智能仓储案例分享 亚马逊的第八代物流中心

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智能仓储案例分享 亚马逊的第八代物流中心

智能仓储案例分享之(二)亚马逊的第八代物流中心技术中心 2017-08目录01. 物流中心简介02. 物流中心作业流程03. 亚马逊物流技术04. 仓储智能机器人介绍国家中心类型数量面积(平方英尺)未来增加数量增加面积(平方英尺)美国订单履行中心和再分配中心78 59903600 27 20672500 分拣中心27 7594300 4 905200 Prime Now(快速配送)网点42 830500 0 - 配送/分类站18 1343200 2 366200 总计165 69671600 33 21943900美国亚马逊全球:293个,面积113088400平方英尺(约1050.6256万平方米)美国:163个,面积69671600平方英尺(约647.2703万平方米)美国亚马逊美国亚马逊亚马逊中国◆数量:17个◆面积: 7486700平方英尺(约70万平方米)亚马逊中国拥有业界最大最先进的运营网络之一,目前有17个运营中心,分别位于广州(3个)、北京(2个)、苏州(2个)、成都(2个)、武汉、沈阳、西安、厦门、上海、天津、哈尔滨、南宁,总运营面积超过70万平米。

其主要负责厂商收货、仓储、库存管理、订单发货、调拨发货、客户退货、返厂、商品质量安全等。

同时,亚马逊中国还拥有自己的配送队伍和客服中心,为消费者提供便捷的配送及售后服务。

代码中国面积(平方英尺)运营时间PEK3 北京市亦庄538000 2004.4 PEK5 北京市通州322800 2010 SHA1 苏州普洛斯物流园118400 2006.11 CAN1 广州黄埔区118400 2007.5 CTU1 普洛斯(成都)高新工业物流园193700 2009.11 SHE1 沈阳625800 2010.5 XIY1 西安625800 2010.8 WUH1 武汉300000 2010.9 XMN1/XMN2 厦门170000 2010.9 SHA2 昆山1291200 2011.5 TSN2 天津武清176**** ****.2 NNG1 南宁北部湾科技园53800 2012.4 CAN2 广州182**** ****.5 CAN4 广州黄埔86000 2014 CTU2 成都天府新区538000 2013.3 HRB1 哈尔滨86000 2013 SHA3 上海自由贸易试验区- 2014.4国家中心类型数量面积(平方英尺)未来增加数量增加面积(平方英尺)加拿大订单履行中心 5 2140100 0 -墨西哥订单履行中心 1 400000 0 -英国订单履行中心10 5270300 2 1654000 配送网点20 1590700 0 -德国订单履行中心9 9404200 1 - 分拣中心 2 223100 0 - Prime Now(快速配送)网点14 66500 0 -法国订单履行中心 4 2647000 0 -意大利订单履行中心 1 645600 0 - Prime Now(快速配送)网点 1 - 0 -西班牙订单履行中心 1 827700 1 645600 捷克订单履行中心和退货中心 2 1291200 0 -波兰订单履行中心 3 3438300 1 -日本订单履行中心10 6076700 0 - Prime Now(快速配送)网点8 17100 0 -印度订单履行中心20 1785400 1 2900000 配送网点 4 - 0 -巴西订单履行中心 1 106200 0 -英国 德国、波兰、捷克西班牙 法国亚马逊全球运营中心日本 印度自2012年亚马逊收购Kiva公司后,将Kiva Robots技术封存并精心打造独家使用,使Kiva机器人自动搬运的货到人拣选技术日趋成熟,成为其物流中心低成本高效率运作的核心技术,其生产的15000台Kiva机器人全部用于其北美10个物流中心,这些物流中心被称为亚马逊第八代物流中心。

