智能倉庫和配送中心正在通過增加使用機器視覺、人工智能和物聯(lián)網等技術以及自主和受監(jiān)督的機器人技術來應對資產跟蹤的挑戰(zhàn)。

最近的趨勢給倉庫和配送中心帶來了重大挑戰(zhàn)。根據美國人口普查局和商務部的數據，電子商務在零售額中的份額已從2019年初的10.5%上升到過去這個季度的13%，2020年第二季度將飆升至15.7%。這一增長給這些設施帶來了提高效率和速度的壓力。

與此同時，倉庫部門一直在與勞動力短缺作斗爭。根據勞工統(tǒng)計局的數據，在整個2021年，美國倉儲部門的職位空缺達到或超過了該部門職位總數的5%，這意味著約有75,000個職位沒有得到填補。

倉庫和配送中心之間存在差異：前者用于長期存儲和庫存建設，而后者更適合于高速、快速周轉的操作。兩者的底線需求是知道他們的東西在哪里，需要去哪里，以及如何把它送到那里。

Zyter是一家位于美國馬里蘭州羅克維爾的公司，自稱是 "數字健康和物聯(lián)網啟用平臺"，其數字和物聯(lián)網高級副總裁Srini Samudrala說："在一個基本層面上，它是資產追蹤。如果你考慮一下，在物聯(lián)網世界中，大約70%的用例都是圍繞追蹤某物的位置?！?/p>

這兩種設施都在通過增加使用機器視覺、人工智能和物聯(lián)網等 "智能 "技術，以及自主和監(jiān)督的機器人技術來應對這種跟蹤的挑戰(zhàn)。根據市場研究公司ABI Research的數據，到2025年，超過400萬個商業(yè)機器人將被安裝在5萬多個倉庫中，與該公司在2018年跟蹤的4000個機器人倉庫相比，有了很大的增長。

抓住機遇

新老公司，無論大小，都在努力在智能倉庫和配送中心市場建立自己。例如，霍尼韋爾在2020年推出了其霍尼韋爾通用機器人控制器（HURC），此前該公司已經推出了一個自主機器人卸貨機?；裟犴f爾機器人公司的首席技術官Thomas Evans回憶道："我們想，'嘿，我們有機器人控制的這些不同方面，我們正在與多個傳感器對接，我們正在制作使這些硬件系統(tǒng)和產品智能化的算法。讓我們把這些帶入一個整體的通用機器人控制器，這樣我們就不必重復這種努力。然后將其模塊化，這樣我們就可以適應其他硬件平臺或其他系統(tǒng)。"

在一份題為《突破性機器人技術為配送中心賦能》的白皮書中，霍尼韋爾指出了五個關鍵技術，這些技術的進步使新一代倉儲和配送行業(yè)機器人成為可能。

●傳感器和視覺，包括三維（3D）相機和LiDAR。

●機器學習和人工智能（AI），讓機器人獨立解決問題。

●通過云進行連接。

●計算能力。

●移動性。

我們的想法是，利用這些技術，機器人將能夠自行解決倉庫問題，而人類則繼續(xù)指導訓練操作。霍尼韋爾認為機器人執(zhí)行的任務包括裝貨和卸貨、揀選物品、分類和把它們放在托盤上。

Evans說："我們剛剛發(fā)布的產品是智能柔性卸貨機。產品在托盤上進來；它們可以是看起來一樣的產品，也可以是看起來完全不同的產品。機器人系統(tǒng)使用機器視覺來區(qū)分兩個包裝，并說，'我只是要挑選這一個，并把它放在傳送帶上'。它也會從中學習；它說，'我這次揀選成功了，而我成功的圖像看起來像這樣。它建立了信息庫，然后機器人可以從中得出更多的推論。"

另一家活躍在該領域的公司是高通公司，其智能城市加速器計劃是與Zyter的SmartSpaces物聯(lián)網平臺戰(zhàn)略合作的一部分。Zyter的Samudrala解釋說："我們根本不制造設備，這就是與高通公司的關系對我們雙方都有利的地方。"

高通公司計劃的其他成員提供Zyter用來實現智能倉庫的跟蹤器、攝像頭和傳感器。

"我們有一個包含多個不同組件的平臺，但我們并不只是帶著一個平臺進來。我們預先與一些設備集成，將它們的數據和協(xié)議轉換為我們不斷增長的數據模型"。Zyter的平臺目前在其生態(tài)系統(tǒng)中接納了200多種不同的設備?！盨amudrala說。

與霍尼韋爾的HURC一樣，Zyter的SmartSpaces是模塊化的。他說："它只是一堆樂高積木，你可以把它們放在一起，構建你想要的任何解決方案。"如果你想要的只是基本的資產跟蹤，Zyter可以給你；這里是設備，這里是應用程序。這是我們的基礎模塊之一。我們也做自動化，我們還做自動化庫存管理：知道你在倉庫里有多少東西，更重要的是，它們被存放在哪里。，"Samudrala說。"我們實現了室內導航，所以你可以出去找它們，并告訴你物體是否不在正確的地方，物品何時進入庫存，何時離開，以及這是否是應該發(fā)生的。"

SmartSpaces使用分析技術來幫助倉庫超越簡單地了解物品的內容和位置，并預測未來的需求。Samudrala說："我們今天所做的一些分析從描述性到預測性，甚至是規(guī)定性，主要由分析和監(jiān)督學習過程驅動。“

高通公司和Zyter正在合作的倉庫項目的一個例子是目前為OneScreen所做的工作，OneScreen是一家位于加州圣地亞哥的視頻協(xié)作產品供應商。該項目將涉及自主移動機器人、增強型和虛擬現實工具以及物聯(lián)網傳感器，所有這些都與倉庫管理系統(tǒng)一起工作。OneScreen的問題是 "我們如何跟蹤倉庫中的所有庫存？Samudrala說："以及我們如何根據進來的訂單、所有訂單的歷史等更好地管理這些庫存。我們知道他們有多少庫存來完成一個訂單，我們也在從訂單中獲取數據，以確定庫存是否能夠滿足進來的訂單，然后開始著手履行項目。"

聰明和透明

至于該類別的前景，霍尼韋爾的Evans說："顯然，機器人技術將變得更加復雜。客戶正在不斷改變他們的操作方式，而不是選擇。他們希望能看到軟件的性能：數據儀表板和用戶界面。我們需要對HURC非常靈活，以確保我們?yōu)檐浖峁┱_的更新。"