国际物流资讯 | 大福北美发布新品输送机;MiR发布复合机器人;发那科发布新型工业机器人;斑马科技推出工业扫描仪…

学术   2024-12-02 17:30   北京  
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2024.11 -下
产业动态 · 装备技术


新品发布

【输送分拣】· 大福北美发布新品窄带活辊筒积放式输送机

【复合机器人】· MiR发布复合机器人MC600

【复合机器人】· 初创公司Collaborative Robotics推出 Proxie 复合机器人

【机械臂】· 发那科发布新型重量级工业机器人,可举起 500 公斤重物

【输送分拣】· Hytrol发布 ProSort 1100 系列分拣机

【闸门】· Garlock Safety Systems发布自动关闭闸门PalletFlow Pro

【机械臂】· Kassow Robots发布新型机械臂,专为复合机器人集成而生

【托盘】· ORBIS推出 60x48英寸工业托盘

【零部件】· 斑马科技推出 FS42 工业扫描仪


行业要闻

【OFC】· AutoStore和Bastian Solutions与运动品牌彪马携手扩大订单履约系统应用范围

【机器视觉】【AI模型】· 人工智能研究所推出Theia视觉基础模型

【库存盘点】【无人机】· Gather AI 将无人机智能库存管理服务扩展到冷冻、冷藏仓库

【自动驾驶】【中间一公里】 · LOXO 成立自动驾驶物流子公司,进军德国市场

【卡车卸货】· Pickle Robot完成5000万美元B轮融资,获30多台卸货机器人新订单

【电商】·亚马逊工人将在 “黑色星期五 ”前后举行罢工抗议活动



大福北美发布新品窄带活辊筒积放式输送机



大福北美发布新品窄带活辊筒(Narrow Belt Live Roller,NBLR)高速积放式输送机,这是一种能够准确高效地分拣、合并和分流产品,提高生产率和盈利能力的技术。它采用零压力积放技术,确保产品在传送带上不会相互接触,从而避免损坏或运输堵塞。该系统能很好地处理纸板箱,并配有防止损坏的故障保险装置。输送机的基本型号每分钟可移动400英尺(121米),更高的型号每分钟可移动480英尺(146米)。它的间隙小、噪音低,与其他替代产品相比,更能保证工人的安全。



MiR发布复合机器人MC600

将优傲机械臂与MiR底座相结合,实现移动操控



移动工业机器人公司(MiR)今天宣布,MiR Go认证产品清单上又添新成员:MC600复合型机器人。“通过集成移动机器人的'腿'和协作机器人的'臂',MC600用一个系统解决了码垛和机器看管等多种自动化工作流程难题,”Mobile Industrial Robots(MiR)总裁Jean-Pierre Hathout说,“虽然一些公司已经探索了用于此类任务的仿人机器人或定制移动机械臂解决方案,但它们仍远未得到广泛的工业应用。MC600如今已经可以安全地应对这些复杂的自动化挑战。”

MC600将MiR600 AMR与优傲机器人的UR20和UR30协作机械臂结合在一起(两家均为泰瑞达公司的子公司)。MC60可以处理重达600公斤的有效载荷,并实现工业环境中复杂工作流程的自动化。MiR Go合作伙伴Enabled Robotics公司的统一软件平台控制着MC600。MiR表示这可以协调其移动底座和机械臂,简化与现有工作流程的集成,确保平稳运行。

泰瑞达机器人集团总裁 Ujjwal Kumar 说:“较小的 MC250 在半导体制造设备和其他低负载制造任务中特别受欢迎,但市场对能够处理较重制造应用的复合机器人需求也很明显。MC600 能够满足这些要求,这是我们不断为客户提供灵活性、安全性和高效性以满足其独特自动化需求的又一例证。”