物流业中的智能仓储系统技术应用案例

物流业中的智能仓储系统技术应用案例

物流业中的智能仓储系统技术应用案例智能仓储系统技术在物流业中的应用案例随着科技的发展和社会进步,物流行业也在不断演进和创新。

其中,智能仓储系统技术的应用对于提高物流效率和服务质量起到了重要作用。

本文将通过介绍物流业中的智能仓储系统技术应用案例,探讨其对于物流行业的影响和价值。

1. 京东物流的智能仓储系统京东物流是中国最大的自营物流公司之一,致力于将智能化仓储系统技术应用于其物流流程中。

京东物流的智能仓储系统采用了自动化设备、无人搬运车、机器人等先进技术,实现了仓储过程的自动化和智能化。

通过人工智能算法的支持,京东物流的智能仓储系统能够根据订单的特点和优先级自动调度和优化仓储空间,提高了仓库利用率和作业效率。

此外,智能仓储系统还能准确追踪货物的位置和状态,提供实时的货物跟踪和库存信息,提升了物流的可视化和可控性。

2. 亚马逊的机器人仓储系统作为全球知名的电商平台,亚马逊致力于提供高效的物流服务。

为了应对日益增长的订单数量和提高物流处理效率,亚马逊引入了机器人仓储系统。

亚马逊的机器人仓储系统利用自主导航技术,机器人能够自动识别和避免障碍物,准确且高效地将货物从货架上取下或放回。

这种智能化的仓储系统大大减少了人工搬运的工作量,提高了作业效率。

此外,机器人仓储系统还能够实时监测和管理库存,准确追踪货物的位置和状态,为亚马逊提供了高度可视化和精确的库存管理。

3. 菜鸟网络的智能仓储系统菜鸟网络是阿里巴巴集团旗下的物流和仓储服务提供商,借助阿里巴巴在物联网和人工智能领域的技术积累,菜鸟网络打造了智能仓储系统。

该智能仓储系统通过物联网技术实现了设备、载具、库存等各个环节的智能互联,实现了对于整个仓储过程的综合管理。

菜鸟网络的智能仓储系统还引入了机器学习和预测算法,能够准确预测物流需求,优化仓库规划和调度,提高了作业效率和客户满意度。

此外,智能仓储系统还能够提供大数据分析和实时监控,帮助企业更好地管理和控制其物流网络,降低物流成本和风险。

AI智能机器人在物流仓储领域中的应用案例分析

AI智能机器人在物流仓储领域中的应用案例分析

AI智能机器人在物流仓储领域中的应用案例分析随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个行业都得到了广泛应用,尤其是在物流仓储领域。

