ABB и Jacobi Robotics запускают паллетизацию смешанных коробок с использованием ИИ

ABB Robotics и Jacobi Robotics объединяются для трансформации паллетирования с использованием ИИ для смешанных коробок

Революция в автоматизации складов с помощью физического ИИ

ABB Robotics недавно объявила о стратегическом сотрудничестве с Jacobi Robotics, пионером в области физического ИИ. Это партнёрство интегрирует программное обеспечение OmniPalletizer компании Jacobi в промышленное аппаратное портфолио ABB. В результате системные интеграторы теперь могут внедрять сложные решения для паллетирования смешанных коробок без дорогостоящих реконструкций помещений. Этот шаг знаменует значительный сдвиг в промышленной автоматизации, отходя от жёсткой, заранее запрограммированной логики в сторону гибкой, интеллектуальной робототехники.

Решение проблемы высокой стоимости паллетирования смешанных коробок

Паллетирование смешанных коробок предполагает укладку различных товаров на одну паллету для розничной доставки. Исторически этот процесс выполнялся вручную и оставался значительной нагрузкой на трудовые ресурсы в секторе распределения. По текущим данным, прямые затраты на рабочую силу для таких операций превышают 15 миллиардов долларов ежегодно в США. Ручная обработка также увеличивает риск повреждения продукции и травм на рабочем месте. Внедряя автоматизацию производства с использованием ИИ, компании могут снизить эти растущие расходы, обеспечивая при этом более высокую производительность и стабильность в условиях несортированного потока.

Исключение необходимости в инфраструктуре предварительной сортировки

Традиционное автоматизированное паллетирование требует сложных систем предварительной сортировки коробок. Однако программное обеспечение OmniPalletizer устраняет необходимость в конвейерах для сортировки или индивидуальной инженерии. ИИ управляет «живыми» потоками коробок разного размера и веса в реальном времени. Эта возможность позволяет внедрять систему в уже существующие склады («brownfield»), что даёт малым и средним предприятиям доступ к передовым системам управления без необходимости строить полностью новые логистические центры.

Проверка эффективности с помощью технологии цифрового двойника

Каждое внедрение проходит тщательное тестирование с помощью симуляций цифрового двойника до физической установки. Программное обеспечение использует фактическую историю заказов клиента для прогнозирования устойчивости паллет и использования объёма. Более того, эти симуляции предоставляют прозрачный прогноз возврата инвестиций (ROI). Такой подход, основанный на данных, формирует высокий уровень достоверности и авторитетности, поскольку интеграторы могут гарантировать показатели производительности до того, как клиент вложит средства в оборудование.

Постоянное улучшение через обучение всей парка роботов

Одна из самых впечатляющих технических особенностей этого сотрудничества — итеративная оптимизация. Система OmniPalletizer использует обучение на уровне всего парка роботов для совершенствования алгоритмов укладки. В результате робот становится более эффективным со временем благодаря регулярным обновлениям программного обеспечения. Это напоминает эволюцию DCS и PLC сред, где программные возможности теперь определяют производительность аппаратуры. Такое непрерывное улучшение гарантирует адаптацию системы к изменяющимся профилям SKU без необходимости ручного перепрограммирования.

Технический анализ: будущее автономной логистики

На мой взгляд, это партнёрство подчёркивает слияние высокоуровневого машинного обучения и надёжного промышленного оборудования. В то время как ABB обеспечивает точность и глобальное сервисное покрытие, Jacobi предоставляет «мозг», который справляется с пространственной сложностью. Мы становимся свидетелями конца «фиксированной» автоматизации. В будущем я ожидаю, что всё больше лидеров промышленной автоматизации будут использовать физический ИИ для выполнения нерепетитивных задач. Этот переход в конечном итоге сократит разрыв между человеческой ловкостью и роботизированной выносливостью в критически важных с точки зрения безопасности средах.

Сценарий решения: товары повседневного спроса (FMCG)

Рассмотрим региональный распределительный центр, обрабатывающий разнообразные товары повседневного спроса. В традиционной схеме работники вручную сортируют тысячи различных размеров коробок на паллеты для различных продуктовых магазинов. Интегрируя решение ABB и Jacobi, предприятие устанавливает роботизированную ячейку непосредственно в конце существующей конвейерной линии. ИИ мгновенно рассчитывает наиболее устойчивую схему укладки для поступающего несортированного потока. В результате предприятие сокращает смены рабочих, оптимизирует пространство в грузовиках за счёт лучшего использования объёма и устраняет затраты в 5 миллионов долларов на новый сортировщик для предварительной сортировки.ABB Robotics,