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中喬體育智能倉儲及高速分揀項目檢視原始碼討論檢視歷史

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中喬體育智能倉儲及高速分揀項目本項目屬於自動化倉儲物流及高速分揀技術在鞋服行業的應用,採用國際最先進的高速分揀、柔性揀選、自動倉儲等技術,實現鞋服行業物流的高速分揀,提升工作效率,減少倉庫作業人員,減少人工分揀的出錯量,提高分揀效率。

案例背景介紹

本項目屬於自動化倉儲物流及高速分揀技術在鞋服行業的應用,採用國際最先進的高速分揀、柔性揀選、自動倉儲等技術,實現鞋服行業物流的高速分揀,提升工作效率,減少倉庫作業人員,減少人工分揀的出錯量,提高分揀效率。

1 項目背景

中喬品牌工業園項目工程位於福建省晉江市,東臨沿海大通道,南鄰南港路。中喬品牌工業園工程占地面積44445.42㎡,建築面積187140.54㎡。共3座建築,其中1#、2#倉庫為單層立體庫,1-A#、2-A#廠房為3層建築,1#廠房為4樓層建築。

2017年,中喬體育根據自身業務發展需求,結合未來的物流配送業務流程,開始了中喬體育智能倉儲及高速分揀項目的初次項目調研及方案規劃,經多次調研及討論研究,最終確定了現有的實施方案。該項目是集自動存儲、托盤輸送、箱式輸送、在線揀選、自動分揀、閣樓存儲等全方位一體的自動化物流中心;項目自動化[1]程度極高,具備終端客戶線上線下下單,自動集中出庫分揀發貨功能;可實現行業內的高柔性作業,不同發貨模式的自動切換和功能匹配。

本項目屬於自動化倉儲物流及高速分揀技術在鞋服行業的應用,採用國際最先進的高速分揀、柔性揀選、自動倉儲等技術,實現鞋服行業物流的高速分揀,提升工作效率,減少倉庫作業人員,減少人工分揀的出錯量,提高分揀效率。本項目的實施,對於鞋服行業客戶,意義十分重大。

案例實施與應用情況

2 項目實施與應用

本項目自2019年11月進場實施,歷經6個月的時間,完成了項目所有設備的安裝調試,進入運行使用階段,目前已經歷多個大促階段的考驗,設備運轉穩定,系統運行流暢。

項目中30台堆垛機,總高度近28m,行走速度180m/min,是高度和速度結合較大的堆垛機;人工在線揀選30個工位,在線揀選能力可達到3000箱/小時;連廊區實現箱式多維度多層次分揀布局,實現總流量達到6000箱/小時的分揀能力;最前沿的智能機械手拆垛技術應用,通過智能3D視覺技術及高柔性算法系統,配合6軸機器人,實現無規則、多姿態、多SKU的箱式拆垛分揀,無需示教,即使新產品上線,也無需獲取任何數據,無需人工干預,機器人[2]自學習進行拆垛。箱式合流技術應用,通過精確的電氣控制及合理的數據分析,實現雙線各2000箱/小時,合流後達4000箱/小時的高速合流穩定可靠的滑靴式分揀,通過滑靴分揀機,實現4000箱/小時的高度分揀,穩定可靠。從而保證喬丹公司未來多年的產能擴展及電商物流存儲周轉能力。

自動倉儲及高柔性分揀,在鞋服行業有着廣泛的應用,能夠極大地提高分揀正確率,減少由於人工分揀造成的錯誤,不同作業模式隨意切換,設備匹配度非常高,因此能夠達到減員增效的作用,推廣前景非常好。

3 項目創新性及難點問題

(1)倉儲貨位占地1.8萬平方米,貨位總數5萬多個,可存儲80多萬件鞋服類貨物,在鞋服行業中屬於非常大的規模;

(2)本項目輸送設備2000多套,首尾連接起來近5公里,創數量和長度之最;

(3)本項目採用了堆垛機、貨架、托盤輸送機、箱式輸送機、機械手、3D視覺設備、自動噴碼機、動態稱重設備、螺旋提升機、滑塊分揀機、托盤提升機、箱式提升機等多種設備,創單體項目設備種類之最;

(4)創新的2000+2000雙線高速合流技術及滑塊分揀技術結合局部空間內的多層次布局,實現最高達6000箱/小時的輸送能力,創滾筒線輸送效率之最;

(5)最前沿的智能機械手拆垛:通過智能3D視覺技術及高柔性算法系統,配合6軸機器人,實現無規則、多姿態、多SKU的箱式拆垛分揀,無需示教,即使新產品上線,也無需獲取任何數據,無需人工干預,機器人自學習進行拆垛;

(6)6個月完成近6000萬的龐大項目,創造了工程項目完工速度之最;

(7)堆垛機高度與速度的完美結合:30台堆垛機,總高度近28m,行走速度180m/min,具備防搖擺、自動避障、清點庫存等功能,同時堆垛機可實現庫內自動碼盤功能;

(8)連廊區實現箱式多維度多層次分揀布局,實現總流量達到6000箱/小時的高智能、高效率分揀能力;

(9)箱式智能合流技術應用,通過精確的電氣控制及合理的數據分析,實現雙線各2000箱/小時,合流後達4000箱/小時的高速合流;

(10)穩定可靠的滑靴式分揀:通過滑靴分揀機,實現4000箱/小時的高速分揀,穩定可靠,同時配合波次緩存輸送段,可實現多波次無阻礙的重疊式訂單分揀;

(11)WCS與WMS智能系統實現客戶線上下單,系統自動分揀出庫、電商零撿發運功能,並通過智能運維系統可實現流量的動態監控、動態報表,智能化的分配分揀任務。

參考文獻