AI智能机器人的引入为物流仓储业带来了巨大的改变和效益。

本文将分析一些成功的应用案例,探讨AI智能机器人在物流仓储领域中的具体应用。

首先,AI智能机器人在物流仓储中的一个重要应用是自动化拣货系统。

传统的拣货工作需要大量的人力投入,而且存在人为错误的可能性。

然而,AI智能机器人通过视觉感知、物品辨识和规划路径等功能,可以自动完成拣货任务。

例如,亚马逊的机器人仓库系统采用了AGV(自动导引车辆)技术,可以高效地定位、捡取和搬运货物,减少了人力投入,提高了效率和准确性。

其次,AI智能机器人在物流仓储中的另一个应用是库存管理和优化。

传统的库存管理需要人工盘点和记录,容易出现错误和疏漏。

AI智能机器人可以通过感应和识别技术迅速扫描货物,并与实际库存进行比对和更新。

此外,AI智能机器人还可以根据销售数据和需求预测,为仓储企业提供库存优化的建议,避免库存过大或过小的情况发生。

第三,AI智能机器人在物流仓储中的应用案例还包括订单分拣和包装。

在传统的仓储环境中,订单分拣和包装是非常耗时且复杂的任务。

然而,AI 智能机器人通过图像识别和路径规划的技术,可以自动区分、分拣和包装各类商品。

这不仅提高了订单处理速度,还减少了人为错误和损坏的可能。

此外,AI智能机器人还可以在物流仓储中进行安全监控和风险预警。

物流仓储的安全问题一直是关注的焦点,特别是对于贵重货物和敏感信息的保护。

AI智能机器人配备了摄像头和传感器,可以实时监控仓库的安全状况,并通过图像识别和数据分析来预警潜在风险。

例如,当未经授权的人员进入仓库区域时,机器人可以及时报警并采取必要的安全措施。

最后,AI智能机器人在物流仓储中的应用案例还涉及路线优化和配送方案制定。

配送效率和准时性一直是物流行业的关键课题。

AI智能机器人利用其算法和大数据分析能力,可以实时优化配送路线,提高整体效率和成本控制。

智能仓储与物流配送优化实践案例分享

智能仓储与物流配送优化实践案例分享

智能仓储与物流配送优化实践案例分享第一章:智能仓储概述 (2)1.1 智能仓储的定义与发展 (2)1.2 智能仓储的核心技术 (2)第二章:智能仓储系统架构 (3)2.1 系统设计原则 (3)2.2 系统模块划分 (4)2.3 系统集成与互联互通 (4)第三章:智能仓储硬件设施 (4)3.1 自动化立体仓库 (4)3.1.1 货架系统 (5)3.1.2 搬运设备 (5)3.1.3 控制系统 (5)3.2 无人搬运车 (5)3.2.1 导航系统 (5)3.2.2 驱动系统 (5)3.2.3 传感器系统 (5)3.3 应用 (5)3.3.1 搬运 (6)3.3.2 分拣 (6)3.3.3 贴标 (6)3.3.4 装卸 (6)第四章:智能仓储软件系统 (6)4.1 仓储管理系统(WMS) (6)4.2 仓储作业管理系统 (6)4.3 数据分析与决策支持 (7)第五章:物流配送概述 (7)5.1 物流配送的定义与分类 (7)5.2 物流配送的关键环节 (8)第六章:物流配送优化策略 (9)6.1 路线优化 (9)6.1.1 背景分析 (9)6.1.2 优化策略 (9)6.1.3 实践案例 (9)6.2 车辆调度优化 (9)6.2.1 背景分析 (9)6.2.2 优化策略 (9)6.2.3 实践案例 (9)6.3 配送效率提升 (10)6.3.1 背景分析 (10)6.3.2 优化策略 (10)6.3.3 实践案例 (10)第七章:智能仓储与物流配送协同 (10)7.1 信息共享与协同作业 (10)7.1.1 信息共享机制 (10)7.1.2 协同作业实践 (10)7.2 资源整合与协同调度 (11)7.2.1 资源整合 (11)7.2.2 协同调度 (11)第八章:实践案例一:某电商企业智能仓储建设 (12)8.1 项目背景与需求 (12)8.2 项目实施与成果 (12)第九章:实践案例二:某制造业企业物流配送优化 (13)9.1 项目背景与需求 (13)9.2 项目实施与成果 (13)第十章:智能仓储与物流配送发展趋势 (14)10.1 技术发展趋势 (14)10.2 行业发展趋势 (14)10.3 政策与市场环境分析 (15)第一章:智能仓储概述1.1 智能仓储的定义与发展智能仓储是指在现代物流系统中,运用物联网、大数据、人工智能等先进技术,对仓储资源进行高效管理、调度和优化的一种新型仓储模式。

