无人化配送中心在 CEP 行业触手可及

然而，在仓库和配送中心（DC）的幕后，自动化正在产生巨大影响，使得流程乃至整个运营都可以在无人为干扰的情况下运行。

本文将深入探讨有助于优化 CEP 行业所用配送中心流程的各种自动化形式。

自动化：不仅仅是机器人技术

自动化常与机器人技术互换使用，但它涵盖的技术范围远不止于此，包括任何能减少手动干扰的技术。

事实上，它已经存在了几个世纪。 例如，简单传送带的使用意味着 CEP 行业的配送中心多年来一直处于半自动化状态。

但现在，得益于技术进步，实现全自动化配送中心的目标已触手可及：只需消除手动干扰。

消除手动干扰

在分拣过程中，手动干扰已不再是必需，但在配送中心的入口和出口处，它们仍然很重要。

从装载到传送带，有时需要正确放置以识别包裹，到运输、排序并装载到送货卡车，人工劳动仍然是必需的，维护工作亦是如此。

CEP 运营商的普遍经验法则是，他们将 20% 的劳动力资源用于处理 80% 的包裹，而将剩余 80% 的劳动力资源用于处理另外 20% 的包裹。

当然，目标是将这种局面彻底改变，因此让我们来看看可以消除手动干扰的各种自动化技术：

• AMR
• OCR 解决方案
• 单件拣选机器人
• 自动化排序

机器人的向上移动性

作为全自动化暗仓的主要贡献者，AMR（自主移动机器人）目前为卡车装卸、传送带供料以及移动异形和重物提供了相对简单且灵活的解决方案。

它们在全自动化环境中运行最佳，因为出于安全要求，人工存在可能会减慢它们的速度。

监管措施在一定程度上减缓了其发展，因此预计会有更多进展——尤其是在优化集装箱填充和卡车填充方面。

结合自动化排序和不断发展的“包裹俄罗斯方块”技术以最大限度地减少“空运”——AMR 可以在实现配送中心像暗仓一样运行的目标中发挥重要作用。

高速摄像技术

为了优化配送中心的工作流程，系统需要能够迅速识别包裹的尺寸、重量、形状和形式，以确定它们是能进行常规分拣，还是需要单独处理。

此类物品包括海报等不规则形状的物品，以及玻璃器皿或古董等易碎品。

去年推出的基于云的 OCR 技术预示着未来包裹可以根据其尺寸、形状和形式快速识别。

目前，其主要关注点是基于 ID 的条形码和扫描仪无法读取的打印文本，它可以识别其中 60%，将未定义 ID 的百分比从总吞吐量的 5% 降至 2%。

关键是，它只需三到四秒，使用五到六个摄像头，因此识别问题包裹只是形式。

在损坏前将其取出

一旦问题包裹被识别，并确定无法通过常规方式从传送带上分流，单件拣选机器人就会将其取出——这在以前需要手动干扰。

一旦机械臂拾取物品，它可以选择将其放入容器或其独立的周转箱中，或将其引导至 AMR 上。

在 AMR 上，它随后可以被运送到送货卡车，在那里它与全自动化流程的货物重新合并。

准备交付

重新合并后，不规则物品将通过自动化排序进行分拣，以确保它们按交付顺序方便地提供给司机。

这消除了司机手动排序货物耗时的过程，该过程通常需要长达 60 分钟。 自动化排序和装载可缩短至仅 15 分钟。

该流程评估路线数据，以精确的交付顺序释放包裹，与路线规划系统对接，并从后往前装载车辆，以便司机可以按精确的交付顺序找到包裹。

在上方空间进行的自动化，由系统的动态存储缓冲区实现，该缓冲区根据包裹的 ID 和交付路线进行分拣和排序。

要点

本文带您领略了自动化在未来配送中心中的应用：从入口到出口。利用使暗仓成为现实的相同 AMR，并辅以一系列便捷的无人化技术，包裹再也无需手动处理。毫不夸张地说，配送中心的无人化未来在 CEP 行业触手可及。