“သတ်မှတ်ချက်palletizingအတော်လေးနည်းတယ်၊ ဝင်ခွင့်က အတော်လေးမြန်တယ်၊ ပြိုင်ဆိုင်မှုကလည်း ပြင်းထန်တယ်၊ ရွှဲနစ်တဲ့အဆင့်ကို ရောက်သွားတယ်။”
အချို့သော 3D ရုပ်ထွက်ပလေယာများ၏အမြင်တွင် "အလွှာများကို ဖျက်သိမ်းသည့် ကစားသမားများစွာ ရှိနေပြီး၊ ရွှဲရွှဲသည့်အဆင့်သည် ကောင်းသောလုပ်ငန်းဟု မယူဆတော့ဘဲ အမြတ်အစွန်းနည်းပါးသော အဆင့်သို့ ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်သည်။
ဒါက တကယ်ပဲလား။
GGII သည် တိုးတက်နေသော သူငယ်ချင်းများ၏ မျက်နှာတွင်၊ အခြား 3D အမြင်အာရုံခံဆော့ဖ်ဝဲအုပ်စုတစ်စုက "အလိုအလျောက် Palletizing ၏ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းသည် အလွန်နိမ့်ပါးပြီး မသိမ်းပိုက်ရသေးသည့် ဧရိယာများစွာ ရှိပါသေးသည်။ .
နည်းပညာများ တိုးတက်လာခြင်းနှင့် ခေတ်မီခြင်း၏ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းအမြန်နှုန်းအတွက် လူတို့၏လိုအပ်ချက်များသည် ပိုမိုမြင့်မားလာပါသည်။ သို့သော်လည်း စားသုံးမှု အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း လမ်းကြောင်းနှင့်အတူ ဝင်လာသော ပစ္စည်းအမျိုးအစားများသည် ပေါများပြီး မကြာခဏ ထပ်ထည့်ပါသည်။ သမားရိုးကျ လက်ဖြင့် ပက်လက်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပစ္စည်းများ ပေါ့ပါးသော၊ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန် ကြီးမားသော ပြောင်းလဲမှုများ၊ သေးငယ်သော ဖြတ်သန်းမှုရှိသော အခြေအနေများတွင်သာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ လူအင်အားကို အားကိုးနေသေးရင် လုပ်ငန်းတွေရဲ့ အရှိန်အဟုန်နဲ့ လိုအပ်ချက်တွေကို ပြည့်မီဖို့ ဝေးပါသေးတယ်။
ဇာတ်ညွှန်းရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် ဖျက်သိမ်းခြင်းနှင့် ပက်လက်ချခြင်းစဥ်များကို ကုဒ်တစ်ခုတည်း၊ ကုဒ်တစ်ခုတည်း၊ ရောစပ်ကုဒ်နှင့် ရောစပ်ထားသော ကုဒ်ဟူ၍ ခွဲခြားနိုင်သည်။ အသုံးများတဲ့ ပစ္စည်းတွေကတော့ palletizing machines ၊palletizing စက်ရုပ်များစက်ရုပ် + စက်ရူပါရုံ စသည်တို့။
ထို့ကြောင့်၊ Pallet များကို ဖြိုဖျက်ပြီး ဓားများကို ဆွေးနွေးနေသော ကစားသမားများကို အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် အုပ်စုနှစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်သည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ စက်ရူပါရုံ မလိုအပ်သော စက်ရုပ် ရိုးရာအဆာပြေစက် pies နှင့် palletizing စက်ရုပ် pies; အခြားအဖွဲ့ခွဲကို အလွှာများကို ဖျက်သိမ်းရန် အမြင်အာရုံဖြင့် လမ်းညွှန်ထားသည့် စက်ရူပါရုံ ကစားသမားများဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။
terminal လုပ်ငန်းများအတွက်၊ palletizing machines နှင့် robots များသည် ဝင်လာသောပစ္စည်းများကို ပိုမိုသပ်ရပ်ပြီး လှပစွာ နှစ်သက်စေရန်၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေပြီး ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ ၎င်းတို့ကို အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်မှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် ထက်မြက်သောကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာပါသည်။
