能載貨還懂得自動分揀,亞馬遜的倉儲機器人到底是怎麼做到的?

作者 | 發布日期 2019 年 06 月 12 日 8:45 | 分類 AI 人工智慧 , Amazon , 機器人 follow us in feedly


倉儲機器人的發展就像雨後春筍。而發展最快的,莫過於 2012 年便開始布局自動化物流系統的亞馬遜了。

近日外媒 Wired 的報導,進一步展示了亞馬遜物流倉庫機器人怎麼工作。

其實在這個倉儲最重要的工作,就是分揀。也就是將包裝好的貨物,按照不同收貨位址,送上開往不同地區的貨車。

這些機器小車的主要作用,也是這個。人類有了這些機器人後,就只要站在原地將包裝好的貨物按順序放上面前的機器人,工作就算完成了。

接下來,這些機器人就會在廣達 125,000 平方英呎的場地內自動規劃路線,並將貨物投入對應的 300 多輛貨車。

那麼第一個問題就來了。這些機器人怎麼認路?

首先,亞馬遜為這些機器人配備一套雲端線路管控系統。管控系統就像鐵路排程中心,需要安排每台機器人每次工作的路線,還需要即時監控整個運輸網路,當哪裡出現意外,發生壅塞時,也會及時生出備案,確保系統正常執行。

另外,這些機器人還有專屬的「盲道」指路。

亞馬遜的分揀中心地板看上去就跟普通水泥地沒什麼差別。但如果仔細看,可發現地面貼著一個個二維條碼。這些二維條碼就是機器人的「盲道」。

每當機器人到達貼有二維條碼的位置,就會用「肚皮下」的掃描器掃描。二維條碼也會告訴機器人接下來應該「繼續向前」還是「向左/右彎」。接到指令後機器人就會按指示前進,直到遇到告訴它「已到達終點」的二維條碼。

當機器人將貨物運送到不同終點後,機器人就會透過履帶將貨物送入終點的滑槽,貨物順著滑槽落入開往不同地區的貨車。

機器人的分揀貨物工作就完成了。

相信有人會有疑問:盡可能投放更多機器人,並把每台機器人的速度調得更快,那樣分揀系統效率不就更高嗎?

其實不是。想想每座大城市都有塞車問題,很多人有車,也走得不慢,但交通系統依舊那麼低效,人們依舊每天浪費兩三個小時在通勤。

這個道理放在這些機器人也是一樣。亞馬遜表示,整個物流中心共有 800 台機器人,但為了更高效率,亞馬遜往往只會投放 400~500 台。

亞馬遜機器人技術應用進階經理 Ryan Clarke 表示,合理調配流量、最大限度減少塞車,相當複雜。

為了明白一次投放多少機器人、速度設定多少,整個分揀系統的效率最高,亞馬遜還有個專門模擬系統。在模擬系統的幫助下,可更直覺分析不同訂單量下,或更多複雜條件下如何配置機器人最合理。

除了亞馬遜,中國也有電商和物流公司配備類似的自動化系統,以應付日益劇增的物流壓力。

例如京東位於北京的亞洲一號智慧物流中心地狼倉,就透過機器人自動化改造,效率提升 8 倍。從消費者下單完成的那刻開始算,不到 1 小時,就能完成揀貨、包裝、分揀及裝車。

又例如申通在天津的轉運中心,採用 AGVS 倉儲系統後,每日有近 300 台機器人同時運作,同時也將人力在同等工作量下,由 150 人縮減至 30 人。

▲ 京東倉儲機器人。(Source:京東)

顯然最後還是回到老生常談的問題,更高效的機器人,是否會在這些工作完全取代人類?

答案是對的。但也不代表人類就被淘汰。

美國前總統歐巴馬的數位經濟特別助理 R. David Edelman 表示,自動化代表的僅是技能轉移,並非工作轉移。人類也可藉此在同一份工作獲得進階技能。

這是什麼意思?實際上亞馬遜內部已經體現了。

機器人的介入,讓員工不再需要在 125,000 平方英呎的倉儲中心中走來走去分揀貨物,反而學到排查、處理機器人故障等進階技能。

亞馬遜全球消費部門首席執行長 Jeff Wilke 近日接受 CNBC 採訪時表示,機器人不僅沒有取代工人,反而幫助其中一些工人獲得更多工資。

(本文由 愛范兒 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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