企業對物流機器人的需求主要表現在降本增效、填補勞動力缺口、抓住業務機會等方面。物流機器人及系統的應用場景越來越多,從最初的電商、物流行業,延伸到運行環境更加復雜的制造行業,促使導航定位、自動避障、調度系統等各項技術加速變革。
電商企業面對海量SKU、海量訂單的高效率、柔性化處理需要,依靠倉儲自動化系統提供支撐,近年來催生了一大批物流機器人企業。成立于2014年的上海快倉智能科技有限公司(簡稱“快倉”),基于自主研發的導航定位、路徑規劃、運動控制等方面技術,為用戶提供“解決方案+智能物流機器人+智慧大腦操作系統”,憑借強大的技術基因和實干精神脫穎而出。“四面墻內智能駕駛——讓人類不再搬運”,是快倉創始人、CEO楊威提出的公司愿景。為實現這一目標,他帶領團隊不懈努力。在數百個項目的積淀中,楊威對物流機器人市場需求變化與技術發展趨勢形成了自己的觀點。
楊威 上海快倉智能科技有限公司 CEO
我們預測,5年后,企業要建設一個智能倉庫或工廠,不可能沒有物流機器人系統,它是名副其實的 “新基建”,工業4.0的基礎設施。這將為物流機器人行業帶來巨大的市場機會。
記者:在你看來,客戶對物流機器人系統的需求發生了哪些變化?
楊威:可以說,在電商多品類貨物分揀、服裝退貨、制造業零部件超市與物料上線等很多環節,物流機器人及系統都非常好用。不過,不同客戶的訴求存在一定的差異化:
降本增效是客戶使用物流機器人的基本需求。在大規模搬運的場景,物流機器人的戰斗力非常強。例如,我們的一個零售行業客戶物流中心有4個樓面,每個樓面8000多平米,原本每個樓面需要大約40人,現在每個樓面配備20多臺物流機器人,只要5個操作工,就能完成全部任務。
填補勞動力缺口是另一個主要訴求。近年來,搬運工這類重復勞動的崗位面臨勞動力緊缺的局面,在新冠疫情暴發后進一步凸顯。我們的一個醫藥行業客戶,全面復工前員工非常少,但還是能每天配送超過500萬只口罩,因為企業內部物流環節實現了自動化、智能化。
第三個方面的訴求是抓住業務發展機會。就像我們的一個勞防用品制造業客戶,工作環境很惡劣,高溫、氣味刺鼻,根本無法依靠人工來完成生產,因此引入了物流機器人及系統,與產線進行無縫對接,從而實現安全高效生產。
不可否認,快倉創業初期時,一些客戶把物流自動化系統當作展示項目。但今天大家已經把物流機器人當作工具,用不用,主要看ROI(投資回報率),機器人能幫自己省多少錢。同時,因為快倉的整個系統能力、產品能力、成本控制能力都和兩三年前不可同日而語,所以我們很多行業的ROI已經達到甚至超過客戶預期,因此行業復購率和客戶復購率出現雙高。
其實,四面墻內(倉庫、工廠等)的物流自動化、智能化升級,給客戶帶來的價值不僅在ROI上可以看出來,管理成本、勞動強度、基層員工滿意度等也是價值組成部分。
記者:近年來國內物流機器人市場規模不斷擴大,與產品價格下降也有密切關系吧?
楊威:是的。對于物流機器人及系統企業來說,成本控制能力的提升主要依靠技術能力,這里技術的含義是比較多元的,分多個層面,從設計端開始,到生產制造端、品質控制端,再到供應鏈端,包括:(1)產品設計的模塊化、一體化;(2)生產制造能力提升;(3)供應鏈掌控能力的提升,其中包括關鍵零部件的國產化。
記者:隨著AI、大數據等技術的快速發展,物流機器人技術呈現出怎樣的發展趨勢?技術升級給客戶帶來怎樣的價值?
楊威:物流機器人及系統的應用場景越來越多,從最初的電商、物流行業,近年來延伸到運行環境更加復雜的制造行業,這也促使各項技術加速變革。
首先是物流機器人導航定位技術。相比電商倉庫,制造業企業的環境更加復雜,多種設備混場使用且密度大。如果采用二維碼導航技術,一方面可能因二維碼受損而導致導航系統失靈,另一方面可能因原定路徑被其他設備占用而必須重新規劃路徑。針對制造業企業的痛點問題,我們自主研發了激光SLAM導航技術、地圖融合混合導航技術,使物流機器人在沒有任何輔助導航標志的情況下自主規劃路線,不僅能在未知環境中自主移動,還能在這個過程中自我學習和優化,因此客戶無需對使用環境進行任何改造。同時,使物流機器人具備多種混合導航模式,可自由切換SLAM、紋理、二維碼、IMU、UWB等多種導航方式,是快倉正在實現的目標。
其次是安全避障。制造業企業使用物流機器人通常需要解決人機混場的安全問題。快倉的智能物流機器人采用計算機視覺技術和深度攝像頭、激光雷達等多傳感器融合,通過深度學習神經網絡進行環境感知,實現機器人的自主避障繞行。這其中所使用的技術由快倉自主研發。
再有就是機器人系統調度。多種自動化設備的銜接和控制,多產線、多片區、多樓層使用物流機器人,根據生產工序和節拍配置或變更物料供應順序和時間間隔、搬運目標點,也是制造業企業會遇到的一系列難題。快倉自主研發了“智慧大腦”EVO系統,實現智能調度(如,跨場景、跨樓層調度同一類型機器人,讓物流機器人和機械手、輸送線、無人叉車等聯動)。這其中用到機器學習算法技術,該系統還能根據歷史業務數據和作業量預測自動調整算法。
