企业对物流机器人的需求主要表现在降本增效、填补劳动力缺口、抓住业务机会等方面。物流机器人及系统的应用场景越来越多,从最初的电商、物流行业,延伸到运行环境更加复杂的制造行业,促使导航定位、自动避障、调度系统等各项技术加速变革。
电商企业面对海量SKU、海量订单的高效率、柔性化处理需要,依靠仓储自动化系统提供支撑,近年来催生了一大批物流机器人企业。成立于2014年的上海快仓智能科技有限公司(简称“快仓”),基于自主研发的导航定位、路径规划、运动控制等方面技术,为用户提供“解决方案+智能物流机器人+智慧大脑操作系统”,凭借强大的技术基因和实干精神脱颖而出。“四面墙内智能驾驶——让人类不再搬运”,是快仓创始人、CEO杨威提出的公司愿景。为实现这一目标,他带领团队不懈努力。在数百个项目的积淀中,杨威对物流机器人市场需求变化与技术发展趋势形成了自己的观点。
杨威 上海快仓智能科技有限公司 CEO
我们预测,5年后,企业要建设一个智能仓库或工厂,不可能没有物流机器人系统,它是名副其实的 “新基建”,工业4.0的基础设施。这将为物流机器人行业带来巨大的市场机会。
记者:在你看来,客户对物流机器人系统的需求发生了哪些变化?
杨威:可以说,在电商多品类货物分拣、服装退货、制造业零部件超市与物料上线等很多环节,物流机器人及系统都非常好用。不过,不同客户的诉求存在一定的差异化:
降本增效是客户使用物流机器人的基本需求。在大规模搬运的场景,物流机器人的战斗力非常强。例如,我们的一个零售行业客户物流中心有4个楼面,每个楼面8000多平米,原本每个楼面需要大约40人,现在每个楼面配备20多台物流机器人,只要5个操作工,就能完成全部任务。
填补劳动力缺口是另一个主要诉求。近年来,搬运工这类重复劳动的岗位面临劳动力紧缺的局面,在新冠疫情暴发后进一步凸显。我们的一个医药行业客户,全面复工前员工非常少,但还是能每天配送超过500万只口罩,因为企业内部物流环节实现了自动化、智能化。
第三个方面的诉求是抓住业务发展机会。就像我们的一个劳防用品制造业客户,工作环境很恶劣,高温、气味刺鼻,根本无法依靠人工来完成生产,因此引入了物流机器人及系统,与产线进行无缝对接,从而实现安全高效生产。
不可否认,快仓创业初期时,一些客户把物流自动化系统当作展示项目。但今天大家已经把物流机器人当作工具,用不用,主要看ROI(投资回报率),机器人能帮自己省多少钱。同时,因为快仓的整个系统能力、产品能力、成本控制能力都和两三年前不可同日而语,所以我们很多行业的ROI已经达到甚至超过客户预期,因此行业复购率和客户复购率出现双高。
其实,四面墙内(仓库、工厂等)的物流自动化、智能化升级,给客户带来的价值不仅在ROI上可以看出来,管理成本、劳动强度、基层员工满意度等也是价值组成部分。
记者:近年来国内物流机器人市场规模不断扩大,与产品价格下降也有密切关系吧?
杨威:是的。对于物流机器人及系统企业来说,成本控制能力的提升主要依靠技术能力,这里技术的含义是比较多元的,分多个层面,从设计端开始,到生产制造端、品质控制端,再到供应链端,包括:(1)产品设计的模块化、一体化;(2)生产制造能力提升;(3)供应链掌控能力的提升,其中包括关键零部件的国产化。
记者:随着AI、大数据等技术的快速发展,物流机器人技术呈现出怎样的发展趋势?技术升级给客户带来怎样的价值?
杨威:物流机器人及系统的应用场景越来越多,从最初的电商、物流行业,近年来延伸到运行环境更加复杂的制造行业,这也促使各项技术加速变革。
首先是物流机器人导航定位技术。相比电商仓库,制造业企业的环境更加复杂,多种设备混场使用且密度大。如果采用二维码导航技术,一方面可能因二维码受损而导致导航系统失灵,另一方面可能因原定路径被其他设备占用而必须重新规划路径。针对制造业企业的痛点问题,我们自主研发了激光SLAM导航技术、地图融合混合导航技术,使物流机器人在没有任何辅助导航标志的情况下自主规划路线,不仅能在未知环境中自主移动,还能在这个过程中自我学习和优化,因此客户无需对使用环境进行任何改造。同时,使物流机器人具备多种混合导航模式,可自由切换SLAM、纹理、二维码、IMU、UWB等多种导航方式,是快仓正在实现的目标。
其次是安全避障。制造业企业使用物流机器人通常需要解决人机混场的安全问题。快仓的智能物流机器人采用计算机视觉技术和深度摄像头、激光雷达等多传感器融合,通过深度学习神经网络进行环境感知,实现机器人的自主避障绕行。这其中所使用的技术由快仓自主研发。
再有就是机器人系统调度。多种自动化设备的衔接和控制,多产线、多片区、多楼层使用物流机器人,根据生产工序和节拍配置或变更物料供应顺序和时间间隔、搬运目标点,也是制造业企业会遇到的一系列难题。快仓自主研发了“智慧大脑”EVO系统,实现智能调度(如,跨场景、跨楼层调度同一类型机器人,让物流机器人和机械手、输送线、无人叉车等联动)。这其中用到机器学习算法技术,该系统还能根据历史业务数据和作业量预测自动调整算法。
