當團隊研究倉庫機器人時，經(jīng)常出現(xiàn)的一個問題是了解系統(tǒng)導向型機器人和蜂群機器人之間的區(qū)別。這兩種技術都是協(xié)作式移動機器人的類型，是與你的同事緊密合作的機器人。這些類型的系統(tǒng)試圖通過減少不必要的行走和手工勞動，加快工作流程和減少培訓時間，來提高與人工推車揀選相比的生產(chǎn)率。這兩種方法都能提供比基于推車的揀選更多的好處，但也有很大的不同。

在比較和對比各種方法之前，讓我們先定義一下每種機器人方法。

系統(tǒng)導向的機器人

最簡單的情況是，一名員工遇到一個機器人，并被引導從一個揀選到另一個揀選。這可以分為傳統(tǒng)區(qū)域或使用更先進的技術，如動態(tài)分區(qū)，但員工通常會使用同一個機器人執(zhí)行多次連續(xù)揀選。該技術通常用于訂單揀貨、批次揀貨、周期盤點和補貨任務。為了便于參考，我們將在整篇文章中將此方法稱為“定向采摘”。

集群機器人

集群機器人通常會前往特定的揀貨地點并等待員工執(zhí)行工作。工作完成后，群機器人會前往下一個揀選位置，員工會找到另一個有可用工作的群機器人。該技術通常用于訂單揀選、周期盤點和補貨任務。為了便于參考，我們將這種方法稱為“swarming”。

什么時候最好使用定向揀選而不是集群？

這兩種機器人方法之所以存在，是因為在不同的情況下，一種比另一種更有效。集群機器人在某些操作中可能很有效，特別是在小型、密集的揀選操作或具有寬通道托盤揀選的操作中。然而，隨著操作變得更加復雜，定向采摘機器人的顯著優(yōu)勢也越來越多。其中包括更好地擴展到大型運營、更高的工人生產(chǎn)力和更高密度的倉庫。

操作擴展

在任何操作中，倉庫的面積與地板上的揀貨員數(shù)量之間通常存在直接關系。因此，隨著倉庫規(guī)模的擴大，您通常會看到更多的揀貨員。然而，空間與拾取器和空間與機器人的關系在定向拾取和集群設計之間并不相同。

對于定向揀選機器人，機器人的數(shù)量由您操作中的揀選員數(shù)量表示。定向揀選機器人通常為每個揀選助理使用 1.5 個機器人，這可確保當機器人自動往返于倉庫內(nèi)的工作區(qū)域時，地板上的每個揀選員仍與不同的機器人一起工作。例如，一個 50k 平方英尺的倉庫有 8 個揀貨員可能需要 12 個機器人，而一個 500k 平方英尺的倉庫有 24 個揀貨員可能需要 36 個機器人。機器人通過優(yōu)化的定向工作流程引導員工，并實時管理動態(tài)區(qū)域。這保證了指導工作伙伴始終以最有效的方式完成。

然而，使用集群機器人的場地設計會根據(jù)場地的面積而不是揀貨員的數(shù)量來推薦機器人的數(shù)量。為什么是這樣？

為了提高效率，集群機器人需要在揀選區(qū)域部署高密度的機器人。否則，機器人之間的行走時間會增加，效率會迅速下降。隨著倉庫的擴大，這個問題愈演愈烈。例如，一個 50 萬平方英尺的倉庫需要比 5 萬平方英尺的倉庫多 10 倍的集群機器人來保持相同的工人效率。

對于更大的操作，投資回報率通常不能證明如此龐大的集群機器人車隊的成本是合理的。作為回應，蜂擁而至的機器人公司建議改變運營方式。一種方法是分配工作，其中挑選都在同一區(qū)域內(nèi)，并將重點放在那里。但是，訂單中的所有選擇都包含位于相同幾個過道內(nèi)的 SKU 的可能性極小。因此，假設它們不是單機（通常最好分批挑選），一波從密密麻麻的機器人開始的揀貨潮最終將分散在整個倉庫中，導致揀貨之間的時間縮短，相應地下降效率。蜂擁而至的機器人供應商試圖通過多種方式解決這個問題，例如在倉庫和區(qū)域揀貨中揮動數(shù)據(jù)，但它們并沒有從根本上解決密度問題。

