代表“货到人”拣选发展趋势的解决方案长啥样?

2022-09-02 14:35:53 浏览数 (1)

导读

真效率、真密度、真柔性,助力客户掌控不确定

近几年,随着电商和物流的快速发展,仓储物流的业态不断更替迭代,对时效性和业务柔性要求也越来越高,无法掌控明天业务成为了一种新常态。To-B还是To-C?以何种比例混合To-B和To-C?比例是否固定不变?订单何时流入?这些关于订单信息的问题直接决定了仓储物流的方案设计,客户自己也无法明确答案。因此,客户渴望购买的不是一种固定场景的方案,而是一套能够柔性应付多种业务场景切换的“货到人”方案,来应对多变的业务、满足后续的拓展需求。

为了满足客户在业务发展中不断变化的需求,全球箱式仓储机器人的首创者海柔创新,推出ACR解决方案,秉持着“专注为客户创造价值”和“求真务实”的理念,为客户解决真正痛点,用真效率,真储存密度,真柔性的解决方案来助力不同行业客户掌控未来不确定性,实现仓储可持续发展。对比市场上涌现的货架料箱机器人解决方案,海柔创新ACR解决方案有以下优势:

以7.5米层高、350箱/h的出库效率的3PL行业仓库作为案例:

解析真效率

客户真正关心的效率,是单位时间搬箱量和命中率,ACR解决方案的设计参数正是为二者而生,而货架料箱机器人方案主要承诺单位时间的货架搬运量,在命中率方面有明显提升空间。因此,搬箱量与命中率的结合,才是真效率。

· 每台ACR机器人产出35箱/h,ACR方案需要10台机器人和1个工作站。

· 每台类Kiva产出10货架/h, 命中率难预估,按1.7计算,货架料箱机器人方案需要21台机器人和一个拣选工作站。并且存在理货失效风险。有可能出现:机器人搬运整个货架出库,只为满足一个料箱搬运。本质上仍是“货架到人”,而非“货到人”拣选。

ACR解决方案vs货架料箱机器人方案:至少少用11台机器人

解析真柔性

ACR解决方案不仅具备设备柔性(固定设备少,快速部署,灵活增减机器人),同时兼具业务柔性,客户业务和订单结构改变并不影响单位时间搬箱效率,此乃真柔性。与之相比,市面上的货架料箱机器人方案更加依赖订单信息和作业时间提前固化用以布局理货。

· 假如该3PL仓库更改服务客户,业务从跨境电商行业转变为汽车备件行业,客户业务和订单结构改变并不影响单位时间搬箱效率,仍然只需10台机器人和1个工作站。

· 货架料箱机器人方案虽然也具备设备柔性,但转为汽车备件业务后,SKU更丰富,订单颗粒度更小,命中率降低成1.4,那么就需要25台机器人和1个工作站。

货架料箱机器人方案随业务变化额外需要增加4台机器人

解析真密度

ACR解决方案能真实的利用上每一寸仓库层高,让每一个货架储位不空置,是真正高密度储存,但货架料箱机器人方案只能利用不足4米层高,提供不超过10层的料箱货架。此外,料箱与货架不解耦关系以及理/补货流程,导致货架储位空置率在20%以上。

· ACR解决方案:能提供24货位/平米,每个货位都能不空置。

· 货架料箱机器人方案:最多能提供21货位/平米,因理/补货需求,有20%货位被空置。

ACR解决方案存储密度提升43%

承重维度对比

· ACR解决方案中,HAIPICK机器人搬运料箱,每箱可承载50公斤以内的货物。

· 货架料箱机器人方案每箱只能承载20公斤以内的货物,限制其在很多行业中使用,如汽车备件行业。若增加单箱重量,还会限制单个货架料箱数,进一步减少储存密度。

ACR解决方案可多承载30公斤货物,且不影响储存密度

全项目周期成本(TCO)维度对比

· 因方案效率和柔性得到真实保障,ACR解决方案成本更透明明确,能满足客户真实有效投资。

· 因业务、命中率和搬箱效率存在不确定性,货架料箱机器人方案后续存在追加投资可能。

货架料箱机器人方案最早由Amazon位于西雅图的机器人与高级技术实验室(Amazon Robotics and Advanced Technology labs)于去年六月推出,取名为“Ernie”。用Amazon自己的话说,它的目的在于提升仓储员工的工作安全,无关效率。“它(Ernie)并未让流程变快。而根据测试,我们相信对于员工来说,它令仓库设施变得更安全,”Amazon全球高级技术总监Kevin Keck在Ernie去年六月面世时说道。

只有满足了真柔性,真储存密度,真效率,全项目周期成本(TCO)才能真透明,客户投资才真实有效,物有所值。海柔创新专注于箱式仓储机器人系统研发设计,实现机器人本体、底层定位算法、控制系统、机器人调度、智能仓储管理系统等核心元素的自主研发,覆盖并已进行全球专利布局。旗下库宝系统(HAIPICK)始于2015年,是最早研发及投入商业使用的箱式仓储机器人系统,致力于为客户打造全柔性解决方案,已应用于3PL、鞋服、电商、电子、电力、制造、医药等各行业。

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