物流配送案例

物流配送案例

物流配送案例物流配送案例— Amazon Prime AirAmazon Prime Air是亚马逊在物流配送方面的一项创新项目。

通过使用无人机配送的方式,为顾客提供更快、更高效的物流服务,该项目将完全改变传统物流配送模式。

在过去,物流配送主要依靠传统的货运工具,如汽车、卡车和飞机。

然而,这些传统方式存在着很多限制。

比如,交通拥堵、恶劣的天气条件以及道路不良等都可能导致延迟和问题的发生。

此外,传统的物流配送也受到一些地理限制,无法到达偏远或交通不便的地区。

而Amazon Prime Air利用无人机进行配送的方式解决了这些问题。

无人机可以避免交通堵塞和道路不良等问题,可以直接从仓库飞到顾客的门口,大大减少了交货的时间。

此外,无人机也不受天气因素的影响,可以在各种恶劣环境下稳定进行配送,确保物品的安全送达。

另外,无人机的灵活性也是传统物流方式无法比拟的,无人机可以通过空中直线距离进行配送,无需受到地理限制。

Amazon Prime Air项目于2013年开始,目前已在美国和英国进行试点运营。

在试点运营中,无人机可以在30分钟内将货物送到顾客的门口,相比传统的物流配送方式,速度提升了数倍。

无人机采用自主飞行系统,可以自动起飞、飞行、降落和返回仓库,再加上高精度的导航系统和避障系统,确保了无人机的安全运行。

然而,Amazon Prime Air项目也面临一些挑战。

首先是法律和监管问题,无人机配送的法律制度尚不完善,需要政府和相关部门加强监管和修订法律法规。

此外,无人机的飞行高度和路径也受到限制,需要合理规划和规范使用。

另外,无人机的安全性也是一个重要问题,需要研发和应用高级的飞行技术和设备来确保无人机的安全运行。

总之,Amazon Prime Air项目作为一项创新的物流配送方式,极大地提升了配送效率和顾客体验。

虽然仍面临一些挑战,但随着技术的不断发展和法律的逐步完善,无人机配送将在未来迎来更广阔的发展前景。

亚马逊物流案例分析

亚马逊物流案例分析

亚马逊物流案例分析亚马逊公司成立于1994年,始于线上书籍销售,如今以其庞大的产品种类和快速的物流服务而成为全球最大的在线零售商之一。

亚马逊物流系统的高效运营是公司成功的关键之一。

本文将对亚马逊物流案例进行分析,探讨其成功的原因。

首先,亚马逊构建了一个庞大而高效的配送网络。

亚马逊在全球范围内建立了许多物流中心,以确保能够快速和准确地将产品送达顾客手中。

这些物流中心采用先进的自动化技术,实现了高效的仓储和配送流程。

亚马逊还与许多物流公司建立合作关系,以强化其商品快速运送的能力。

通过优化物流网络,亚马逊能够将商品尽可能地靠近顾客,从而缩短交货时间和成本。

其次,亚马逊在提高物流效率方面采用了先进的技术手段。

亚马逊引入了机器人和无人机等先进技术来优化仓储和运输流程。

例如,亚马逊的物流中心中使用了大量的机器人,它们能够自主定位和运送商品,极大地提高了仓储和拣选效率。

此外,亚马逊还在一些地区进行无人机的试点项目,希望通过无人机进行商品的快速派送。

这些创新的技术手段为亚马逊提供了有力的支持,使其物流系统更加高效和可靠。

另外,亚马逊注重数据的分析和运用。

亚马逊通过收集和分析大量的用户数据,深入了解顾客的需求和购买习惯。

基于这些数据,亚马逊能够更准确地预测销售量和库存需求,从而在物流方面进行合理规划。

此外,亚马逊还通过个性化推荐系统,精准地向顾客推荐符合其兴趣和偏好的商品,提高销售转化率。

数据的运用使亚马逊的物流系统更加智能化和个性化,为顾客提供了更好的购物体验。

除此之外,亚马逊建立了一个完善的物流管理体系。

亚马逊通过严格的管理程序和标准化的操作流程,确保物流环节的高质量和高效率。

亚马逊物流管理体系中的每一个环节,从订单处理到库存管理,再到配送和售后服务等,都经过精细的规划和执行。

亚马逊注重培训和监督物流人员,使其具备专业的操作技能和服务意识。

这种严格的管理和标准化流程使亚马逊的物流系统能够准确高效地响应顾客需求,提供卓越的服务质量。

机器人技术在物流中的应用案例

机器人技术在物流中的应用案例

机器人技术在物流中的应用案例随着科技的不断发展,机器人技术在各个领域都得到了广泛应用。

物流行业作为现代社会中不可或缺的一环,同样借助机器人技术来提高效率、降低成本。

本文将介绍几个机器人技术在物流中的应用案例。

案例一:智能仓储机器人智能仓储机器人是一种能够自主移动、智能识别货物并进行搬运和存放的机器人。

它配备了传感器和导航系统,可以在仓库内准确地识别货物的位置,并按照指定的路线完成搬运任务。

这种机器人可以大大降低人工搬运的工作量,提高仓储效率。

例如,亚马逊的仓储机器人系统可以帮助工人更快速地找到需要的货物,并将其送至指定地点,大大减少了人为因素带来的错误和延迟。

案例二:无人驾驶物流车辆无人驾驶物流车辆是指具备自动驾驶功能的物流运输车辆,通过激光雷达、摄像头等感应设备实现自主导航和避障。

这种车辆可以根据预设的路径和规则完成货物的运输任务,避免了人为驾驶过程中的疲劳和错误,大幅提升了物流运输的效率和安全性。

例如,美国无人驾驶卡车初创公司TuSimple已经开展了一项实验,他们使用无人驾驶卡车运送了价值数百万美元的货物,成功地完成了从亚利桑那州到得克萨斯州的长途运输。

