256 天坑!
20万平方米的面积,由三个拼接在一起的“一体化”建筑铺满。
巨型大方块,一眼望不到头。
在这巨大的体量面前,人似乎只是一个很小的点。
将来,这里将存满货物,将跑上川流不息的货车。
当钱换成了眼前的庞然大物时,曹深才第一次对钱有了感觉。
原来,你是这个东西……
陶谦站在曹深身边,看着自己的杰作,也是感慨万千。
他也没想到,自己有朝一日能干这个。
两人都静静的看着自家的“领地”,一时间竟是忘了言语。
系统拽了拽曹深的衣角:
【宿主,干活了啊喂!】
我还着急变身回来呢。
曹深这才回过神来,哟呵,还挺积极的。
那就好……
把系统推到陶谦跟前,介绍道:
“这是咱海纳的工程师,范大,他这次过来负责部署自动化设备。”
陶谦这才看到从曹深身后被推出来的“小豆丁”。
这还真不能怪他眼力不好,实在是范大……个太小了。
看着范大身上的格子衬衫,背着的双肩包,谢顶的头发……
这,必须是一个技术大牛!
果然,浓缩的都是精华!
陶谦赶紧伸出双手:“范工,您好您好,我是陶谦!”
系统也伸出手,随便握了握,点着头催促道:
“咱开始干活吧!我先去看看设备。”
看本系统分分钟搞定,然后鹅鹅鹅鹅,浪里个浪!
“好好好!”这边请,陶谦赶紧带路。
一边走一边介绍道:
“咱这边分三个区,
前面这第一座是小件区,就是日常小快递。
中间这座是中件区,主要是家用电器,比如微波炉、母婴玩具这些。
最后第三座是大件区,放电视机、冰箱、空调、洗衣机这些。
每座仓库都有立体库区,多层阁楼拣货区、生产作业区和出货分拣区。
现在,已经按照您之前给的文档,所有的自动化设备都已经采购好,分别放到三个仓库里面了。
就等你们这边看怎么把这些设备部署起来。
另外,立体库的钢架货架已经安装好了,曹总看看有没有什么问题……”
说话间,几人就进了第一个仓库的立体库区。
这里是将来货物的存储区域,一共有12层。
采用立体库系统,有32个巷道,6.5万个托盘,存储效率会是普通存储的5倍。
曹深看着密密麻麻的24米高的钢架整整齐齐排满,金属和铆钉发出幽兰的光。
机器人列队。
金属和机器充斥着整个空间。
这,就是自动化工业啊……
还是有些震撼的。
陶谦介绍道:
“这个仓库按照现在的货架密度,可以同时存储6万箱货物,现在货架的每个节点的红外射线都已经布好。”
曹深点点头,因为是无人仓库,在运输货物的过程中无人参与,需要用红外射线来确定货物的位置和距离,保证货物的有序排放。
陶谦指着货架巷道里列队排满的“方块”机器人道:
“曹总,这是第一批定制好的机器人,按照您的要求已经装上了摄像头和WiFi。这个,怎么用啊?”
曹深蹲下来看了看“小方块”,诶唷,不错哦,至少硬件上都按要求加上了“视觉”和“网络”模块。
摸着下巴对陶谦道:
“这个智能仓库,将会采用“货到人”系统。这些机器人是用来扛货架的。”
传统上电商企业有几种通用的订单分拣方式:
摘果法、播种法、复合法。
所谓摘果法,就是让拣货员拿张订单,按照订单上的需求,在存储区来来回回找货,直到把单子上的货都挑出来配齐。
然后,再把配好的货一起放到指定的位置,进行打包等后续工作。
所谓播种法,就是先将订单分批,把每批订单上的同一种商品进行汇总。
然后一次性集中取出,搬运到暂存处。
之后,再按照每张订单上的需求分拣一次。
这种方法比摘果法巡回存储区的时间少,但一般需要等到订单累积到一定数量之后才进行订单分拣,在时效上有滞后性。
传统电商,一般根据具体的货品类型,选择两种模式的复合方式。
但无论是摘果法、播种法还是复合方式,这都是“人到货”的模式。
这种模式需要拣货员整天不断在货架“巡回”,手眼并重,重复劳动多且枯燥,人也累得不行。
所谓走断腿,抬废手,看瞎眼。
不但效率不高,还容易出错。
而“货到人”系统,就需要大量使用这种AGV机器人(Automated Guided Vehicle)“智能搬运小车”了。
这种机器人有一定的载重能力,它通过订单系统找到订单中物品所在的货架。
然后,把货架“扛”过来找分拣员,让分拣员把货挑出来后再把货架扛回去放好。
在原世界,AGV小车是由亚马逊率先运用于电商仓储物流的。
2012年,亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商Kiva Systems,将这种名为“Kiva”的机器人,在电商仓储物流行业发扬光大。
现在,曹深打算在这个世界,将这种“货到人”的模式推广开来。
AGV机器人,其实在汽车、电子、烟草制造行业已经用得很成熟了。
但在电商领域,至少在这个世界还是头一遭被采用。
所以,陶谦有些不明所以也不奇怪。
而且要将AGV机器人运用到电商中,传统的AGV机器人还不行,必须进行硬件功能和系统功能的改造才可以。
以原世界的Kiva机器人为例,与传统的AGV机器人相比,有四个关键新增核心技术。