သမားရိုးကျ palletizer အဖွဲ့ခွဲနှင့် palletizing စက်ရုပ်အဖွဲ့ခွဲအဖြစ် စက်ရုပ်အမြင်အဖွဲ့ခွဲအတွက် အခွင့်အလမ်းများ ဘယ်မှာကျန်နေသနည်း။
ကွဲပြားခြင်းသို့သွားသောလမ်း - ရောနှော Palletizing
စျေးကွက်တွင် အဖြစ်များသော ဖြစ်စဉ်မှာ နောက်လိုက်များနှင့် အတုယူသူများ မကြာခဏ ရှိနေပြီး ရံဖန်ရံခါ အနှောင့်အယှက်များ ရှိသော်လည်း အခက်ခဲဆုံးမှာ တည်ထောင်သူ ဖြစ်သည်။
အချို့သော စျေးကွက်တစ်ခုသို့ ပထမဆုံးအကြိမ် ဝင်ရောက်သောအခါ၊ ကစားသမားများ ဝင်ခွင့်လက်မှတ်များ ရရှိရန် အခွင့်အလမ်းမှာ အခင်းဖြစ်ပွားရာနေရာ၏ နာကျင်မှုကို အာရုံစိုက်ပြီး ကွဲပြားခြင်း၏ လမ်းကြောင်းကို လျှောက်လှမ်းရန် ဖြစ်သည်။
ဥပမာအနေဖြင့် ကတ်ထူပုံးများကို ကန့်လန့်ဖြတ်ပြုလုပ်ခြင်း။ အခင်းအကျင်း၏ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင်၊ တစ်ခုတည်းသောကုဒ်မြင်ကွင်းသည် အတော်လေးရိုးရှင်းပြီး ရိုးရာဖြစ်ပြီး၊ အခြေခံအားဖြင့် palletizing အတွက်ဝင်လာသောပစ္စည်းအမျိုးအစားတူကိုအသုံးပြုကာ၊ palletizing စက်များနှင့် palletizing စက်ရုပ်များကိုပိုမိုအသုံးများသဖြင့်၊ တစ်ခုတည်းဖျက်သိမ်းခြင်းသည် အများအားဖြင့် အမြင်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်မှုလိုအပ်သော တူညီသောကတ်ထူသေတ္တာကို ဖျက်သိမ်းခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ရောနှောဖျက်သိမ်းခြင်းတွင် အဓိကအားဖြင့် အမြင်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်မှုလိုအပ်သည့် ကတ်ထူသေတ္တာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ဖျက်သိမ်းခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ကုဒ်များကို ရောစပ်ခြင်းတွင် မတူညီသော ကတ်ထူပုံးပုံးများကို ပက်လက်ပြုလုပ်ခြင်း အမျိုးအစားများလည်း ပါဝင်ပြီး အမြင်ဖြင့် အတည်ပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ 3D အမြင်ကုမ္ပဏီများ၏အမြင်တွင်၊ palletizing စျေးကွက်တွင် 3D ရူပါရုံလိုအပ်ချက်သည် ပြည့်နှက်နေပါသည်။
1. ရောနှောဖျက်သိမ်းခြင်း။
ပထမဦးစွာ၊ ရောနှောဖယ်ရှားခြင်းကိုကြည့်ကြပါစို့။
ယခုအချိန်အထိ၊ တရုတ်နိုင်ငံရှိ အမြင်အာရုံကို ဖယ်ရှားခြင်း (အစုံ) အရေအတွက်သည် 10000 မရောက်သေးဘဲ အလိုအလျောက် ဖယ်ရှားခြင်း မအောင်မြင်သေးပါ။ အမြင်အာရုံ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်သော ဖယ်ထုတ်ခြင်း အချိုးအစားသည် အလွန်မြင့်မားသည်။
Fei Zheping က ဤအချိုးအစားသည် အနာဂတ်တွင် 90% ကျော်လွန်နိုင်သည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ လက်ရှိအချိန်တွင်၊ depalletizing သည် အလိုအလျောက်စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အသုံးအများဆုံးနှင့် တောင်းဆိုမှုအခြေအနေတစ်ခုဖြစ်သည်။ 80%-90%စက်ရုပ်လက်မျက်လုံးပူးပေါင်းခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ဖျက်ထုတ်ခြင်းတွင် လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ ကွက်လပ်ပြုလုပ်ခြင်း (တစ်ခုတည်းကုဒ်) သည် 10% ထက်နည်းသည်။
