ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်လီရောင်းချမှုလုပ်ငန်းကြီး Amazon ပြီးသွားပါပြီ။ 200,000 စက်ရုပ် ကျော်ကျော်ကို ကူညီပို့ဆောင်ပေးနေပါတယ်။ 350 သန်း အဆက်မပြတ် ရေလွှမ်းမိုးမှုအတွင်း မတူညီသော ကုန်ပစ္စည်းများ ပေးပို့မှု ဘီလျံပေါင်းများစွာ။ အခမဲ့နှင့် အမြန်ရေကြောင်း နှစ်မျိုးလုံးဖြင့် ၎င်း၏ ပြည့်စုံသည့်စက်သည် အခြားလက်လီရောင်းချသူများနှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရမည့် အဓိကကျသော အပြိုင်အဆိုင်ဖြစ်လာသည်- အခမဲ့ ပို့ဆောင်ခနှင့် 1-ရက် သို့မဟုတ် 2-ရက် ပို့ဆောင်မှုသည် အဘယ်ကြောင့် Amazon သုံးစွဲသူများသည် Amazon ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။
ဒါဆို Walmart လိုမျိုး အကြီးကြီးတွေ ဒါမှမဟုတ် အမှတ်တံဆိပ်အသေးစားတွေပဲဖြစ်ဖြစ် တခြားလက်လီရောင်းချသူတွေက ဘယ်လိုပြိုင်နိုင်မလဲ။ တစ်နည်းက e-commerce behemoth ကိုခိုးယူပြီး သူတို့ကိုယ်သူတို့ အလိုအလျောက်လုပ်ခြင်းဖြင့်။
ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်အရ စီးပွားရေးကြောင့်ဖြစ်သော အလိုအလျောက်စနစ်တွင် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် မြင့်တက်လာခြင်းသည် ဂိုဒေါင်စက်ရုပ်နေရာအား နှစ်စဉ် 15% ထက်ပို၍ ကြီးထွားလာစေပြီး 2027 ခုနှစ်တွင် ဂေဟစနစ်ကို အရွယ်အစား နှစ်ဆကျော်အထိ တိုးလာစေသည်။ $ 23 ဘီလီယံအထိ တန်ဖိုးရှိ။ ထို့အပြင်၊ စက်မှုကျွမ်းကျင်သူများ၏အဆိုအရ၊ ၎င်းသည်ကုန်ထုတ်စွမ်းအား 200-300% ကိုလည်းမြှင့်တင်ပေးသည်။
တစ်ခါတစ်လေမှာ သင်ထင်ထားတာထက် ပိုရိုးရှင်းတဲ့နည်းလမ်းတွေနဲ့
EASTVALE, CA - သြဂုတ် 31- Eastvale ရှိ Amazon ဖြည့်ဆည်းမှုစင်တာတွင် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်က အမှိုက်ပုံးများကို အမျိုးအစားခွဲကာ အစုလိုက်အပုံးများ ချထားသည် … [+]
Getty Images မှတစ်ဆင့် MediaNews Group
Locus Robotics သည် ခုနစ်နှစ်ကြာ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် စတင်တည်ထောင်သည့် လုပ်ငန်းဖြစ်ပြီး ယခုနှစ်တွင် ကုန်ပစ္စည်းပေါင်း ဘီလျံတစ်ရာကို ရွေးချယ်ရန် လမ်းကြောင်းပေါ်ရှိ ရန်ပုံငွေ ဒေါ်လာ သန်း 300 ဖြင့် စတင်တည်ထောင်ခဲ့သည်။ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားမြှင့်တင်ခြင်းသည် ဘယ်နေရာမဆိုသွားနိုင်သော အကြီးမားဆုံး၊ ဉာဏ်ကောင်းဆုံး၊ စွမ်းရည်အရှိဆုံး စက်ရုပ်ဖြစ်ပြီး မည်သည့်အရာကိုမဆို ရှာဖွေနိုင်၊ ၎င်းကို ဂိုဒေါင်စင်ပေါ်မှ ဖယ်ရှားကာ ၎င်းကိုသွားရန်လိုအပ်သည့်နေရာသို့ ယူဆောင်သွားနိုင်သည့် အကြီးမားဆုံး၊ ဉာဏ်ကောင်းဆုံး၊ စွမ်းရည်အရှိဆုံး စက်ရုပ်တစ်ခုအတွက် အမြဲတမ်းမဟုတ်ပါ။ တခါတရံမှာ ကူညီခြင်းနဲ့ လူသားတွေကို သူတို့ ပိုကောင်းအောင် လုပ်ခွင့်ပေးခြင်းနဲ့သာ ပတ်သက်တယ်။