另一種方法是掃過倉庫（從左到右或其他模式挑選所有東西）。這可以稍微降低對機器人密度的要求，但它需要您的所有員工反復走遍整個倉庫，從而導致時間效率低下和因疲勞導致的錯誤。要解決此問題，您可以將員工組織到區(qū)域中。然而，這只會讓我們回到最初的問題：要么有足夠的機器人來維持揀貨面密度（以及由此產(chǎn)生的許多機器人的資本成本），要么倉庫被劃分為受不可預測工作負載困擾的區(qū)域——一些區(qū)域?qū)⒎浅Ｃβ刀渌撕茌p松——這會導致員工過度勞累和/或閑散。最終，

工人生產(chǎn)力

定向工作流程的最大優(yōu)勢之一是您可以跟蹤并直接影響員工的工作效率。在消除“長途跋涉”之后，下一個最大的生產(chǎn)力損失點是揀選之間的時間。因此，選擇之間的這段時間可以被密切監(jiān)控并可能得到緩解。

在上圖中，藍線代表員工從遇到機器人的地方步行到第一個選擇，黃線是員工從最后一個選擇走到新機器人，他們沒有機器人。正如我們在上面的圖表中看到的，當員工被留在他們自己的設備上時，他們往往難以預測并且需要更長的時間。在定向工作流中，幾乎所有員工的運動都由機器人引導并保持在軌道上。

相比之下，使用集群方法，員工永遠不會在任務之間被引導。機器人可以在其屏幕上指示員工可以在哪里找到他們的下一個任務，但就像上圖中的黃線所示，員工總是要自己調(diào)整到該位置。由于被要求安排自己的工作節(jié)奏，蜂擁而至的機器人無法讓無人監(jiān)督的員工與挑選面孔保持互動。

倉庫密度和過道尺寸

在倉庫中，您通常會嘗試最大限度地利用地面空間。定向揀選機器人在必要時通過使用單向過道來顯著縮小過道。這并不奇怪，因為這是大多數(shù)購物車揀貨操作利用地板密度的方式。本質(zhì)上，通道只需要比定向采摘機器人稍寬。對于 6 River Systems 的 Chuck，所需的最小過道寬度為 42 英寸，適合大多數(shù)典型的過道布局。蜂擁而至的機器人供應商喜歡指出 Chuck 需要更寬的過道才能相互通過，這是事實，但這不是現(xiàn)實世界的問題。他們指出這一點是為了掩蓋集群機器人的一個重大缺點——最小過道尺寸過大。

蜂擁而至的機器人，就其本質(zhì)而言，必須始終能夠相互超越，否則就會被卡住。蜂擁而至的機器人會前往挑選地點等待與員工互動。交互完成后，它會自主地前往下一個任務。如果兩個機器人最終進入無法相互通過的過道，系統(tǒng)就會陷入僵局。該員工將在一個機器人上完成一項任務，然后該機器人將沿著過道向任一方向移動。然而，它在一個方向上的運動會被下一個機器人阻止，而在另一個方向上，拾取器會阻止它。這意味著最小通道尺寸必須更寬，以確保機器人可以相互通過。蜂擁而至的機器人供應商引用 60 英寸的最小尺寸，這比大多數(shù)高密度揀貨通道要寬得多。

承載能力

“我們能不能少放點那個機器人？”從來沒有倉庫操作員問過。盡管機器人的大小與定向與集群方法沒有內(nèi)在聯(lián)系，但實際上制造大型集群機器人要困難得多，因為它們必須能夠在采摘過道中相互通過。由于這個事實，行業(yè)中的集群機器人往往體積較小，承載能力較小。定向采摘機器人往往具有更高的承載能力。因此，選擇路徑和工作效率更高。

例如，如果 6 個訂單需要一個 SKU，則定向系統(tǒng)會將所有 6 個訂單放在同一個機器人上，并且只訪問其位置一次以檢索所有 6 個項目。同時，集群系統(tǒng)中的這 6 個訂單將被分配給 6 個不同的機器人，并且揀貨員將在 6 次不同時間訪問同一位置以揀選它們——增加了地板上的擁堵并增加了員工的步行時間。

綜上所述

隨著數(shù)量激增和勞動力越來越難找到，協(xié)作機器人絕對是現(xiàn)代履行中心的重要工具。定向揀選機器人和集群機器人都有用例。對于采用寬通道進行托盤揀選的小型場地，集群機器人可能非常有效。隨著站點變大和揀貨面密度增加，使用定向揀貨機器人具有顯著優(yōu)勢。