„Праг запалетирањеје релативно низак, улазак је релативно брз, конкуренција је жестока и ушао је у фазу засићења."
У очима неких 3Д визуелних играча, „Постоји много играча који растављају палете, а фаза засићења је стигла са ниским профитом, што се више не сматра добрим послом.
Да ли је то заиста тако?
ГГИИ је приметио да пред пријатељима који напредују, друга група 3Д визуелних играча чврсто верује да је „стопа пенетрације аутоматског палетирања веома ниска и да још увек има много области које нису освојене. Плафон је довољно висок. .
Са напретком технологије и убрзањем модернизације, захтеви људи за брзином руковања постају све већи и већи. Међутим, са трендом повећања потрошње, врсте улазних материјала су у изобиљу и често се додају. Традиционално ручно палетирање се може применити само у ситуацијама када су материјали лагани, са великим променама у величини и облику и малом пропусношћу. Ако се и даље ослања на радну снагу, далеко је од испуњавања захтева за брзином предузећа.
Из перспективе сценарија, сценарији демонтаже и палетирања могу се поделити на један код, појединачни код, мешовити код и мешовити код. Уобичајена опрема укључује машине за палетирање,роботи за палетирање, роботи+машински вид, итд.
Дакле, верује се да се играчи који растављају палете и расправљају о мачевима могу грубо поделити у две фракције; Традиционалне пите за машине за палетирање и роботске пите за палетирање које не захтевају машински вид; Другу фракцију представљају играчи машинског вида који су визуелно вођени да растављају палете.
За терминална предузећа, машине за палетирање и роботи могу да учине улазне материјале уреднијим и естетски пријатнијим, уштеде трошкове и побољшају ефикасност производње, чинећи их једним од оштрих алата за убрзање аутоматизоване производње.
Где су преостале могућности за фракцију машинског вида јер се традиционална фракција палетизатора и фракција робота за палетирање „снажно мешају“ на тржишту палетизације?
Пут до диференцијације - Мешовита палетизација
Уобичајена појава на тржишту је да често има следбеника и имитатора, а повремено има и ометача, али најтежи је оснивач.
Када први пут уђу на одређено тржиште, прилика за играче да добију улазнице је како да се фокусирају на болне тачке сцене и изађу путем диференцијације.
Узимајући за пример палетирање картонских кутија. Из перспективе сцене, сцена са једним кодом је релативно једноставна и традиционална, у основи користи исту врсту улазног материјала за палетизацију, при чему се чешће користе машине за палетирање и роботи за палетирање; Појединачна демонтажа је генерално демонтажа исте врсте картонске кутије, која захтева визуелно навођење; Мешовита демонтажа углавном подразумева демонтажу различитих врста картонских кутија, што захтева визуелно вођење; Мешање кодова такође укључује различите врсте палетирања картонских кутија и захтева визуелну верификацију.
Према томе, према мишљењу компанија за 3Д визију, потражња за 3Д визијом на тржишту палетирања је далеко од засићења.
1.Мешовита демонтажа
Прво, хајде да погледамо мешовиту демонтажу.
До сада, кумулативни број јединица (сетова) визуелне депалетизације у Кини није достигао 10.000, а аутоматизована депалетизација још није постигнута. Пропорција депалетизације која захтева визуелну сарадњу је веома висока.
Феи Зхепинг предвиђа да би овај удео могао да пређе 90% у будућности. Тренутно је депалетизација најраспрострањенији и најзахтевнији сценарио у индустрији аутоматизације. 80% -90% одроботапликације за сарадњу руку и очију су на депалетизацији, а палетизација (један код) је мање од 10%.
Стога, из перспективе потражње тржишта и техничких могућности, сценарији примене депалетизације могу бити стандардизовани и сигурни, без икаквог секундарног развоја.
2. Мешовита шифра
За разлику од других сценарија, у сценарију палетизације, мешовито кодирање је најсложеније. Како поставити робу различитих категорија, величина и облика на исту палету и постићи одређени ниво ефикасности рада је тешкоћа мешовитог посла кодирања.
На пример, током процеса складиштења и транспорта, удео палетизованог транспорта је релативно низак, са 70-80% робе која није палетизована. Стопа пенетрације аутоматизације овог процеса је релативно ниска, јер палете треба скинути и сакупити назад.
Аутоматска стопа пенетрације мешовитог палетирања?
Потражња за мешовитом палетизацијом је стигла, а болне тачке су очигледне. Изазов са којим се суочавају 3Д визуелни играчи је – како убрзати повећање стопе пенетрације аутоматизације мешовитог палетирања?
За 3Д визуелне плејере, главни приоритет је решавање проблема ниске ефикасности.