TechFirst ပေါ့တ်ကာစ်တွင် Locus Robotics CMO Karen Leavitt နှင့် မကြာသေးမီက စကားပြောခဲ့သည်။
“ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စက်ရုပ်တွေက ဒီပစ္စည်းက ဘာလဲဆိုတာ သိတယ်၊ ဘယ်သူကမှ စာရင်းကို ကြည့်စရာမလိုဘူး။ စက်ရုပ်တွေက ပစ္စည်းသိမ်းထားတဲ့နေရာကိုသွားပြီး အလုပ်သမားတစ်ယောက်က အဲဒီစက်ရုပ်နဲ့တွေ့တယ်” လို့ Leavitt ကပြောပါတယ်။ “အဲဒီလိုလုပ်ခြင်းအားဖြင့်၊ ကျွန်တော်တို့က အဲဒီဂိုဒေါင်မှာရှိတဲ့ လူတွေရဲ့ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို နှစ်ဆ ဒါမှမဟုတ် သုံးဆတိုးပြီး လမ်းလျှောက်တဲ့ပမာဏကို ဖြစ်နိုင်ခြေ 75 သို့မဟုတ် 80% လောက် လျှော့ချလိုက်ပါတယ်။ စက်ရုပ်တွေမပါဘဲ တစ်နေ့ကို ၁၀ မိုင်ကနေ ၁၅ မိုင်လောက် လမ်းလျှောက်မယ့်သူတွေပါ။ အခုတော့ သူတို့ဟာ စက်ရုပ်တွေနဲ့ ထိတွေ့ဆက်ဆံနေတာကြောင့် တစ်နေ့ကို မိုင်အနည်းငယ်သာ ကျဆင်းသွားပါပြီ။”
တစ်နည်းဆိုရသော် ဂိုဒေါင်စက်ရုပ်များသည် အလုပ်အားလုံးကို လုပ်ဆောင်ရန် မလိုအပ်ပါ။ မပြောင်းလဲနိုင်သော အမြင့်နှင့် အတိမ်အနက်ရှိ ကွဲပြားနိုင်သော အလေးချိန်ရှိသော အရာဝတ္ထုများကို ရယူခြင်းသည် စိန်ခေါ်သော စက်ရုပ်ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူတွေက အဲဒါကို ပိုကောင်းအောင် လုပ်တယ်၊ အနည်းဆုံးတော့ အခုချက်ချင်းပေါ့။ သို့သော် စက်ရုပ်များသည် စတုရန်းပေတစ်ထောင်ကျယ်ဝန်းသော ဂိုဒေါင်တစ်ဝိုက်တွင် ဘီးတပ်ပြီး လမ်းလျှောက်သမျှ လူသားများကို ကယ်တင်ရာတွင် များစွာ ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။
ပြဿနာ? ယနေ့ခေတ် ဂိုဒေါင်အားလုံးနီးပါးသည် ၎င်းကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နေကြသည်ဟု Leavitt က ဆိုသည်။
"အဲဒီဂိုဒေါင်အားလုံးရဲ့ ၉၅% က ဒီလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်တယ်၊ အဲဒီမှာ လမ်းလျှောက်နေတဲ့ လူတစ်ယောက်က ဘုန်းကြီးဈေးဝယ်လှည်းကို တွန်းချတဲ့... တစ်ရက်ကို မိုင်ဒါဇင် ဒါမှမဟုတ် အဲဒီထက်ပိုတဲ့ မိုင်ပေါင်းများစွာကို တွန်းပို့ပေးတယ်။"