案例三:机器人快递员随着电子商务的快速发展,快递业务也越来越繁忙。

为了满足快递业务的增长需求,一些公司开始尝试使用机器人作为快递员。

这些机器人可以通过导航系统自动识别收货人的地址,并将包裹送至指定地点。

机器人快递员可以实现24小时不间断工作,且速度更快、准确度更高。

例如,中国的顺丰速运就在一些城市试点使用机器人快递员进行快递投递,取得了很好的效果。

案例四:机器人分拣系统机器人分拣系统是将机器人与自动化设备相结合,实现对快递包裹的自动分拣和处理。

机器人可以通过视觉识别技术对包裹进行分类,然后将其送至对应的分拣区域。

这种系统可以大大减少人工分拣的成本和时间,提高分拣的精度和速度。

例如,德国DHL公司在一些快递处理中心使用机器人分拣系统,每台机器人每小时可以处理5000个包裹,效率是人工分拣的数倍。

仓储行业的成功案例与经验分享

仓储行业的成功案例与经验分享

仓储行业的成功案例与经验分享在当今竞争激烈的商业环境中,成功案例和经验分享对于不同行业的从业者来说都是非常重要的。

本文将分享几个仓储行业的成功案例,并探讨了一些这些公司背后的经验和策略,以期为读者提供有价值的洞见和启发。

案例一:亚马逊仓储网络亚马逊是仓储行业里最成功的公司之一,其仓储网络是其成功的核心。

亚马逊的仓储战略旨在实现安全高效的库存管理和快速准确的订单配送。

为了提高客户满意度并降低成本,亚马逊发展了一套创新的仓库系统。

他们在全球各地建立了大型物流中心,利用最新的技术和自动化设备,实现了高度可靠、高效率的仓储运作。

亚马逊的成功经验主要包括以下几点:1. 仓储位置的战略选择:亚马逊的仓储网络布局优化了商品的运输路线和时间,并且使得商品能够更快地送达客户。

2. 先进技术的应用:亚马逊关注自动化和物联网技术的发展,并在其仓储网络中广泛应用。

这些技术的运用提高了仓库操作的效率和准确性,并减少了人工操作的错误。

3. 数据驱动的决策:亚马逊利用大数据和人工智能分析客户需求和订单趋势,从而准确预测销售情况,并做出相应的库存规划和仓库布局决策。

4. 持续的改进和创新:亚马逊不断对其仓储网络进行改进,并寻求新的技术和策略来提高效率和服务质量。

案例二:顺丰速运的智能仓储系统顺丰速运是中国仓储行业中一家知名的物流公司,其智能仓储系统被广泛认为是其成功的关键。

顺丰速运通过引入先进的物流技术和设备,提高了仓库的自动化程度,实现了大规模高效的物流管理。

顺丰速运的成功经验包括以下几方面:1. 自动化技术的应用:顺丰速运引入了自动化设备和机器人,实现了仓库内物品的快速分拣和配送。

通过减少人工操作和提高准确性,顺丰速运提高了效率和服务质量。

2. 信息化管理系统:顺丰速运建立了一套完善的信息管理系统,实现了订单信息的实时跟踪和库存管理。

这种信息化管理系统提高了运营的透明度和灵活性,同时也提高了对仓库操作的监控和控制能力。

3. 运营流程的优化:顺丰速运对仓库的运营流程进行持续的优化,通过精细化管理和精益制度,进一步提高了效率和服务质量。

