自動倉庫揀選機器人可以在生產力和效率方面產生寶貴的增長，但只有在正確的實施策略下才可以。將這些機器人整合到任何環境中都需要事先研究、準備和制定策略。這對于以前沒有使用過訂單揀選機器人的組織來說尤其如此。

如果有適當的基礎工作，一個新的機器人技術實施可能會帶來更好的結果。幸運的是，對于那些希望引進這項技術的公司來說，可以采取具體步驟，以確保他們在倉庫機器人技術整合方面有最好的成功機會。

確定自動化的關鍵領域

在詢問任何機器人或原型之前，企業需要仔細調查他們的倉庫運作。成功實施自動化訂單揀選機器人的關鍵之一是在正確的地方整合它們。就像不同類型的汽車更適合在某些道路上行駛一樣，一些倉庫機器人可能比其他的更適合。知道哪種類型的機器人最適合的唯一方法是清楚地了解什么需要自動化。

企業需要分析他們目前的業務，以確定可以從自動化中受益的領域。例如，一個在線零售商可能希望將每個訂單的運輸速度減少兩天。自動化可以對此有所幫助。事實上，加快交貨時間是自動化倉庫的首要好處之一。問題是，訂單履行過程中的哪一部分需要它？

徹底的效率分析可能會發現，零售商的物品揀選過程是一個嚴重的瓶頸。考慮到這一點，它可以安全地假設自動化訂單揀選機器人如何能帶來巨大的變化。同樣，如果訂單包裝過程造成了瓶頸，固定式取放機器人可能更適合。像這樣建立具體的概念和目標，將為一個組織的倉庫機器人戰略建立一個具體的基礎。

選擇正確的倉庫揀選機器人

公司一旦確定了具體的自動化應用，就可以著手選擇機器人。這個過程可能需要時間，但必須盡可能多地進行研究和測試，以確保他們選擇正確的機器人或機器人的組合。

在探索和測試不同的模型時，注意到任何對組織的獨特情況特別有效的功能，是一個好主意。也許某個機器人供應商能很好地與現有的遺留系統整合，或者有一個易于使用的機器人編程界面。諸如此類的某些特征將可能決定哪種機器人是類似型號中的最佳選擇。

今天有許多不同型號的倉庫揀選機器人。然而，公司希望機器人挑選的物品將有助于縮小范圍。例如，BionicHIVE公司設計的SqUID機器人專門用于揀選長方形盒子。其他機器人，如自主叉車，可能適合于搬運更大的物品。還有一些協作型機器人，與人類一起工作，這在許多倉庫中可能是一種理想的策略。

訂單揀選機器人一般分為兩類--協作式（cobots）或完全自主式。大多數非協作式倉庫機器人是AGV或AMR。這些類型的機器是相似的，但在導航方式上有所不同。自主導航車（AGVs）需要一個導航系統，如金屬條或軌道。它們局限于這些布置好的路徑，但可以自主地沿著這些路徑移動。自主移動機器人（AMRs）可以自由移動，通常使用LiDAR、AI、相機和傳感器的某種組合。

眼鏡機器人包括各種迎接我、跟隨我和其他貨物到人的機器人。它們可能不是所有企業的最佳選擇，但它們通常是提高人類團隊效率而不完全取代員工的好方法。

為訂單揀選機器人集成做準備

企業必須為倉庫機器人集成的成功做好準備，以達到最佳效果。這涉及到組織機器人操作的空間，為員工提供培訓并建立必要的安全措施。

公司應評估他們打算讓倉庫揀選機器人工作的空間。這將完全取決于一個企業的獨特空間和他們所采用的機器人。然而，一些一般的經驗法則包括清理出足夠的開放空間，并根據需要設置安全屏障。如果機器人是大型自動化包裝線的一部分，他們將把它放在哪里？確認沒有任何物體或結構會擋住機器人的去路，導致事故發生。

一些機器人可能需要圍墻，以便員工在操作時不會意外地闖入一個危險的區域。此外，值得考慮的是倉庫在交通流方面的布局。適當的交通管理可以使AGV和AMR的效率大為改觀。

培訓是實施自動化倉庫機器人的一個關鍵但經常被遺忘的部分。員工將需要基本的安全培訓，以便在任何訂單揀選機器人周圍工作。根據機器的性質，他們可能還需要操作培訓。包容性培訓對于確保沒有人意外地阻礙機器人的成功運作至關重要。它還保證工人知道在涉及機器人的緊急情況或事故中該怎么做。

分階段整合

當最終將新的倉庫揀選機器人投入使用時，分階段整合是一個好主意。這并不一定意味著慢慢地推出東西。它只是需要一次只整合一個或兩個新類型的機器人，并在增加更多之前分析其性能。對于剛接觸機器人技術的企業來說，僅有幾個試點項目甚至是一個好主意。

分階段整合自動化倉庫機器人可以讓企業完善他們的方法，并及早發現問題。例如，假設前面提到的在線零售商采用了五種類型的訂單揀選機器人。在這種情況下，它可以選擇在倉庫地板上同時引進它們，或者只從兩個開始。如果它一次推出所有五種機器人，任何不尋常的結果或問題都將更難診斷。

當更少的新變量在起作用時，就更容易知道是什么導致了任何性能問題。

分析和優化

持續的成功有賴于在整個機器人技術整合階段及以后的反思和持續改進。畢竟，亞馬遜可以說是世界上最成功的倉庫機器人技術實施者。它不斷地更新、優化、改進和調整其機器人技術集成。每個組織都可以從對其倉庫采摘機器人的定期分析中受益。最終，這將導致更好的性能和更好的投資回報率。

無論使用何種技術，倉庫應盡可能一致地遵循性能指標。一些公司喜歡手動跟蹤，而另一些公司則使用人工智能數據分析算法將這一過程自動化。這些信息可以揭示出優化性能和提高效率的方法。

例如，由于整個倉庫的路線效率低下，AGV可能需要比必要的時間更長。企業可以利用數據找到瓶頸和需要改進的地方，以確保他們充分利用機器人，建立最強大的倉庫自動化戰略。

順利實施倉庫揀選機器人

通過正確的方法，成功地實施自動化訂單揀選機器人是很容易的。準備工作往往是這個過程中最關鍵的部分，早在新機器進入倉庫之前。分階段整合并不斷分析和完善實施，可以確保持續的成功。考慮到這些策略，任何組織都可以在尖端的倉庫機器人技術的幫助下提升其運作。