Er visuell veiledning for palletering fortsatt en god bedrift?

«Terskelen forpalleteringer relativt lav, påmeldingen er relativt rask, konkurransen er hard, og den har gått inn i metningsstadiet.»

I øynene til noen 3D visuelle spillere, "Det er mange aktører som demonterer paller, og metningsstadiet har kommet med lav fortjeneste, som ikke lenger anses som en god forretning.

palletering-påføring-1

Er dette virkelig tilfelle?

GGII har lagt merke til at i møte med venner som blomstrer, er en annen gruppe 3D-visuelle spillere overbevist om at "penetrasjonshastigheten for automatisk palletering er veldig lav, og det er fortsatt mange områder som ikke har blitt erobret. Taket er høyt nok .

Med utviklingen av teknologi og akselerasjonen av modernisering, blir folks krav til håndteringshastighet høyere og høyere. Men med trenden med forbruksoppgradering, er typene innkommende materialer rikelig og ofte lagt til. Tradisjonell manuell palletering kan bare brukes i situasjoner der materialene er lette, med store endringer i størrelse og form, og liten gjennomstrømning. Hvis den fortsatt er avhengig av arbeidskraft, er den langt fra å oppfylle foretakenes hastighetskrav.

Fra et scenarioperspektiv kan scenariene for demontering og palletering deles inn i enkeltkode, enkeltkode, blandet kode og blandet kode. Vanlig utstyr inkluderer palleteringsmaskiner,palleteringsroboter, roboter+maskinsyn osv.

Så den tror at spillere som demonterer paller og diskuterer sverd grovt sett kan deles inn i to fraksjoner; Tradisjonelle palleteringsmaskinpaier og palleteringsrobotpaier som ikke krever maskinsyn; Den andre fraksjonen er representert av maskinsynsspillere som visuelt blir guidet til å demontere paller.

For terminalbedrifter kan palleteringsmaskiner og roboter gjøre innkommende materialer mer pene og estetisk tiltalende, spare kostnader og forbedre produksjonseffektiviteten, noe som gjør dem til et av de skarpe verktøyene for å akselerere automatisert produksjon.

Hvor er mulighetene igjen for maskinsynsfraksjonen som tradisjonell palleteringsfraksjon og palleteringsrobotfraksjon "blandes kraftig sammen" i palleteringsmarkedet?

palletering-applikasjon-2

Veien til differensiering - Blandet palletering

Det vanlige fenomenet i markedet er at det ofte er følgere og imitatorer, og av og til er det disruptorer, men den vanskeligste er grunnleggeren.

Når man går inn i et bestemt marked for første gang, er muligheten for spillere til å motta adgangsbilletter hvordan man fokuserer på smertepunktene i scenen og går ut av differensieringsveien.

Ta palletering av pappesker som eksempel. Fra scenens perspektiv er enkeltkodescenen relativt enkel og tradisjonell, og bruker i utgangspunktet samme type innkommende materiale for palletering, med palleteringsmaskiner og palleteringsroboter som er mer vanlig; Enkel demontering er vanligvis demontering av samme type pappeske, som krever visuell veiledning; Blandet demontering innebærer hovedsakelig demontering av ulike typer pappesker, noe som krever visuell veiledning; Blandingskoder innebærer også ulike typer palletering av pappesker og krever visuell verifisering.

Derfor er etterspørselen etter 3D-syn i palleteringsmarkedet langt fra mettet etter 3D-syn-selskaper.

palletering-applikasjon-3

1.Blandet demontering

Først, la oss ta en titt på blandet demontering.

Så langt har ikke det kumulative antallet visuelle depalletiseringsenheter (sett) i Kina nådd 10 000, og automatisert depalletisering er ennå ikke oppnådd. Andelen depalletering som krever visuelt samarbeid er svært høy.

Fei Zheping spår at denne andelen kan overstige 90 % i fremtiden. For tiden er depalletering det mest brukte og krevende scenarioet i automasjonsindustrien. 80 % -90 % avrobothånd-øye-samarbeidsapplikasjoner er på depalletering, og palletering (enkeltkode) er mindre enn 10 %.

Derfor, fra perspektivet til markedsetterspørsel og tekniske evner, kan depalletisering av applikasjonsscenarier standardiseres og idiotsikre, uten sekundær utvikling.

2. Blandet kode

I motsetning til andre scenarier, i palleteringsscenarioet, er blandet koding det mest komplekse. Hvordan å plassere varer av forskjellige kategorier, størrelser og former på samme pall og oppnå et visst nivå av arbeidseffektivitet er vanskeligheten med blandet kodingsarbeid.

For eksempel, under prosessen med lagring og transport, er andelen palletisert transport relativt lav, med 70-80 % av varene som ikke er palletert. Automatiseringshastigheten for denne prosessen er relativt lav, da paller må tas ned og samles tilbake.

Automatisert penetrasjonshastighet for blandet palletering?

Etterspørselen etter blandet palletering har kommet, og smertepunktene er åpenbare. Utfordringen 3D-visuelle spillere står overfor er - hvordan akselerere økningen i automatiseringspenetrasjonshastigheten for blandet palletering?

For 3D visuelle spillere er toppprioritet å løse problemet med lav effektivitet.

