“你买的不是自动化，而是对生产能力的信心。” RightHand Robotics联合创始人 Yaro Tenzer
几年前的 Modex 展会上，我写了一篇专栏文章，题为《一切都与软件有关》 ，这也是我在2015 年 Promat 展会后重复的主题。可能是因为我不是一个想象力丰富的人，或者像谚语中所说的那样，狗被困在骨头上。但在 2020 年的 Modex 展会上，我再次被软件如何推动我们今天的行业所震惊。
与机器人解决方案提供商交谈时尤其如此。例如，在展会的第一天，我来到6 River Systems 的展位，了解他们的墙到墙解决方案。本质上，自主移动机器人解决方案在过去几年中已经从相对简单的任务（将机器人从 A 点调度到 B 点）发展到更类似于在拣选车上动态开槽以及与放置墙紧密集成。当我向 6 River 的营销活动协调员 Natali Taglic 提到我看到的行业变化时，她说这全是因为软件。然后她指出，6 River 的软件工程师数量是硬件工程师的 3 倍。原因是：改进硬件可能会逐步提高生产力，但您还必须对现场的每个机器人进行物理改造。软件改进不仅可以提高生产力，还可以通过云下载到现场的每个机器人。您可以获得更高的性价比。
当我向 RightHand Robotics 联合创始人 Yaro Tenzer 展示这一解决方案时，他向我展示了公 阿联酋电子邮件列表 司正在开发的面向客户的仪表板。正如 Tenzer 所解释的那样，当他与潜在客户交谈时，对话可能围绕机器人展开，“但从我们的角度来看，它将讨论引向建筑物的吞吐量。”现在，自主移动机器人制造商可以采取诸如优化拾取路径或部署群集策略来提高吞吐量等措施。另一方面，单件拣选机器人就像一名员工：它每次只挑选一件物品；重新装箱并不重要；而且它的挑选速度有限。那么，如何提高这一至关重要的吞吐量呢？
Tenzer 解释说，提高性能的诀窍是关注运营层面发生的事情。因此，仪表板提供的信息侧重于解决错误代码的时间、识别错误选择和突出显示瓶颈。如果你可以减少解决某些错误所需的时间，如果你了解瓶颈发生的位置，或者如果你可以纠正机器人不断错选某个项目的原因，“那么你就可以提高性能，”Tenzer 说。这就是软件、人工智能、机器学习以及行业正在研究的所有其他下一代技术。
最后，在机器人方面，我采访了SVT Robotics的联合创始人 AK Schultz 和 Mike Howes 。在他们看来，行业现在面临的挑战之一是没有一个系统“能够全面了解流程以优化整个配送中心”，Howes 说。相反，每个系统都只顾自己，最终可能不是整体吞吐量的最佳结果。举一个简单的例子：WMS 可能以对 DC 最有效的方式优化订单履行，但会增加运输成本。同样，孤立工作的 TMS 可以创建最佳运输计划，从而增加 DC 的成本。“如果系统可以看到全局，你就可以做出优化整个流程的决策，”Schultz 说。“这是一个数据问题，也是一个组织问题。”这是软件、人工智能和机器学习将发挥作用的另一个领域。“这些相关性是我们行业目前做得不好的，但会来的，”Schultz 说。