初创公司Collaborative Robotics推出 Proxie 复合机器人



Collaborative Robotics是前亚马逊机器人技术副总裁和杰出工程师于Brad Porter 2022 年创立的,这家初创公司一直对其机器人Proxie的设计秘而不宣。波特曾暗示过这款机器人的设计,及移动机械臂在仓库应用中的重要性,其运动方式比人形机器人更适合仓库工作流程。2024 年 4 月,协作机器人公司完成了 1 亿美元的 B 轮融资,以实现其AMR的商业化。

Proxie可以在各种制造、供应链和医疗保健工作流程中安全、经济地与人并肩工作。波特表示,Proxie 已经在与几家试点客户进行试验,其中包括一家全球物流公司。主要客户包括 Moderna、梅奥诊所、Owens & Minor 和坦帕综合医院。Proxie的底座有四个驱动轮,呈 “转弯驱动 ”配置。AMR 安装在推车上,然后将推车拉到下一个目的地,在设施内安全穿行。在底座的顶部有一个垂直线性轴,上面装有一个双臂小车接口夹具,用于小车移动。六自由度协作机械臂将是 Proxie 未来的可选配置。



发那科发布新型重量级工业机器人

可举起 500 公斤重物



发那科推出了M-950iA工业机器人,它能够搬运包括汽车零部件、建筑材料和电动汽车电池组在内的重型物品。串行链路结构的 M-950iA/500 位于发那科的M-900iB和M-1000iA 系列之间,比标准并行链路机器人的运动范围更广。该公司表示,这一设计可适应狭小的工作空间和多变的布局。

发那科推出的M-950iA工业机器人采用高刚性设计,有效载荷 500 公斤,伸展距离达 2829.5 毫米,机器人J3轴的运动范围大,可以向后翻转。凭借超强有力的手腕,该系统可以搬运大型和重型工件。M-950iA 还提供刚度选项,即使在外力作用下也能保持高精度。发那科表示,这使得该机器人适用于搅拌摩擦焊接、钻孔和铆接应用。



Hytrol发布 ProSort 1100 系列分拣机



Hytrol 的 ProSort 1100 系列分拣机是一种高速解决方案,适用于扁平信封、小袋、易碎和超轻产品等各种小件物品。双面分拣机可从左侧和右侧进行正面分拣。ProSort 1100 分拣机系列专为分拣小型物品及易碎轻型物品而设计,它的主要特点包括分离鞋子设计(break away shoe design)、重型链罩、板条清理功能和高能见度侧通道等。

ProSort 1121 型号的速度可达每分钟450英尺(137米),角度为22度,最大产品重量为 50磅。橡胶隔离器可保持运行安静,并确保易于维护,快速分拣机设计可最大限度地减少分拣机停机时间。



Garlock Safety Systems发布自动关闭闸门PalletFlow Pro



Garlock Safety Systems于11月18日推出了新品自动关闭闸门PalletFlow Pro,PalletFlow Pro专为高架双宽巷道(elevated double-wide aisles)而设计,是一种可靠的解决方案,可提高高吞吐量仓库环境的安全性和生产率。该闸门操作时无需人工干预,非常适合对速度和精度要求极高的仓库和设施。不使用时它能自动固定通道,确保符合安全标准,同时简化工作流程,使工作人员专注于关键任务。

PalletFlow Pro的突出特点之一是预组装设计,这简化并加快了安装过程,减少了在设备上安装所需的时间和精力。此外,坚固的结构和周到的工程设计有助于最大限度地降低损坏风险以及昂贵、耗时的维护需求,确保了产品的长期价值,使企业无需频繁中断维修或调整。



Kassow Robots发布新型机械臂

专为复合机器人集成而生



Kassow Robots推出了一系列新的紧凑型协作机械臂,旨在与移动机器人集成为复合机器人。新的Edge Edition cobots是专为移动操纵应用而设计的较小、完全集成的机械臂,采用电池供电的直接直流连接,使其能够在安装到移动机器人上时进行操作。它们提供远程电源开关控制,可通过移动机器人控制器或 PLC 进行控制。机械臂可在自动模式下运行,无需示教器,从而简化了操作。

