对大多数人来说,识别一个物体、捡起它并把它放在其他地方的任务是微不足道的。对于机器人,它需要最新的机器智能和机器人操作。

RightHand Robotics是麻省理工学院(MIT)在马萨诸塞州萨默维尔市的一个分支,它将机器智能和机器人操作技术的进步结合到了机器人拣件系统中,它将独特的手爪设计与人工智能和机器视觉相结合,帮助公司分类产品并获得订单。

RightHand Robotics联合创始人莱尔·奥德纳(Lael Odhner)说:“如果你在商店里买东西,你就把购物车推到过道上,自己挑选。当你在网上订购时,在履行中心里也会有类似的操作。”。“零售商通常需要挑选单个商品,通过扫描仪进行扫描,然后将其放入分拣机或传送带中完成订单。这听起来很容易,直到你想象每天有上万份订单,在一个10或20个足球场大小的设施中存储超过100000种独特的产品,并期望交付clo“滴答作响。”

rightsrobotics正在帮助企业应对两大趋势,这两大趋势改变了零售业务:电子商务的爆炸式增长(在COVID-19大流行期间加速增长),以及向准时库存履行的转变,即零售商根据已购买的商品补充库存,以提高效率。

机器人车队还收集数据,帮助RightHand随着时间的推移改进其系统,并使其能够学习新技能,如更温和或更精确的位置。流程和性能数据输入公司的车队管理软件,帮助客户了解其库存如何在仓库中移动,并确定瓶颈或质量问题。

奥德纳说:“这一想法是,电子商务公司可以修改或彻底检查整个仓库的运营流程,而不仅仅是单一运营的绩效。”。

突破极限

该公司解决方案的核心思想是使用机器视觉和智能抓手,使拣片机器人的适应性更强。这种组合还限制了操作机器人所需的培训数量,为每台机器配备了该公司所称的手眼协调能力。

这些系统让人们了解他们的库存,他们如何储存库存,以及他们如何安排上下游的采摘任务。(来源:麻省理工学院)

右手机器人技术还利用了一种臂端工具,该工具将吸力与新型欠驱动手指相结合,奥德纳说,与仅依靠吸盘或简单夹持器的机器人相比,这种工具使机器人具有更大的灵活性。奥德纳在谈到机器人时说:“有时候,它实际上帮助你的手拥有被动的自由度——它可以做但不能主动控制的被动动作。”。通常,它们简化了控制任务。它们将问题从严重的过度约束中排除,并使其易于通过运动规划算法运行

随着时间的推移,机器人收集的数据也被用于提高可靠性,并阐明仓库操作。奥德纳说:“我们可以让人们了解他们的库存,他们是如何储存库存的,以及他们在上游和下游采摘时是如何安排任务的。”“对于未来可能出现的问题,我们有很好的洞察力,我们可以将这些信息反馈给客户。”

奥德纳指出,如果吞吐量得到提高,仓储物流可能会发展成为一个更大的行业。“随着消费者越来越重视网上购物的选择,越来越多的商品需要进入越来越多的‘虚拟’购物车。订单履行中心附近人员的可用性往往是电子商务增长的一个限制因素。所有这些都表明经济效率低下,而这正是我们试图解决的问题。”“我们正在仓库中最迷人的任务,比如分选机感应,你只是选择,扫描,并将一些整天在腰带上,我们致力于自动化这些任务,你可以把你的人们和直接的东西会更直接的感受到客户。”

奥德纳还表示,更多的自动化履行中心提供了更好的措施,以保护工人的健康和安全,如人体工程学站,在那里,货物被带到工人身上进行专门任务,并增加了社会距离。他说:“最终,你想要的是一个有人担任质量控制等角色的系统,负责监督机器人,而不是减少仓库中的员工数量。”

机器人变得容易了

今年,该公司将推出其拣货机器人的第三个版本,该机器人具有标准化的集成和安全功能,以使仓库操作员更容易部署拣货机器人。

“人们未必掌握的巨大进步productizing自治系统易于集成、配置、安全、和可靠性但它是巨大的,因为它意味着我们的机器人系统可以drop-shipped几乎在世界范围内,以最小的定制,并运行“Odhner说。“没有理由不把它装在盒子里或托盘上,任何人都可以安装。这就是我们的愿景。”

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运动设计杂志

这篇文章第一次出现在2021年8月的《金融时报》上运动设计杂志。

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