왜 로봇 쓰레기통 피킹인가요?
주문 처리는 공급망 운영 영역에서 항상 핵심 활동 중 하나였으며, SKU, 주문량 및 운영 밀도의 급증으로 인해 점점 더 집중적으로 이루어지고 있습니다.
예를 들어, 소량이지만 수천 개의 특정 SKU를 처리하는 일반적인 제약 회사는 매우 정밀한 주문 처리 작업을 요구합니다. 수동 주문 처리 프로세스는 처리량을 감소시킬 뿐만 아니라 프로세스의 비효율성과 부정확성을 초래합니다.
채택 로봇 쓰레기통 피킹 솔루션은 컴퓨터 기반 비전 시스템과 센서를 활용하여 쓰레기통에 무작위로 놓인 물체를 피킹하는 데 이상적인 솔루션을 제공합니다.
로봇 빈 피킹은 무겁거나 날카롭거나 위험한 물품을 취급할 때, 그리고 피킹과 대량 부품 분류를 통해 노동 집약적인 주문 이행을 대체할 때 특히 유용합니다. 높은 수준의 피킹 정확도와 처리량을 보장하며 최대 75,000시간의 평균 무고장 시간(MTBF)으로 놀라운 가동 시간을 자랑합니다.
깨기 어려운 견과류인 이유는 무엇인가요?
수많은 이점에도 불구하고 빈 피킹은 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 내재된 복잡성으로 인해 그 잠재력을 완전히 실현하지 못하고 있습니다.
로컬라이제이션: 휴지통 피킹 로봇은 휴지통에 놓인 물체의 위치와 방향을 식별해야 합니다. 이는 로봇이 쓰레기통에서 물건을 꺼낼 때마다 물체의 위치와 방향이 바뀌는 극도로 구조화되지 않은 환경에서 발생합니다.
이를 달성하려면 각 객체 또는 SKU에 대해 수천 개의 오리엔테이션으로 시스템을 훈련시켜야 합니다. 이커머스와 같이 수많은 SKU를 취급하는 업계에서는 이 작업이 매우 어렵습니다.
시스템 통합: 로봇 쓰레기통 피킹 솔루션을 구현하려면 비전 시스템, 소프트웨어, 컴퓨팅 성능 및 실시간 데이터 처리 기능을 적절히 조율해야 합니다. 궁극적인 성능은 로봇이 쓰레기통에서 물체를 파악할 수 있는 능력에 달려 있습니다.
지금까지는 기하학적으로 대칭을 이루고, 평평한 특징, 관리 가능한 무게, 모든 임의의 방향에서 충분한 평면 표면을 갖춘 물체로 상당한 수준의 성공을 거두었습니다. 이러한 특성 덕분에 로봇은 이러한 물체를 더 쉽게 집어들고 잡을 수 있습니다.
빈 피킹의 종류는 몇 가지인가요?
이미 존재하는 다양한 빈 선택 시스템의 하위 집합이 있습니다:
1. 구조화된 빈 피킹: 구조적으로 정리되어 있고 식별 및 피킹이 용이한 물체를 로봇으로 빈 피킹하는 작업입니다. 2D 비전, 이미징 및 분석을 사용하면 상당한 성공을 거둘 수 있습니다.
2. 반구조화된 빈 피킹: 이 범주에 속하는 물건은 어느 정도 정리되어 있고 배치가 예측 가능하여 피킹 프로세스에 도움이 됩니다.
3. 무작위 빈 피킹: 가장 까다로운 버전으로, 물체가 완전히 임의의 위치에 배치되고 겹칠 수 있으며 여러 방향을 가질 수 있습니다. 머신 비전으로 캡처하기 어려운 슁글, 패키지 또는 변형 가능한 부품과 같은 가장 복잡한 시나리오를 처리하려면 3D 이미징 및 분석을 포함한 고급 기술이 필요합니다.
이 시스템은 로봇이 피킹할 물체의 위치 좌표에 대한 정보를 제공하는 알고리즘을 기반으로 무작위로 물체를 선택하기 때문에 무작위 빈 피킹이라고 합니다.
로봇 빈 피킹 외에도 Addverb 는 주문 처리 효율성을 더욱 향상시키는 다양하고 혁신적인 개인 대 상품 피킹 솔루션을 제공합니다. 픽투라이트부터 픽바이비전까지, Addverb의 혁신에 대한 노력은 공급망 운영의 미래를 재정의하고 있습니다.
Addverb의 첨단 비전 기반 로봇 빈 피킹 솔루션
Addverb의 비전 기반 빈 피킹 로봇은 제조 산업에서 기술 혁신의 빛나는 사례로 꼽힙니다. 단조롭고 힘든 생산 라인 작업에서 사람이 개입할 필요가 완전히 사라짐으로써 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 사람이 더 창의적이고 의미 있는 작업에 집중할 수 있게 해줍니다. 이 혁신적인 솔루션은 의심할 여지 없이 제조업계의 판도를 바꿀 것입니다.