Locus သည် အားလပ်ရက်များကဲ့သို့ အလုပ်များသည့်အချိန်များတွင် စက်ရုပ်များအဖြစ် စက်ရုပ်များအဖြစ် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် မော်ဒယ်ဟုခေါ်သည့် စက်ရုပ်များမှတစ်ဆင့် စက်ရုပ်များကို ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ စက်ရုပ်အသစ်အတွက် "လေ့ကျင့်ရေး" အချိန်သည် အခြေခံအားဖြင့် သုညဖြစ်သည်- ထို့နောက် စက်ရုပ်ကွန်ရက်သို့ ချိတ်ဆက်ပြီး ၎င်းတို့ကို တာဝန်ပေးအပ်ပြီး အလုပ်စီးဆင်းမှုတွင် ချက်ချင်းပေါင်းစည်းသွားမည်ဖြစ်သည်။
စက်ရုပ်များသည် အလုပ်သမားများအတွက် လေ့ကျင့်ချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ကုန်သွယ်မှု၏လှည့်ကွက်အားလုံးကို လေ့လာရန် နှစ်ပတ် သို့မဟုတ် သုံးပတ်ကြာမည့်အစား၊ ၎င်းတို့သည် ဂိုဒေါင်၏ သတ်မှတ်ထားသော ဧရိယာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော တွဲနေနိုင်သည်။ စက်ရုပ်တစ်ခု ပေါ်လာပြီး အချက်အလက်အချို့ကို ၎င်းတို့ထံ အလင်းပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် မှန်ကန်သည့်အရာတစ်ခုကို ဖမ်းယူပြီး ၎င်းကို စက်ရုပ်ထံသို့ ပေးနိုင်ပါသည်။
အဲဒါက လူသားတွေကို ပိုအကျိုးရှိစေတယ်လို့ Leavitt က ဆိုပါတယ်။
ဒဏ်ရာတွေကိုလည်း သက်သာစေပါတယ်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးမှ ထိခိုက်ဒဏ်ရာရမှု 80% လျော့ကျသွားကြောင်းနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုနည်းခြင်းကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အလုပ်စိတ်ကျေနပ်မှုကို ရရှိခဲ့ကြောင်း Leavitt မှ ပြောကြားခဲ့သည်။
ဟုတ်ပါတယ်၊ အဲဒီမှာနှစ်ခုဖြစ်ပျက်နေတယ်။ လူသားများသည် အခြေခံအားဖြင့် ဂိုဒေါင် သို့မဟုတ် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး လည်ပတ်မှုစနစ်မှ လည်ပတ်သည့် အမိန့်ပေးထိန်းချုပ်မှုကွန်ရက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်လာကြသည်—ကျွန်တော်ထင်သည်မှာ ပုံစံတစ်မျိုးမဟုတ်တစ်မျိုး၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်မတိုင်မီကာလများပင်—အမြဲတမ်းဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်—နှင့် အခြေခံအားဖြင့် ဘာကိုရွေးချယ်ရမည်ကို ပြောပြနေကြသည်၊ နောက်ပစ္စည်းအတွက် တက်လာသော စက်ရုပ်သည် မည်သည့်အချိန်နှင့် နေရာ၊ ဒုတိယအနေနဲ့၊ စက်ရုပ်တွေဟာ ပိုကောင်းလာတယ်၊ ပိုစမတ်ကျတယ်၊ ပိုစွမ်းဆောင်နိုင်တယ်၊ စျေးသက်သာလာတာနဲ့အမျှ၊ နောက်ဆုံးမှာ စက်ရုပ်တွေဟာ အလုပ်ရဲ့ရွေးချယ်မှုအပိုင်းကိုလည်း ထည့်သွင်းနိုင်လာပါလိမ့်မယ်။
