Складовете за хранителни стоки навлизат в нова ера на автоматизацията

Бързият ръст на онлайн поръчките на хранителни стоки принуждава дистрибуционните центрове да преосмислят начина, по който хранителните продукти се движат по веригата на доставки. Процесът в складовете, който някога разчиташе основно на ръчен труд, все повече зависи от роботика, управлявани от изкуствен интелект системи за машинно зрение и платформи за автоматизация в реално време.

За разлика от традиционното изпълнение на поръчки в търговията на дребно, логистиката на хранителни стоки се характеризира с много по-голяма оперативна сложност. Складовете трябва да обработват смесени палети, опаковки, чувствителни към температурата, нетрайни пресни продукти и постоянно променящи се продуктови наличности, като същевременно поддържат висока производителност и кратки срокове за доставка.

С продължаващото нарастване на търсенето на хранителни стоки онлайн много складови оператори вече разглеждат автоматизацията на депалетизирането като едно от най-критичните тесни места за преодоляване.

Роботизираните системи за депалетизиране с помощта на изкуствен интелект могат да разпознават и разделят смесени хранителни продукти в реално време.

Защо логистиката на хранителни стоки е по-сложна от традиционната търговия на дребно

Потребителските пакетирани стоки пристигат в центровете за изпълнение на поръчки в изключително разнообразни конфигурации. Един входящ палет може да съдържа кашони с напитки, гъвкави опаковки, тави, увити в стреч фолио, замразени храни или нетрайни пресни продукти, подредени заедно с неравномерни разстояния помежду им.

Хората естествено се адаптират към тези несъответствия чрез визуална преценка и тактилна обратна връзка. Традиционните индустриални роботи обаче срещат затруднения, когато продуктите са плътно опаковани, частично увити, отразяващи светлината, нестабилни или произволно ориентирани.

Предизвикателството става още по-сериозно по време на сезонни пикове в търсенето, когато складовете трябва бързо да обработват променливи продуктови комбинации при стриктни срокове за доставка.

Смесените палети с артикули с различни SKU създават значителна сложност за конвенционалните роботизирани системи за обработка.

Ръчното депалетизиране води до скрити разходи

В продължение на години операторите в сектора на хранителните стоки разчитаха почти изцяло на ръчен труд за преодоляване на тези предизвикателства при обработката. Макар и ефективни, повтарящото се вдигане и непрекъснатото разтоварване създават физическо натоварване, недостиг на работна ръка, колебания в производителността и по-високо текучество на служителите.

Складовите оператори са подложени и на натиск да подобрят постоянството на производителността. Забавянията при обработката на входящите палети пряко засягат последващите операции по подбор, опаковане и изпращане.

При голям мащаб неефективното депалетизиране може да наруши цялата верига по изпълнение на поръчките и да попречи на съоръженията да отговорят на критичните очаквания за доставка при електронната търговия.

Изкуственият интелект осигурява ситуационна осведоменост на роботите

Съвременните системи за депалетизиране все по-често комбинират роботика с машинно обучение, компютърно зрение и технологии за 3D изображения. Тази комбинация позволява на роботите да интерпретират динамично складовата среда, вместо да следват строго предварително програмирани модели на движение.

Системите с изкуствен интелект анализират в реално време размерите на опаковките, текстурата на повърхностите, разстоянията, ориентацията и условията за стабилност. След това роботът може да регулира траекторията на захващане, силата на захвата и стратегията за обработка, без да е необходимо ръчно препрограмиране.

Тези възможности са особено ценни при операциите с хранителни стоки, където няма два напълно еднакви палета.

Системите за машинно зрение управляват адаптивното захващане

Усъвършенстваните платформи за машинно зрение използват множество сензори и базирани на изкуствен интелект модели за разпознаване, за да идентифицират отделни продукти дори когато опаковките се припокриват или стреч фолиото прикрива видимите граници.

Камерите за дълбочина и алгоритмите за 3D картографиране помагат на роботите да определят безопасни точки за изваждане, като избягват сблъсъци или повреда на продуктите. Някои системи могат дори да различават гъвкави опаковъчни материали от твърди контейнери, преди да приложат натиск при захващане.

