机器人对于永远在线的供应链至关重要

点击购买到门口或码头之间的时间以小时计算。顾客总是希望更快更便宜。没有多余的时间了。如果你做不到，你的竞争对手就会做到。

供应链从不停歇。机器人也不会。

移动机器人加速了物料在履行工作站和制造流程之间的流动。它们减少了拣选错误，提高了吞吐量。它们有助于巩固存储空间和面向未来的操作。机器人抵消了劳动力成本上升和劳动力短缺的影响。它们改善了人体工程学，更好地利用了熟练的劳动力。在通往工业4.0的道路上，机器人的移动性带来了可追溯性和可预测性。这是通往永远在线的供应链之路。

的2016年三菱重工年度行业报告图表显示了“数字化、永远在线的供应链”的出现。近900名行业高管接受了调查。研究发现，51%的受访者认为机器人和自动化是一种竞争优势或颠覆性技术。与此同时，58%的人认为招聘和留住熟练的员工来实施这些技术是一个主要障碍。供应商需要可靠、经济、即插即用的解决方案。一大批新的机器人初创公司和老牌企业正在提供产品。

亚马逊效应

当2012年，亚马逊收购了Kiva Systems在美国，他们凭借机器人技术获得了竞争优势。专利申请使这项技术在亚马逊在美国的法庭上得以保留。然而，CarryPick系统在欧洲的工作原理与此类似。

模块化CarryPick货物到人系统使用低调的机器人车辆(agv由地板上的QR码引导)在移动机架下行驶，并将其运送到工作站。从那里，工作人员挑选并将要求的物品放入运输箱中。看到瑞士日志的CarryPick系统正在运行在全球物流公司德铁信可任职。

CarryPick系统中使用的AGV载体是瑞士和德国公司Grenzebach联合开发的结果。印度初创公司GreyOrange也有一个类似的系统，配备了一群“管家”机器人，将货架上的货物运送到有人值机的拣货站。

有人说，亚马逊收购Kiva使市场上的先进技术消失，从而使该行业倒退，而另一些人则说，此举实际上可能刺激了更多的创新。争夺工厂、仓库和配送中心(DC)内部物流的自动化技术正在成倍增加。

无人驾驶车辆

如今，机器人的成本更低，也更容易使用。根据三菱重工的数据，目前的采用率为35%，而机器人和自动化的采用率预计将在6到10年内上升到74%。对于许多数据中心和制造商来说，找到足够的工人是一项重大挑战，也是机器人部署增加的主要推动力之一。

“我们客户的主要推动力是劳动力短缺。加拿大安大略省基奇纳市奥托汽车公司工业解决方案总监西蒙•德雷克斯勒表示:“我们有许多客户发现，雇佣和留住足够的员工来运营他们的工厂并支持他们的发展，这是极其困难的。”

奥托汽车公司是Clearpath机器人公司的工业部门。Clearpath最出名的是为研究人员提供无人驾驶汽车，包括屡获殊荣的赫斯基(Husky)、灰熊(Grizzly)和翠鸟(Kingfisher)机器人，而奥托汽车(Otto Motors)部门则专注于制造和仓库领域的自动驾驶汽车。

有时被称为自动驾驶汽车，这个领域的所有机器人都有一些共同的特征，尽管它们的外形因素和有效载荷能力差异很大。自动驾驶车辆或自主移动机器人(amr)通常与自动导引车(agv)区分开来。

传统的agv通常需要对现有的基础设施或设施进行一些改造，无论是在地板上嵌入磁条还是导航信标，以引导车辆在指定的路径上行驶。它们在可预测的环境中工作得很好。

德雷克斯勒说:“如果你总是直接将材料从A点移动到B点，这些点永远不会改变，这些点之间的路径也不会改变，那么AGV就是一个很好的平台。”“但这种环境只适用于物资运输市场的很小一部分。”

相比之下，自动驾驶汽车(sdv)或自动驾驶汽车(amr)就像你车内的GPS一样导航。SDV根据其机器人大脑中的地图进行导航，通过使用各种传感器，它可以避开和绕过意想不到的障碍物。它可以实时智能地自动确定从A点到B点的最佳路线或路径。