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智能仓储案例分享之(二)亚马逊的第八代物流中心技术中心 2017-08目录01. 物流中心简介02. 物流中心作业流程03. 亚马逊物流技术04. 仓储智能机器人介绍国家中心类型数量面积(平方英尺)未来增加数量增加面积(平方英尺)美国订单履行中心和再分配中心78 59903600 27 20672500 分拣中心27 7594300 4 905200 Prime Now(快速配送)网点42 830500 0 - 配送/分类站18 1343200 2 366200 总计165 69671600 33 21943900美国亚马逊全球:293个,面积113088400平方英尺(约1050.6256万平方米)美国:163个,面积69671600平方英尺(约647.2703万平方米)美国亚马逊美国亚马逊亚马逊中国◆数量:17个◆面积: 7486700平方英尺(约70万平方米)亚马逊中国拥有业界最大最先进的运营网络之一,目前有17个运营中心,分别位于广州(3个)、北京(2个)、苏州(2个)、成都(2个)、武汉、沈阳、西安、厦门、上海、天津、哈尔滨、南宁,总运营面积超过70万平米。

其主要负责厂商收货、仓储、库存管理、订单发货、调拨发货、客户退货、返厂、商品质量安全等。

同时,亚马逊中国还拥有自己的配送队伍和客服中心,为消费者提供便捷的配送及售后服务。

代码中国面积(平方英尺)运营时间PEK3 北京市亦庄538000 2004.4 PEK5 北京市通州322800 2010 SHA1 苏州普洛斯物流园118400 2006.11 CAN1 广州黄埔区118400 2007.5 CTU1 普洛斯(成都)高新工业物流园193700 2009.11 SHE1 沈阳625800 2010.5 XIY1 西安625800 2010.8 WUH1 武汉300000 2010.9 XMN1/XMN2 厦门170000 2010.9 SHA2 昆山1291200 2011.5 TSN2 天津武清176**** ****.2 NNG1 南宁北部湾科技园53800 2012.4 CAN2 广州182**** ****.5 CAN4 广州黄埔86000 2014 CTU2 成都天府新区538000 2013.3 HRB1 哈尔滨86000 2013 SHA3 上海自由贸易试验区- 2014.4国家中心类型数量面积(平方英尺)未来增加数量增加面积(平方英尺)加拿大订单履行中心 5 2140100 0 -墨西哥订单履行中心 1 400000 0 -英国订单履行中心10 5270300 2 1654000 配送网点20 1590700 0 -德国订单履行中心9 9404200 1 - 分拣中心 2 223100 0 - Prime Now(快速配送)网点14 66500 0 -法国订单履行中心 4 2647000 0 -意大利订单履行中心 1 645600 0 - Prime Now(快速配送)网点 1 - 0 -西班牙订单履行中心 1 827700 1 645600 捷克订单履行中心和退货中心 2 1291200 0 -波兰订单履行中心 3 3438300 1 -日本订单履行中心10 6076700 0 - Prime Now(快速配送)网点8 17100 0 -印度订单履行中心20 1785400 1 2900000 配送网点 4 - 0 -巴西订单履行中心 1 106200 0 -英国 德国、波兰、捷克西班牙 法国亚马逊全球运营中心日本 印度自2012年亚马逊收购Kiva公司后,将Kiva Robots技术封存并精心打造独家使用,使Kiva机器人自动搬运的货到人拣选技术日趋成熟,成为其物流中心低成本高效率运作的核心技术,其生产的15000台Kiva机器人全部用于其北美10个物流中心,这些物流中心被称为亚马逊第八代物流中心。

