«Поріг дляпалетуванняє відносно низьким, входження є відносно швидким, конкуренція є жорсткою, і він увійшов у стадію насичення».
В очах деяких гравців 3D-візуальних зображень: «Є багато гравців, які розбирають піддони, і настала стадія насичення з низькими прибутками, що більше не вважається хорошим бізнесом.
Чи справді це так?
GGII помітив, що на тлі друзів, які процвітають, інша група 3D-візуальних гравців твердо переконана, що «швидкість проникнення автоматичного палетування дуже низька, і є ще багато областей, які не були підкорені. Стеля досить висока .
З розвитком технологій і прискоренням модернізації вимоги людей до швидкості керування стають все вищими. Проте, з тенденцією до оновлення споживання, типів вхідних матеріалів є багато і часто додаються. Традиційне ручне палетування можна застосовувати лише в ситуаціях, коли матеріали легкі, із великими змінами розміру та форми та невеликою пропускною здатністю. Якщо він все ще покладається на робочу силу, він далекий від того, щоб відповідати вимогам підприємств до швидкості.
З точки зору сценарію, сценарії демонтажу та палетування можна розділити на один код, один код, змішаний код і змішаний код. Загальне обладнання включає машини для палетування,роботи палетування, роботи+машинне зір тощо.
Отже, вважають, що гравців, які розбирають піддони та обговорюють мечі, можна умовно розділити на дві фракції; Традиційні палетувальні пироги та роботизовані палетування, які не вимагають машинного зору; Іншу фракцію представляють гравці з машинним зором, які візуально керуються розбиранням піддонів.
Для термінальних підприємств машини для палетування та роботи можуть зробити вхідні матеріали більш акуратними та естетично привабливими, заощадити кошти та підвищити ефективність виробництва, що робить їх одним із ефективних інструментів для прискорення автоматизованого виробництва.
Де залишаються можливості для фракції машинного зору, оскільки традиційна фракція палетувальників і фракція роботів-палетувальників «енергійно змішуються» на ринку палетування?
Шлях до диференціації - змішане палетування
Звичайне явище на ринку полягає в тому, що часто є послідовники та наслідувачі, іноді трапляються руйнівники, але найскладнішим є засновник.
Коли гравці вперше виходять на певний ринок, можливість отримати вхідні квитки полягає в тому, як зосередитися на болючих точках сцени та піти шляхом диференціації.
Як приклад візьмемо палетування картонних коробок. З точки зору сцени сцена з єдиним кодом є відносно простою та традиційною, в основному використовується той самий тип вхідного матеріалу для палетування, при цьому частіше використовуються палетувальні машини та палетувальні роботи; Одиночний демонтаж - це, як правило, демонтаж однотипної картонної коробки, що вимагає візуального супроводу; Змішаний демонтаж передбачає в основному демонтаж різних видів картонних коробок, що потребує візуального супроводу; Змішування кодів також включає різні типи палетування картонних коробок і вимагає візуальної перевірки.
Таким чином, на думку компаній, що займаються 3D vision, попит на 3D vision на ринку палетування далекий від насиченості.
1. Змішаний демонтаж
Спочатку розглянемо змішаний демонтаж.
Поки що загальна кількість одиниць (наборів) візуального депалетування в Китаї не досягла 10 000, а автоматизованого депалетування ще не досягнуто. Частка депалетування, що вимагає візуальної взаємодії, дуже висока.
Фей Чжепін прогнозує, що в майбутньому ця частка може перевищити 90%. В даний час депалетування є найбільш широко використовуваним і вимогливим сценарієм в галузі автоматизації. 80% -90% відроботЗастосунки для спільної роботи вручну знаходяться на депалетуванні, а палетування (один код) становить менше 10%.
Тому, з точки зору ринкового попиту та технічних можливостей, сценарії застосування депалетування можуть бути стандартизованими та надійними без будь-яких додаткових розробок.
2. Змішаний код
На відміну від інших сценаріїв, у сценарії палетування змішане кодування є найскладнішим. Як розмістити товари різних категорій, розмірів і форм на одному піддоні та досягти певного рівня ефективності роботи, це складність роботи змішаного кодування.
Наприклад, у процесі зберігання та транспортування частка транспортування на палетах є відносно низькою, при цьому 70-80% товарів є не палетованими. Швидкість автоматизації цього процесу відносно низька, оскільки піддони потрібно знімати та збирати назад.
Автоматизована швидкість проникнення змішаного палетування?
З’явився попит на змішане палетування, і болючі точки очевидні. Виклик, який стоїть перед гравцями 3D-візуальних зображень, полягає в тому, як прискорити підвищення рівня автоматизації змішаного палетування?
Для 3D-візуальних програвачів головним пріоритетом є вирішення проблеми низької ефективності.