ထို့ကြောင့်၊ စျေးကွက်ဝယ်လိုအားနှင့် နည်းပညာစွမ်းဆောင်နိုင်မှုများ၏ရှုထောင့်မှနေ၍ ဆင့်ပွားဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမရှိဘဲ အက်ပလီကေးရှင်းကို ဖယ်ထုတ်ခြင်းစဥ်္စများကို စံသတ်မှတ်ကာ မိုက်မဲစေနိုင်သည်။
2. ရောနှောကုဒ်
အခြားအခြေအနေများနှင့်မတူဘဲ၊ palletizing scenario တွင်၊ ရောနှောကုဒ်သည် အရှုပ်ထွေးဆုံးဖြစ်သည်။ မတူညီသော အမျိုးအစား၊ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များရှိသော ကုန်ပစ္စည်းများကို တူညီသော pallet ပေါ်တွင် ထားရှိပုံနှင့် အလုပ်ထိရောက်မှုအတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ရရှိရန်မှာ ရောထွေးကုဒ်လုပ်ခြင်း၏ အခက်အခဲဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သိုလှောင်မှုနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ကုန်ပစ္စည်း၏ 70-80% သည် palletized မဟုတ်သော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအချိုးအစားမှာ အတော်လေးနည်းပါသည်။ Pallets များကို ဖယ်ရှားပြီး ပြန်လည်စုဆောင်းရန် လိုအပ်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်၏ အလိုအလျောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းသည် အတော်လေးနိမ့်ပါသည်။
ရောစပ် palletizing ၏အလိုအလျောက်ထိုးဖောက်မှုနှုန်း။
ရောစပ် palletizing အတွက် လိုအပ်ချက် ရောက်ရှိလာပြီး နာကျင်သည့်အချက်များ သိသာထင်ရှားပါသည်။ 3D အမြင်အာရုံခံပလေယာများ ရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုမှာ - ရောစပ် palletizing ၏ အလိုအလျောက် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်း တိုးလာမှုကို မည်သို့အရှိန်မြှင့်မည်နည်း။
3D ရုပ်ထွက်ပလေယာများအတွက်၊ ထိပ်တန်းဦးစားပေးသည် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသည့်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်တွေ့အခြေအနေများတွင်၊ ကုန်ပစ္စည်းများကို conveyor ခါးပတ်များတစ်လျှောက် အရွယ်အစားအမျိုးမျိုးနှင့် သတ်မှတ်ချက်များနှင့်အတူ ကုန်ပစ္စည်းများကို palletizing workstation သို့ ကျပန်းပို့ဆောင်ပေးသည့် စည်းစနစ်မကျသော ရောစပ်ထားသော palletizing ပြဿနာကို ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိပါသည်။ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးခါးပတ်ပေါ်ရှိ လာမည့်ထုတ်ကုန်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် အတိုင်းအတာအားလုံးကို အလုပ်ရုံ၏ မခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းကြောင့်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးအစီအစဉ်ကို အောင်မြင်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
ရှိပြီးသား BPP (Bin Packaging Problem) algorithm ကို အမှန်တကယ် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး အခြေအနေများတွင် တိုက်ရိုက် အသုံးမပြုနိုင်ပါ။ ကုန်ပစ္စည်းအသေးစိတ်နှင့် အတိုင်းအတာအားလုံးကို ကြိုတင်မသိနိုင်သော ဤအမျိုးအစား ပြားလိုက်ခြင်းပြဿနာသည် ယေဘူယျအွန်လိုင်းထုပ်ပိုးခြင်း BPP-k ပြဿနာထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည် (K သည် ကုန်ပစ္စည်းသတ်မှတ်ချက်များနှင့် အတိုင်းအတာကို ရည်ညွှန်းသည်)၊ .