此外,第五代移動通信技術5G的發展也會給物流機器人行業帶來重大變革。
記者:請介紹快倉近年來的技術研發重點與成果。
楊威:作為智能物流機器人系統解決方案提供商,快倉致力于用人工智能、物聯網、自動駕駛、大數據等前沿技術,打造全球領先的智能物流機器人和智慧大腦操作系統。公司核心團隊由北京大學、上海交通大學、復旦大學等高校的碩士和博士組成,現有員工超過400人,其中研發人員占60%以上。快倉已獲得及申請169項國內專利,其中包含82項發明專利、68項實用新型專利和19項外觀專利,已申請19項PTC國際專利。
伴隨著業務持續發展,我們的軟硬件產品和行業解決方案都越來越豐富。2019年,快倉發布了第三代智能機器人和“智慧大腦”EVO系統,引領物流機器人行業進入高度智能化的3.0時代。
快倉第三代智能機器人是能夠在大型后置倉、前置倉(無人微倉)、生產線、線邊倉、電梯等各種空間里智能駕駛的AMR(自主移動機器人),采用了多種感知技術和自動導航技術,無需預設參照介質,通過與周邊環境進行數據交互,AMR知道自己在哪里、周邊環境正在發生什么變化,并且通過“看”和“認知”來自主決策并自主行動。此外,在一些特定場景中,它還會按照決策的結果做出極其精準的動作,比如在制造場景,它能準確協同生產線上的其他設備作業。
快倉“智慧大腦”EVO系統是能夠與用戶業務快速集成,面向多類型機器人、多種智能設備、多個應用場景的智能操作系統,相當于各種空間的“大腦”和“眼睛”。有了它,管理人員能實時了解庫存、貨品(或物料)類型及位置、物流容器類型、空間內地圖、機器人位置。它還能跨庫區、跨樓層、跨場景調度多類型機器人實現運力共享,還能無縫接入及調度其他智能設備。
2019年,快倉還推出了“AMR+”復合型產品線,能在潛伏式智能機器人基礎上搭載不同功能模塊,如存儲、交互、抓取等,目前已經有AMR+皮帶、AMR+托盤、AMR+輥筒等多款產品面世。未來我們將為醫院、機場、火車站以及應急物資制造與流通等需要物流機器人的場景,快速提供貼合用戶需求的多樣化“AMR+”復合型產品。
值得一提的是,快倉為菜鳥網絡打造的智能倉單倉部署物流機器人達到千臺級,該規模為全球第二大,公司軟硬件技術實力皆得到市場驗證。
記者:新冠疫情的暴發讓倉儲物流自動化、無人化技術越來越受到關注。快倉如何看待物流機器人市場前景?
楊威:快倉今年第一季度的簽單額是去年同期的300%。創業以來,我們發現物流自動化市場需求的增長速度每一年都在加快,今天很多行業已經完成了對物流自動化技術認知的普及,無需再做市場教育。很多企業均把包括物流機器人在內的軟硬件產品當作工具來使用,而新冠疫情的發生進一步催化了市場需求。
事實上,智能搬運這件事早已不再局限于倉儲領域,在制造企業廠內物流的方方面面,都有物流機器人應用。就制造業企業而言,智能物流機器人可以應用在從原料倉庫到線邊倉、從線邊倉到產線、從產線到成品庫等各個環節。我們預測,5年后,企業要建設一個智能倉庫或工廠,不可能沒有物流機器人系統,它是名副其實的“新基建”,工業4.0的基礎設施。這將為物流機器人行業帶來巨大的市場機會。
記者:請介紹快倉目前發展情況以及未來發展規劃。
楊威:快倉不僅掌握了物流機器人及系統的核心技術,還通過大量的應用案例不斷積累專業經驗。目前,快倉已服務于全球15個國家30多個行業500多家企業用戶,其中包括60多家不同行業的全球頭部企業,如,電子行業世界500強企業、國藥、中國郵政、申通、DHL、菜鳥網絡、唯品會、一汽、上汽、三菱、雅馬哈等,覆蓋電子、醫藥、物流、電商、汽車等行業。公司增長勢頭良好,已完成四輪融資,投資方包括軟銀中國、菜鳥網絡、百世物流、CCV等。
在成功立足于國內市場的基礎上,快倉也加快布局海外市場,已在捷克、迪拜、韓國、日本、新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、泰國、加拿大等國家實施了眾多智能倉和智慧工廠的物流機器人項目。2019年,快倉成功取得“歐洲市場通行證”——德國萊茵全指令CE認證。從業務全球化邁向服務全球化是公司2019年制定的核心戰略之一,下一步快倉將在業務覆蓋區域逐步設立服務中心,未來兩年公司海外市場的收入預計會大幅增長。
未來,快倉還希望通過與政府合作,推動行業級技術創新、全產業鏈完善,今年內將在上海開工建設“快倉(寶山)全球智能機器人產業園”。依托該產業園,快倉計劃構建集研發、測試、制造、應用于一體的自主領先技術創新孵化鏈,聚焦AI、機器人、大數據、IoT、云計算等產業鏈核心技術及核心部件產業化所需的功能區域做前瞻性配置。例如,建立智能駕駛技術難點創研試驗公共服務平臺,聚焦研發和優化,快倉提供基礎技術架構和成熟可靠的機器人產品,用于測試創新性技術;建立智能倉儲機器人產品安全性、穩定性驗證實驗室,聚焦驗證和使用,快倉提供豐富的應用場景。
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