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  • 前沿 | 人工智能工业机器人如何在物流行业实现高效抓取?

    导语 伴随着生产与物流的高度融合,二者之间的界限越来越模糊,客户对于物流方面的需求也越来越个性化、多样化,对于自动化物流设备的高效、柔性等提出了更高要求。

     

            数据显示,2017年物流仓储行业机器人需求量8140台,同比增长61.03%;机器人厂商纷纷开始布局物流仓储领域,预计未来3年复合增速在30%以上,到2020年机器人需求量超2.2万台。

     

            调研发现,机器人在物流市场的定位为机器人分拣、拆垛、码垛。机器人在物流市场的应用主要集中在智能仓储环节,具体场景包括入库环节的码垛、拣选环节的拆垛和抓取、出库分拣环节的上料。

     

            觉察到此需求,库柏特在2018年6月15日推出了自主研发的机器人高速柔性抓取解决方案CGrasp,基于AI+机器人实现复杂环境机器人在物流行业快速高效抓取。

     

     

            在过去一年中,库柏特CGrasp已经在国内数个项目中落地,尤其在物流、医药、食品、3C、零售行业测试超过10000种商品。

     

            其中,在湖北某大型物流智能仓库项目中,CGrasp的作业拣选准确率在99.9%以上,未来效率可达900件/h,高准确率减少了在打包扫描复核的环节大量的时间。

     

            CGrasp集“聪明的大脑、高速超清的眼睛、灵巧的手爪、柔性适配的手臂”于一身。在面对分拣作业占比70%-80%的物流项目时,可彻底解决人力高投入与效率不成正比的局面。并且,它可以在工厂车间与人类并肩工作,在提升生产效率的同时支持生产向大范围定制化转型。

     

     

            总体来看,在机器人分拣、柴垛、码垛应用中,CGrasp具备自适应机器视觉实现精确定位;可进行物品体积重量测量;智能夹具深框抓取稳定性高,适应多种产品种类;深度学习快速生成抓取模型,自动规划路径对无序商品准确抓取,混合码垛核心算法容器最大化利用等优势。

     

            CGrasp的超强鲁棒性,针对深框抓取、反光物品等极限工况做了深度优化,可以轻松应对各种环境。移动式抓取系统让用户可随时根据业务需求增减数量。


            从调试到投入使用,CGrasp只需很短的时间周期即可完成。简洁明了的界面,3分钟内可以完成一个新品的验证,而传统工业机器人需要至少一周时间来编程导入。CGrasp只需要1天就可以开启一个新项目,而传统工业机器人通常需要半年以上。快速的投产周期,有助于制造商无缝对接市场需求的变化,提升产品竞争力。

     

            同时,CGrasp可7*24小时稳定工作,免维护,不仅省去了大量的人力调试成本,还能解放在劳动力后,作业人员可以去从事需要发挥思考能力、更具附加值的工作。

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