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中国智能物流春天即将到来

更新时间:2017-01-20 09:15:28 来源:环球网校 浏览41收藏8
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  过去几年,很多行业都呈现出了爆发式的增长态势,这其中就包括“货到人”仓储机器人行业。2015年6月,硅谷公司Fetch Robotics就获得了软银领投的2300万美元融资,而该公司的主打产品就是两款仓储机器人;2016年5月,仓储机器人Geek+(极智嘉)也宣称获得了火山石投资、高榕资本的5000万元A轮融资……融资大戏接连上演,这让我们真正的感受到仓储机器人的火热。So,问题来了!面对热度如此之高的仓储机器人,我们该如何采取措施,保证其健康、稳定的发展呢?(环球网校物流师频道为您提供智能物流信息)

  现在,智能物流的春天已经来了。“货到人”仓储机器人可以完成自动装卸和运输货物,无需人类干预,有效提高工厂的物流运输效率,也节省了人力资源成本,使得企业成功的打通了智慧工厂最后的一公里。我们值得肯定的是,将会有越来越多的仓储机器人被应用到工厂中去,“帮助”企业解决仓库的物流问题。那么,哪些仓储机器人是符合标准的,并能够真正的应用到工厂中去呢?这恐怕只有通过严格的测试、评估之后才能知晓。

  经过长期的发展,工业机器人已经具有一套相对成熟的评估与测试标准,而服务与物流领域等新兴机器人领域还没有通用的国家标准、国际标准。在实施层面,实施环境也没有一定的要求,各地区和行业、企业都是各自探索各自的规范,这严重阻碍了行业的发展。因此,制定一套通用的仓储机器人测试与评估规范迫在眉睫。

  目前,我国正在加快研究仓储机器人的评估规范。1月5日,由工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心(中国软件评测中心)(以下简称“中国评测”)主办,机科发展科技股份有限公司、北京航空航天大学、北京物资学院等科研机构老师以及11家服务机器人相关单位共同参与的“赛迪杯”智能机器人友谊赛系列活动之一“货到人”仓储机器人测评规范评审会在北京市海淀区赛迪大厦顺利召开。中国电子信息产业发展研究院副院长黄子河、中国电子信息产业发展研究院科技发展处处长姚振智、北京赛迪机器人测评工程技术中心有限公司总经理陈渌萍等领导出席了本次会议。

  此次会议的主要目的为,参会各方针对“赛迪杯”智能机器人友谊赛系列活动之一的“货到人”仓储机器人测评规范进行评审,从而推动以此类测评规范为依据的友谊赛系列活动的顺利进行。会议主办单位介绍了赛迪集团、中国软件评测中心、国家机器人检测与评定中心机器人检验检测公共服务平台、中国机器人认证(CR)、“赛迪杯”智能机器人友谊赛系列活动及“货到人”仓储机器人测评规范制定等情况,就智能机器人友谊赛系列活动进行了讨论,并对“货到人”仓储机器人测评规范进行了评审。

  会议由陈渌萍总经理主持,黄子河副院长代表主办单位介绍了赛迪研究院的情况并致大会欢迎词。陈渌萍总经理向各参会老师与企业代表汇报了中国软件评测中心机器人认证业务。

  中国评测在发改委、工信部等部委的支持下,依托已有的检测技术、制定的标准规范、搭建的检测环境以及购置与研发的工具,在机器人检验检测方面取得了“国家机器人检测与评定中心机器人检验检测公共服务平台”、“机械工业机器人试验验证技术重点实验室”、“国家机器人质量监督检验中心(北京)”、“机械设备及零部件认证资质”等资质。在已有成果基础上,中国评测着力发展中国机器人认证(CR),并与德国莱茵集团实现机器人认证证书互认。陈渌萍总经理还向与会老师与各企业代表介绍了中国评测的机器人认证流程。

  巩潇副总经理介绍了“赛迪杯”智能机器人友谊赛系列活动并组织进行“货到人”仓储机器人测评规范评审活动。“赛迪杯”智能机器人友谊赛系列活动针对不同类别的机器人产品,开展工业机器人、服务机器人和特种机器人系列化的友谊比赛,友谊赛系列活动之一为“货到人”仓储机器人。“货到人”仓储机器人测评规范规定了“货到人”式仓储机器人的基本参数、检验方法等内容,对机器人的外观与结构、功能参数、性能参数以及各参数的测试方法进行了详细说明。

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  随后,与会人员就测评规范展开了评审与讨论。(环球网校物流师频道为您提供智能物流信息)

  在上半段评审结束后,各企业代表与与会老师在陈渌萍总经理的带领下参观了赛迪大厦6层实验室环境,了解了工控系统与机器人测试实验室建设情况。

  在下半段的评审交流中,各企业代表与与会老师就测评规范开展了逐项讨论,并提出了宝贵的意见与建议,促进了测评规范的进一步细化与完善。大家表示,通过此次测评规范的制定,将推动智能机器人友谊赛顺利开展,同时也为智能机器人行业标准的制定提供坚实的基础,对促进智能机器人行业更好更快的发展具有重要意义。主办方针对各方意见有针对性的修改了测评规范,并最终形成了《“货到人”仓储机器人测评规范》。此次评审会之后,主办方将陆续组织各企业开展相关检测认证工作。

  随着相关规范的不断完善,未来的仓储机器人将能够更好、更快的应用到工厂中去,提升企业智能化水平。

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