此外,第五代移动通信技术5G的发展也会给物流机器人行业带来重大变革。
记者:请介绍快仓近年来的技术研发重点与成果。
杨威:作为智能物流机器人系统解决方案提供商,快仓致力于用人工智能、物联网、自动驾驶、大数据等前沿技术,打造全球领先的智能物流机器人和智慧大脑操作系统。公司核心团队由北京大学、上海交通大学、复旦大学等高校的硕士和博士组成,现有员工超过400人,其中研发人员占60%以上。快仓已获得及申请169项国内专利,其中包含82项发明专利、68项实用新型专利和19项外观专利,已申请19项PTC国际专利。
伴随着业务持续发展,我们的软硬件产品和行业解决方案都越来越丰富。2019年,快仓发布了第三代智能机器人和“智慧大脑”EVO系统,引领物流机器人行业进入高度智能化的3.0时代。
快仓第三代智能机器人是能够在大型后置仓、前置仓(无人微仓)、生产线、线边仓、电梯等各种空间里智能驾驶的AMR(自主移动机器人),采用了多种感知技术和自动导航技术,无需预设参照介质,通过与周边环境进行数据交互,AMR知道自己在哪里、周边环境正在发生什么变化,并且通过“看”和“认知”来自主决策并自主行动。此外,在一些特定场景中,它还会按照决策的结果做出极其精准的动作,比如在制造场景,它能准确协同生产线上的其他设备作业。
快仓“智慧大脑”EVO系统是能够与用户业务快速集成,面向多类型机器人、多种智能设备、多个应用场景的智能操作系统,相当于各种空间的“大脑”和“眼睛”。有了它,管理人员能实时了解库存、货品(或物料)类型及位置、物流容器类型、空间内地图、机器人位置。它还能跨库区、跨楼层、跨场景调度多类型机器人实现运力共享,还能无缝接入及调度其他智能设备。
2019年,快仓还推出了“AMR+”复合型产品线,能在潜伏式智能机器人基础上搭载不同功能模块,如存储、交互、抓取等,目前已经有AMR+皮带、AMR+托盘、AMR+辊筒等多款产品面世。未来我们将为医院、机场、火车站以及应急物资制造与流通等需要物流机器人的场景,快速提供贴合用户需求的多样化“AMR+”复合型产品。
值得一提的是,快仓为菜鸟网络打造的智能仓单仓部署物流机器人达到千台级,该规模为全球第二大,公司软硬件技术实力皆得到市场验证。
记者:新冠疫情的暴发让仓储物流自动化、无人化技术越来越受到关注。快仓如何看待物流机器人市场前景?
杨威:快仓今年第一季度的签单额是去年同期的300%。创业以来,我们发现物流自动化市场需求的增长速度每一年都在加快,今天很多行业已经完成了对物流自动化技术认知的普及,无需再做市场教育。很多企业均把包括物流机器人在内的软硬件产品当作工具来使用,而新冠疫情的发生进一步催化了市场需求。
事实上,智能搬运这件事早已不再局限于仓储领域,在制造企业厂内物流的方方面面,都有物流机器人应用。就制造业企业而言,智能物流机器人可以应用在从原料仓库到线边仓、从线边仓到产线、从产线到成品库等各个环节。我们预测,5年后,企业要建设一个智能仓库或工厂,不可能没有物流机器人系统,它是名副其实的“新基建”,工业4.0的基础设施。这将为物流机器人行业带来巨大的市场机会。
记者:请介绍快仓目前发展情况以及未来发展规划。
杨威:快仓不仅掌握了物流机器人及系统的核心技术,还通过大量的应用案例不断积累专业经验。目前,快仓已服务于全球15个国家30多个行业500多家企业用户,其中包括60多家不同行业的全球头部企业,如,电子行业世界500强企业、国药、中国邮政、申通、DHL、菜鸟网络、唯品会、一汽、上汽、三菱、雅马哈等,覆盖电子、医药、物流、电商、汽车等行业。公司增长势头良好,已完成四轮融资,投资方包括软银中国、菜鸟网络、百世物流、CCV等。
在成功立足于国内市场的基础上,快仓也加快布局海外市场,已在捷克、迪拜、韩国、日本、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、加拿大等国家实施了众多智能仓和智慧工厂的物流机器人项目。2019年,快仓成功取得“欧洲市场通行证”——德国莱茵全指令CE认证。从业务全球化迈向服务全球化是公司2019年制定的核心战略之一,下一步快仓将在业务覆盖区域逐步设立服务中心,未来两年公司海外市场的收入预计会大幅增长。
未来,快仓还希望通过与政府合作,推动行业级技术创新、全产业链完善,今年内将在上海开工建设“快仓(宝山)全球智能机器人产业园”。依托该产业园,快仓计划构建集研发、测试、制造、应用于一体的自主领先技术创新孵化链,聚焦AI、机器人、大数据、IoT、云计算等产业链核心技术及核心部件产业化所需的功能区域做前瞻性配置。例如,建立智能驾驶技术难点创研试验公共服务平台,聚焦研发和优化,快仓提供基础技术架构和成熟可靠的机器人产品,用于测试创新性技术;建立智能仓储机器人产品安全性、稳定性验证实验室,聚焦验证和使用,快仓提供丰富的应用场景。
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