လက်တွေ့အသုံးချမှုအခြေအနေများတွင် k သည် 1 သို့မဟုတ် 3 နှင့် ညီမျှပါသလား။ စက်ပစ္စည်းသည် ပစ္စည်းသုံးခုထဲမှ တစ်ခုကို ကောက်ယူနိုင်သလား၊ သို့မဟုတ် တစ်ခုတည်းသောအရာကို တစ်ခုတည်းအတွက်သာ ကောက်ယူနိုင်ပါသလား။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်ဖြစ်စေ algorithms အတွက် လိုအပ်ချက်များသည် အတော်လေးမြင့်မားနေမည်ဖြစ်ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကုန်ပစ္စည်း၏အရွယ်အစားနှင့် အမြင့်သည် algorithm ကို ထိခိုက်စေသည့်အချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Pallets များ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကြောင့်၊ palletizing algorithm သည် ယေဘုယျ BPP-k packing algorithm ထက်ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး loading rate ကိုသာမက palletizing ပုံသဏ္ဍာန်၏တည်ငြိမ်မှုကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။
King Sanad Yoshiyama မှ ထောက်ပြခဲ့သည်- 3D အမြင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက်၊ ရောစပ်ထားသော ကုဒ်မြင်ကွင်းများ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခက်အခဲသည် အယ်လဂိုရီသမ်အဆင့်တွင် ရှိနေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ algorithm အားသာချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ သမားရိုးကျ palletizers နှင့် unloaders များ မဖြေရှင်းနိုင်သော ရောစပ်ထားသော ကုဒ်များနှင့် ရောနှောဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းနိုင်ရုံသာမက၊ အမြင်အသိမှတ်ပြုမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ရွေ့လျားမှုအစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ stack အမျိုးအစား စီစဉ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော အသိဉာဏ်ရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်များကိုပါ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဗန်းအသုံးပြုမှု၊ စုပုံတည်ငြိမ်မှု၊ သယ်ဆောင်မှုနှုန်း၊ စသည်ဖြင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် ပက်လက်ပြုလုပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ။
သို့သော်လည်း အခြားကစားသမားများ၏အမြင်တွင်၊ ကွဲပြားသောပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အရွယ်အစားရှိသော အရာဝတ္ထုများသည် hybrid depalletizing automation ၏ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်းနိမ့်ကျရသည့် အကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
လက်ရှိတွင် စျေးကွက်အတွင်းရှိ ပင်မရေစီးကြောင်း ဖယ်ရှားပစ်သည့် အရာဝတ္ထုများမှာ အိတ်များ၊ ပုံးများနှင့် အမြှုပ်များဖြစ်သည်။ မတူညီသောအလုပ်အရာဝတ္ထုများသည် 3D အမြင်အတွက် မတူညီသောလိုအပ်ချက်များရှိသည်။
နာကျင်မှုအချက်များကို ပစ်မှတ်ထားခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ပင်မနည်းပညာများဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော အပြိုင်အဆိုင်အတားအဆီးများမှတဆင့်၊ ရောစပ်ထားသော ကုဒ်များ၏ နိမ့်သော အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ လင့်ခ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပြီး ပစ်မှတ်ထားသော ဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Sanad 3D အမြင်အာရုံဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော palletizing workstation သည် မြင့်မားသောဘောင်နှင့် ကြည်လင်ပြတ်သားမှုမြင့်မားသော DLP binocular စတီရီယိုကင်မရာကို လက်ခံရရှိပြီး မတူညီသောအရောင်များ၊ ပစ္စည်းများနှင့် အရွယ်အစားများ၏ ပက်ကေ့ချ်ပုံစံများအတွက် ခိုင်မာသောအသိအမှတ်ပြုမှုရှိသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းသည် ပက်ကေ့ဂျ်အရောင်၊ အရွယ်အစား၊ အသွင်အပြင်၊ အနေအထား၊ ထောင့်နှင့် အခြားအချက်အလက်များကို တိကျစွာရရှိရန် 2D နှင့် 3D အချက်အလက်တို့ကို ပေါင်းစပ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် နေရာချထားခြင်းတို့ကို ရရှိနိုင်သည်။ တိုက်မိမှုရှာဖွေခြင်းနှင့် လမ်းကြောင်းစီစဉ်ခြင်းကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် တပ်ဆင်ထားပြီး၊ ၎င်းသည် တိုက်မိခြင်းကို ထိရောက်စွာရှောင်ရှားနိုင်ပြီး ပကတိအခြေအနေအရ တစ်ခုတည်း သို့မဟုတ် အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက်ဖမ်းယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရောစပ်ထားသောသေတ္တာပုံစံ palletizing နှင့် လှောင်အိမ်ဖျက်သိမ်းခြင်းကို ပံ့ပိုးပါ။
ထို့အပြင် တစ်နည်းအားဖြင့် ၎င်းသည် စက်ရုပ်လုပ်ငန်းများနှင့် စက်ရုပ်လုပ်ငန်းများအတွက် အခွင့်အလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ဖယ်ထုတ်ခြင်းတွင် ဝှက်ထားသော အဆုံးမရှိသောအခွင့်အလမ်းများနှင့်ရင်ဆိုင်ရသောအခါ၊ စက်ရုပ်သမားများနှင့် အမြင်အာရုံဖြင့် ဖျက်ထုတ်သူများသည် အတူတကွ စတင်လုပ်ဆောင်လာကြသည်။
ပက်လက်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အမြင်လမ်းညွှန်ချက်သည် ကောင်းမွန်သောလုပ်ငန်းဖြစ်နေဆဲလား။
အမှတ်ရရန်၊ palletizing သည် ကောင်းမွန်သောလုပ်ငန်းဖြစ်သေးသလော။
GGII မှ သုတေသနအချက်အလက်များအရ၊ 2022 ခုနှစ်တွင် တရုတ်နိုင်ငံတွင် စက်ရုပ်များဖြင့် လမ်းညွှန်ထားသော 3D ကင်မရာများ၏ တင်ပို့မှုပမာဏသည် အလုံးရေ 8500 ကျော်လွန်သွားခဲ့ပြီး ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် အလုံးရေ 2000 ခန့်ကို palletizing အတွက် တင်ပို့ခဲ့ပြီး 24% ခန့်ရှိကြောင်း သိရသည်။
ဒေတာရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် 3D အမြင်သည် palletizing အသုံးချမှုတွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အလားအလာကောင်းများရှိနေသေးသည်။ palletizing ဖြင့်ထုတ်လွှတ်သောစျေးကွက်နေရာနှင့်ရင်ဆိုင်ရသောအခါတွင်၊ စက်အမြင်ကုမ္ပဏီများသည် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အမျိုးမျိုးသောရောနှောထားသော palletizing လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် ဟာ့ဒ်ဝဲထုတ်ကုန်များနှင့်ဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များကိုထုတ်လွှတ်ကာ ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချရန်နှင့် ထိရောက်မှုတိုးမြှင့်ရန် တက်ကြွစွာလုပ်ဆောင်နေကြသည်။
လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အတွင်းလူအများအပြားက “ဒါဟာ စီးပွားရေးကောင်းသည်ဖြစ်စေ မဆိုင်သည်ဖြစ်စေ လုပ်ငန်းကိုဝင်ရောက်ခြင်းဖြင့်သာ နားလည်မှုပိုရှိလာနိုင်ပါတယ်။
ကစားသမားများ သိသိသာသာ တိုးလာနေသည့်အတွက် Fei Zheping ၏အမြင်အရ၊ အဆုံးစွန်သောပုံစံနှင့် ချေမှုန်းခြင်းဈေးကွက်၏ အောင်မြင်မှုဆီသို့ လမ်းကြောင်းတစ်ခုသာ ရှိသည်- အမှန်တကယ် တန်ဖိုးနည်း စံပြုထုတ်ကုန်များ။
စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းဆိုသည်မှာ ထုတ်ကုန်တစ်ခုတည်းအဖြစ် မှတ်ယူနိုင်သည့် 3D ကင်မရာများနှင့် depalletizing software ပေါင်းစပ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဝယ်ယူသူများသည် အမြင်အာရုံအမှားပြင်ဆင်ခြင်း လုံးဝမလိုအပ်ပါ၊ လျှင်မြန်စွာစတင်နိုင်ပြီး အမှန်တကယ်ဆိုက်တွင် လျှင်မြန်စွာဖြန့်ကျက်မှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ အမြင်အာရုံကို လမ်းညွှန်ထားသည့် ပေါ်လစီပြုလုပ်ခြင်းသည် ကောင်းမွန်သော လုပ်ငန်းတစ်ခု ဖြစ်နေဆဲလား။
စာတိုက်အချိန်- အောက်တိုဘာ-၀၉-၂၀၂၃
