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阿里和京東享用的智能倉儲機器人,不是誰都能玩

日期:2019-02-24   人氣:  來源:互聯網
簡介:阿里和京東享用的智能倉儲機器人,不是誰都能玩 京東才在阿里后院放了一把火,接著,京東又和阿里在倉庫內部開了一次冷戰:京東亮相了自己的無人分揀中心,菜鳥就祭出了號稱全國最大的機器人倉庫。 智能倉儲是打造智慧物流和智慧供應鏈的關鍵節點。倉庫內……

阿里和京東享用的智能倉儲機器人,不是誰都能玩

京東才在阿里后院放了一把火,接著,京東又和阿里在倉庫內部開了一次冷戰:京東亮相了自己的無人分揀中心,菜鳥就祭出了號稱全國最大的機器人倉庫。

智能倉儲是打造智慧物流和智慧供應鏈的關鍵節點。倉庫內部運營效率直接影響到整個物流的配送效率,以及智慧供應鏈的打造,以菜鳥、京東、蘇寧為代表的電商巨頭在倉儲內物流方面也是費盡心機,紛紛為吃瓜群眾獻出狂拽炫酷的黑科技。

億歐科技部門觀察,近期巨頭開始通過投資的形式布局機器人產業(AT有軟件、數據基礎,而沒有硬件基因,軟硬結合成為新思考),而機器人產業將成為繼人工智能熱潮后一個新風口,近期國內已經有多輪機器人融資消息,無論是商用機器人、服務機器人,還是工業機器人,都從消費升級和智能制造(產業升級)兩個角度撲面而來。

新玩家開始加入

智能倉儲機器人在物流業走紅,最初得益于亞馬遜的KIVA機器人,KIVA可集掃碼、稱重、分揀功能于一身,還能夠識別面單信息、實現最優路線投遞。如今國內研發的智能倉儲機器人功能和外觀也多與KIVA相似。

而進入大眾視線中,則是今年的某娛樂節目在快遞分揀中心呈現的分揀機器人,而其生產企業海康威視是國內安防巨頭,在2016年還專門成立了機器人公司。

除了智能制造巨頭開始關注到倉儲智能設備生產之外,原來專注倉儲設備生產企業,如德馬、今天國際、音飛企業也紛紛加強了在智能倉儲機器人的研發和生產。

此外,一些新興的創新企業開始在這個領域嶄露頭角。極智嘉在7月初才宣布獲得B輪6000萬美元融資,快倉在4月份獲得菜鳥網絡、軟銀中國2億元B輪融資,馬路創新4月份也宣布獲得數百萬元天使輪融資

這些智能倉儲設備企業開始獲得資本關注,國家政策的支持力度可謂空前,智能物流是工業4.0的三個課題之一,在新一代人工智能發展規劃中,也把智能物流作為大力發展的智能新興產業之一。相關數據顯示,2016年智能物流市場規模已達2000億元,預計到2025年有望超萬億,這些,似乎都預示著智能倉儲時代大潮已來,然而物流企業想要在該市場中分一杯羹,仍需慎重。

價格高難推廣

伍強科技董事長尹軍琪告訴億歐,這些智能倉儲機器人是一種特殊的背托式AGV,目前市場價均在10萬以內,最低可以達到6萬左右,國外一般在30萬左右。AGV在國內的引入很早,80年代北起院研究所就開始研究,但沒有推廣。昆船96年開始研制(其實是仿制)激光導引式AGV,并成功應用。國內于90年代引入國外相關AGV產品,但由于價格問題,一直難以推廣。

目前高端市場仍然由國外壟斷,國產設備發展迅速,尤其在汽車制造領域取得突破。另外,AGV應用場景局限性較大,主要以工廠、碼頭為主,近年來才開始在物流中心中推廣應用。

與傳統的AGV相比,智能倉儲機器人則更聰明,知道自己在哪里,要去哪里,知道相互禮讓,知道背的貨物是什么,知道需要揀選那一層的貨物

快倉市場經理孫迪對億歐表示,傳統AGV與智能倉儲AGV主要有以下幾方面區別:

1、傳統AGV比較固化屬于連續性搬運模式,依靠磁條進行往復式運動,主要由WCS控制;

2、智能倉儲AGV,屬于離散型的搬運模式,可以在任意點和點之間運動,區別在于有任務調度系統RCS控制,系統可以依據小車任務量,距離等因素,進行系統判斷,更智能,更靈活;

3、同時,傳統AGV系統的柔性和可擴展性不高,路線調整比較困難;

4、傳統AGV以牽引式居多,速度較慢,而智能倉儲AGV,采用背負式,運行速度快,效率高。

市場有限,結果難以預料

曾有業內人士將我國的智能倉儲機器人分為三個梯隊,以表明現在我國機器人智能物流行業的現狀:

第一梯隊:以亞馬遜為代表的具有成熟穩定的產品系統,超大規模倉庫案例,大量實際應用和經驗積累;

第二梯隊:以極智嘉、快倉為代表,機器人維修,產品相對穩定,多個實際應用案例,超過一年以上的現場運營經驗積累;

第三梯隊:眾多創業公司,或者傳統AGV公司,產品原型或未成熟,無實際應用案例。

然而,進入這三個梯隊并不意味誰就能在中國的智能倉儲市場取得成功。尹軍琪表示,傳統的AGV生產企業,在行業摸爬滾打多年,有較多的項目經驗,和專業人才,庫卡機器人,布局智能倉儲設備有先天優勢;而新興的生產智能倉儲機器人的企業,這兩方面都需要時間來沉淀,且倉儲設備企業是重資產運營,要看資本能不能等得起。而新興的企業沒有包袱、闖勁足,從概率上講,機器人維修,總會有人成功,但大部分會倒閉,市場有限,競爭激烈,結果難以預料,就看企業自身的運氣了。

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