康耐视博客

优化您的物流分拣流程的 3 个诀窍

Boxes being sorted at distribution

本文是四篇连载文章中的第三篇,介绍配送中心 (DC) 中的典型物流流程。在上一次讨论中,我们探讨了与订单履行相关的机会。今天我们重点讨论分拣,这是配送中心的核心。

在线购物和不易搬运(单件物品)订单的增长造成发货量的大幅提高。这些趋势给零售配送中心带来了巨大挑战,因为他们现在不仅要给商店发货,还要按照网上订单直接发货给客户。传统的分拣系统难以处理如此大量增长的包裹数量和多样化的包裹种类,例如现在单件物品发货时使用的塑料包装。

高准确度的条码读取和机器视觉系统可以提供实时性能数据和趋势信息,在帮助企业提高分拣处理量、减少产品丢失、以及优化运营方面发挥更重要的作用。

下面我们将介绍三种常见的分拣应用和康耐视应对常见挑战的解决方案。

发货前对产品和包装分类

发货前对产品和包装分类

随着单件物品订单的数量增长,物品的大小、形状和易碎性也会有很大差异,这意味着物流团队需要智能引导产品通过各种分拣流程,以便最大程度地提高效率。传统分拣设备可能只能处理特定类型的包装;例如仅特定尺寸的纸箱(立方体),这意味着如果错误地分拣了不符合规格的物品,则可能会发生流程堵塞或包装损坏。这会导致时间的浪费、额外的成本,以及产量的降低。

通常包装是通过传感器或人工测量分类的。传感器易出错,而且无法提供可用于做可靠分类决策的精细数据。人工测量费时而且有待商榷。很难找到能够处理多个流程的单一解决方案,例如静态(手动操作台)、动态(运动中)、使用弯道输送或辊筒输送的复杂流程。

使用同时配备三维和二维相机的解决方案,比如康耐视 3D-A1000 体积测量系统可以同时采集尺寸和体积数据,这些数据能够在分拣流程中提供可靠的检测和反馈。这套系统可分类立方体和非立方体物体,并可提供数据的置信分数。另外,它还可采集并输出长度、宽度和高度测量结果以及物体位置数据(在传送带上的位置点),使控制系统能够执行正确的分拣功能。在发货分拣机前使用此技术可以保证工作流程的流畅运行,避免物品分拣错误,并减少人工操作。该解决方案可以选择静态(手动操作台)或动态(运动中)部署方式,不仅紧凑,易于部署,而且易于使用。

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检测和报告物流分拣盘上的包裹状态

分拣盘

电子商务配送和零售分销中心需要准确地引导和分拣订单和库存到最终的发货位置。分拣流程必须高效,并要能检测和避免可能造成产品丢失或分拣机停机的错误。分拣机会磨损,并积聚灰尘、脏污和废标签纸。在这些情况下,传统的解决方案通常会失败而且维护成本高昂。某些仓库使用专门的人员手工调整、清洁和监控分拣机。此外,现有的分拣盘有无检测方案通常很复杂并且需要定制程序,或者仅适用于特定的分拣机类型。

诸如产品外悬在托盘上的流程问题可能导致货物从分拣机上掉落。在这些情况下,客户会收不到产品,仓库的库存统计也会不准确。如果没有可靠的托盘占用数据,运输自动化系统就会提供错误的或重复的计数,导致订单准确性降低。

电子商务和零售分销中心可以使用配备先进的 3D 图像处理技术和 2D 光学组件的康耐视 3D-A1000 包裹检测系统探测物体并识别错误,同时忽略常见的卫生问题,例如传送带或托盘上的脏污、灰尘和斑点,从而提高引导流程的运行效率。3D-A1000 出厂时已校准,易于设置,适用于各种分拣机类型,无需自定义编程或复杂的校准。该系统适用所有托盘和分拣机,同时使用三维和二维数据提供高检测率来避免产品丢失、并通过克服有问题的环境和包裹条件大幅降低误报率,从而提高分拣机效率。物品位置或运输反馈等精细化数据可以提高运输流程的自动化程度。

发货分拣机扫码

发货分拣机扫码

发货分拣机是分拣中心的重要组成部分,通常是装车之前的最后一个扫描点。此时无法读取的条码(漏读)意味着重新循环、手动处理、并影响对客户的承诺。

要实现交货承诺,意味着分拣机系统必须经常快速且准确地读取多个标签和条码。随着订单量的提高,要获得最高的分拣运营效率,就必须最大化处理量(读取率)并最大程度减小输送线上的包裹间距。物流配送中心一直在寻找能提高分拣系统读取率的方法,并且需要运营数据以更好地了解漏读的原因来提高效率。很多传统的基于激光技术的扫描解决方案都不会提供这种宝贵的分析。

康耐视多读码器通道使用康耐视 DataMan 470 等图像读码器,拥有能够满足高速发货分拣需求的速度和准确性,从而保证正确地分拣包裹和按时发货。多面扫码通道可从任意角度读取包裹上的条码,操作员不需要花费额外的时间来将包裹与读码器对齐。

康耐视扫码通道能够从极端的角度读取包裹各个侧面上的损坏条码,即使当今的发货分拣机有高速度和小间距的要求也能完美胜任。因此物流中心可在不影响分拣准确性的情况下提高处理量。康耐视扫码通过减小间距提高处理量,通过减少返工降低系统成本,并可为客户提供系统性能反馈以便优化流程。性能反馈数据包括图像视觉反馈和无法读取的照片存档、代码质量指标以及热图,可以深入了解漏读的根本原因并帮助运营团队解决物流中其他地方发生的问题。

本文只重点介绍了分拣流程中可以优化的几个最常见应用。浏览我们的物流应用、物流读码系统和通道解决方案库,了解康耐视基于图像的读码器和机器视觉解决方案为什么可以提高效率和可追溯性、提高处理量并优化流程。

几个星期后我们将讨论出库物流。

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