در پس زمینه رشد انفجاری در -تجارت الکترونیک، سفارشات پراکنده، و افزایش مستمر تقاضای مصرف کنندگان برای به موقع بودن، کارایی و دقت انبارداری و انتخاب به گلوگاه های کلیدی تبدیل شده است که پاسخگویی زنجیره تامین را محدود می کند. بهعنوان زیرسیستم اصلی انبارداری هوشمند، سیستمهای برداشت خودکار تجهیزات هوشمند، فناوری سنجش و الگوریتمهای نرمافزاری را برای ارتقای مدل دستی سنتی «person-به{-به کالاها به یک «کالا-به{{5}به{5}به{6}7}بهطور قابل توجهی{6}به{100}{101}شخص{5}شخص، مدل{6}به{3}به{101}»، یکپارچه میکنند. کارایی سیستم های لجستیک مدرن
ماهیت سیستم های چیدن خودکار جایگزینی یا کمک به برداشت دستی کالاهای سفارش داده شده از طریق ابزارهای تکنولوژیکی است. معماری اصلی آنها شامل یک لایه اجرای سخت افزار، یک لایه تصمیم گیری نرم افزار-و یک لایه تعامل داده است. لایه سختافزاری شامل تجهیزات مختلف برداشت هوشمند میشود: ایستگاههای کاری «کالاها به{4}» متشکل از AGV (وسایل نقلیه هدایتشده خودکار) میتوانند مستقیماً کیسهای کامل یا سطلهای کالا را به جمعکننده منتقل کنند. انبارهای سطل زباله چند سطحی که توسط شاتل ها و آسانسورها به هم متصل شده اند، امکان ذخیره سازی متراکم و بازیابی سریع اقلام کوچک و پراکنده را فراهم می کنند. رباتهای مرتبسازی (مانند روباتهای دلتا و رباتهای اسکارا) از تشخیص بصری و همکاری بازوی روباتیک برای درک دقیق موارد با شکل نامنظم یا سبک استفاده میکنند. علاوه بر این، تسمههای مرتبسازی خودکار، برچسبهای الکترونیکی{6}}برچسب کمکی (DPS) و سایر تجهیزات سازگار با دستههای محصول و سناریوهای عملیاتی مختلف وجود دارد. لایه تصمیمگیری نرمافزار، که بر روی سیستم مدیریت انبار (WMS) و سیستم کنترل انتخاب (PCS) متمرکز است، مسئول تجزیه سفارش، تجزیه کار، بهینهسازی مسیر، و زمانبندی تجهیزات است و از عملکرد روان تحت همکاری چند دستگاه اطمینان میدهد. لایه تعامل دادهها از فناوریهایی مانند بارکد، RFID و بینایی ماشین برای جمعآوری{11}اطلاعات زمانی واقعی در مورد وضعیت کالاها و تجهیزات استفاده میکند و پشتیبانی دادههای دقیقی را برای لایه تصمیمگیری ارائه میکند.
در مقایسه با چیدن دستی سنتی، سیستمهای چیدن خودکار مزایایی را در سه جنبه اصلی ارائه میدهند: اول، افزایش قابل توجه کارایی. حالت "کالا به-" یک ایستگاه کاری واحد می تواند کارایی انتخاب را تا 3-5 برابر افزایش دهد، با ربات های مرتب سازی که قادر به کار با هزاران مورد در ساعت هستند و چرخه های انجام سفارش را به شدت کوتاه می کند. دوم، دقت تضمین شده. از طریق مکانیسمهای تأیید بصری و تصحیح خطای سیستم، میتوان نرخ خطای انتخاب را از 0.5%-1% در حالت دستی به زیر 0.01% کاهش داد و هزینههای پس از فروش را بهطور قابلتوجهی کاهش داد. سوم، سازگاری انعطاف پذیر. ترکیب تجهیزات مدولار و منطق نرمافزاری قابل تنظیم مجدد، آنها را قادر میسازد تا به اوج سفارشات روزانه میلیونها نفر در طول تبلیغات تجارت الکترونیکی رسیدگی کنند، و همچنین با نیازهای متنوع و کوچک جمعآوری مواد خام صنعت تولید سازگار شوند.
در حال حاضر، سیستمهای برداشت خودکار بهطور گسترده در-تجارت الکترونیک، خردهفروشی، داروسازی و تولید 3C استفاده میشوند. در صنعت داروسازی، آنها می توانند الزامات مدیریت تاریخ انقضا دارو و قابلیت ردیابی GSP را برآورده کنند. در قسمت 3C، آنها می توانند نیازهای ضد{4}}ضد استاتیک و آسیب-برداشتن اجزای دقیق را برطرف کنند. با ادغام تشخیص بصری هوش مصنوعی، سنجش کنترل نیرو، و فناوریهای دوقلوی دیجیتال، این سیستم به سمت «یادگیری مستقل و بهینهسازی پویا» در حال تکامل است. برای مثال، چیدمان انبار را از طریق آموزش با سفارشات تاریخی بهینه میکند، یا بار تجهیزات را در سناریوهای اوج با استفاده از دوقلوهای دیجیتال شبیهسازی میکند و سازگاری سیستم را بیشتر افزایش میدهد.
به عنوان «سیستم عصبی مرکزی» انبارداری هوشمند، سیستمهای برداشت خودکار نه تنها عملیات انبارداری را بازسازی میکنند، بلکه به نقطه اتکای استراتژیک برای شرکتها تبدیل میشوند تا با عدم قطعیتهای بازار کنار بیایند و تجربه مشتری را بهبود بخشند، و پیوسته لجستیک مدرن را به سمت کارایی، دقت و انعطافپذیری بیشتر سوق دهند.