位于加州特雷西和帕特森的两个物流中心则是最新落成的。

特雷西(Tracy)物流中心:代号为OAK4,是小件商品配送仓库;帕特森(Patterson)物流中心:代号为OAK3,是大件商品配送仓库。

特雷西物流中心占地面积超过10万平方米,相当于28个足球场大小,三层钢结构厂房,合计楼层使用面积与59个足球场相当。

特雷西仓库处理高销量的小件商品,如书籍、电子产品、玩具和居家用品等。

Tracy物流中心现有正式员工1500人Kiva机器人3000台30公里长输送机仓库商品存量总数达2000万件商品种类350万SKUs出货量70万件/天2015年度出货目标为150万件/天目录01. 物流中心简介02. 物流中心作业流程03. 亚马逊物流技术04. 仓储智能机器人介绍收货作业收货作业位有三层输送线,中间层辊道输送线连接门口送货卡车的卸货输送机,将采购的商品纸箱输送到作业工位;作业人员从辊道机上拿取整箱货品,拆除货品外包装纸箱;对每件货品贴条码扫描后将货品信息录入系统;所有货品放到边侧的手推车和料箱中;手推车由人工送至Kiva机器人入库装载区。

收货区有多条纵向对着大门的收货输送线,通过可移动式辊子伸缩机与卸货卡车连接两种收货容器黄色塑料箱和白色手推车作为两种收货方式;根据批量拣选和拆零拣选需要来选择不同收货入库方式。

料箱推入底层辊道机,通过输送机送到阁楼存储区;拆箱后的废纸箱扔到上层皮带机上回收。

上架作业在商品入库装载区,Kiva机器人载着存储料架驶入站台,站台自动读取料架上的条码,存储区作业人员捡取从收货端过来手推车上的各种货物,扫描后随机放入料架的储位格子上,再扫描对应料架格子上的二维码,货物存储信息即存入计算机系统。

料架格子中的商品各不相同,只要有空间同一格子也可以放不同的商品。

Kiva机器人将装满货物的货料架送入储存区存放,机器人可以从料架底部穿行,不需要很大的通道,因此这些料架可以密集存放,大幅减少库存面积。

每个料架有各种大小的分区和分层,分区(同层)用数字1、2、3...表示,分层用一个字母(从下到上)A、B、C...表示,如格子代码1A+一个二维码表示料架的一个存储位,一个存储位可以存放不同的SKU,从料架四周都可以存放商品或取出商品。

料架底部四周横档上各有一个条形码,到站台时自动读取。

拣货作业Kiva机器人载着料架正在运行和等待出库Kiva 机器人载着出货料架一个跟着一个,有序有礼地驶向拣选站台。

Kiva 机器人载着料架进入站台时,显示屏即自动显示要拣选商品的信息,显示屏左边显示需拣选商品在料架上的货位格子代码,中间图片显示商品照片,右上角大号数字显示需拣选的数量,让作业人员轻松准确地拣货。

拣货作业阁楼三层拣选商品后的料箱向二层输送;二层拣选后的料箱进入汇流输送机,并排的积放辊道机将料箱汇总到一条主线上,准备进入滑块分拣线滑块分拣机将拣选商品的料箱分拣进入各包装区从滑块分拣机过来的批次拣选商品料箱,经二次投放分播墙后再拣选包装,包装后的纸箱集中向包裹分拣区输送。

包装作业包装区作业区上层辊子输送机将拣选好商品的黄色料箱送到各包装工位,作业人员将料箱从辊道机上拖入到工作台,逐一扫描料箱中的货物,确认订单信息后系统会提示包装盒的尺寸和打印商品条码标签,将多件商品包装在纸盒中,贴好标签后将包装箱放入下层皮带输送机。