Наприклад, у практичних сценаріях зазвичай стикаються з проблемою невпорядкованого змішаного палетування, коли товари випадковим чином доставляються до робочої станції палетування з різними розмірами та специфікаціями вздовж конвеєрних стрічок. Через нездатність робочої станції передбачити всі майбутні специфікації продукту та розміри на конвеєрі, неможливо досягти глобального оптимального планування.
Існуючий алгоритм BPP (Bin Packaging Problem) не можна безпосередньо використовувати в реальних сценаріях логістики. Цей тип проблеми палетування, коли всі специфікації та розміри продукту не можуть бути відомі заздалегідь, є більш складним, ніж загальна проблема пакування в Інтернеті BPP-k (K відноситься до специфікацій продукту та розмірів, які можуть бути відомі заздалегідь робочій станції палетування) .
У сценаріях практичного застосування k дорівнює 1 чи 3? Чи може пристрій підібрати один предмет із трьох, чи один предмет можна підібрати лише для одного? Незалежно від того, чи можна це передбачити заздалегідь, вимоги до алгоритмів будуть відносно високими. При цьому розмір і висота товару також є одним із факторів, які впливають на алгоритм. Через характеристики піддонів алгоритм палетування є більш складним, ніж загальний алгоритм пакування BPP-k, враховуючи не лише швидкість завантаження, але й стабільність форми палетування.
Кінг Санад Йосіяма зазначив: «Для компаній, що займаються 3D-технологіями, технічна складність змішаних кодових сцен полягає на рівні алгоритму. Використовуючи переваги наших алгоритмів, ми не тільки можемо вирішити такі проблеми, як змішаний код і змішане розбирання, які не можуть вирішити традиційні палетизатори та розвантажувачі, але також можемо оптимізувати інтелектуальні алгоритми, такі як алгоритми візуального розпізнавання, алгоритми планування руху, алгоритми планування типу стека та алгоритми палетування для покращення використання лотка, стабільності штабеля, швидкості завантаження тощо.
Однак, в очах інших гравців, об’єкти різноманітних форм і розмірів також є однією з причин низького рівня проникнення гібридної автоматизації депалетування.
В даний час основними об’єктами депалетування на ринку є мішки, картонні коробки та коробки з пінопласту. Різні робочі об’єкти мають різні вимоги до 3D-бачення.
Націлювання на больові точки через конкурентні бар’єри, встановлені їхніми основними технологіями, визначає низькі зв’язки автоматизації змішаного коду та забезпечує цільові рішення.
Візуальна інтелектуальна робоча станція для палетування Sanad 3D оснащена високою рамою та бінокулярною стереокамерою DLP високої роздільної здатності, яка добре розпізнає контури упаковок різних кольорів, матеріалів і розмірів; Базуючись на алгоритмах глибокого навчання, він може досягти сегментації та позиціонування всіх типів упаковок, поєднуючи 2D та 3D інформацію для точного отримання інформації про колір, розмір, контур, положення, кут та іншу інформацію; Оснащений розширеними алгоритмами, такими як виявлення зіткнень і планування траєкторії, він може ефективно уникати зіткнень і захоплювати один чи кілька об’єктів одночасно відповідно до реальних ситуацій; Підтримка змішаного палетування та демонтажу клітки.
Крім того, у певному сенсі це можливість для підприємств машинного зору, а також для робототехнічних підприємств.
Зіткнувшись із безмежними можливостями, прихованими в гібридному депалетуванні, робототехніки та розвантажувачі з візуальним керуванням почали працювати разом.
Чи візуальне керівництво для палетування все ще є хорошим бізнесом?
Щоб перейти до суті, чи палетування все ще є хорошим бізнесом?
Згідно з даними дослідження GGII, у 2022 році обсяг відвантажень 3D-камер, керованих роботами, у Китаї перевищив 8500 одиниць, з яких приблизно 2000 одиниць були відправлені на палетування, що становить близько 24%.
З точки зору даних, 3D-бачення все ще має великий потенціал для розвитку в застосуванні палетування. Зіткнувшись із ринковим простором, який звільняється завдяки палетуванню, компанії машинного зору активно розробляють або пропонують рішення, або випускають апаратні продукти та програмні системи для задоволення гнучких і різноманітних змішаних потреб палетування, допомагаючи підприємствам зменшити витрати та підвищити ефективність.
Кілька інсайдерів галузі висловили: «Незалежно від того, хороший це бізнес чи ні, лише приєднавшись до галузі, можна краще зрозуміти
З огляду на різке збільшення гравців, на думку Фея Чжепіна, є лише один шлях до остаточної моделі та переможця ринку депалетування: справді недорогі стандартизовані продукти.
Так звана стандартизація стосується інтеграції 3D-камер і програмного забезпечення для депалетування, яке можна розглядати як єдиний продукт. Клієнти взагалі не потребують візуального налагодження, і вони можуть швидко розпочати роботу та досягти справжнього швидкого розгортання на місці.
Отже, чи візуально кероване палетування все ще є хорошим бізнесом?
Час публікації: 09 жовтня 2023 р
