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從幾個機器人到一百萬
DeepFleet:實時機器人導航
亞馬遜說自動化意味著更多的工作,而不是更少
倉庫自動化的更廣泛趨勢
亞馬遜機器人的下一步
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亞馬遜的百萬倉庫機器人在這裡,而且越來越聰明

Jul 08, 2025 am 11:15 AM

亞馬遜的百萬倉庫機器人在這裡,而且越來越聰明

亞馬遜首席執(zhí)行官安迪·賈西(Andy Jassy)最近在Twitter上發(fā)布了一個簡單的問題:“我們?nèi)绾螏椭\營員工更有效地訪問庫存?”該公司指出,這是其機器人戰(zhàn)略背後的指導原則。根據(jù)亞馬遜的說法,這些機器並不是要取代人工工人,而是為了提高效率和速度。

從幾個機器人到一百萬

亞馬遜於2012年開始測試移動貨架的機器人。從那時起,倉庫機器人對亞馬遜處理訂單的方式至關(guān)重要,現(xiàn)在超過300個履行中心部署了超過一百萬美元。這些機器人已成為亞馬遜物流網(wǎng)絡(luò)的骨幹。這一里程碑一百萬個機器人在日本的生產(chǎn)線上滾下來,這表明從基本傳送帶系統(tǒng)轉(zhuǎn)向完全自主的助手。

這些機器可能看起來並不浮華,但它們處理了身體上要求的任務(wù)。這些機器人類似於下蹲,腳凳大小的手推車,這些手推車在擱置單元下滑動,舉起並將其運送到檢索所需物品的工人。清除架子後,機器人將返回並蒐索下一個貨架。

機器人進行的每個運動都減少了人工必須做的步行數(shù)量,從而加快了整個訂購過程。目標很簡單:減少將物品從存儲箱移動到運輸盒所需的時間。

DeepFleet:實時機器人導航

新引入的DeepFleet系統(tǒng)由亞馬遜的AWS基礎(chǔ)架構(gòu)提供動力,並在必要時使用實時數(shù)據(jù)進行動態(tài)重新路由機器人。它檢測到擁堵或放緩並確定替代路線,從而避免在倉庫環(huán)境中被視為交通擁堵的東西。

“將DeepFleet視為一個智能交通管制系統(tǒng),適用於充滿車輛的城市,駕駛擁擠的道路,” Amazon Robotics副總裁Scott Dresser說。 “ DeepFleet管理機器人的移動,以通過我們的履行中心改善其導航。這導致交通擁堵,更好的路線和更快的客戶訂單處理?!?/p>

這種新的AI模型可實時調(diào)整,在問題區(qū)域周圍轉(zhuǎn)向機器人,將旅行時間減少約10%,並加速客戶訂單的交付。隨著智能路由,延誤較少,交貨時間更少。

亞馬遜說自動化意味著更多的工作,而不是更少

去年,亞馬遜在路易斯安那州什里夫波特開設(shè)了一個新的履行中心,配備了最新的機器人技術(shù)。據(jù)該公司稱,這些機器人尚未取代作業(yè) - 它們創(chuàng)建了新的工作。

Dresser解釋說:“先進的機器人技術(shù)導致僱用與可靠性,維護和工程有關(guān)的角色增加30%?!?/p>

新的工作類型包括運動維修技術(shù)人員和數(shù)據(jù)分析師。技術(shù)人員確保機器人保持運行,而分析師則使用績效數(shù)據(jù)來識別模式並解決瓶頸。這些位置超出了操作機械的範圍 - 它們涉及維護和優(yōu)化機器人系統(tǒng)。

自2019年以來,超過700,000名亞馬遜員工參加了旨在發(fā)展技術(shù)技能的計劃。無論他們是留在亞馬遜還是在其他地方尋求機會,該培訓都為他們在一個越來越多的自動化塑造的世界中為成功做好了準備。

倉庫自動化的更廣泛趨勢

亞馬遜並不是唯一使用機器人簡化倉庫運營的公司??偛课混队膴W卡多(Ocado)在其雜貨履行中心內(nèi)經(jīng)營數(shù)千個緊湊型機器人。這些機器人在網(wǎng)格狀的表面上迅速移動,精確地挑選物品。他們的系統(tǒng)可以在幾秒鐘內(nèi)完成客戶訂單。

到2030年,沃爾瑪(Walmart)正在與其分配中心的42個配置機器人分類系統(tǒng)合作??ㄋ蛊た藱C器人可以在不到一分鐘的時間內(nèi)對產(chǎn)品殼進行排序,從而提高了商店的補貨速度。

信息很明確:企業(yè)不僅為了速度而投資自動化,而且要重新考慮人類勞動在現(xiàn)代物流中的作用。

亞馬遜機器人的下一步

亞馬遜打算使用DeepFleet數(shù)據(jù)來降低其倉庫中的能源消耗。該公司還正在探索靠近城市地區(qū)的較小,更敏捷的“微實現(xiàn)”中心。這可以使交付更快,同時減少環(huán)境影響。

將來,亞馬遜設(shè)想AI所做的不僅僅是管理機器人流量,它將有助於確定哪些產(chǎn)品以及何時使倉庫實時自我調(diào)整。

“這僅僅是開始。隨著DeepFleet繼續(xù)從更多數(shù)據(jù)中學習,它將變得更加聰明,創(chuàng)造更大的效率,擴大本地產(chǎn)品的可用性,並改變機器人物流中的可能性?!?/p>

最大的問題仍然存在:在機器不僅在移動庫存而且也做出決定的世界中,人類將如何繼續(xù)發(fā)揮作用?

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