●包装箱在输送线上贴标签、扫描和分流●一台叫Slam的设备具备扫描、称重和自动贴标签功能,可以识别包装盒中是否少了物品并予剔除,经扫描、称重后自动贴上发运信息标签。

●称重、扫描不合格包装箱被剔除进行检查,检查合格后包装箱重新投入输送线上。

物流中心作业流程 出货作业◆底层的一单一件包装箱输送到二楼分拣汇总区 ◆从各包装线送过来的大量包装箱汇总到皮带机主线,经特殊的倾斜辊道靠边机、滑道和返回皮带机处理,将包装箱有序排队,最终进入左侧的滑块分拣机分拣,每个分拣道口与螺旋滑道连接。

Dematic 新一代无链条驱动的滑块分拣机可以实现箱子间无间隙分拣,高峰时段处理效率达400件/分。

◆螺旋滑道经重力辊道机和多节式伸缩皮带机将包装箱送至集装箱卡车目录01. 物流中心简介02. 物流中心作业流程03. 亚马逊物流技术04. 仓储智能机器人介绍亚马逊率先将AGV运用于电商仓储物流。

利用AGV小车进行包裹输送“货到人”拣选模式的经典案例是亚马逊的Kiva机器人。

2012年亚马逊以7.5亿美元收购自动化物流提供商Kiva Systems,该公司主要生产Kiva机器人,一种典型的货架分离式AGV,该机器人具有一定的载重能力,通过导引系统让AGV在仓库内移动,通过二维码找到所需货品的货架,将其整体搬送至集中拣货处,待拣货员拣货完成后返回原货架处;目前亚马逊配送中心拥有数万辆AGV小车帮助拣货。

Kiva能够快速高效的移动主要依赖它的移动执行系统(Kiva MFS),该系统采用了基于ADI公司的Blackfi n处理器的视觉系统,它拥有两个摄像头,朝上的摄像头读取数据矩阵条形码用来识别货架,朝下的摄像头处理坐标点信息来确认位置,该款处理器在图形采集、分段、亚像素定位以及数据矩阵读取当面性能稳定、快速高效。

据悉时至2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台,用于北美的各大运转中心。

订单处理 系统调度 AGV 找到货架 人工拣货 AGV 将货架还原Kiva 系统作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍,机器人每小时可跑30英里,准确率达到99.99%。

Kiva 机器人自重约145公斤,但可以载起340公斤的料架,行走速度为5-6公里/小时,采用电瓶电源,每过1小时充电5分钟,连接无线网络,通过地面上的二维码进行导航,其背后有着强大的控制系统和运行计算方法。

Kiva 技术分析巡航定位技术Kiva机器人的驱动单元巡航定位技术主要是通过读取在地上网格的视觉记号,这一点与过去的传统自动化仓库的AGV设备是完全不一样的,传统的AGV设备必须依赖于在仓库地面埋入线圈、导线之类的,这就极大限制了AGV移动的自由度以及可调性;并且Kiva机器人更不需要在仓库额外安装任何昂贵的基础设施,真正做到随到随用。

动力补充技术Kiva机器人是由电池驱动的,每一次充电,基本上可以使用8-10小时。

一旦Kiva机器人的电量有所降低, 机器内置的驱动系统会自动驱动Kiva到充电站接口进行充电。

充电完成后,K iva机器人自主回到目标定位点,继续工作,全程无需人力监管。

通讯联系技术Kiva MFS 的服务器是直接与每个驱动单元通过WIFI无线网络来连接的,这样设置起来非常容易,而且非常容易与仓库内部的其他无线系统进行整合与拆分。

软件系统相关技术Kiva MFS控制系统决定了某一个订单被送到相对应的一位操作员工那里。

随着订单分配完毕,Kiva机器人去主动选择搬运订单选中的货架,再确定一条最易抵达目标定位点的快捷路径。

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