机械臂的标准占地面积为 160x200mm,可与各种应用兼容。此外,协作机械臂还采用模块化设计,利用 Kassow Robots 现有的合作伙伴生态系统,可与各种外围设备、夹具、视觉系统进行集成。



ORBIS推出 60x48英寸工业托盘



ORBIS新推出的60x48工业用托盘专为满足电动车和动力总成应用的独特要求而设计。这款托盘采用结构性泡沫注塑工艺制造而成,具有卓越的耐用性和可靠性,是工业和汽车行业的最佳选择。

该托盘外部尺寸为 59.9 x 47.9 英寸(152x121厘米),内部尺寸为 59.1 x 47.1 英寸,具有高度为 1 英寸(2.54厘米)的连续边缘。这种设计实现了边缘货架功能,并可选择加入金属加固件以增加强度,从而满足边缘货架的要求。60x48 托盘非常适合电动汽车和动力总成组件,如模块和较长的电池组件。它与自动化和边缘货架系统兼容,提高了操作效率和搬运与存储的多功能性。



斑马科技推出 FS42 工业扫描仪



斑马科技公司的智能自动化解决方案旨在通过无缝集成优化劳动力的先进技术,彻底改变工厂运营,解决方案结合了 FS42 工业扫描仪、Aurora 软件套件、3S40/3S80 3D传感器和 Symmetry Fulfillment,通过自动化来优化工厂效率和连接性。

FS42 工业扫描仪是该套件的关键组件,专为高速条形码扫描和产品跟踪等要求苛刻的任务而定制,可确保在快节奏的生产环境中准确可靠地采集数据。Aurora 软件套件通过先进的视觉检测功能提高了操作可视性和质量控制。通过利用强大的图像处理算法,该软件可实现实时缺陷检测,确保只有高质量的产品才能通过生产线。作为补充,3S40和3S80 3D传感器可在仓库内提供全面的空间感知。这些传感器可检测物体并测量全三维尺寸,有助于优化空间利用、精确库存管理以及在自动化环境中避免碰撞。




AutoStore和Bastian Solutions与运动品牌彪马携手扩大订单履约系统应用范围



11月20日,AutoStore和系统集成商Bastian Solutions与国际知名运动品牌彪马宣布扩大战略合作,打算在亚利桑那州凤凰城的一个新配送中心实施AutoStore系统。

凤凰城新配送中心的系统将包括350000个仓位,在其网格上使用108台机器人,最多可处理65000个SKU。彪马的目标是通过这一新设施,将日订单执行量从10万单增加到20万单,提高整个零售供应链的速度、效率和准确性。彪马北美区总裁 Bob Philion 与州长 Katie Hobbs、AutoStore代表、Bastian Solutions代表、亚利桑那州商务局和凤凰城经济委员会共同庆祝了新工厂的盛大开业。

自 2015 年以来,AutoStore 的AS/RS一直是彪马仓库运营默认订单履行解决方案,曾为彪马在印第安纳州和加利福尼亚州的配送设施提供服务。Bastian Solutions从规划阶段到现场执行都实施了AutoStore系统,帮助彪马加快了订单执行速度,准确率达到 99%,在高峰期将仓库容量提高了10倍,并将交货时间从两周缩短至当天。



Pickle Robot完成5000万美元B轮融资,获30多台卸货机器人新订单



总部位于马萨诸塞州剑桥市的 Pickle Robot 是 “物理人工智能”(Physical AI)的开发商,提供卸载卡车的机器人自动化系统,该公司11月20日宣布已完成 5000 万美元的 B 轮融资,战略客户泰瑞达机器人风险投资公司(Teradyne Robotics Ventures)、丰田风险投资公司、Ranpak、Third Kind Venture Capital、One Madison Group、Hyperplane、Catapult Ventures 参与了此次融资。

此外,Pickle 还宣布在 2024 年第三季度收到来自六家客户的 30 多台生产机器人订单。公司预计这些机器人将于 2025 年上半年部署到位。新订单包括试点转换、现有客户扩展和新客户采用。新到融资将加快新功能集的开发,并建立公司的商业团队,为全球机器人卡车卸货客户开拓新的市场和地域。