На пример, у практичним сценаријима, уобичајено је да се сусрећемо са проблемом неуредног мешаног палетирања, где се роба насумично испоручује на радну станицу за палетирање са различитим величинама и спецификацијама дуж транспортних трака. Због немогућности радне станице да предвиди све предстојеће спецификације производа и димензије на покретној траци, није могуће постићи глобално оптимално планирање.
Постојећи алгоритам БПП (Бин Пацкагинг Проблем) не може се директно користити у стварним логистичким сценаријима. Овај тип проблема са палетизацијом, где се све спецификације и димензије производа не могу унапред знати, сложенији је од општег проблема онлајн паковања БПП-к (К се односи на спецификације производа и димензије које радна станица за палетирање може унапред знати) .
У практичним сценаријима примене, да ли је к једнако 1 или 3? Може ли уређај подићи једну од три ствари или се једна ствар може подићи за само једну ствар? Без обзира да ли се то може унапред предвидети, захтеви за алгоритмима ће бити релативно високи. Истовремено, величина и висина робе су такође један од фактора који утичу на алгоритам. Због карактеристика палета, алгоритам палетизације је сложенији од општег алгоритма за палетирање БПП-к, узимајући у обзир не само брзину утовара већ и стабилност облика палетирања.
Краљ Санад Иосхииама је истакао: За предузећа са 3Д визијом, техничка потешкоћа сцена са мешовитим кодом лежи у нивоу алгоритма. Користећи предности наших алгоритама, не само да можемо да решимо проблеме као што су мешовити код и мешано растављање које традиционални палетизатори и истоваривачи не могу да реше, већ можемо да оптимизујемо и интелигентне алгоритме као што су алгоритми визуелног препознавања, алгоритми за планирање кретања, алгоритми за планирање типа стекова и алгоритми за палетизирање за побољшање искоришћења лежишта, стабилност наслагања, брзину утовара и тако даље.
Међутим, у очима других играча, објекти различитих облика и величина су такође један од разлога за ниску стопу пенетрације хибридне аутоматизације за депалетизацију.
Тренутно, главни предмети за депалетизацију на тржишту су вреће, картони и кутије од пене. Различити радни објекти имају различите захтеве за 3Д визију.
Циљање на болне тачке, кроз конкурентске баријере успостављене њиховим основним технологијама, идентификује ниске аутоматске везе мешовитог кода и обезбеђује циљана решења.
Санад 3Д визуелно интелигентна радна станица за палетизацију усваја висок оквир и ДЛП бинокуларна стерео камера високе резолуције, која има снажно препознавање контура пакета различитих боја, материјала и величина; На основу алгоритама дубоког учења, може постићи сегментацију и позиционирање свих врста наслаганих пакета, комбинујући 2Д и 3Д информације да би се тачно добила боја, величина, контура, положај, угао и друге информације пакета; Опремљен напредним алгоритмима као што су детекција судара и планирање путање, може ефикасно да избегне сударе и зграби један или више објеката одједном у складу са стварним ситуацијама; Подржава мешовито палетирање у стилу кутија и демонтажу кавеза.
Поред тога, у извесном смислу, ово је прилика за предузећа са машинским видом, као и за предузећа роботике.
Суочени са бесконачним могућностима скривеним у хибридној депалетизацији, роботисти и визуелно вођени слагачи су почели да раде заједно.
Да ли је визуелно упутство за палетирање и даље добар посао?
Да пређемо на ствар, да ли је палетирање и даље добар посао?
Према истраживачким подацима ГГИИ-а, у 2022. години, обим испоруке 3Д камера вођених роботима у Кини премашио је 8500 јединица, од којих је отприлике 2000 јединица испоручено за палетизацију, што чини око 24%.
Из перспективе података, 3Д визија и даље има велики потенцијал за развој у примени палетизације. Суочене са тржишним простором који се ослобађа палетизацијом, компаније са машинским видом активно постављају или предлажу решења, или издају хардверске производе и софтверске системе како би задовољили флексибилне и разноврсне мешовите потребе за палетирањем, помажући предузећима да смање трошкове и повећају ефикасност.
Неколико инсајдера из индустрије је рекло: „Било да је то добар посао или не, само придруживањем индустрији може се боље разумети
Суочени са наглим повећањем броја играча, по мишљењу Феи Зхепинга, постоји само један пут до коначног обрасца и победника на тржишту депалетизације: заиста јефтини стандардизовани производи.
Такозвана стандардизација се односи на интеграцију 3Д камера и софтвера за депалетизацију, који се могу посматрати као један производ. Купцима уопште није потребно визуелно отклањање грешака и могу брзо да почну и да постигну стварну брзу примену на лицу места.
Дакле, да ли је визуелно вођено палетирање и даље добар посао?
Време поста: 09.10.2023
