對快速準確的訂單履行的需求繼續呈指數增長，推動了對勞動力需求的增加。勞動力成本繼續增加，盡管工資上漲，但公司發現招聘、培訓和留住工人是一項挑戰。除此之外，確保工人安全所需的措施和機器人解決方案對于希望提高生產力和降低成本的公司來說成為一個有吸引力的選擇。

機器人可用于履行的不同方面，包括揀選（以減少降低生產力的全部或部分步行/旅行）、物理取放（以減少接觸）、包裝以及在暫存區之間運輸產品以備放置離開或補充庫存。

在本文中，我們將描述七種類型的倉庫機器人及其優勢、用例和挑戰，為如何考慮在配送操作中利用機器人提供一個框架。

(1)機械臂

機械臂已在制造業中使用了幾十年，在箱子配送環境中也使用了多年。視覺系統和末端執行器（夾持器）技術的進步現在可以實現更好的工件拾取應用和拾放操作。這些手臂可以在貨到人 (GTP)工作站上使用，也可以安裝到移動機器人上進行每次揀選。它們也可以安裝到位以處理重復性任務，例如將空紙箱裝載到高架輸送機、放置離散單元以引入單元負載分揀機以及將單元分揀到出站運輸通道。

這些機器人的好處包括減少揀選站、分揀墻、單元分揀機感應站和裝運碼頭對勞動力的依賴，以及提高揀選和揀選處理的準確性。運營部署的主要挑戰仍然存在：

夾具涂抹器  找到一種單一類型的末端執行器來處理所有產品特性可能是一個挑戰——足夠溫和以處理可壓碎的物品，但又足夠熟練以處理奇怪的形狀。一種可能的解決方案是部署不同類型的夾具并將產品運送到最適合處理產品的站點，但這需要一個拾取和傳遞過程或下游訂單的手動整合。

可視化軟件  機器人視覺系統的深度和尺寸感測提高了它們確定產品邊緣的能力，但挑戰在于照明必須良好，反光產品仍然是這些系統的挑戰。機器人也很難看到小隔間（比如，在高度分隔的手提袋中）。

產品可變性和限制  在某些情況下，機器人手臂能夠處理的重量范圍仍然是一個限制，并且根據要處理的產品范圍，可能需要在設計中考慮不同的手臂。您可能會為 90% 的 5 磅以下產品設計操作，但不能忽視如何處理 10% 的較重產品。考慮您是否將擁有一個可以完成所有工作的站點，或者設計用于在具有不同機器人的站點之間進行拾取和傳遞。

在接下來的 2 到 3 年里，我們預計會看到更多機械臂在固定工作站上使用。這項技術似乎可以很好地處理貨到人系統的部分揀選，并且隨著機器人能力和業務的增長，可以通過擴展機器人的數量來輕松擴展。未來，我們希望機械臂能夠提高從較小的隔間尺寸中挑選的能力，并處理更大范圍的產品尺寸和特性。

在接下來的 2 到 3 年里，我們預計會看到更多機械臂在固定工作站上使用。

(2)協作機器人（CO-BOTS）

協作機器人的主要優勢在于它們能夠減少與它們協同工作的揀貨員的行程。揀貨員大部分時間都在步行，而這些機器人減少（但不會消除）一些會降低生產率的步行浪費。今天，有兩種主要類型的協作機器人：

Meet-Me 機器人。這些機器人穿過揀選區，在揀選位置停下來等待執行揀選的工人。工人們在動態區域內從機器人移動到機器人，而不是遍歷整個倉庫。

跟隨我的機器人。這些機器人前往工人身邊，并引導他們從一個揀選地點到另一個地點，以進行機器人上的部分或全部揀選。裝滿后，機器人會前往包裝站，另一個機器人會被部署到揀貨工人的位置。

除了與減少差旅相關的勞動力和時間節省外，這些機器人的好處還包括提高生產率以及與工人安全共存的能力。這些機器人也可以部署用于庫存補貨任務。還有一個潛在的應用，將機械臂添加到移動平臺，以消除人工執行拾取的需要。

