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从CeMAT ASIA 物流展看物流技术发展新动向

时间:2021-01-15 12:34 来源: 作者: 点击:

编者按:本文来自伍强智能科技

令人等待的物流技能与配备展盛会CeMAT ASIA 2020于2020年11月3日~6日成功在上海新国际展览中心举行,来自国内外600多家企业参加了展览,展出了各自的最新技能,以及对未来物流的了解和猜测。本次展会是新冠疫情迸发以来全球初次举行的大型国际性物流技能展,尽管受疫情影响,许多外国企业未能如愿参展,但展览规划并未因此而减缩,反而有所扩展,并将机器人独立设馆展览。观赏人数也因为疫情影响而有所削减,但总体上仍是十分热烈,超越预期,可谓盛况空前。


纵观本次展览,才智物流技能已成为干流概念。从硬件到软件,简直一切企业都在环绕“智能”与“才智”做文章,这是本次展览的一大特征。

智能化从概念走向有用

本次展览最大的亮点就在于“智能化”技能的展现现已呈现有用化的趋势。无论是“货到人”主动拣选,仍是智能云的运用,都在朝着有用化的方向展开。

物流智能化的“智能”,首要体现在主动辨认,自主学习,自主决议计划,主动履行等几个方面,而这些方面均有有用的技能得到打破。如3D图画辨认运用于主动拣选,主动码垛,主动拆垛,主动装车,主动卸车等方面,现已到达“准有用”化水平。又如slam天然导航技能的运用,使AGV打破了传统导航的枷锁,将主动驾驶技能全面运用到物流体系之中,因为库房现场的规范性,使主动驾驶的难度大大下降,然后为有用性拓荒了一条路途。

3D辨认在早几年现已有所展现,但无论是速度仍是精确性和适应性都很难契合运用要求,本次展览中,多家企业一起展现出来3D技能在物流体系中的运用,在大幅度提高速度的一起,精确性也大大提高。这一前进,一方面是体系图画处理速度的提高,另一方面更是软件处理技能和AI技能的全面运用。能够猜测,3D的运用,将智能物流技能的运用向前推动一大步。

AI逐渐显现其巨大威力

人工智能展开现已有半个多世纪,现在看来,存在于人工智能认知方面的问题,现已得到了愈加全面的处理。这一方面是得益于核算机技能的快速展开,尤其是核算速度、图画处理速度、存储速度、通讯速度的快速提高,使得AI的水平得到快速提高。另一方面,则是在AI的研讨和探究中,人们逐渐知道到经典AI理论的价值和局限性,符号主义,衔接主义,行为主义都有其合理性和运用价值,但都具有很大的局限性。AI的真理在于不断晋级算法,这从根本上依赖于核算机的速度,量子核算将会是一次严重打破,但现在还处于研讨探究阶段。

微信图片_20210112180828.jpgAI运用于物流,是一切物流工作者的愿望,也是物流技能展开的必然趋势,现在的运用尽管仅仅在部分,但现已获得了巨大前进。如多机器人的途径优化算法,便是典型的AI运用,又如含糊图画的处理和含糊文字辨认,语音辨认等,均能够看到AI的影子。本次展会旷视推出的AI堆垛机,将3D辨认运用于三维托盘尺度辨认,巷道障碍物辨认,设备毛病辨认等,均是具有有用性的立异效果,使堆垛机的安全性有了从头的界说。

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软件和算法越来越重要

“软件”和算法在本次展会得到了空前的注重。不同于以往概念的展现,本次展览更是内功的展现。在智能年代,软件和算法将越来越重要,也是最有价值的部分。

现已无需对软件的巨大效果再做任何烘托,一个物流体系能够简略的描绘成由硬件和软件构成,硬件包含建筑物和物流设备,软件则包含各种核算机体系。在一个智能物流体系中,软件的效果一方面是不可或缺的,事实上,软件体系是现代物流的柱石,另一方面,软件的投入产出比远远大于硬件。物流技能的展开,未来首要在于软件技能的展开。但是,很多人对此缺少客观的知道。

软件现已在许多方面大幅度提高了物流体系的功率,不同的体系其所获得的效果不同,有的截然不同,这是差异软件价值的当地。如在供应链范围内,软件体系能够对物流量做出精确猜测,然后削减不必要的出产和移动;在仓储环节,软件体系能够供给透明化的库存办理,然后防止货品缺少或积压,充沛运用库存才能,优化库内路途,优化订单结构,然后提高存储和作业功率,并有用削减配备的投入;在拣选环节,经过优化库存战略,优化作业流程,能够大幅度削减主动化设备的投入;在运送环节,软件体系能够优化路途,尽或许地使运送路途愈加合理,削减车辆的空载率,然后削减车辆的投入和削减运费。现在炽热的云核算、云存储技能,大数据技能,以及人工智能技能,无一不是经过软件来展现。

智能物流的根底是软件体系,无论是规划、办理,仍是主动辨认、主动控制与自主决议计划,都离不开软件的支撑。本次展览尽管没有独立的展现软件技能,但一些与软件相关的企业,充沛展现了软件和算法的重要性,更多的企业则是从“算法”的视点,诠释了软件关于物流的巨大效果。

虚拟实际走向有用化

“数字孪生”的概念提出是最近10年内的工作。其实,在提出这一概念之前,有关虚拟实际的研讨与运用现已展开了很长时刻。但其时局限于核算机技能,尤其是图画处理技能,其运用十分有限。