Pickle Robot 公司表示,该公司正专注于将其物理人工智能技术应用于物流运营中劳动密集型、体力要求最高、周转率最高的工作领域之一:卡车卸货。Pickle 的物理人工智能技术将强大的视觉系统与根据实际物流和仓库操作中的数百万个数据点训练出来的生成式人工智能基础模型相结合,使 Pickle 的机器人硬件平台能够以人类的规模或更好的规模执行物理工作。

自2023年夏天以来,Pickle卸载系统已在多家客户的配送中心投入生产运营。Pickle 机器人与仓库工作人员协同工作,使从卡车和集装箱卸载非托盘货物这一体力消耗较大的过程更加安全、高效。

Pickle Robot 表示,它的使命是在未来 10 年内实现 100 万个仓库门的进出货流程自动化。迄今为止,Pickle Robot 已为鞋类、服装、电动工具、玩具、厨房用品、包装材料、小家电和其他日用百货的分销客户从进口集装箱和国内落地拖车上卸下了超过 1000 万磅的商品。展望未来,产品路线图将扩展到包裹型货运服务。



人工智能研究所推出Theia视觉基础模型

提高机器人学习能力



人工智能研究所(AI Institute)表示,在机器人领域基于视觉的学习系统是一个颇有发展前景的领域,能使机器能够解读环境并与之互动。该研究所11月13日推出了Theia视觉基础模型用于促进机器人训练。

人工智能研究所表示,基于视觉的学习系统必须提供强大的世界表征,使机器人能够理解和应对周围环境。传统方法通常侧重于单一任务模型,如分类、分割或物体检测,这些模型无法单独囊括机器人学习所需的对场景的多样化理解。总部位于马萨诸塞州剑桥市的该研究所表示,这一缺陷凸显出需要一种能够有效解释各种视觉线索的更全面的解决方案,该研究所正在开发 Theia 以弥补这一不足。

在《机器人学习会议》(CoRL)上发表的一篇论文中,人工智能研究所介绍了Theia,该模型旨在将多个现成的视觉基础模型(VFM)的专业知识提炼成一个模型。Theia 结合了多个不同 VFM 的优势(每个 VFM 都针对特定的视觉任务进行了训练),生成了更丰富、统一的视觉表示,可用于提高机器人的学习性能。在对 12 项机器人模拟任务进行评估时,使用 Theia 编码器训练的机器人策略取得了 80.97% 的较高平均任务成功率,与其他表示方法相比有显著的统计学改进。此外,在真实机器人实验中,研究所使用行为克隆来学习机器人策略,在四个多步骤任务中,使用 Theia 训练的策略成功率比使用次优表示法训练的策略平均高出 15 个百分点。

Theia 的设计基于提炼过程,整合了多种视觉模型的优势,如 CLIP(视觉语言)、DINOv2(密集视觉对应)和 ViT(分类)等。人工智能研究所表示,通过精心选择和组合这些模型,Theia 能够生成强大的视觉表征,从而提高下游机器人的学习性能。Theia 的核心包括一个视觉编码器(主干)和一组特征转换器,它们协同工作,将多个视觉模型整合到统一的模型中。视觉编码器生成潜在表征,捕捉各种视觉洞察。然后由特征转换器对这些表征进行处理,并通过将输出特征与地面实况进行比较来完善这些表征。这种比较可作为监督信号,优化 Theia 的潜在表征,以提高其多样性和准确性。这些经过优化的潜在表征随后被用于微调策略学习模型,使机器人能够以更高的精度执行各种任务。