德雷克斯勒表示:“我们的客户对传统AGV技术提出的挑战之一是，每次需要对他们的设施进行更改，因此他们的AGV系统，这是一个痛苦的过程。“你必须改变赛道，然后你必须改变程序。通常在AGV系统启动并再次运行之前需要一周的时间。有了SDV技术和内置在这些车辆中的智能，你只需点击一个按钮就可以改变。你可以把一周的努力减少到10分钟。”

sdv允许在建筑布局、新机械安装和设施添加方面进行更改和灵活性。

德雷克斯勒表示:“由于自动驾驶汽车在工业环境中提供了高度的灵活性，因此可以实现新应用的自动化。“由于不需要任何基础设施来导航，该解决方案能够随着您的组织而增长和变化。”

为工业4.0做好准备

这些自动驾驶汽车的自动导航背后的秘密是软件。是传感器使机器人具有感知能力，是算法使它们变得聪明。

“软件是系统中最重要的组成部分，”德雷克斯勒说。“这就是自动驾驶汽车的智能所在。”

他描述了Otto的三个主要软件平台:“核心是Clearpath操作系统，它是汽车的大脑。车队经理会告诉车辆该做什么。然后你有Clearpath应用程序，它是系统状态更新和关键性能指标的用户界面。”

德雷克斯勒表示，像奥托这样的移动机器人已经为工业4.0的实施做好了准备。智能机器人通向智能工厂。

“当你控制设施内的物料流动时，你几乎可以访问100%的关键操作数据。工业4.0是关于运营数据的消费和分析。这才是推动设备互联的真正原因。”

他提供了一个类比:“想象一个制造过程。不管制造过程如何，它都是一个黑匣子。我把零件放进去，发生了一些事情，零件就出来了。如果我知道我什么时候把材料带进黑盒，什么时候从后端取走，我就知道我所有的库存在哪里。我知道生产单元的周期。我知道什么时候是好的，什么时候是坏的。我知道我生产了多少单位和我的质量。

他继续说道:“Otto系统是帮助人们在其设施中实施工业4.0的跳板，因为它可以让您访问几乎所有关键的操作数据。”“Otto正在自动化这些过程的输入和输出，因此它是工业中心内部自动化循环的重大飞跃。通过关闭自动化循环，您可以获得更多的可追溯性，更多的可预测性，以及对流程的更多控制。”

自主移动机器人

由移动工业机器人公司(MiR)设计的MiR100自主移动机器人具有100公斤的有效载荷能力，根据负载的不同，一次充电可以运行10到15个小时。MiR100 Hook(如图所示)是一种独特的选择，可以牵引重达300公斤的手推车，并且可以在任何配置下全自动拾取和交付手推车。

马伦继续说道:“无论是运输抽屉、箱子、部件，甚至是食品，它都有无穷无尽的应用。”“一些机场联系过我，希望在登机口之间安装自动轮椅。酒店，医院，物流中心，实验室，汽车，航天制造业都联系过我。电子产品具有巨大的产业潜力。”

他鼓励人们从物质转移的角度来看待他们的设施中发生的事情。

“想想人们在搬运产品上投入了多少时间。如果建筑足够大，一个人每天需要在8小时的轮班中花3个小时来移动零件，你就会明白机器人是多么有意义。”

智能导航

MiR的技术依赖于前后两个激光扫描仪，实现360度的视野。它还有8个超声波传感器和一个3d深度感应摄像头(类似于微软的Kinect传感器)来帮助导航。陀螺仪帮助车辆定位，特别是在倾斜或不平坦的表面上。

“将这类车辆引入工厂的困难之处在于，环境总是在变化。你总是有叉车，箱子和机器被移动，”马伦说。“这一直是现有抗菌素的挑战，它们无法在日常生活中成功导航，而不会遇到它们无法解决的障碍。我们的技术通过部署多种感官输入，使我们能够在实时动态环境中做出正确的决策。”

