菜鸟柔性自动化物流系统

2021-11-01 11:13

  柔性自动化物流系统需要应用大量机器人以及人工智能技术,可以说,人工智能为智慧物流带来了多样化的技术,同时智慧物流给人工智能提供了广阔的应用场景。在菜鸟无人仓中,应用了无人叉车、拣选AGV、分拨AGV、自动封箱机、码垛机器人等多种物流设备,在入库、拣选、打包、分拔等物流全链路都体现了柔性自动化的特点。

  1.多区并行柔性自动化方案的提出

  据朱礼君介绍,仓储作业跟计算机的工作原理非常类似。如,仓库做物品的存储,计算机做数据的存储;仓库进行订单生产时是把货物从货架上取出,这与计算机做数据提取、计算非常类似;仓库存储商品,这类似于计算机硬盘;计算机有很多文件,有些文件可能很长时间不会访问,这和仓库备货区一样;仓库拣选区则和计算机内存差不多;而电商仓库中的爆品区域则相当于计算机的高速运转。因此,仓库作业总能在计算机结构里找到映射。在电商时代,仓库变得非常大,每天要处理的商品种类和订单量非常多,映射到计算机结构里面就相当于大数据处理。大数据处理最有名的框架是MapReduce,它包含三个重要操作——Map(将工作并行化)、Shuffle(再次合并)、Reduce(最终产生结果)。

  基于该想法,菜鸟提出了模块化的多区并行的自动化物流解决方案,将大数据处理框架映射到仓储系统中,MAP代表不同的订单与不同的生产作业模式,Shuffle表示暂存与合单,Reduce表示播种在不同的订单中,即将仓储作业中不同的分区、不同的作业模式,以及不同的自动化模式进行并行操作、并行生产后再合并,流入Rebin Zone(合流区,即菜鸟无人仓中的播种工作站),订单商品合流到一个箱子后进行打包出库。

  2.柔性自动化方案在菜鸟无人仓的实践

  (1)多方式并行拣选。在前文提到的菜鸟无人仓内的机器人分拣仓,A区机器人针对低流动量的商品,即“冷品”,采用货架到人的类Kiva系统进行拣选作业;B区机器人针对高流动量商品,即“爆品”,采用车到人(订单到人)拣选。这两种方式采用的并行拣选作业是模块化的,不会影响其他区的作业,同时打破了原有AGV系统仅能单区作业的局限,提升整个系统的作业效率,这背后提供支撑的无疑是菜鸟先进的算法。

  (2)柔性分拨。即,将仓库生产好的包裹按照不同流向和目的地进行分拣,机器人非常适合完成该作业,因为机器人有固定的运动轨迹,适合做点对点的物品搬运。

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2018全球智慧物流峰会上展示的菜鸟无人仓柔性分拨解决方案

  对此,菜鸟设计了新的柔性分拨系统解决方案,即通过机械手臂(目前为人工,未来将替代为机械手臂)将包裹放到AGV上;AGV在经过扫描台时,包裹上的信息被自动扫描,AGV按照上位系统的指令前往目的地,然后将包裹倒入对应的集包篓;集包篓装满后,会被另外一台AGV带到对应的出库月台。这是非常柔性的自动化分拨系统。

  需要注意的是,由于既有运送集包篓的大型AGV,也有分拣用的小型AGV,它们的路径规划非常复杂;此外,每一个集包篓的目的地也需要规划,不同目的地的集包篓流量不同,如何使它既不拦路,又能缩短AGV的行走时间非常关键,这是整个系统的关键所在。

  (3)机械臂的应用。机械臂在菜鸟无人仓内被应用于拆/码垛及拣货作业,基于RGB-D数据的三维物体识别、定位、姿态估计激发、箱体分割算法等技术,采用工业生产线标准,具有高效率、高可靠性、高鲁棒性等特点。

  柔性自动化方案关键技术及其发展方向

  1.软硬结合&系统工程

  无人仓建设项目既不是纯软件工程,也不是纯硬件工程,而是一个系统工程,从流程设计到硬件设计、软件设计,都需要综合考虑,才能够实现高效率作业。物流柔性自动化技术具体包括软硬件协同、端到端设计,以及可转换性、鲁棒性、灵活性等。

  2.IoT(物联网)与 Edge Computing(边缘计算)

  菜鸟在IoT方面有非常多的投入。在2018全球智慧物流峰会上,菜鸟宣布全面启动物流IoT战略,并发布全球首个基于物流IoT的“未来园区”,这也是IoT、边缘计算和人工智能等技术首次大规模应用于物流领域。

  无人仓是未来物流园区的标配,也是IoT技术非常好的投入点,具体技术包括数据采集、数据分析、预见性维护等。

  3.机器人技术

  各种类型及功能的机器人是无人仓中毫无疑问的主角。菜鸟无人仓内有超过500台AGV在多个库区作业,机器人技术最重要的三点分别是Perception(感知)、Planning(规划)、Execution(执行)。

  4.大规模多智能体规划和调度技术

  仓库要实现柔性自动化,机器人必须协同作业。为了实现最大化的仓储生产效率,缩短订单处理时间,需要对AGV进行联合调动、任务分配、路径规划,对资源进行合理分配优化等,这就涉及大规模的规划和分配技术。

  资源分配通常有两种解决方法,一种是中央规划解法,首先要建立模型,收集各类数据,包括每一个机器人及每个货物的位置等信息,通过数据分布分析求解单位时间内的最大出库量,菜鸟在相对较小的仓库采用这种解法。

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