第一,巡航定位技术。
在Kiva的底部有一个摄像头,用来读取地面上的网格视觉记号,以确定“自己跑哪里去了”。
这与传统AGV是不同的,传统的AGV必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的,这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。
并且,这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施,能随到随用。
另外,在Kiva的顶部也有一个摄像头,用来识别货架的条码或者二维码,以确认“老子要的货就在这个架子上了”。
这种创新的巡航技术,关键依赖于“机器视觉”技术的发展。
“机器视觉”是智能工业的“眼睛”,分为成像部分和图像处理部分。
在成像部分,有三个关键模块:光源、镜头和工业相机。
与民用照明光源相比,机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。
早期市场由美国和日本的公司占据,近年来国内厂家逐步崛起,其技术足以与国际厂商竞争。
镜头,是机器视觉系统中最关键的成像部件,是工业视觉中的“眼球”。
其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。
对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。
与普通镜头相比,工业镜头要求的清晰度更高,光谱透射能力更强,畸变率低至0.1%。
光学镜头,生产要求高、工艺复杂,需要多年的技术、生产工艺积累。
原世界即使到2020年,机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口,国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。
但国内企业发展也很迅速,在低端市场有高性价比的优势。
工业相机,本质功能是将光信号转变为电信号的过程。
与普通相机相比,工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。
根据工业相机内图像传感器的芯片类型,又分为CCD与CMOS两类图像传感器。
CCD图像传感器的图像质量更高、抗噪音能力更强,但成像速度相对慢,价格高,一般用在高端场合。
CMOS图像传感器图像质量较低,噪声大,但是集成度高、成像速度快、成本低,正在逐步替代CCD。
我们平时手机上的照相机用的,基本都是CMOS的传感器。
工业相机领域仍由国外厂家占据主要市场,北美品牌占据全球工业相机市场 62%的份额,欧洲品牌占15%。
这部分国内厂商起步比较慢,起始从低端市场逐步向高端渗透。
当然,性价比一直是优势所在。
图像处理部分,是机器视觉系统的关键所在。
通过图像算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。
在原世界,图像处理的软件底层算法还是基本被国外厂商垄断。
国内的机器视觉图像处理软件基本是基于开源软件OpenCV 或者第三方商业算法库进行二次开发。
光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合,是传统的基于PC的工业视觉系统。
原世界最近几年,随着嵌入式技术的发展,智能相机作为一个新的替代性方案开始受到关注。
这种方案高度集成化、成本低、通用性和易用性比较强。
但在精度、速度和复杂运算能力上和传统的PC视觉系统还有很大的差距,但已经能适用于对价格敏感的中小民营企业。
Kiva的第二核心技术,动力补充技术。
Kiva机器人是电池驱动的,每充电一次用8到10个小时。
一旦电量有所降低,内置的驱动系统会驱动它自己到充电站找接口充电。
所谓不但能自己干活,还能自己“吃饭”。
第三、通讯联系技术。
Kiva拥有WIFI无线连接,能与整个仓储智能系统进行整合或者拆分。
第四、软件系统相关技术。
随着订单分配完毕,Kiva会自己去主动去找货并搬运货架,同时会自动选择最短路径,将货送到“空闲”的工作人员处。
当遇到加急订单时,它还会懂得“你急你先”的避让。
这项功能,依赖人工智能算法。
当然,曹深的“智能仓库”将是全自动化的,不会有拣货的工作人员。
AGV机器人会将货架扛给还有空的“分拣机器人”。
以上是收到订单后的“拣货”过程。
在另一方面,当商品到库的时候。
机器人会将货物放在机器托盘上,带托盘的机器人会自动将货摆放到仓库指定货架。
货架具备自动升降功能,会将货物“滑动”到货架中的指定位置。
AGV机器人,用来扛货架的?