板载的基于linux的PC运行所有这些决策算法。仓库或工厂的二维布局可以上传为STEP或CAD文件。马伦说，你可以把文件放在u盘上，然后加载到机器人中。

移动机器人还可以通过驾驶它在你的设施周围工作来“学习”它将要工作的环境。

马伦说:“机器人身上的激光扫描仪会建造墙壁、通道和机器，并在机器人体内创建自己的地图。”“一旦机器人有了地图，你就可以教它上下车点，然后它就会看地图，找出两点之间的最佳路线。现在，如果有什么东西阻碍了这条路，它就会意识到这一点，并改变路线，以不同的方式到达下车点。”

马伦说，MiR在欧洲各地的设施中有100多个机器人。随着4月份在北美的发布，MiR预计2016年将销售150到200个移动机器人。

马伦说:“我已经在几十家工厂里演示了这个机器人。”“我可以在15分钟内完成一张典型仓库的地图，上面写满了要点。即使是没有机器人经验的人也可以打开他的iPhone，连接到机器人上，并开始创建地图和地点。

“我们有一个车队软件包，可以为工厂中使用的所有机器人提供四分卫。它知道他们在哪里，以及哪个机器人位于最佳位置，这是基于车队包裹上出现的任务。它可以监测电池电量，并引导机器人到充电座。”

与其他自主移动机器人一样，MiR系统为工业4.0和互联供应链做好了准备。

Mullen说:“车队包驻留在公司局域网中。“我们可以从条形码、二维码或感官输入中收集数据。我们可以导入所有这些数据，让车队系统根据这些数据做出决策。”

例如，当库存水平降低时，可以自动派遣机器人以保持生产线的运行。

安全的人机协作

自动驾驶汽车和自动驾驶车辆的另一个特点是它们能够与人安全协作。很像静止的各种不同形式的协作机器人在美国，移动协作机器人被设计成与人类同事一起工作，在这种情况下，共享人行道和过道，避开迎面而来的交通，并在工作机械和繁忙的操作员周围机动。

自主移动机器人进入物流领域的时间可能比你想象的要长。较少的土地面积，人口密集的地区和较高的劳动力成本可能解释了为什么欧洲国家在移动机器人领域领先了十多年。

机器人运输，货物到人

这类自主移动机器人看起来与前一批仓库搬运工有很大不同。这些搬运机器人以紧凑的群体工作。这些机器人是对效率的狂热追求，它们不像前一组那样自由活动，但它们的数量肯定超过了前一组。

以挪威哈特兰公司生产的AutoStore系统为例，该系统通过国际分销商和物流自动化集成商(如Bastian Solutions和Swisslog)销售。通常多达60或80个这样的运输机器人一起工作，但分开工作，取回储物箱，并穿越高架网格系统，将货物运送到有人装卸站。

瑞士仕格公司机器人解决方案产品经理Kirt Laeske说:“最大的不同在于，每个AutoStore机器人都能够将每个箱子运送到每个站点。”“这使得AutoStore更加灵活，”他补充道，并将这些机器人搬运工与传统的仓库技术(如将货物限制在指定通道内的堆垛起重机)进行了对比。

Swisslog是库卡集团的一部分，与姐妹部门库卡机器人公司一起。瑞仕格作为单一来源供应商，主要为零售、汽车、制药、食品和饮料行业建造仓库和配送中心。除了集成传统的工业机器人来完成配送中心的码垛任务外，瑞仕格还集成了各种类型的移动机器人，包括AutoStore系统，用于定制仓库和订单履行解决方案。

Laeske说:“在大型DC，每班通常有80到120名工人。“我们解决方案的决策过程中很大一部分首先是投资，然后是运营成本。如果您可以帮助使用机器人解决方案来减少工人，那么他们只需要40到60名工人，而不是80到120名工人，这对DC在10年内的运行成本有很大影响。这正是我们的客户所需要的。”

Tanya M. Anandan是《纽约时报》的特约编辑机器人工业协会(RIA)和机器人在线．RIA是一个非营利性行业协会，致力于通过机器人技术和相关自动化提高北美制造业和服务业的区域、国家和全球竞争力。这篇文章最初出现在RIA网站上．RIA是推进自动化协会(A3)．A3是CFE Media的内容合作伙伴。克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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