Съоръженията, внедряващи мащабни роботизирани системи за обработка, често ги интегрират с високоскоростна инфраструктура за управление, като Allen-Bradley ControlLogix или платформи за управление на движението на Siemens, за да синхронизират движенията на роботите с операциите по транспортиране и сортиране.

Системите за машинно зрение позволяват на складовите роботи да се адаптират динамично към неправилни конфигурации на палетите.

Човешкият надзор остава от съществено значение

Въпреки бързия напредък в складовата роботика средата при хранителните стоки остава твърде непредсказуема за напълно автономна работа. Промените в продуктовия асортимент, повредените опаковки, сезонните промоции и неочакваните конфигурации на палетите все още изискват човешка преценка.

В резултат на това много складове се насочват към модели на съвместна автоматизация, вместо да се стремят към пълно заместване на труда.

Появата на ръководителя на складови роботи

Вместо да разтоварват палети ръчно през целия ден, складовите работници все по-често преминават към надзорни роли, в които контролират флотилии от роботизирани системи.

Тези оператори наблюдават работата на роботите, реагират при отклонения и се намесват, когато системите се сблъскат с непознати продуктови подредби или условия за обработка. В много съоръжения един техник може едновременно да контролира няколко роботизирани клетки за депалетизиране.

Този хибриден модел подобрява производителността, като същевременно запазва оперативната гъвкавост в бързо променящата се среда на хранителните стоки.

Складовата автоматизация се разширява отвъд роботиката

Депалетизирането с помощта на изкуствен интелект е само една част от по-мащабната трансформация, която се случва в съвременните центрове за изпълнение на поръчки. Дистрибуционните съоръжения интегрират роботика със софтуер за управление на складови операции, периферни анализи, инспекция чрез машинно зрение и системи за прогнозна поддръжка.

Мащабните внедрявания на автоматизация все повече разчитат на мащабируеми индустриални комуникационни мрежи и разпределени платформи за управление, за да координират роботизирани клетки, конвейерни системи, автономни мобилни роботи и софтуер за управление на складове.

Много съоръжения, които оценяват логистичната инфраструктура от следващо поколение, проучват и платформи в рамките на индустриални PLC и PAC системи и индустриални комуникационни мрежи, за да поддържат по-високи нива на складова синхронизация и видимост на данните.

Веригата на доставки на хранителни стоки се превръща в среда, управлявана от изкуствен интелект

Центровете за дистрибуция на храни се превръщат във високоадаптивни среди за автоматизация, в които роботиката, изкуственият интелект и човешките оператори работят непрекъснато заедно. Целта вече не е просто намаляване на разходите за труд. Операторите вече дават приоритет на гъвкавостта, мащабируемостта, постоянството на производителността и устойчивостта на веригата на доставки.

Депалетизирането с помощта на изкуствен интелект е един от най-ясните примери за тази промяна, тъй като решава силно променлива физическа задача, с която традиционната автоматизация трудно се справяше ефективно.

През следващите години центровете за изпълнение на поръчки за хранителни стоки, които успешно съчетаят роботика, интелигентни системи за машинно зрение и опитен човешки надзор, вероятно ще изпреварят конкурентите както по оперативна ефективност, така и по способност да отговарят на нуждите на клиентите.

Компаниите, които инвестират рано в адаптивна складова автоматизация, се позиционират за търговска среда, в която все повече доминира дигиталното изпълнение на поръчки за хранителни стоки.

Райън Колдуел | Репортер, индустриални автоматизирани системи

Райън Колдуел има над 12 години опит в отразяването на складовата автоматизация, интеграцията на роботика и индустриалните системи с изкуствен интелект. Професионалният му опит включва внедрявания на логистична автоматизация със Siemens, роботика ABB, системи за управление на Rockwell Automation и разпределени платформи за изпълнение на складови операции в съоръжения за преработка на храни и производство на потребителски стоки.