AI 기반 자동 디팔레타이징 시스템의 이점

AI 기반 자동 디팔레타이징 시스템은 작업자와 회사 모두에게 이점이 있습니다. 그들과 이 작업을 자동화해야 하는 이유에 대해 자세히 알아보세요.

디팔레타이징이란 무엇입니까?

디팔레타이징은 팔레트에서 가방이나 상자를 내리는 과정을 말합니다. 이러한 팔레트의 품목은 일반적으로 밀접하게 쌓이거나 겹쳐지며 무게가 25kg을 초과할 수도 있습니다. 전통적으로 이 육체적으로 견디는 과정은 무거운 물건 들기, 구부리기, 스트레칭과 같은 격렬한 신체 활동을 반복적으로 수행하는 인간에 의해 수행되었습니다. 이러한 활동과 육체 노동의 중단 없는 특성으로 인해 자동화는 작업자와 회사 모두에게 이중적 이점을 제공하는 솔루션으로 입증되었습니다.

디팔레타이징의 주요 이점:

안전한 작업 환경

여느 물류 회사와 마찬가지로 운영의 위험한 특성으로 인해 상대적으로 높은 사고율이 발생합니다. 실제로 보건안전국에 따르면 52,000명의 근로자가 업무 관련 질병으로 고통받고 있습니다. 이러한 위험에 처한 인간 근로자는 회사에서 청구 비용, 안전 교육, 법규 준수 비용을 다치게 하여 궁극적으로 높은 이직률로 이어집니다. 더 충격적인 것은 11명의 치명적인 부상이었고 13%는 움직이는/떨어지는 물체에 부딪혀서 발생했습니다. 디팔레타이징은 유사한 문제를 일으켜 많은 작업자의 안전을 위협할 수 있습니다. 이러한 에너지 소모 작업은 특히 20킬로그램이 넘는 물체를 다룰 때 위험할 수 있습니다. 그러나 이 프로세스를 자동화하면 훨씬 안전한 작업 환경을 제공합니다.

2020년 전자상거래의 부상으로 인해 SKU(Stock Keeping Units)의 변동이 급증했습니다. 미국의 창고에서 필요한 육체 노동의 필요성은 팬데믹이 진행되는 동안 120만 달러로 증가했습니다. 수동 피커는 초과 근무를 강요받았고 모든 크기, 모양, 하중의 물건을 들어야 하는 지속적인 압력을 받았습니다. 사회적 거리두기 및 검역 조치는 기존의 노동력 부족 문제를 가중시키는 기업의 또 다른 거대한 장애물임이 입증되었습니다.

회사가 혼합 SKU 팔레트를 처리하든 동일한 SKU의 여러 팔레트를 처리하든 자동화 로봇 디팔레타이징은 생산성을 향상하고 운영 비용을 절감하며 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있습니다. 동시에 창고 직원은 이러한 격렬한 활동으로 인해 발생하는 만성 질환, 부상 및 기타 건강상의 위해로부터 벗어날 수 있습니다. 디팔레타이징 프로세스를 자동화하면 회사에서 인공 및 인간 인지 지능의 이점을 모두 누릴 수 있습니다.

낮은 회전율

디팔레타이징 프로세스를 자동화하는 회사는 낮은 회전율을 기대할 수 있습니다. 간단히 말해서 그들은 멈추지도 지치지도 않는 로봇을 사용합니다. 그러나 근본적인 문제는 이러한 자동화 솔루션의 장단점에 관한 직원과 회사 간의 잘못된 의사 소통입니다. 한 연구에 따르면 미국인의 70% 이상이 로봇이 자신을 대체할 것이라고 우려했습니다. 이 작업자들은 자동화가 제공하는 수많은 이점을 인식하지 못하고 있으며 많은 경우에 그들의 직업은 사라지지 않고 재조정될 것입니다. 창고 직원과 비교할 때 창고의 견고한 디팔레타이징 셀은 바닥 및 수직 공간 모두에서 지정된 영역을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 육체 노동자가 다른 부가가치 작업에 집중할 수 있도록 하여 전반적인 성능을 가속화합니다.

오늘날 로봇 디팔레타이저는 3D 비전 시스템과 픽앤플레이스 디팔레타이징 작업을 위한 그리퍼를 갖추고 있습니다. 여러 카메라, 비전 소프트웨어, 레이저 센서로 구성됩니다. 이러한 시스템은 환경을 캡처하는 동시에 무작위로 배치된 개체의 좌표도 계산합니다. 이를 통해 로봇은 각 물체를 스캔하고, 선택 지점을 인식하고, 컨베이어 벨트에 놓을 수 있으므로 다양한 높이의 알 수 없는 물체를 선택하고 배치하는 강력한 솔루션을 제공합니다. 또한 디팔레타이징 셀은 테이프가 있는 상자를 6개의 개별 상자가 아닌 단일 품목으로 인식할 수 있습니다. 최첨단 비전 소프트웨어를 배포하면 물체 세분화의 정확도가 향상되어 로봇이 무작위 스택에서 다양한 크기의 물체를 선택할 수 있습니다. 일부 비전 소프트웨어에서는 품질 관리를 수행하는 동안 개체 세분화 및 분류를 통해 개체를 다르게 처리할 수 있습니다.

간소화된 프로세스

로봇은 AI 기반 비전 기술과 기계 학습 알고리즘 덕분에 겹치는 항목이나 반짝이는 물체를 쉽게 내릴 수 있습니다. 이러한 고급 비전 소프트웨어를 사용하면 로봇 디팔레타이저가 혼합 SKU 팔레트의 연속 흐름을 어떤 순서로든 원활하게 처리할 수 있습니다.

비전 소프트웨어는 훈련된 신경망을 기반으로 항목을 분류하고 분류하고 초당 100개 이상의 쥐는 자세를 제안하여 로봇이 어려운 환경에서 더 빠르게 움직일 수 있도록 합니다. 대체로 일반적인 수동 처리 사고를 완화하는 동시에 예측 가능한 처리 속도를 유지합니다.

전반적으로, 디팔레타이징 프로세스를 자동화하는 것이 이전처럼 쉽지 않습니다. 딥 러닝 알고리즘 덕분에 창고는 이제 최첨단 비전 시스템과 가장 무거운 물체를 들어올릴 수 있는 적절한 그리퍼를 갖춘 적절한 로봇 디팔레타이징 셀을 사용할 수 있습니다. 이러한 수정은 직원의 전반적인 작업 환경을 개선하고 매우 역동적인 물류 산업에 유연한 자동화 솔루션을 제공합니다.

저자 소개

네덜란드에 본사를 둔 Fizyr는 열악한 물류 환경에서 자동 피킹 및 배치를 위한 비전 소프트웨어 제품을 설계, 구축, 설치 및 유지 관리합니다.