For eksempel, i praktiske scenarier, er det vanlig å støte på problemet med uryddig blandet palletering, hvor varer leveres tilfeldig til palleteringsarbeidsstasjonen med ulike størrelser og spesifikasjoner langs transportbånd. På grunn av arbeidsstasjonens manglende evne til å forutse alle kommende produktspesifikasjoner og dimensjoner på transportbåndet, er det ikke mulig å oppnå global optimal planlegging.

Den eksisterende BPP-algoritmen (Bin Packaging Problem) kan ikke brukes direkte i faktiske logistikkscenarier. Denne typen palleteringsproblem, der alle produktspesifikasjoner og dimensjoner ikke kan kjennes på forhånd, er mer komplekse enn det generelle BPP-k-problemet med nettpakking (K refererer til produktspesifikasjonene og dimensjonene som kan kjennes på forhånd av palleteringsarbeidsstasjonen) .

I praktiske anvendelsesscenarier, er k lik 1 eller 3? Kan enheten hente én vare av tre, eller kan én vare hentes for bare én vare? Om det kan forutsies på forhånd, vil kravene til algoritmer være relativt høye. Samtidig er størrelsen og høyden på varene også en av faktorene som påvirker algoritmen. På grunn av egenskapene til paller er palleteringsalgoritmen mer kompleks enn den generelle BPP-k-pakkealgoritmen, med tanke på ikke bare lastehastigheten, men også stabiliteten til palleteringsformen.

Kong Sanad Yoshiyama påpekte: For 3D-synsbedrifter ligger den tekniske vanskeligheten med blandede kodescener i algoritmenivået. Ved å utnytte algoritmefordelene våre kan vi ikke bare løse problemer som blandet kode og blandet demontering som tradisjonelle palleterere og lossere ikke kan løse, men vi kan også optimalisere intelligente algoritmer som visuell gjenkjenningsalgoritmer, bevegelsesplanleggingsalgoritmer, stabeltypeplanleggingsalgoritmer og palleteringsalgoritmer for å forbedre brettutnyttelsen, stabelstabiliteten, lastehastigheten og så videre.

Men i øynene til andre aktører er objekter med forskjellige former og størrelser også en av årsakene til den lave penetrasjonshastigheten til hybrid depalletiseringsautomatisering.

For tiden er de vanlige depalleteringsobjektene på markedet sekker, kartonger og skumbokser. Ulike arbeidsobjekter har ulike krav til 3D-syn.

Målretting mot smertepunkter, gjennom konkurransebarrierene etablert av kjerneteknologiene deres, identifiserer de lave automatiseringskoblingene til blandet kode og gir målrettede løsninger.

Sanad 3D visuelle intelligente palleteringsarbeidsstasjon tar i bruk et DLP-kikkertstereokamera med høy oppløsning og høy oppløsning, som har sterk gjenkjennelse for pakkekonturer av forskjellige farger, materialer og størrelser; Basert på dyplæringsalgoritmer kan den oppnå segmentering og posisjonering av alle typer stablede pakker, ved å kombinere 2D- og 3D-informasjon for nøyaktig å oppnå pakkefarge, størrelse, kontur, posisjon, vinkel og annen informasjon; Utstyrt med avanserte algoritmer som kollisjonsdeteksjon og baneplanlegging, kan den effektivt unngå kollisjoner og gripe enkelt eller flere objekter samtidig i henhold til faktiske situasjoner; Støtt palletering av blandet boks og demontering av bur.

I tillegg er dette på en måte en mulighet for maskinsynsbedrifter, så vel som for robotvirksomheter.

Stilt overfor de uendelige mulighetene som ligger skjult i hybrid depalletisering, har robotikere og visuelt guidede destablere begynt å samarbeide.

Er visuell veiledning for palletering fortsatt en god forretning?

For å komme til poenget, er palletering fortsatt en god forretning?

I følge forskningsdata fra GGII, i 2022, oversteg forsendelsesvolumet av 3D-kameraer styrt av roboter i Kina 8500 enheter, hvorav omtrent 2000 enheter ble sendt for palletering, noe som utgjør omtrent 24 %.

Fra et dataperspektiv har 3D-syn fortsatt et stort potensial for utvikling i anvendelse av palletering. Overfor markedsplassen som frigjøres av palletering, legger maskinsynsbedrifter aktivt ut eller foreslår løsninger, eller lanserer maskinvareprodukter og programvaresystemer for å møte fleksible og varierte blandede palleteringsbehov, og hjelper bedrifter med å redusere kostnader og øke effektiviteten.

Flere industriinnsidere har uttrykt: "Enten det er en god forretning eller ikke, bare ved å bli med i bransjen kan man få en bedre forståelse

I møte med en kraftig økning i spillere, er det etter Fei Zhepings syn bare én vei til det ultimate mønsteret og vinneren av depalletiseringsmarkedet: virkelig rimelige standardiserte produkter.

Den såkalte standardiseringen refererer til integrasjon av 3D-kameraer og depalletiseringsprogramvare, som kan betraktes som et enkelt produkt. Kunder trenger ikke visuell feilsøking i det hele tatt, og kan raskt komme i gang og oppnå ekte rask distribusjon på stedet.

Så, er visuell guidet palletering fortsatt en god forretning?


Innleggstid: Okt-09-2023