenis bahan masuk yang sama untuk palletizing, dengan mesin palletizing dan robot palletizing lebih biasa digunakan;Pembongkaran tunggal secara amnya ialah pembongkaran jenis kotak kadbod yang sama, yang memerlukan bimbingan visual;Pembongkaran bercampur terutamanya melibatkan pembongkaran pelbagai jenis kotak kadbod, yang memerlukan bimbingan visual;Kod pencampuran juga melibatkan pelbagai jenis palet kotak kadbod dan memerlukan pengesahan visual.
Oleh itu, pada pandangan syarikat penglihatan 3D, permintaan untuk penglihatan 3D dalam pasaran palletizing adalah jauh dari tepu.
1. Pembongkaran bercampur
Pertama, mari kita lihat pada pembongkaran bercampur.
Setakat ini, bilangan terkumpul unit depalletizing visual (set) di China belum mencapai 10000, dan depalletizing automatik masih belum dicapai.Perkadaran depalletizing yang memerlukan kerjasama visual adalah sangat tinggi.
Fei Zheping meramalkan bahawa bahagian ini mungkin melebihi 90% pada masa hadapan.Pada masa ini, depalletizing adalah senario yang paling banyak digunakan dan menuntut dalam industri automasi.80% -90% daripadarobotaplikasi kerjasama mata tangan adalah pada penyahpalletan, dan palletizing (kod tunggal) adalah kurang daripada 10%.
Oleh itu, dari perspektif permintaan pasaran dan keupayaan teknikal, senario aplikasi depalletizing boleh diseragamkan dan tidak mudah, tanpa sebarang pembangunan sekunder.
2. Kod bercampur
Tidak seperti senario lain, dalam senario palletizing, pengekodan bercampur adalah yang paling kompleks.Cara meletakkan barang dari kategori, saiz dan bentuk yang berbeza pada palet yang sama dan mencapai tahap kecekapan kerja tertentu adalah kesukaran kerja pengekodan bercampur.
Sebagai contoh, semasa proses penyimpanan dan pengangkutan, perkadaran pengangkutan berpallet adalah agak rendah, dengan 70-80% daripada barangan tidak berpallet.Kadar penembusan automasi proses ini agak rendah, kerana palet perlu diturunkan dan dikumpulkan semula.
Kadar penembusan automatik palletizing bercampur?
Permintaan untuk palletizing campuran telah tiba, dan titik kesakitan adalah jelas.Cabaran yang dihadapi pemain visual 3D ialah - bagaimana untuk mempercepatkan peningkatan kadar penembusan automasi palletizing campuran?
Untuk pemain visual 3D, keutamaan utama ialah menyelesaikan masalah kecekapan rendah.
Sebagai contoh, dalam senario praktikal, adalah perkara biasa untuk menghadapi masalah palletizing bercampur tidak teratur, di mana barangan dihantar secara rawak ke stesen kerja palletizing dengan pelbagai saiz dan spesifikasi di sepanjang tali pinggang penghantar.Disebabkan ketidakupayaan stesen kerja untuk menjangka semua spesifikasi dan dimensi produk yang akan datang pada tali pinggang penghantar, adalah tidak mungkin untuk mencapai perancangan optimum global.
Algoritma BPP (Masalah Pembungkusan Tong Sampah) sedia ada tidak boleh digunakan secara langsung dalam senario logistik sebenar.Jenis masalah palletizing ini, di mana semua spesifikasi dan dimensi produk tidak dapat diketahui terlebih dahulu, adalah lebih kompleks daripada masalah BPP-k pembungkusan dalam talian umum (K merujuk kepada spesifikasi produk dan dimensi yang boleh diketahui terlebih dahulu oleh stesen kerja palletizing) .
Dalam senario aplikasi praktikal, adakah k sama dengan 1 atau 3?Bolehkah peranti mengambil satu daripada tiga item, atau bolehkah satu item diambil untuk satu item sahaja?Sama ada ia boleh diramalkan terlebih dahulu, keperluan untuk algoritma akan agak tinggi.Pada masa yang sama, saiz dan ketinggian barangan juga merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi algoritma.Disebabkan oleh ciri-ciri palet, algoritma palletizing adalah lebih kompleks daripada algoritma pembungkusan BPP-k umum, dengan mengambil kira bukan sahaja kadar pemuatan tetapi juga kestabilan bentuk palletizing.
