[发明专利]一种载人AGV拣货车系统和拣货方法有效
申请号: | 201710743319.7 | 申请日: | 2017-08-25 |
公开(公告)号: | CN107539690B | 公开(公告)日: | 2019-05-14 |
发明(设计)人: | 刘征 | 申请(专利权)人: | 深圳普智联科机器人技术有限公司 |
主分类号: | B65G1/04 | 分类号: | B65G1/04 |
代理公司: | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人: | 王利文 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 拣货 货车 电脑显示面板 中央控制系统 货位 货车系统 货物分拣 货物装载 提示 调度服务器 机器人搬运 机器人导航 仓储货架 货物标识 无线网络 优化运算 识读 服务器 行驶 货物 融入 通讯 | ||
本发明公开了一种载人AGV拣货车系统和拣货方法,其特点是:该系统包括至少一个载人AGV拣货车、中央控制系统和仓储货架,至少一个载人AGV拣货车通过无线网络与中央控制系统进行通讯;该方法包括载人AGV拣货车行驶至各个货位并在电脑显示面板提示拣货信息;拣货人员按照电脑显示面板的提示在指定货位按照提示的数量和种类拣取货物;拣货人员将拣取的货物装载到该载人AGV拣货车的货物装载工作台上;被识读的货物标识自动传送到调度服务器。本发明将机器人导航、机器人搬运、服务器“多拼一、一拼多、优化运算”与人工拣货的各个优势充分融入到每个订单的货物分拣过程中,使得它们在最短时间范围内得到了最大的互补,从而有效提高了货物分拣效率。
技术领域
本发明属于电商物流仓储技术领域,尤其是一种载人AGV拣货车系统和拣货方法。
背景技术
以消费者订单为特征的电商物流仓储存在一大难题:网购用户越来越多,对于电商物流仓储企业来说,面对的是单个消费者,发货单位微型化;在具体操作中,由于电商物流仓储企业要将货物单件发送给消费者,所以需要拆箱逐一扫描并检验后才能确认收发货,这与以堆箱存放为主、整进整出的传统仓库有显著区别。因此,在新兴的物流模式面前,分拣包装是B2C物流中心的核心业务,每天面临着海量的订单,单个订单中商品种类庞杂但数量较少,这就大大增加了电商物流仓储企业的分拣包装压力,造成了物流效率低下以及物流分销成本高昂。
在上述新兴的物流模式面前,现有技术一般采用“台式搬运机器人”或“人工拣货台车”方式解决物流分拣问题,然而,这两种方案均存在一定缺陷:
现有技术的台式机器人能做的事情并不多:以亚马逊收购的Kiva机器人为例:Kiva机器人是一种台式机器人,台式机器人工作方式为搬运摆满了物品的整个货架、以整个货架为搬运单位。这就出现一个问题,一般以生产厂商为划分单位划分各个货架的货物而非以消费者订单为划分单位,当一个消费者订单需要多个生产厂商的货物时,则需要到多个货架提取货物。基于这种货物存储方式的机器人抬货方案最大的问题是,一次只能抬一个厂商的货物。举个最简单的例子,订单A、B、C、D,每个订单都要取2件货(各为不同厂商的货物),而且这些货离得都不远。使用Kiva台式机器人抬货架的方式,需要送A1来,把A1放回去,送A2来,把A2放回去,送B1来,把B1放回去……每一件货都要一个来回,更加浪费时间。更有甚者,由于每个货架一次只能抬一件货,假设整个货架有十件货物,选择一件,还剩下九件,假设这九件货物同时为其它订单所需,但其它订单必须等待机器人把整个货架运回原处才能再次使用,无形中降低了货架上其它货物的并发使用效率。
现有技术的“人工拣货台车”采用“车跟着人走、人找货”的方法,虽然克服了台式机器人的缺点,并且在一定程度上提高了各个货架货物的并发使用效率,但是,分检人员劳动量太大,每天要大量重复往返于仓库货架之间的体力劳动,尤其对于“双十一”期间,每天处理几千万个订单来说(据报道:京东商城“双十一”在17个小时内订单量达到3100万件),这种“车跟着人走、人找货”的方法,无疑会给分拣人员带来体力上的透支、或超出人的体力承受极限,因而降低货物分拣效率。
综上,在解决物流分拣问题上,台式搬运机器人和人工拣货台车各有优势,又各有不足,因此,迫切需要更优的解决方案。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提出一种载人AGV拣货车系统和拣货方法,目的在于最大限度地发挥人和机器各自的优势,提高物流仓储分拣效率。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:
一种载人AGV拣货车系统,包括至少一个载人AGV拣货车、中央控制系统和仓储货架,所述至少一个载人AGV拣货车通过无线网络与中央控制系统进行通讯,所述载人AGV拣货车带着人自动找到需要拣货的位置。
所述仓储货架为仓储散拣区的仓储货架,所述仓储散拣区为缩小包装数量以后的拣货区,该缩小包装数量以后的拣货区的货架高度便于拣货人员使用。
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