货到人系统?
陶谦觉得很是新鲜,一想到以后这个仓库里就是满地的这种机器人“撒欢”,陶谦就觉得挺好玩的。
曹深用力一拍系统的肩膀:
“智能仓储需要的AGV,无人叉车,穿梭车,巷道推垛机,分拣机,六轴机械臂,磁悬浮打包机全都在这里了。
来,干活吧!”
原世界的电商以京东和苏宁为代表,智能仓储已经实现高度自动化。
京东位于上海嘉定的“亚洲一号”,2014年10月投入使用,分拣能力达到1.6 万件每小时,分拣准确率 99.99%。
而若是使用人工操作,分拣速度为每小时每人150件,错误率在3%以上。
苏宁在2016 年8月试运营的南京物流中心,已经实现全流程的自动化作业。
商品从入库到出库,最少只需要被人工接触两次。
在仓库内部,苏宁采用高密度自动存储系统,SCS旋转库系统、高速分拣线以及自动化分拨系统。
每日可处理包裹181万件,单个订单最快30分钟出库。
30分钟,看着好像时间并不短。
但,当百万件物品分拣需求堆在一起,要保证每一件都高效不出错的完成,复杂度是成倍数上涨的。
由此可以看出,这两家真的在仓储物流上……
砸了不少钱!尤其是京东。
当然,这背后也是跟技术进步息息相关。
曹深上辈子一直挺想去参观一下这种全自动化的物流园,但还没来得及,人生就被“锁定”了。
所以,他也饶有兴味的想看看,自己用命换来的这套智能仓储系统,最后部署完成以后,货都跑进跑出的时候,会是什么状态。
系统看着这高耸的货架,这铺满的机器疙瘩,整个系统都不好了。
开始脸青……
这特么是分分钟能搞定的事么?
瞪着曹深双眼冒火,这是人能干出来的事!
陪我逛街!
让我买包包!
在外面吃饭!
我就知道!这是个坑!天坑!
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在这巨大的体量面前,人似乎只是一个很小的点。
将来,这里将存满货物,将跑上川流不息的货车。
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原来,你是这个东西……
陶谦站在曹深身边,看着自己的杰作,也是感慨万千。
他也没想到,自己有朝一日能干这个。
两人都静静的看着自家的“领地”,一时间竟是忘了言语。
系统拽了拽曹深的衣角:
【宿主,干活了啊喂!】
我还着急变身回来呢。
曹深这才回过神来,哟呵,还挺积极的。
那就好……
把系统推到陶谦跟前,介绍道:
“这是咱海纳的工程师,范大,他这次过来负责部署自动化设备。”
陶谦这才看到从曹深身后被推出来的“小豆丁”。
这还真不能怪他眼力不好,实在是范大……个太小了。
看着范大身上的格子衬衫,背着的双肩包,谢顶的头发……
这,必须是一个技术大牛!
果然,浓缩的都是精华!
陶谦赶紧伸出双手:“范工,您好您好,我是陶谦!”
系统也伸出手,随便握了握,点着头催促道:
“咱开始干活吧!我先去看看设备。”
看本系统分分钟搞定,然后鹅鹅鹅鹅,浪里个浪!
“好好好!”这边请,陶谦赶紧带路。
一边走一边介绍道:
“咱这边分三个区,
前面这第一座是小件区,就是日常小快递。
中间这座是中件区,主要是家用电器,比如微波炉、母婴玩具这些。
最后第三座是大件区,放电视机、冰箱、空调、洗衣机这些。
每座仓库都有立体库区,多层阁楼拣货区、生产作业区和出货分拣区。
现在,已经按照您之前给的文档,所有的自动化设备都已经采购好,分别放到三个仓库里面了。
就等你们这边看怎么把这些设备部署起来。
另外,立体库的钢架货架已经安装好了,曹总看看有没有什么问题……”
说话间,几人就进了第一个仓库的立体库区。
这里是将来货物的存储区域,一共有12层。
采用立体库系统,有32个巷道,6.5万个托盘,存储效率会是普通存储的5倍。
曹深看着密密麻麻的24米高的钢架整整齐齐排满,金属和铆钉发出幽兰的光。
机器人列队。
金属和机器充斥着整个空间。
这,就是自动化工业啊……
还是有些震撼的。
陶谦介绍道:
“这个仓库按照现在的货架密度,可以同时存储6万箱货物,现在货架的每个节点的红外射线都已经布好。”
曹深点点头,因为是无人仓库,在运输货物的过程中无人参与,需要用红外射线来确定货物的位置和距离,保证货物的有序排放。
陶谦指着货架巷道里列队排满的“方块”机器人道:
“曹总,这是第一批定制好的机器人,按照您的要求已经装上了摄像头和WiFi。这个,怎么用啊?”