“Meet-Me”和“Follow-Me”機器人都最適合低揀選密度和高容量環境。除了減少工人在揀選區的行程外，“第一英里”和“最后一英里”的行程也實現了自動化。正如機器人分揀機 AMR 所討論的那樣，使后者自動化還可以降低高度復雜分揀場景（即從許多揀選區域到許多不同的包裝站或區域）中昂貴的分揀成本。廣泛采用的主要挑戰包括：

容量有限 與傳統揀選車的容量相比，單個機器人可以處理的手提箱或槽的數量是有限的。但是，使用牽引機器人牽引揀貨車可以獲得類似的能力。這需要在設計上權衡更寬的過道以容納拖車的機器人。

密度臨界點 在更高揀選密度的環境中很難實現業務案例，因為行程減少是基于讓機器人在沒有揀選的情況下經過地點而不是為這次行程支付工人費用。隨著揀選密度的降低，機器人的業務案例增加了。

吞吐量臨界點 消除的工人出差比例部分取決于系統的吞吐量。隨著系統吞吐量的增加，需要更多的機器人，因此需要更多的工人。這意味著工人在更小的區域工作，并且他們在機器人之間的旅行減少了。因此，隨著吞吐量的增加，機器人的業務案例也會增加（受工作人員和機器人擁塞的影響）。

這些投資的回報不應僅基于節省的勞動力。相反，商業案例還應該考慮到尋找或無法找到勞動力的成本，以及較低準確性的成本，例如誤選和人為造成的損壞。

(3)移動貨架貨到人 (GTP) AMR

移動貨架 GTP AMR 機器人通過移動貨架系統將庫存帶到優化生產力的工作站。與其他 GTP 解決方案相比，這些“Come-to-Me Bots”在產品存儲方式方面提供了更大的靈活性。AMR 機器人將包含在各種配置的存儲單元（貨架單元、機庫中的服裝等）中的產品運輸到 GTP 工作站。與這些機器人相關的一些主要挑戰包括：

多維數據集利用率這些類型的機器人和流程使得建筑立方體的利用率很低。使用結構夾層和機械升降機可以解決這個問題，但會增加投資要求和運營問題。

生產率與其他 GTP 技術相比，移動機架系統中的 GTP 工作站的生產率較低。操作員從手提袋中挑選（在  GTP 中）比從貨架中挑選效率更高。

雖然 AGV 和牽引車是更成熟的技術，但 AMR 更靈活且更便宜。

(4)穿梭AMR群

Roaming Shuttle AMR （穿梭AMR群）用于在高密度存儲/檢索環境中存儲和運輸產品，這通常是 GTP 解決方案的一部分。這些 AMR 的主要優點是它允許用戶以相對獨立的方式擴展存儲和吞吐量。也就是說，當需要更多存儲時，可以添加存儲而幾乎不需要額外投資來促進吞吐量（這可能沒有改變）。

這與同時增加存儲和吞吐能力的固定穿梭 GTP 形成對比。漫游班車通過充分利用設施的凈高度來幫助減少整體建筑占地面積。一些漫游班車系統也可以配置為利用奇形空間。作為本地或微型履行解決方案的一部分，它們越來越受歡迎。評估這些類型的機器人時要考慮的因素包括：

擁塞 為了實現更高的存儲密度，使用了深通道或高列的周轉箱。然而，這些策略需要額外的訪問時間，這可能會限制吞吐量。一些供應商已經通過“學習”算法解決了這一挑戰，并將快速移動的 SKU 放置到更容易訪問的位置，以減少訪問和運輸時間。最終結果是漫游穿梭機系統將在某個時候變得“飽和”（即，增加更多穿梭機不會增加吞吐量）。

手提袋容量  這些系統是圍繞一組標準的手提袋尺寸構建的。與移動貨架解決方案相比，手提箱尺寸最終限制了哪些產品可以包含在基于穿梭車的 GTP 中，移動貨架解決方案幾乎與從貨架或金屬絲甲板上挑選一樣靈活。例如，當客戶意識到如果要在該解決方案中處理一件外套，他們將不得不折疊一件外套時，考慮使用該技術的客戶被嚇退了。不愿在此類服裝的處理上妥協，因此移動式衣架成為他們更好的選擇。