သို့မဟုတ်၊ Locus နှင့် အခြားသော စက်ရုပ်များ ထုတ်လုပ်သူများသည် ကုန်ပစ္စည်းကို ရွှေ့ရုံသာမကဘဲ ဂိုဒေါင်အတွင်းမှ လူရွေးချယ်သူများကိုသာ အစားထိုးသည့် စက်ရုပ်အမျိုးအစားများကို ဖန်တီးမည်ဖြစ်သောကြောင့် အခြားစက်ရုပ်တစ်ရုပ်က ထုတ်ကုန်ကို ရွေ့လျားစေပြီး စက်ရုပ်တစ်ရုပ်က ကုန်ပစ္စည်းကို ရွေ့သွားစေသည်။
အဲဒါက ရှောင်လွှဲလို့ မရပေမယ့် ရှောင်လွှဲလို့ မရဘူး။ သို့သော် စက်ရုပ်ကုမ္ပဏီတိုင်းက ဝန်ခံချင်သည့်ပုံမပေါ်ပါ။
“လွန်ခဲ့တဲ့ ၃၊ လေးနှစ်လောက်က ဒီတင်းမာမှုတွေအတွက် ကျွန်တော် စိုးရိမ်တယ်၊ ဒါပေမယ့် အဲဒါကို မတွေ့ခဲ့ရပါဘူး” ဟု Leavitt က ဆိုသည်။ "ပြီးတော့ ကျွန်တော်တို့ မမြင်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းက ပြည့်စုံတဲ့ ဂိုဒေါင်ဧရိယာမှာ တိုးတက်မှုနှုန်းက အရမ်းအားကောင်းနေတာကြောင့် လုပ်သားရှာဖွေနိုင်မှု၊ ငှားရမ်းမှု၊ ထိန်းသိမ်းနိုင်မှုဟာ ဂိုဒေါင်အော်ပရေတာတွေရဲ့ ရင်ဆိုင်နေရတဲ့ အကြီးမားဆုံး စိန်ခေါ်မှုက ဖြစ်နေတုန်းပါပဲ။"
အဲဒါက အဓိပ္ပာယ်ရှိပေမယ့် Amazon က အလေးချိန် 6 ကီလိုဂရမ်လောက် အလေးချိန်ရှိတဲ့ အကွက်တွေကို လေထဲကို လွှင့်တင်နိုင်တဲ့ Fanuc 1,200-axis စက်ရုပ်လို စက်ရုပ်တွေနဲ့ ပေါ့ပါးပြီး ပိုသိမ်မွေ့တဲ့ ပစ္စည်းတွေအတွက်၊ ပေါ့ပါးပြီး ပိုသိမ်မွေ့တဲ့ ပစ္စည်းတွေအတွက်၊ စက်ရုပ်များဖြင့် ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ပြည့်စုံမှုဆိုင်ရာ အလုပ်များအားလုံးကို စက်ရုပ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နေ့ရက်များ နီးကပ်လာသည်ကို တွေးတောပါ။
အချိန်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ရှုပ်ထွေးသောဆော့ဖ်ဝဲဖြင့် စီမံခန့်ခွဲပါသည်။
"ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤဂိုဒေါင်များကို ဒစ်ဂျစ်တယ် ကွပ်ကဲမှုစင်တာများအဖြစ်သို့ အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲပေးနေပါပြီ" ဟု Leavitt က ကျွန်ုပ်အား ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဒက်ရှ်ဘုတ်များဖန်တီးသည့် နေရာတိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်နီတာများကို တပ်ဆင်ထားသည်။ ပြီးတော့ ကြီးကြပ်ရေးမှူးနဲ့ အမှုဆောင်အရာရှိတွေက ဒီဒိုင်ခွက်တွေကို ကြည့်ရုံတင်မကဘဲ အလုပ်သမားတွေက သူတို့ကို ကြည့်နေကြတာကို တွေ့ရတယ် - ဂိုဒေါင်ထဲမှာ သူတို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေက ထုတ်ကုန်ကို ဘယ်လို အကျိုးပြုနေတယ်ဆိုတာ မြင်နိုင်တယ်။ အဲဒီအတွက်ကြောင့် သူတို့က အရေးယူလို့ရတယ်။”