曹深蹲下来看了看“小方块”,诶唷,不错哦,至少硬件上都按要求加上了“视觉”和“网络”模块。
摸着下巴对陶谦道:
“这个智能仓库,将会采用“货到人”系统。这些机器人是用来扛货架的。”
传统上电商企业有几种通用的订单分拣方式:
摘果法、播种法、复合法。
所谓摘果法,就是让拣货员拿张订单,按照订单上的需求,在存储区来来回回找货,直到把单子上的货都挑出来配齐。
然后,再把配好的货一起放到指定的位置,进行打包等后续工作。
所谓播种法,就是先将订单分批,把每批订单上的同一种商品进行汇总。
然后一次性集中取出,搬运到暂存处。
之后,再按照每张订单上的需求分拣一次。
这种方法比摘果法巡回存储区的时间少,但一般需要等到订单累积到一定数量之后才进行订单分拣,在时效上有滞后性。
传统电商,一般根据具体的货品类型,选择两种模式的复合方式。
但无论是摘果法、播种法还是复合方式,这都是“人到货”的模式。
这种模式需要拣货员整天不断在货架“巡回”,手眼并重,重复劳动多且枯燥,人也累得不行。
所谓走断腿,抬废手,看瞎眼。
不但效率不高,还容易出错。
而“货到人”系统,就需要大量使用这种AGV机器人(Automated Guided Vehicle)“智能搬运小车”了。
这种机器人有一定的载重能力,它通过订单系统找到订单中物品所在的货架。
然后,把货架“扛”过来找分拣员,让分拣员把货挑出来后再把货架扛回去放好。
在原世界,AGV小车是由亚马逊率先运用于电商仓储物流的。
2012年,亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商Kiva Systems,将这种名为“Kiva”的机器人,在电商仓储物流行业发扬光大。
现在,曹深打算在这个世界,将这种“货到人”的模式推广开来。
AGV机器人,其实在汽车、电子、烟草制造行业已经用得很成熟了。
但在电商领域,至少在这个世界还是头一遭被采用。
所以,陶谦有些不明所以也不奇怪。
而且要将AGV机器人运用到电商中,传统的AGV机器人还不行,必须进行硬件功能和系统功能的改造才可以。
以原世界的Kiva机器人为例,与传统的AGV机器人相比,有四个关键新增核心技术。
第一,巡航定位技术。
在Kiva的底部有一个摄像头,用来读取地面上的网格视觉记号,以确定“自己跑哪里去了”。
这与传统AGV是不同的,传统的AGV必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的,这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。
并且,这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施,能随到随用。
另外,在Kiva的顶部也有一个摄像头,用来识别货架的条码或者二维码,以确认“老子要的货就在这个架子上了”。
这种创新的巡航技术,关键依赖于“机器视觉”技术的发展。
“机器视觉”是智能工业的“眼睛”,分为成像部分和图像处理部分。
在成像部分,有三个关键模块:光源、镜头和工业相机。
与民用照明光源相比,机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。
早期市场由美国和日本的公司占据,近年来国内厂家逐步崛起,其技术足以与国际厂商竞争。
镜头,是机器视觉系统中最关键的成像部件,是工业视觉中的“眼球”。
其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。
对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。
与普通镜头相比,工业镜头要求的清晰度更高,光谱透射能力更强,畸变率低至0.1%。
光学镜头,生产要求高、工艺复杂,需要多年的技术、生产工艺积累。
原世界即使到2020年,机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口,国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。
但国内企业发展也很迅速,在低端市场有高性价比的优势。
工业相机,本质功能是将光信号转变为电信号的过程。