滅火  頂部裝載漫游穿梭系統在滅火方面具有獨特的特性。一方面，由于手提袋直接堆疊在一起，幾乎沒有氧氣可以生火。另一方面，很難隔離并向火點取水。正在開發解決方案以緩解此問題。

（5）托盤負載運輸自主移動機器人 (AMR)

已開發單元負載運輸 AMR 以解決已部署多年的 AGV 的兩個基本限制。首先是限制 AGV 部署在沒有其他卡車或人員活動的區域，或者 AGV 可以安全優先的區域。其次是AGV的成本。因此，AMR 更靈活且更便宜。這些機器人通常用于運輸產品以存放、運輸托盤或手提箱跨越更長的距離，例如從接收到暫存區或從暫存區到運輸。它們還可用于移動成堆的空托盤以及運輸垃圾和墊料。不太常見的是，它們被用于揀貨協作機器人。對于這些機器人，還有一些問題需要解決：

安全 它們的速度、發生撞擊時損壞的可能性，以及傳感器不夠精密，無法捕捉到人體運動或無法快速響應以避免碰撞，這些都是在人類附近工作時的安全問題。供應商正在努力解決這些問題，包括能夠“看到”離地面很低的叉車貨叉。

垂直提升限制 這些機器人通常沒有帶有升降機構的桅桿，從而限制了它們的作用范圍和當前的使用范圍。

源站和目標站 機器人需要專門的源站和目標站來從機器人上的傳輸設備上拾取和放下產品。

在不久的將來，您可以期待看到帶有門架的 AMR 能夠在不同高度提升和降低產品，這將增加從選擇性貨架存儲和揀選產品的能力。這將使 AMR 移動機器人進入目前由 AGV 主導的相同配送空間。

（6）分揀AMR

機器人分揀機不再需要傳統的、固定的就地分揀機，因為隨著分揀操作的復雜性增加（例如，分揀目的地的數量增加），成本也會急劇增加。它們還具有更大的靈活性，能夠以最小的時間和成本影響改變分揀機的位置和邏輯。它們可以提取產品并進行多對多的分揀，或將倉庫中幾個區域的產品合并。取貨和卸貨可以是手動的，也可以是從輸送線上取貨。這些機器人的局限性包括。

吞吐量。這些機器人只有在低到中等吞吐量的應用中才是合理的商業案例。對于高吞吐量的應用，傳統的分揀機，即使有其局限性，也會在吞吐量方面提供顯著優勢。

立方體的利用。這些機器人需要一個專門的地板表面來正常運作。要利用整個建筑的立方體，需要一個夾層。

（7）機器人在倉庫的其他應用

在人體工程學條件差并導致受傷的地方，可以使用卡車裝載機和外骨骼來協助提升，但這些解決方案的成本尚不合理。當要處理的產品種類繁多時，卡車裝卸 AGV 往往會遇到挑戰。此外，這些解決方案的吞吐量通常低于手動流程，并且與手動流程相比需要更大的暫存區域。自動化機械臂選項仍然非常昂貴，并且面臨一些相同的挑戰。這些應用程序有一個最佳位置，但它非常狹窄。

成本、效率和缺乏靈活性有時被認為是不更廣泛地部署機器人的原因。誠然，在適用的情況下，機器人可能需要比類似的基于人類的解決方案更大的初始投資。此外，仍然缺乏人類批判性思維技能的機器人在速度和/或靈活性方面通常仍不如人類操作員有效。但我們已經看到，在我們上面討論的應用程序中使用的機器人是比其他自動化更好的替代方案，并且從業務案例的角度來看，與純手動解決方案相比具有固有的優勢。簡而言之，機器人已經超越了其他自動化解決方案，并且正在快速超越手動應用，在某些情況下，已經超越了它們。