Raja Sanad Yoshiyama menegaskan: Untuk perusahaan penglihatan 3D, kesukaran teknikal adegan kod campuran terletak pada tahap algoritma.Dengan memanfaatkan kelebihan algoritma kami, kami bukan sahaja dapat menyelesaikan masalah seperti kod bercampur dan pembongkaran bercampur yang tidak dapat diselesaikan oleh palletizer dan pemunggah tradisional, tetapi kami juga boleh mengoptimumkan algoritma pintar seperti algoritma pengecaman visual, algoritma perancangan gerakan, algoritma perancangan jenis tindanan dan algoritma palletizing untuk meningkatkan penggunaan dulang, kestabilan tindanan, kadar pemuatan, dan sebagainya.
Walau bagaimanapun, pada pandangan pemain lain, objek dengan pelbagai bentuk dan saiz juga merupakan salah satu sebab untuk kadar penembusan rendah automasi penyahpalet hibrid.
Pada masa ini, objek depalletizing arus perdana di pasaran ialah guni, karton dan kotak buih.Objek kerja yang berbeza mempunyai keperluan yang berbeza untuk penglihatan 3D.
Menyasarkan titik kesakitan, melalui halangan persaingan yang ditubuhkan oleh teknologi teras mereka, mengenal pasti pautan automasi rendah kod campuran dan menyediakan penyelesaian yang disasarkan.
Stesen kerja palet visual pintar 3D Sanad menggunakan bingkai tinggi dan kamera stereo binokular DLP resolusi tinggi, yang mempunyai pengecaman yang kuat untuk kontur pakej yang berbeza warna, bahan dan saiz;Berdasarkan algoritma pembelajaran mendalam, ia boleh mencapai pembahagian dan kedudukan semua jenis pakej bertindan, menggabungkan maklumat 2D dan 3D untuk mendapatkan warna pakej, saiz, kontur, kedudukan, sudut dan maklumat lain dengan tepat;Dilengkapi dengan algoritma lanjutan seperti pengesanan perlanggaran dan perancangan trajektori, ia boleh mengelakkan perlanggaran dengan berkesan dan merebut objek tunggal atau berbilang serentak mengikut situasi sebenar;Menyokong palletizing gaya kotak campuran dan pembongkaran sangkar.
Di samping itu, dalam erti kata lain, ini adalah peluang untuk perusahaan penglihatan mesin, serta untuk perusahaan robotik.
Berdepan dengan peluang yang tidak terhingga yang tersembunyi dalam penyahpalletan hibrid, pakar robotik dan destacker berpandu visual telah mula bekerjasama.
Adakah panduan visual untuk palletizing masih merupakan perniagaan yang baik?
Untuk sampai ke intinya, adakah palletizing masih merupakan perniagaan yang baik?
Menurut data penyelidikan daripada GGII, pada tahun 2022, jumlah penghantaran kamera 3D yang dipandu oleh robot di China melebihi 8500 unit, di mana kira-kira 2000 unit dihantar untuk palletizing, menyumbang kira-kira 24%.
Dari perspektif data, penglihatan 3D masih mempunyai potensi besar untuk pembangunan dalam aplikasi palletizing.Berhadapan dengan ruang pasaran yang dikeluarkan oleh palletizing, syarikat visi mesin secara aktif membentangkan atau mencadangkan penyelesaian, atau mengeluarkan produk perkakasan dan sistem perisian untuk memenuhi keperluan palet campuran yang fleksibel dan pelbagai, membantu perusahaan mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan.
Beberapa orang dalam industri telah menyatakan, "Sama ada perniagaan yang baik atau tidak, hanya dengan menyertai industri itu seseorang boleh mempunyai pemahaman yang lebih baik.
Dalam menghadapi peningkatan mendadak dalam pemain, pada pandangan Fei Zheping, hanya ada satu laluan ke arah corak utama dan pemenang pasaran penyahpalletan: produk piawaian yang benar-benar kos rendah.
Penyeragaman yang dipanggil merujuk kepada penyepaduan kamera 3D dan perisian depalletizing, yang boleh dianggap sebagai satu produk.Pelanggan tidak memerlukan penyahpepijatan visual sama sekali, dan boleh memulakan dengan cepat dan mencapai penggunaan pantas di tapak sebenar.
Jadi, adakah palet berpandukan visual masih merupakan perniagaan yang baik?
Masa siaran: Okt-09-2023
