凯发体育官网下载002仓储物流自动化系统常见哪

原创 2020-01-17 19:47  阅读

  上次解释“001什么是仓储物流自动化”知道了一个仓储物流中心里要实现系统的自动化,里边是由各种设备互相配合而完成的。那在仓储物流中心里常见的有哪些设备呢?

  直接把一本设备产品手册直接粘上来会让人失去兴趣,我们换个思路。假设在一个50年前的零件厂,厂内工作人员张建国开始他一天的工作。看看他在厂内的仓储物流相关工作我们来看看现在有什么先进的自动化设备能来帮助他。

  原料公司送来一卡车的原料,门卫处房登记车辆信息,司机签字后随着厂内车辆调度员将货车开到空闲的月台。张建国看到车辆后,准备从卡车上卸货。

  卡车进入厂区大门时,卡车上的车牌被安装在门口的摄像头自动捕捉并识别,车牌车辆信息与系统提前预存的车辆信息进行比对。司机随着卡车路过登记办公室,司机在车里漏出面部,人脸摄像头扫描司机面部无误后驶入月台。司机不下车,门卫不出屋。全部信息自动记录在数据库。

  多处月台正在装卸货车辆,每个月台占用情况和车辆位置都并信息化到计算机信息系统里,厂内月台调度系统, 调度系统分析判断并分配刚进入厂区的车辆一个月台,根据信息提示板,司机直接开往指定的月台处。

  延伸:无人驾驶车辆的未来普及,可以使货物的交接有更多的可能性,基于大数据的人工智能技术可以提前预测需要预定的原料从而提前远程调度原料在原料厂的车辆运输。

  卡车里的原料有两大类规格,一类是箱子,一类是整托盘的原料垛。张建国打开卷帘门,启动了培训1个月的叉车,开入车厢内叉起托盘,将托盘放到卷帘门内的地板上。张建国清点托盘数量,开始搬取车厢内的箱子到空托盘上,再由叉车搬到厂内,张建国清点箱子无误后与司机办理交接清单,签字后,张建国关闭卷帘门,司机驾驶卡车离开月台。

  卡车停位到月台固定位置后被到位传感器检测到,系统自动启动卷帘门,厂内叉车AGV启动并自动跑到车厢内,AGV扫描环境并完成托盘的自动叉取并托运到厂内指定地板上。多台AGV连续作业,将车厢内托盘全部搬完。

  AGV离开月台,厂内可伸缩皮带被启动,一致延伸到卡车车厢内,皮带末端的夹抱机器人自动识别箱子的位置并抓取到伸缩皮带的入口端,箱子被伸缩皮带机连续输送到厂内的码垛区,码垛机器人抓取起箱子并分类码垛到不同的托盘上。托盘信息和数量被AGV自动读取和点数,箱子的信息和数量被输送机自动读取和点数。所有信息被自动记录到数据库系统里。

  完成所有的货物的卸货后,系统控制皮带输送机收回,调度AGV回到厂内原位,卷帘门自动关闭。卸货业务完成,系统将电子交接单自动发送给司机和原料公司。卡车离开厂区。

  延伸:月台区来的所有不同规格的货物单元都配有物联网载体芯片,比如RFID或ESim,再交接的时候可以瞬间完成批量信息录入和货物快速清点。

  物资需要入库,厂内物资主要由两大类规格进行存储,一种是箱子为单位的,一种是以托盘为单位的。托盘类的为大宗货物,货物较多,厂内的仓库面积不小,张建国要找到合适的位置把托盘货物放到仓库内的货架格子里。在仓库里货架分了片并编了位置号,张建国去仓库记录本里找到几处空货格所在的位置,然后将要入库的托盘用叉车一一搬到对应位置的货格上并做好记录更新了仓库记录本。货物较多,费了一些时间。

  厂内的托盘物资较多,托盘高架立体仓库,能充分利用高度空间,节省占地面积。托盘立体库高度有20米,自动立体库有高架货架和高速堆垛机组成。仓库内完全由设备构成,无需人的进入。张建国将托盘放到仓库门口处的入口输送机上,按下按钮,托盘被自动带入立体仓库完成无人存储。十几分钟后所有托盘物资全部被堆垛机送到高架货架上。托盘上的条码和RFID编码信息被系统自动读取,后台的数据库提前给要入库的托盘分配存储位置,完成自动存储。整个过程张建国只负责将托盘放到仓库门口的输送机上,仓库管理软件WMS全程记录所有工作信息和库位信息。

  变化:无需人为找空货位,无需人为将托盘叉到货架上,无需人工记账和仓库记账更新

  延伸:仓库入口输送机的托盘可以由其他工作区域的自动搬运机器人直接搬运过来,实现仓库内外交接和仓库内部存储的全部自动化。

  厂内有一类零件货物是用塑料箱子盛放的,这类零件种类繁多,出库和入库比较频繁。每次出来的箱子里只拿几个零件出来,然后剩下的再放回到仓库里。由于需要的零件是随机和动态的,通常情况下一个小时要出入库500多箱,张建国和他的同事忙的不亦乐乎。厂内每一个小时就给张建国送来一个零件出库单,张建国拿着单子拆开分组给另外的同事。他们首先把需要的零件所在箱子和所在位置查出来,一个个找到箱子所在货架的位置,并按照单子里的数量将正确的零件拿出来并放到身后提前准备好的空箱子,连续行走在仓库里,直至把所有的零件都拿出来。由于货架里的零件被拿走,张建国还需要在每次完成零件拣选后还要讲零件库里的库位和箱子信息更新一遍。一个小时后新的零件出库任务送给张建国……

