Case Picking Robotic vs. Piece Picking
Brațele robotice gestionează acum două sarcini de picking foarte diferite în depozitele moderne: mutarea cutiilor întregi între paleți și benzi transportoare, și culegerea articolelor individuale (bucăți) din cutii pentru onorarea comenzilor. Cele două sarcini necesită gripere, sisteme de viziune și modele de business diferite.
Roboții de case picking manipulează cutii de carton, boxuri și lăzi — de obicei rectangulare, rigide și într-un interval cunoscut de dimensiune și greutate. Sarcina lor este de obicei depaletizarea, paletizarea sau construirea de paleți cu SKU-uri mixte pentru reaprovizionarea magazinelor. Deoarece dimensiunile cutiilor sunt cunoscute în avans și ambalajul este uniform, cerințele de viziune sunt mai simple: localizează cutia, citește o etichetă pentru identificare, calculează un punct de prindere stabil și plasează conform unui algoritm de construire a paletului. Griperele sunt de obicei array-uri de vacuum sau combinații clemă/furcă evaluate pentru zeci de kilograme.
Roboții de piece picking (sau "culegere pe bucată") ajung în cutii cu SKU-uri libere, mixte — orice de la sticle și cosmetice ambalate până la pungi moi și piese neregulate — și selectează o singură unitate pentru a onora o linie de comandă. Aceasta este o problemă de robotică substanțial mai grea: articolele variază enorm în formă, suprafață, greutate și fragilitate, și pot fi amestecate sau suprapuse în cutie. Aceste sisteme se bazează pe viziune 3D, planificare de prindere bazată pe machine learning și adesea mai multe tipuri de gripere (aspirație, ciupire, combinație) montate pe un schimbător de scule pentru a gestiona diversitatea catalogului.
Paletizarea robotică la nivel de cutie a ajuns la o automatizare fiabilă, bine înțeleasă, cu recuperare a investiției previzibilă, deoarece spațiul problemei este constrâns. Robotica de piece-picking este mai tânără și încă implementată selectiv: funcționează cel mai bine pe cataloage cu o gamă gestionabilă de tipuri de ambalaj și fragilitate moderată, și este de obicei asociată cu un fallback de "asistență la culegere" în care un om se ocupă de articolele pe care robotul nu le poate prinde cu încredere. Facilitățile încep adesea automatizarea piece-picking pe un subset al catalogului (cele mai standardizate SKU-uri), nu pe acoperire completă din prima zi.
Roboții de case picking ating de obicei timpi de ciclu mai mari și mai consecvenți, deoarece planificarea prinderii este rapidă și fiabilă. Roboții de piece-picking petrec mai mult timp per culegere evaluând opțiuni de prindere și pot avea timpi de ciclu variabili în funcție de modul în care articolele sunt prezentate în cutie — inventarul liber, amestecat, încetinește sistemul comparativ cu articolele aranjate ordonat. De aceea celulele de piece-picking sunt adesea asociate cu procese din amonte (precum decantarea inventarului în tăvi cu un singur SKU) pentru a îmbunătăți viteza și rata de succes a culegerii.
Decizia rareori este "robot vs. om" izolat — este vorba de potrivirea problemei de picking cu instrumentul corect. Facilitățile cu volum mare de paleți de cutii și ambalaj standardizat obțin ROI puternic rapid din roboții de case-picking. Facilitățile cu SKU-uri foarte variabile, fragile sau cu forme ciudate pot constata că robotica actuală de piece-picking este rentabilă doar pentru o parte a catalogului, oamenii continuând să gestioneze coada lungă de articole dificile în viitorul apropiat.