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物的智能”奔走”方式(七)智能识别设备和系统

[罗戈导读]人类自诞生以来就匍匐于大地之上为生存和繁衍而奔走。然而,与人类奔走相伴随的,是所有与人类衣食住行相关的身外之物的“奔走”,即物的移动和搬运。人类的发展与运输工具的更迭自然密不可分。

【栏目导语】

如今,人与世间万物依靠物联网相连,创新和发展带给人类智能的工作和生活方式,与之衍生的必然是物体智能的“奔走”方式,它们依靠各类装载机、升降机、堆垛机及云控制系统在四维空间移动,形成“物流”,其背后隐藏的真正操盘手则是世界上物流科技的最新创新成果……

图片来源:图虫创意

自动识别技术在物流过程中,具有信息获取和信息录入功能,是指通过自动(非人工手段)获取项目标识信息并且不使用键盘即可将数据实时输入计算机、程序逻辑控制器或其他微处理器控制设备的技术。自动识别系统由标签、标签生成设备、识读器及计算机等设备组成。其中,标签是信息的载体,识读器可获取标签装载的信息,并自动转换为与计算机兼容的数据模式传入计算机,实现信息的自动识别以及信息系统的自动数据采集。有了他的存在,使生产流通中人手得到了极大地解放,同时错误率得到极大地降低,提高劳动生产力,大幅向智能化迈进。

本篇介绍获得2018年度国际最佳创新称号的智能识别设备和系统。

Fetch Robotics’ TagSurveyor

Fetch 机器标签探测仪

【介绍】

过去的存货丢失或物品错放是常见的事故,若需要注销和重新订购,可能会产生数百万美金的花费,同时浪费时间来搜索库存。如今使用RFID标记资产和物品使跟踪库存得到了极大的改善。

Fetch Robotics创建了一个由货运自主移动机器人组成的自动化数据收集平台,该平台由屡获殊荣。该机器人与Fetch Robotics创新的FetchCore Cloud机器人平台相连,集成了一个长距高速RFID读码器和三个天线。每个天线都经过精心定位,使得读取范围和覆盖范围最大化。所需的只是沿着仓库过道走一趟,以获得每个标记资产的准确位置数据。过去这种仓库内标记资产的周期多为一月一次,在该设备的帮助下,周期数可以从的一个月一次增加到一天多次,即使在最大的仓库中,也可以提供可靠的库存检测和库存位置。

【创新点】

自动化数据收集

【应用】

Fetch Robotics的自动数据采集解决方案作为物料处理的补充,以发现意想不到的库存短缺更快,定位放错位置的品类,用于频繁的周期性盘点和库存位置跟踪。

文字来源:Fetch Robotics

SR-2000 Series Barcode Reader

SR-2000系列条码读取器

【介绍】

SR-2000系列读码器是代码读取技术的重大飞跃。SR-2000的超广角视野、景深长度和运行速度都是常规型号的两倍,SR-2000具有更高的制造和处理能力。 SR-2000还可以无缝集成到现有的设备中,使升级更方便高效。

【创新点】

SR-2000并没有围绕条码阅读器的限制设计条码阅读区域,而是允许用户完善它们的点位,不用担心读码成为瓶颈。这种灵活性产生了创新的生产布局和流程。

【应用】

通过结合多种硬件和软件的改进措施,SR-2000系列读码器可以在更高速的工作中实现更高的读取速率,同时提高产量和效率。

文字来源:KEYENCE Corporation of America

小编没有找到很好的SR-2000系列的视频,只找到SR-1000系列的,它是SR-2000的前身,SR-2000的性能在此基础上得到进一步地优化,阅读范围更加开阔,距离更加长远。观看SR-1000的视频也可以帮助理解呢!

Flash

闪存

【介绍】

Flash是一款高性能的三维产品和图像展台的结合体。Flash结构紧凑,重量轻,可移动,通过电池供电。在不到一秒的时间内,Flash可以记录条形码信息,3D尺寸,重量,包装信息以及放置在产品内部的所有高分辨率图像。

仅一台设备便可收集有关库存的准确详细信息,且可达毫米级精度。这大大减少了手动输入数据的错误率,节约了时间和金钱。Flash提供了基于云平台的企业数据标准化能力,使您更接近创建数字仓库。简化计划图设计和合规性,同时利用新的自动化技术,都是Flash具备的一些优势。

【创新点】

与传统的立方体系统不同,Flash使用视觉传感器和基于云的图像识别算法来增强捕获的库存数据,并提供一个可以分析且使用数据的平台。

闪存结构紧凑,重量轻,可移动,采用电池供电。可让您在仓库中移动,在导入点或存储位置扫描产品,并立即将产品信息加载到系统中,从而提高效率。

【应用】

顺应近年来电子商务,自动化物流和数字仓库的发展趋势,需要增强数据来优化仓库设计和布局,提高运输能力,将库存中的商品链接到电子商务平台,并迎接未来的机器人处理,让他们通过增加收入,降低成本和提高客户满意度来使公司保持市场竞争力。

文字来源:IAM Robotics

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