  每小时需要出库大量的料箱,并且出库的料箱被拣选零件后剩下的要再次回到仓库内,这种吞吐量大的系统可以轻松被多层shuttle和货到机器人系统轻松应对。配合shuttle的货架可以做到20米高,充分利用高度空间进行存储。零件拣选出库订单发到自动shuttle系统后,系统自动拆分订单并检索出各个零件所在的料箱和在货架的位置。系统自动下发指令给多台shuttle,料箱被shuttle从货架里高速拖出来并放置于出库的输送机上。出库后的料箱被传送到拣选机器人工作位处。机器人上方装有3D视觉摄像头,到位后的料箱被拍照后并将位于箱子内部的各个零件的3D位置和姿态识别出来后告知机器人,机器人精确的抓取零件到空料箱里。机器人对每个零件的抓取数量由出库订单给定的数量一致。要出库的零件料箱源源不断从shuttle系统里自动出库到机器人抓取站台,拣选工作全部无人干预且快速完成。

  自动化设备:shuttle、穿梭货架、3D视觉识别系统,拣选机器人,多层升降机

  变化:订单自动拆分,系统自动定位料箱、系统自动出库料箱,系统信息自动跟踪和更新,零件从料箱里自动被拣选

  延伸: 多层shuttle仓库可以与上下游自动完成对接,比如用输送机即可完成。shuttle系统可以打通几层楼板作为一个整体自动化拣选仓库。

  厂内有几大工作片区,张建国每天需要在这几个工作片区不断的搬运货物来支持工厂的正常生产和出货销售。每天厂内原料加工的是以托盘为单位来搬运到车间各加工工位的,早上车间会批量消耗原料,张建国会在早上驾驶叉车批量的把托盘运输到车间,每个工位的数量由工位负责人提出,各个工位消耗的托盘数和送达时间张建国都自己详细记录在工作流水簿里。厂内还有一批零件箱也需要搬运到加工中心各工位处,每天的生产订单有变化,零件箱要搬运的数量和时间没有什么固定规律,加工中心隔三差五的联系张建国让他搬几项指定的零件箱到加工中心。零件箱种类很多,张建国要花费一些时间找到这些零件箱再分批送到加工中心不同工位上。

  原料托盘较重,厂内配置多台背驮式AGV自动搬起托盘到车间各个工位。每个工位都配有呼叫器,可以随时呼叫要几盘原料托盘。呼叫请求自动发送给AGV调度系统,AGV响应调度系统按照数量和呼叫任务进行精确的托盘搬运。AGV会把原料托盘直接搬运到工位旁边。整个过程系统会自动记录,包括托盘的物料信息、去向和数量等。

  料箱的需求比较随机且数量不定,料箱拣选仓库与加工中心的各个工位通过高空输送机连接在一起,可以循环连续输送。加工中心各工位根据当前生产需要,在工位旁边的触摸屏上下达需要的零件种类和数量,高空输送机将仓库内出来的零件料箱传输到对应的工位终端输送机上。料箱出库时的条码等信息被读取,整个过程被实时跟踪。料箱被自动无误的传到目的地。

  变化:工位发出需要托盘和料箱后,系统会自动响应,通过不同的智能搬运设备将需要的物料单元搬运到呼叫工位处。搬运的货物来源和过程都有系统自动记录和更新,全程无需人的参与。

  延伸:各个工位的加工机器如果本身可以发出物料需求,则可以与搬运系统进行信号对接,打通整个生产过程的自动化壁垒。

  工厂的客户有很多,除了有大宗的订单外也有零散的订单。大宗的订单都是已托盘为单位。张建国接到销售配送订单后,根据不同的客户和预约好的提货时间,提前1个小时到仓库把要发货的整托盘取出放到月台附近的代发货区。需要根据订单表查点正确数量的托盘,并一一把托盘用叉车叉取过来,同时手动做好记录等待发货。对于零散的订单要麻烦一些,张建国先算好需要几个托盘,因为需要从托盘上拆零后组成一个订单,麻烦的情况下,一个点单需要从好几个不同种类的托盘上进行拆零,然后再重新配盘到一起,最后再放到待发货区。张建国需要记录好从哪个托盘上拿了几个箱子下来,这些托盘变成了特殊的非整托盘,日后的管理上要格外注意。

  已托盘为单位的订单被系统接收到后,自动仓库按照先入先出的顺序将需要的货物托盘以所需要的数量完成出库,随后由自动托盘搬运机器人搬运到发货暂存区。发货暂存区由多条重力式辊道组成,每条辊道上存放一个订单的托盘。托盘搬运机器人把各自订单对应的托盘物资按顺序放到分配好的辊道上。卡车到月台后,可以直接把从所属辊道上的托盘全部搬运到卡车上。托盘由于重力作用一直会流动到辊道的末端。

  需要拆零的订单也有系统自动完成,首先从仓库自动搬运出所需要的正确整托盘到机器人拆零区,机器人按照订单从整托盘上拣去正确数量的物品箱到空托盘上,空托盘由自动拆盘机来及时提供。机器人完成订单拆零工作后,搬运机器人将配好盘的托盘运输到待发货区。凯发体育官网下载原始托盘被搬运和存储到仓库中。整个过程都有信息跟踪和数据库更新。

  物流自动化里的设备种类非常多,不同的行业有不同的需求,不同的仓储物流中心有自己不同的业务流程。以上只构思了一种简单模式下的应用场景,设备千千万,不用的应用场合选择集成不同的系统以达到最优。以后有机会再介绍一些别的设备。

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