창고 로봇이 온디맨드 경제를 혁신하는 방법

디지털 소매 거대 기업인 아마존(Amazon)이 200,000 로봇 이상을 제공하도록 돕습니다. 350 만 끊임없이 수십억 건의 배송이 이뤄지는 다양한 제품. 무료 배송과 빠른 배송을 모두 갖춘 주문 처리 기계는 다른 소매업체에 대한 주요 경쟁 해자가 되었습니다. 무료 배송과 1일 또는 2일 배송이 가장 중요합니다. why 아마존 고객은 아마존을 선택했습니다.

그렇다면 Walmart와 같은 거대 기업이든 소규모 브랜드이든 다른 소매업체는 어떻게 경쟁할 수 있을까요? 한 가지 방법은 전자상거래 거대 기업을 훔쳐 스스로 자동화하는 것입니다.

온디맨드 경제에 힘입어 자동화가 급증하면서 창고 로봇 공간의 성장이 매년 15% 이상 증가하고 있으며 2027년까지 생태계 규모가 두 배 이상 증가하여 $ 23 억 가치가 있습니다. 또한 업계 전문가에 따르면 생산성도 200~300% 향상됩니다.

때로는 생각보다 간단한 방법으로.

Locus Robotics는 올해 300억 개의 품목을 선택할 예정인 XNUMX억 달러의 자금을 지원받은 XNUMX년차 물류 자동화 스타트업입니다. 그리고 생산성 향상이 항상 어디든 갈 수 있고, 무엇이든 찾을 수 있고, 창고 선반에서 꺼내어 필요한 곳으로 가져올 수 있는 가장 크고, 가장 똑똑하고, 가장 유능한 로봇에 관한 것은 아닙니다. 때로는 도움의 손길을 빌려주고 인간이 더 나은 일을 하도록 허용하는 것일 수도 있습니다.

저는 최근 TechFirst 팟캐스트에서 Locus Robotics CMO Karen Leavitt와 이야기를 나눴습니다.

“저희 로봇은 품목이 무엇인지 알고 있으므로 누구도 목록을 볼 필요가 없습니다. 로봇은 품목이 보관된 위치로 이동한 다음 작업자가 그곳에서 로봇을 만납니다.”라고 Leavitt는 말합니다. “그런 식으로 우리는 그 창고에 있는 인간의 생산성을 두 배, 심지어 세 배까지 늘리고 있으며, 걷는 양을 아마도 75~80%까지 줄이고 있습니다. 이들은 로봇이 없었다면 하루에 10~15마일을 걸었을 사람들입니다. 그리고 이제는 로봇과 상호 작용하기 때문에 하루에 몇 마일만 이동할 수 있습니다.”

즉, 창고 로봇이 반드시 모든 작업을 수행할 필요는 없습니다. 다양한 높이와 깊이의 선반에서 다양한 모양의 다양한 무게의 물체를 꺼내는 것은 어려운 로봇 작업입니다. 인간은 훨씬 더 잘 해냅니다. 적어도 지금 당장은요. 그러나 로봇은 수십만 평방피트 규모의 창고를 돌아다니면서 인간을 구하는 데 훨씬 뛰어납니다.

문제? 오늘날 거의 모든 창고에서는 이 작업을 전적으로 수동으로 수행한다고 Leavitt는 말합니다.

"모든 창고 중 95%는 이 프로세스를 완전히 수동으로 수행합니다. 여기서 사람은 멋진 쇼핑 카트를 밀고 통로를 따라 걸어갑니다. 하루에 XNUMX마일 이상을 걷는 것입니다."

Locus는 서비스형 로봇(Robot-as-a-Service) 모델을 통해 로봇을 배송하며 휴일과 같은 바쁜 시간 동안 추가 기능을 추가합니다. 새로운 로봇의 "훈련" 시간은 본질적으로 XNUMX입니다. 그런 다음 로봇 네트워크에 연결하면 작업이 할당되고 즉시 작업 흐름에 통합됩니다.

로봇은 또한 작업자의 교육 시간을 줄여줍니다. 물류 무역의 모든 요령을 배우는 데 XNUMX~XNUMX주가 소요되는 대신, 그들은 본질적으로 창고의 특정 구역에서 시간을 보낼 수 있습니다. 로봇이 나타나서 정보를 제공하면 올바른 항목을 집어 로봇에게 줄 수 있습니다.

이는 인간을 더욱 생산적으로 만든다고 Leavitt는 말합니다.

