Hey seção 818 durante a compra, os Estados Unidos declararam oficialmente operadores de armazém abertas usar robôs AGV, as inovações tecnológicas mais eficientes, mais inteligentes ajudar o grande promoção.
De acordo com a pessoa US Acciona encarregado da logística do projeto, atualmente os Estados Unidos AGV robôs armazém Guangzhou e Tianjin, com um total de duzentos conjuntos de robôs inteligentes, dezenas de milhares de produtos em stock picking dentro de cada 3.000 metros quadrados de espaço de oficialmente colocado em uso após a eficiência global da situação, escolhendo eficiência média contraste robô elevação artificial de quase 270 por cento, quase 30% do tempo encurtamento trabalhando no geral, apenas 12 horas em 10 de agosto do dia, percebemos picareta vendeu mais de 34.500.
robôs AGV para alcançar armazém inteligente melhorar a eficiência e reduzir os custos
Na verdade, o modo tradicional de separação de armazéns logísticos é chamado de “pessoas procurando mercadorias”, e a habilidade profissional e proficiência do pessoal de classificação é muito alta. O robô inteligente é colocado em uso e o modo de separação é alterado para “boa aparência”. O robô implementa o manuseio das prateleiras no local designado de acordo com as instruções do programa, e a equipe só precisa ajudar a resolver a situação inesperada e a manutenção diária.
A pessoa responsável pela Anxun Logistics também disse que de acordo com as estatísticas após o lançamento, a eficiência de separação de robôs do robô AGV custava em média 360 peças por hora, e a taxa de precisão de picking alcançava 99,99%. Não mais que 6 minutos.
Em termos de custo, muitas pessoas pensam que o desenvolvimento precoce e tardia de robôs inteligentes enormes custos de manutenção para as empresas estão 'perdendo dinheiro fazer olho'. No entanto, de acordo com a análise de dados de logística Estados Unidos Acciona, os custos de robô em comparação com os custos de trabalho gerais diminuiu em cerca de 35 É um ponto percentual e suporta 7 * 24 horas de trabalho contínuo, para garantir a eficiência operacional do armazém robótico AGV ao máximo.
Gome percebe raros "dois armazéns" da indústria
No contexto da escalada do consumo, a demanda do consumidor para a logística e aspectos de distribuição, começou a 'minutos de cálculo, enquanto que para muitos consumidores, entrega rápida e em tempo de entrega são igualmente importantes.
Por esta razão, as grandes plataformas de varejo estão investindo fortemente na construção de seus próprios sistemas de logística, e continuam trabalhando na inteligência e tecnologia da logística de armazenagem.O armazém robótico AGV se tornou uma das instalações padrão, mas os 'dois armazéns' começaram "É raro na indústria. De acordo com o chefe da tecnologia de armazém robótico AGV da Gome Anxun Logistics, considerando a situação repentina e a entrada de pessoal técnico do armazém robótico AGV, a operação de armazém do robô AGV será iniciada em duas regiões diferentes ao mesmo tempo. Não é necessário apenas realizar um grande número de testes e ajustes antes, mas também a capacidade da Gome na construção de uma logística inteligente de armazenagem.
Entende-se que o armazém logístico Estados Unidos Acciona no país, com uma área total de 300 milhões de metros quadrados, até a data de 2536 para alcançar a logística, no dia seguinte de 5321, em uma base regular até 37,322 cidades de nível municipal, a penetração profunda através da logística, para atender a diferentes Necessidades regionais de serviços de logística de armazenamento de consumidor.
Não muito tempo atrás, os Estados Unidos apresentaram uma 'novos negócios, novos mercados, novas tecnologias,' 'três novas' iniciativas para ajudar as empresas a acelerar a transição, as posições do robô AGV como a 'nova tecnologia' aterragem importante, Tianjin e Guangzhou operadores de linha para os Estados Unidos têm forte importância estratégica, os Estados Unidos não só irá ajudar a reduzir custos, melhorar a eficiência, mas também irá aumentar ainda mais experiência de compra do consumidor de todo o processo.
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