与普通相机相比,工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。
根据工业相机内图像传感器的芯片类型,又分为CCD与CMOS两类图像传感器。
CCD图像传感器的图像质量更高、抗噪音能力更强,但成像速度相对慢,价格高,一般用在高端场合。
CMOS图像传感器图像质量较低,噪声大,但是集成度高、成像速度快、成本低,正在逐步替代CCD。
我们平时手机上的照相机用的,基本都是CMOS的传感器。
工业相机领域仍由国外厂家占据主要市场,北美品牌占据全球工业相机市场 62%的份额,欧洲品牌占15%。
这部分国内厂商起步比较慢,起始从低端市场逐步向高端渗透。
当然,性价比一直是优势所在。
图像处理部分,是机器视觉系统的关键所在。
通过图像算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。
在原世界,图像处理的软件底层算法还是基本被国外厂商垄断。
国内的机器视觉图像处理软件基本是基于开源软件OpenCV 或者第三方商业算法库进行二次开发。
光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合,是传统的基于PC的工业视觉系统。
原世界最近几年,随着嵌入式技术的发展,智能相机作为一个新的替代性方案开始受到关注。
这种方案高度集成化、成本低、通用性和易用性比较强。
但在精度、速度和复杂运算能力上和传统的PC视觉系统还有很大的差距,但已经能适用于对价格敏感的中小民营企业。
Kiva的第二核心技术,动力补充技术。
Kiva机器人是电池驱动的,每充电一次用8到10个小时。
一旦电量有所降低,内置的驱动系统会驱动它自己到充电站找接口充电。
所谓不但能自己干活,还能自己“吃饭”。
第三、通讯联系技术。
Kiva拥有WIFI无线连接,能与整个仓储智能系统进行整合或者拆分。
第四、软件系统相关技术。
随着订单分配完毕,Kiva会自己去主动去找货并搬运货架,同时会自动选择最短路径,将货送到“空闲”的工作人员处。
当遇到加急订单时,它还会懂得“你急你先”的避让。
这项功能,依赖人工智能算法。
当然,曹深的“智能仓库”将是全自动化的,不会有拣货的工作人员。
AGV机器人会将货架扛给还有空的“分拣机器人”。
以上是收到订单后的“拣货”过程。
在另一方面,当商品到库的时候。
机器人会将货物放在机器托盘上,带托盘的机器人会自动将货摆放到仓库指定货架。
货架具备自动升降功能,会将货物“滑动”到货架中的指定位置。
AGV机器人,用来扛货架的?
货到人系统?
陶谦觉得很是新鲜,一想到以后这个仓库里就是满地的这种机器人“撒欢”,陶谦就觉得挺好玩的。
曹深用力一拍系统的肩膀:
“智能仓储需要的AGV,无人叉车,穿梭车,巷道推垛机,分拣机,六轴机械臂,磁悬浮打包机全都在这里了。
来,干活吧!”
原世界的电商以京东和苏宁为代表,智能仓储已经实现高度自动化。
京东位于上海嘉定的“亚洲一号”,2014年10月投入使用,分拣能力达到1.6 万件每小时,分拣准确率 99.99%。
而若是使用人工操作,分拣速度为每小时每人150件,错误率在3%以上。
苏宁在2016 年8月试运营的南京物流中心,已经实现全流程的自动化作业。
商品从入库到出库,最少只需要被人工接触两次。
在仓库内部,苏宁采用高密度自动存储系统,SCS旋转库系统、高速分拣线以及自动化分拨系统。
每日可处理包裹181万件,单个订单最快30分钟出库。
30分钟,看着好像时间并不短。
但,当百万件物品分拣需求堆在一起,要保证每一件都高效不出错的完成,复杂度是成倍数上涨的。
由此可以看出,这两家真的在仓储物流上……
砸了不少钱!尤其是京东。
当然,这背后也是跟技术进步息息相关。
曹深上辈子一直挺想去参观一下这种全自动化的物流园,但还没来得及,人生就被“锁定”了。
所以,他也饶有兴味的想看看,自己用命换来的这套智能仓储系统,最后部署完成以后,货都跑进跑出的时候,会是什么状态。
系统看着这高耸的货架,这铺满的机器疙瘩,整个系统都不好了。
开始脸青……
这特么是分分钟能搞定的事么?
瞪着曹深双眼冒火,这是人能干出来的事!
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