부상도 줄어듭니다. Leavitt는 한 고객이 부상이 80% 감소하고 피로도가 낮아져 직업 만족도가 향상되었다고 보고했습니다.

물론 거기에서는 두 가지 일이 일어나고 있습니다. 인간은 본질적으로 창고나 물류 운영 체제에 의해 운영되는 명령 및 제어 네트워크의 일부가 되고 있습니다. 이는 어떤 형태로든, 심지어 디지털 시대 이전에도 항상 발생했다고 가정합니다. 기본적으로 무엇을 선택해야 하는지 지시를 받습니다. 언제, 어디서, 다음 아이템을 위해 등장하는 로봇에 의해. 둘째, 로봇이 더 좋아지고, 더 똑똑해지고, 더 유능해지고, 더 저렴해짐에 따라 결국 로봇은 작업에 피킹 부분도 추가할 수 있게 될 것입니다.

또는 Locus 및 기타 로봇 제조업체는 단순히 제품을 옮기는 것이 아니라 본질적으로 창고 랙에서 피킹 인력을 대체하는 로봇 클래스를 만들어 한 로봇이 제품을 옮기고 다른 로봇이 제품을 가져갈 수 있도록 할 것입니다.

그것은 먼 길일 수도 있지만 불가피해 보입니다. 그러나 이는 어떤 로봇 회사도 인정하고 싶어하지 않는 것 같습니다.

"XNUMX, XNUMX년 전에 저는 그 긴장감에 대해 걱정했지만 우리는 그것을 본 적이 없습니다."라고 Leavitt는 말합니다. "그리고 우리가 이를 보지 못한 이유는 주문 처리 창고 영역의 성장률이 너무 강해서 인력을 찾고 고용하고 유지하는 능력이 여전히 창고 운영자가 직면한 가장 큰 과제이기 때문입니다."

그것은 말이 되지만 Amazon이 6kg의 팔레트를 공중으로 들어 올릴 수 있는 Fanuc 1,200축 로봇과 더 가볍고 섬세한 품목을 위해 민첩한 "손가락"을 갖춘 다른 소형 로봇과 같은 로봇을 사용하기 시작하는 것을 보면 다음과 같은 이점이 있습니다. 배송과 이행에 관한 모든 작업을 로봇이 수행할 수 있는 시대가 다가오고 있다고 생각합니다.

물론, 타이밍과 생산성을 최적화하기 위해 복잡한 소프트웨어로 관리됩니다.

Leavitt는 “우리는 실제로 이러한 창고를 디지털 지휘 센터로 전환하고 있습니다.”라고 말했습니다. “우리는 대시보드를 만드는 모든 곳에 모니터를 설치했습니다. 그리고 우리는 이러한 대시보드를 보고 있는 감독자와 임원뿐만 아니라 이를 보고 있는 작업자도 볼 수 있습니다. 그들은 자신의 행동이 창고의 결과에 어떻게 기여하는지 볼 수 있습니다. 그리고 그 결과로 그들은 조치를 취할 수 있습니다.”

아마존과 월마트가 거의 묶인 미국 소매 판매의 비율과 경쟁을 위해 고군분투하는 수백, 수천 개의 다른 소매업체에서 이러한 종류의 자동화는 Walmart가 경쟁하기 위해 달성하는 데 중요할 뿐만 아니라 다른 모든 소매업체에도 중요합니다.

Locus Robotics는 지난 달 자사 제품군에 두 대의 새로운 로봇을 추가했습니다. 이 로봇은 더 무거운 화물을 처리하고 케이스 및 팔레트 수준에서 제품을 선택할 뿐만 아니라 아직 개별 품목은 처리하지 않습니다. 둘 다 서비스형 로봇 모델과 함께 사용할 수 있습니다.

글로벌 물류 대기업 DHL은 다음과 같이 노력하고 있다고 말합니다.

DHL의 임원인 Adrian Kumar는 성명서에서 “Locus의 혁신적인 멀티봇 솔루션은 DHL이 전 세계 직원의 생산성을 지속적으로 두 배로 높이는 데 도움이 되었습니다.”라고 말했습니다. "다양한 폼 팩터가 모두 조화롭게 작동하는 이 새로운 로봇 라인업은 근무일 내내 요구 사항이 동적으로 변하더라도 항상 올바른 로봇을 할당한다는 것을 의미합니다."

경쟁업체로는 창고는 물론 생산 및 산업용 로봇의 다양한 목록을 보유하고 있는 Fanuc, OTTO, Grabit, Fetch Robotics(Zebra에서 인수) 등이 있습니다.

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