在物流行业持续变革的当下,仓储作为供应链的核心节点,其运作效率与成本控制至关重要。物流自动化进程正从仓储的部分环节逐步向全流程渗透,存储、分拣等环节已在自动化与智能化升级方面取得显著进展。然而,装卸货这一连接内部物流与运输的关键环节,却仍处于自动化的边缘地带。
装卸货作为物流流程中不可或缺的一环,长期以来依赖大量人力,属于劳动力密集型作业。这不仅导致高昂的人力成本,而且受限于人的体力与工作时长,效率难以大幅提升。同时,人工操作的准确性和一致性也存在波动,容易引发货物损坏、错装错卸等问题。在全球贸易量持续增长、物流需求日益旺盛的背景下,传统的人工装卸货方式已难以满足现代物流高效、精准、低成本的运作要求。因此,自动装卸技术的发展与应用成为推动仓储物流行业进一步升级的关键所在。
全球市场发育程度
从全球范围来看,自动装卸货市场仍处于初级发展阶段。尽管物流自动化的浪潮已经兴起多年,但装卸货环节的自动化进程相对滞后。在一些发达国家,部分大型物流企业和先进的仓储设施开始尝试引入自动装卸技术,但整体普及率并不高。而在发展中国家,由于物流基础设施建设水平参差不齐、技术应用成本较高等因素,自动装卸技术的应用更为有限。
尤其在我国,物流标准化程度较低,这成为自动装卸技术推广的一大阻碍。车辆类型丰富多样,从常见的厢式货车、平板车到特种运输车辆,尺寸规格缺乏统一标准;货物规格更是千差万别,包装形式、材质、重量各不相同;装卸场景也极为复杂,涵盖了港口、铁路货场、工厂仓库、电商物流中心等多种环境。这些因素使得自动装卸车系统需要具备极高的柔性化程度,才能适应多样化的作业需求,这无疑增加了技术研发和应用的难度。
国内细分领域进展
在中国智能装卸车机器人联盟的调研中发现,我国从事智能装卸车领域的设备商分布在多个细分领域,各自取得了不同程度的进展。
整垛装车
散袋装车
散箱装车
冷链装车
散箱卸货
与自动装车相比,自动卸车机器人面临着更大的技术难题,这也是全球范围内自动卸车技术发展缓慢的主要原因。
货物识别与抓取难度大
系统可靠性与稳定性问题
成本与效益难以平衡
尽管自动装卸技术面临诸多挑战,但全球范围内仍有不少企业和科研机构在积极探索,取得了一些令人瞩目的创新成果。
Contoro 的创新模式
Contoro 是一家总部位于美国德州的初创公司,成立仅 3 年。其研发工作最初得到了 NASA 和 NSF 的资助,目标是实现 “卸货革命”。目前,Contoro 聚焦于地板式集装箱和多 SKU 拖车卸货的自动化。
在商业模式上,Contoro 采用了机器人领域常见的 RaaS(机器人即服务)模式,按照集装箱进行付费定价。这种模式降低了客户一次性购置设备的高昂成本,提高了技术应用的灵活性。
技术层面,Contoro 有两大核心创新。一是开发了专攻边缘计算的软件 InteleOp,该软件在实现 AI 学习的同时,还能支持远程操控。这意味着即使在复杂的卸货场景下,操作人员也可以通过远程控制对设备进行干预,确保卸货过程的顺利进行。二是设计了独特的硬件 DuoGrasp,它能够抓取纸箱两面,突破了传统真空吸盘夹具的限制。在实际操作中,DuoGrasp 在吸出部分散箱后,可将夹具吸盘折叠,大大提高了机器人处理长条箱式货物时的稳定性。
Anyware 的高效解决方案
Anyware 成立于 2023 年,2024 年 2 月便宣布推出其研发的自动卸货机器人 Pixmo,并迅速实现首单销售,从概念到商业落地仅用了不到一年时间,展现出惊人的效率。