Gather AI 将无人机智能库存管理服务扩展到冷冻、冷藏仓库



总部位于匹兹堡的自动化库存智能无人机供应商Gather AI 宣布将业务扩展到冷冻库和冷藏库环境。该公司表示,此举开创了无人机库存监控自动化行业的先河。

Gather AI 基于美国冷藏市场的预期增长和电子商务的崛起这两个因素,将业务扩展到冷冻库和冷藏库环境。这两个因素都依赖于准确的仓库库存以及温度敏感物品包装、加工和存储方面的技术进步。Gather AI 计算机视觉技术使无人机能够在仓库中自主飞行,无需GPS、WiFi或基础设施改动。机器学习算法可分析库存图片,读取并解读条形码以外的信息,包括批次代码、文本、有效期、箱数和占用信息。

仓库操作员可以将实时实物库存与WMS数据进行比较。Gather AI 公司表示,其平台在冷冻环境中的扫描速度比传统方法快 10 倍,每小时可扫描 900 个托盘,库存准确率可提高 70%。

传统上,食品和饮料、制药、保健和美容、化工和技术行业的员工必须在恶劣的冷冻库和其他 CRT 环境中进行物理循环清点。Gather AI 表示,凭借其业内首创的冷冻和冷藏功能,无人机可以进行计数,员工可以在远离寒冷环境的仪表板上舒适地查看结果。



LOXO 成立自动驾驶物流子公司,进军德国市场


LOXO AG 11月15日在德国慕尼黑开设了第一家国际子公司。这家总部位于瑞士伯尔尼的公司开发并部署了软件即服务(SaaS)系统,为送货车辆提供自动驾驶功能。

LOXO公司首席执行官Amin Amini表示:“德国是LOXO公司下一步发展的必然选择,我们将继续肩负起为欧洲商用车辆自动化带来变革的使命。德国强大的物流市场、先进的汽车基础设施以及围绕自动驾驶汽车的进步立法,使其成为我们推进中间里程和移动配送项目的理想地点。我们不仅仅关注用自动驾驶汽车取代传统汽车。我们的目标是促进创新,推动整个物流行业的转型。”

LOXO 声称其与车辆无关的 LOXO Digital Driver(LDD)软件可以让几乎所有商用车辆实现 SAE 4 级自动驾驶。此外,该公司还运营着自己的物流车队,即电动 LOXO Alpha 和 LOXO R1。LOXO 最近推出了欧洲首个 L4 自动驾驶技术,并已在伯尔尼的公共道路上投入使用。该公司从远程操作开始,已授权在市内行驶 65 公里的自动驾驶路线。

去年,该公司与迅达集团和瑞士最大的在线零售商 Migros 开展了项目合作。目前,该公司的自动驾驶汽车正在与瑞士一家大型物流公司Planzer开展的项目中证明自己的能力。LOXO表示,其在德国的扩张标志着其在欧洲最大的物流市场之一推进自动驾驶的承诺,其目标是进一步将其车辆整合到供应链中,并推动商用车辆自动化的发展。



亚马逊工人将在 “黑色星期五 ”前后举行罢工抗议活动



“黑色星期五 ”是美国感恩节假期的第二天,与我国“双十一”相似,已成为在线零售促销日。“黑色星期五 ”前后, 20 多个国家举行数千名工人将举行针对亚马逊的抗议罢工活动,将要求这家巨型零售商改善工人权利和保护环境。据《卫报》报道,今年是 “让亚马逊付出代价”(Make Amazon Pay)行动的第五个年头,工人以及工会和工人团体的代表打算在11月29日至12月2日期间,当仓库员工忙于完成订单时,加入抗议亚马逊做法的行列。

UNI 全球工会秘书长Christy Hoffman在 11 月 25 日发表的一份声明中说:“亚马逊对利润的不懈追求是以工人、环境和民主为代价的。贝索斯的公司花费了数以百万计的资金来阻止工人组织起来,但世界各地发生的罢工和抗议活动表明,工人对正义和对工会代表权的渴望是无法阻挡的。我们团结一致,要求亚马逊公平对待工人,尊重他们的基本权利,停止破坏旨在保护我们所有人的制度。'让亚马逊付出代价日'正在成为全球抵制亚马逊滥用权力的行动。”


编译、排版:罗丹

本文由《物流技术与应用》新媒体翻译、整理、编辑

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