창고 및 택배 분류용 분류 로봇

로봇 분류 시스템은 표시된 바닥 격자 위를 이동하는 소형 로봇들을 이용하여 각 소포, 운반 상자 또는 박스를 투입 스테이션에서 지정된 목적지 슈트 또는 보관함으로 운반합니다. 소프트웨어는 투입구에서 품목을 인식하고 목적지를 지정하며 로봇의 경로를 설정합니다. 목적지가 고정된 슈트로 구축되는 것이 아니라 소프트웨어로 정의되기 때문에 컨베이어 시스템을 재설계하지 않고도 레이아웃을 변경할 수 있습니다.

Addverb)의 Zippy ) 로봇 분류기는 시간당 최대 3만 건의 분류 작업을 99%의 정확도로 처리하며, 배치된 로봇 및 투입 스테이션 수에 따라 처리량이 증가합니다. 현재 DHL 서플라이 체인은 오하이오주에서 Addverb 분류 시스템을 운영하여 시간당 1,800건의 분류 작업을 99.99%의 정확도로 처리하고 있습니다. 실제 처리량은 품목 구성, 목적지별 물량, 분류장 내 이동 거리 등에 따라 달라질 수 있습니다.

컨베이어 분류기는 최대 처리량을 고려하여 한 번 설계된 고정식 강철 구조물에 슈트가 내장되어 있습니다. 로봇 분류기는 개방형 작업 공간에 여러 대의 로봇이 배치되어 있으며, 분류물의 목적지는 소프트웨어로 정의됩니다. 컨베이어 분류기는 안정적인 운영 환경에서 지속적으로 매우 높은 처리량을 유지할 때 유리합니다. 로봇 분류기는 처리량이 계절에 따라 변동하거나, 분류물의 목적지가 바뀌거나, 건물에 메자닌을 설치할 수 없거나, 자본 투자를 한 번에 늘리는 것이 아니라 단계적으로 확장해야 하는 경우에 유리합니다.

로봇 분류 시스템은 별도의 메자닌과 컨베이어 라인이 필요 없이 바닥 면적에 설치할 수 있습니다. 분류 그리드가 바닥에 표시되어 있고 로봇이 그 위를 이동하며 분류 작업을 수행하기 때문입니다. 설치 공간은 고정된 구조가 아니라 처리되는 품목 수와 처리량에 따라 확장됩니다. 수직 분류 로봇인 SortIE공간이 가장 협소한 곳에서 바닥 면적 대신 적재 벽의 높이를 활용합니다.

네. 기존 시스템에 로봇을 추가하면 레이아웃을 변경하거나 새로운 장비를 설치할 필요 없이 처리량을 늘릴 수 있으며, 물량이 줄어들면 로봇을 재배치하거나 가동을 중단할 수 있습니다. 이는 피크 시간대에 맞춰 한 번만 규모를 설정하고 연중 고정 비용으로 운영하는 고정식 분류 시스템에 비해 구조적으로 가장 큰 장점입니다. 또한, 계절에 따라 소프트웨어를 통해 목적지별 물량 설정을 재구성할 수도 있습니다.

Addverb)의 로봇 분류기는 SKU 수준에서 99%의 정확도를 달성하며, 오하이오주에 있는 DHL 공급망(DHL Supply Chain)의 경우 99.99%의 정확도를 자랑합니다. 모든 품목은 입고 시 스캔되고 분류 결과는 차량 관리 시스템(Fleet Management System)의 주문 정보와 대조하여 기록됩니다. 오류는 하역장이 아닌 입고 단계에서 발견되므로, 스캔 오류는 소포가 적재된 후가 아니라 이동하기 전에 수정됩니다.

분류 로봇은 계측 스캐닝, 물류 경로 설정 및 충전 일정 관리를 위한 차량 관리 시스템, 그리고 목적지 지정을 위한 WMS 또는 소포 관리 시스템과의 연결이 필요합니다. Addverb의 차량 관리 시스템은 로봇들을 통합적으로 관리하고 API를 통해 연결하며, Addverb 소프트웨어는 Manhattan, SAP, Blue Yonder, Körber 플랫폼과 통합됩니다. 목적지 측에는 슈트, 적재벽 또는 운반 컨베이어가 필요합니다.

로봇 분류기는 고정된 목적지 목록을 가진 안정적인 작업 환경에서 지속적으로 매우 높은 처리량을 요구하는 데에는 적합하지 않습니다. 이러한 환경에서는 크로스 벨트 또는 틸트 트레이 컨베이어 분류기가 비용 대비 더 많은 품목을 처리할 수 있습니다. 또한 로봇 분류기는 적재 용량 범위를 벗어난 품목, 운반대에 안정적으로 놓이지 않는 불규칙하거나 불안정한 적재물, 그리고 바닥이 고르지 않거나 손상되어 격자 표시를 제대로 읽을 수 없는 시설에서도 어려움을 겪습니다.