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降低成本、提高檢貨率 穿戴式裝置+AI優化倉儲作業

工作人員依穿戴式平板上執行的PickMate軟體指示掃描物品並放入集貨容器。Rufus Labs

透過策略聯盟結合inVia Robotics的自主移動機器人(AMR)以及Rufus Labs的穿戴式裝置與人工智慧(AI)分析工具,提供倉儲營運商一套能快速部署與整合的解決方案,以改善人機協作與極大化人工效率,提高現有人力的撿貨率並降低初始投資成本。

根據Automation World報導,倉儲自動化是製造業供應鏈的關鍵環節,能強化人類員工的生產力,某些情況下甚至可完全取代人力,由於倉儲人力短缺情況日益嚴重,並受COVID-19(新冠肺炎)疫情與避免群聚的影響而更加速惡化,因此AMR與各種穿戴式科技在物流作業的應用持續成長,且未來供應鏈管理的進展更須強化倉儲程序自動化。

inVia Robotics的AMR能自主撿取物品並運送給在固定位置的工作人員,工作人員則依Rufus Labs穿戴式裝置上執行的inVia Robotics PickMate軟體的指示,掃描物品並放入所屬訂單的集貨容器。Rufus Labs的穿戴式裝置包括用於掃描物品的人體工學手套,以及安裝在手腕上用於接收指令與資訊的平板電腦。

PickMate軟體運用AI分析擬定最有效率與最佳化的撿貨與包裝程序供工作人員遵循,可解決即使物品的形狀與安排太複雜或不規則以致AMR或其他機器人難以處理的問題。最佳化倉儲作業的人機協作是未來提升生產力、工作環境安全、永續性的關鍵,Rufus Labs的WorkHero分析軟體提升撿貨員效率50%並提供額外的安全功能。

作業過程中收集到的資料會回傳到inVia Robotics的Logic與Rufus Labs的WorkHero分析軟體,以進一步找出其他能最佳化作業程序的機會。inVia Robotics AMR的商業模式為機器人即服務(robots-as-a-service;RaaS),而在倉儲應用上則是以搬運的物品數量而非部署的機器人數量來向使用者收費。

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