对物流体系而言,无论是在规划阶段仍是在运转阶段,数字孪生技能都能够发挥巨大的效果。越是杂乱的体系,其效果越得以凸显。在规划阶段,经过虚拟完成技能,能够对未来的体系才能和运营进程进行仿真,以便提高体系规划的质量,防止犯严重过错;在运转阶段,数字孪生技能更是能够在长途观察到体系的运营状况,能够事前预警并提前扫除潜在的毛病,这是十分重要的运用。

微信图片_20210112180835.jpg本次展会有不止一家企业展现了其数字孪生技能,如昆船智能展现的主动化物流数字孪生体系的运用便是一个典型比如。对物流体系来说,数字孪生在防止规划过错方面和安全预警方面将起到重要效果。

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能够希望的是,未来的研讨将会在AI+数字孪生方面获得重要效果。德国的研讨标明,运用数字孪生和AI技能,能够经过长途实时监控数以千计的主动化物流体系的运转,这为提高售后服务才能和为用户发明价值供给了新的办法。

拆零技能的严重打破     

拆零作业在现代物流体系中占有十分重要的位置,尤其在B2C电商事务中其比重更是传统事务的数倍。假如要做一个量化评价的话,在B2B事务中,如医药物流,尽管拆零事务占一切拣选事务总量只要10~20%,但其占有的作业空间会到达50%以上,作业量将到达80%以上。而在B2C的事务中,拆零量的占比一般都在95%以上。拆零事务对体系规划的影响更是如此,拆零引发的体系问题,软件问题,根本决议了整个体系的杂乱程度和体系的出资水平。处理拆零问题,成为物流仓储体系中需求首要处理的问题。

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拆零技能阅历了人工纸单拣选,RF拣选,电子标签拣选,主动拣选等阶段,最近几年,“货到人”拣选大行其道,大幅度提高了拆零拣选的功率和精确性,从本次展览咱们现已看到,“货到机器人”主动拣选成为未来破解拆零拣选难题的最新技能。

货到机器人拣选要处理的首要问题,包含快速存取技能和机器人主动拣选技能,从本次展览看,这两方面的问题均已处理,存取技能方面,传统的kiva机器人现已从平面进化到立体,并在存取功率方面获得严重打破,而四向络绎车和多层络绎车技能已逐渐老练,将成为未来干流的存取技能。主动拣选技能方面,根据3D成像的主动辨认技能现已能够适用于大部分场合,其精度和功率完全能够适用于实践要求,机器人首要要处理的是抓取精确性和安稳性问题,经过不同的物体选用不同的夹具来作业,看来现已接近于有用。伍强智能展现的“货到机器人”主动拣选体系,已完全能够运用于医药、电商等大多数场合。

未来的拆零作业,选用全主动化是必然趋势。相关于“人到货”拣选,“货到人”技能功率会更高,尤其是机器人主动拣选来说,其完成的难度也会更低。其它如A字架等主动拣选技能,因为其功率十分高,也会有必定的适用场合。

物流技能的未来之路

物流技能曩昔20年的展开,有一条明晰的展开路途,即从机械化逐渐到主动化和信息化,再到智能化,从平面逐渐到立体化,从批量作业逐渐到拆零作业,这是社会前进的要求,更是技能前进在物流体系中的反映。才智物流从概念提出到部分施行,只阅历了短短10年时刻。当然,咱们离全面的才智物流还有很长的路要走,人工智能的奇点还远没有到来。但咱们现已跨出了决议性的一步,而且现已感触到了才智物流的巨大效果和强壮的生命力。这是一个快速迭代的年代,人工智能从概念提出到今日,现已走过了60多年,从弱人工智能年代到强人工智能年代,或许路途会很绵长,但或许就在一夜之间。跟着核算机技能的快速展开,才智物流必将迸宣布无与伦比的潜能,彻底改变咱们对物流的认知。

不识庐山真面目,只缘身在此山中。才智物流技能并非居高临下,不食人间烟火,其实它就在咱们身边。仅仅咱们还不知道算了。科学家现已意识到,人工智能并非一味的仿照人的智能,更不是人的智能,而是一种核算机技能的运用。从这一点看,咱们今日熟知的轿车主动导航技能,3D成像主动辨认技能,语音主动翻译和主动辨认技能,含糊图画处理技能和鸿沟辨认,RFID技能,以及咱们天天运用的智能手机导航技能,都是人工智能的一部分,或许说是人工智能的详细表现。而这些技能在物流体系中的运用,即构成了当时智能物流的技能根底。

科学展开没有止境,物流技能的展开也没有止境。人类在长时间与天然奋斗的展开进程中,学会了与天然的调和共处,并学会要遵从天然规律。物流技能的展开,也要遵从天然规律。不断完善,不断立异,其意图便是怎么下降成本和提高功率,把曾经归于愿望的东西变成实际,把不或许变成或许,这应该便是物流技能展开的方向。在今日,越来越多的技能,如AGV技能,机器人技能,无人机技能,大数据技能,区块链技能等,现已耳熟能详,这是曾经咱们想都不敢想的东西。展望未来,智能物流是一个大的趋势,但智能物流其详细表现形式是什么,估量还无从精确猜测。只要一点是必定的:那便是技能的多样性的交融,以及不断的而且是越来越快的迭代进程。


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