Pixmo 机器人由 AMR 底座、6 个自由度的机械臂和真空驱动夹具组合而成,并配备了 AI 感知和运动规划系统。其配套的垂直升降附件与传送带配合,对卸货流程进行了优化,将传统的 “旋转 - 放置” 卸货方式转变为 “拉” 的动作,使吞吐量大幅提升至每小时 1000 箱。这种高效的解决方案为快递、电商等对卸货效率要求极高的行业提供了新的选择。
Dexterity 的持续迭代
Dexterity 在自动装卸领域深耕多年,产品经过数次迭代,得到了联邦快递、佐川快递和 GXO 等三方物流巨头的认可。其最新推出的 Mech 机器人,继承了前辈机器人 DexR 的 “双臂无头” 设计框架,并在软件方面进行了重大升级。Dexterity 为 Mech 配备的物理 AI 使其功能得到大幅扩展,双臂能够快速识别周围环境,极大地提升了机器人的柔性。Mech 不仅在卸货方面表现出色,在分拣、散箱装货等领域也展现出良好的性能。
智能化深度融合
随着人工智能、机器学习、大数据等技术的不断发展与成熟,自动装卸设备将朝着更加智能化的方向演进。未来的设备将具备更强的自主学习能力,能够通过对大量装卸数据的分析和学习,自动优化装卸策略。例如,根据不同货物的重量、形状、材质以及运输车辆的类型和装载要求,自动调整抓取力度、搬运路径和码放方式,实现高效、精准的装卸作业。
机器视觉技术也将在自动装卸领域发挥更为关键的作用。高分辨率摄像头和先进的图像处理算法能够使设备更加快速、准确地识别货物,无论是在整齐码放的场景还是货物杂乱堆放的情况下,都能迅速定位并抓取目标货物。同时,结合传感器技术,设备可以实时感知货物的状态和周围环境的变化,如货物的温度、湿度、倾斜度等,从而采取相应的措施确保装卸过程的安全和稳定。
柔性化与适应性提升
面对物流行业中多样化的货物类型、车辆规格和装卸场景,自动装卸设备的柔性化和适应性将成为未来发展的重要趋势。设备制造商将致力于开发能够适应多种作业需求的通用型自动装卸系统,或者通过模块化设计,使设备可以根据不同的任务需求进行快速组装和调整。
例如,采用可更换的抓取工具模块,既能满足纸箱、木箱等常规货物的抓取,也能应对异形货物、袋装货物的装卸;通过灵活的轨道和移动机构设计,使设备能够在不同高度、宽度和长度的运输车辆内自由作业;运用智能控制系统,实现设备对不同作业环境和流程的快速适应和切换。
绿色环保与可持续发展
在全球倡导绿色环保和可持续发展的大背景下,自动装卸设备也将朝着节能、减排的方向发展。一方面,设备制造商将不断优化设备的动力系统,采用更高效的电机、节能的液压系统和智能的能源管理技术,降低设备在运行过程中的能耗。另一方面,在设备的设计和制造过程中,将更加注重使用环保材料,减少对环境的污染。
此外,自动装卸设备的发展还将与物流系统的整体绿色化转型相融合。例如,通过与新能源运输车辆的协同作业,构建绿色物流运输链条;利用智能化的调度系统,优化装卸作业流程,减少车辆等待时间和空驶里程,从而降低整个物流过程的碳排放。
仓储关键环节的自动装卸技术虽目前处于发展初期,面临诸多挑战,如技术瓶颈、成本压力以及市场接受度等问题,但在全球物流行业对高效、智能、绿色发展的迫切需求推动下,正展现出巨大的发展潜力。
从现状来看,国内外企业在不同细分领域已取得一定进展,各类创新技术和解决方案不断涌现。未来,随着智能化、柔性化以及绿色环保等趋势的深入发展,自动装卸技术有望实现重大突破,成为推动仓储物流行业变革的核心力量。这不仅将为物流企业带来成本的降低和效率的提升,还将对整个供应链的优化和升级产生深远影响。然而,要实现这一目标,需要政府、企业、科研机构等各方共同努力,加大研发投入,加强技术创新合作,完善行业标准,以促进自动装卸技术的快速、健康发展。
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