Amazon နှင့် Walmart တို့နှင့်နီးပါသည်။ ချည်ထားသော ၎င်းတို့၏ US လက်လီရောင်းချမှု ရာခိုင်နှုန်းနှင့် ရာနှင့်ချီ ယှဉ်ပြိုင်ရန် ရုန်းကန်နေရသော အခြားလက်လီရောင်းချသူ ထောင်နှင့်ချီမဟုတ်ပါက၊ ထိုကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်စနစ်သည် Walmart အတွက် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ရန်သာမက အခြားသော လက်လီရောင်းချသူများအတွက်လည်း အရေးကြီးပါသည်။
Locus Robotics သည် ပြီးခဲ့သည့်လက ၎င်း၏ယာဉ်စုတွင် စက်ရုပ်အသစ်နှစ်ရုပ်ကို ထည့်သွင်းခဲ့ပြီး ပိုမိုလေးလံသောဝန်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့်အပြင် ဘူးခွံနှင့် ပလပ်စတစ်အဆင့်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းများကို ရွေးချယ်ပေးမည့် — သို့သော် ပစ္စည်းများတစ်ခုချင်းမဟုတ်သေးပါ။ နှစ်မျိုးလုံးကို ၎င်း၏ စက်ရုပ်-အဖြစ်-ဝန်ဆောင်မှု မော်ဒယ်ဖြင့် ရရှိနိုင်သည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီကြီး DHL က ၎င်းတို့သည် အလုပ်လုပ်နေသည်ဟု ဆိုသည်။
"Locus ၏ ဆန်းသစ်သော multi-bot ဖြေရှင်းချက်သည် DHL သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကျွန်ုပ်တို့၏ အလုပ်သမားများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို နှစ်ဆတိုးစေရန် ကူညီပေးသည်" ဟု DHL နှင့် အမှုဆောင်အရာရှိ Adrian Kumar က ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုတွင် ပြောကြားခဲ့သည်။ "ဤစက်ရုပ်အသစ်သည်- မတူညီသောပုံစံအချက်များနှင့်အတူ ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းထားသောရေယာဉ်စုတစ်ခုအနေဖြင့်- ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်တစ်နေ့တာလုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်များကို တက်ကြွစွာပြောင်းလဲနေသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့သည် မှန်ကန်သောစက်ရုပ်ကို အမြဲတမ်းတာဝန်ပေးသည်ဟု ဆိုလိုပါသည်။"
ပြိုင်ဖက်များတွင် ဂိုဒေါင်များအတွက် စက်ရုပ်များအပြင် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်များ၊ OTTO၊ Grabit၊ Fetch Robotics (Zebra မှဝယ်ယူသည်) နှင့် အခြားအရာများပါဝင်သည့် ပြိုင်ဘက်များတွင် Fanuc ပါဝင်သည်။
TechFirst ကို ဤနေရာတွင် စာရင်းသွင်းပါ။, ဒါမှမဟုတ်တစ် ဦး ရ ကျွန်ုပ်တို့၏ စကားဝိုင်း အပြည့်အစုံ.
အရင်းအမြစ်- https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2022/04/04/keeping-up-with-amazon-how-warehouse-robotics-is-revolutionizing-the-on-demand-economy/