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물류창고 로봇 공학

UPS 창고 통합 자동화

도전 과제:

UPS는 2백만 평방피트 규모의 시설을 최적화해야 할 필요성에 직면했습니다.

솔루션:

Geekplus는 24시간 연중무휴 통합 로봇 팔, 선반 대 사람 시스템으로 UPS의 주문 처리 센터를 자동화하여 효율성을 극대화했습니다.

결과:

• 4시간 이내에 1,018개의 랙 재배치 완료
• 전환 중 시스템 다운타임 최소화
• 완전한 운영 연속성 유지
• 이전 후 창고 레이아웃 효율성 향상

ASKUL 일본 최대 규모 선반 대 사람 시스템

도전 과제:

제품 및 고객 기반이 확장됨에 따라 증가하는 재고, 제한된 공간, 확장성 문제를 해결해야 했습니다.

솔루션:

스마트 분류, 수직 최적화, 실시간 운영 인사이트를 제공하는 선반-투-퍼슨 시스템을 구축했습니다.

결과:

• 시간당 500개 라인 검색
• 318대의 로봇이 통합적으로 작업
• 더 빠른 주문 처리 및 확장 가능한 성장

Newegg: Geek+ 로봇 공학을 통한 주문 처리 속도 향상

도전 과제:

Newegg는 증가하는 주문량을 처리해야 했습니다. 수동 피킹은 속도가 느리고 도보 이동 거리가 길며 처리량과 정확도가 제한적이었습니다.

솔루션:

Geek+는 P800 로봇으로 선반 대 사람 시스템을 설치했습니다. 로봇이 선반을 들어 올려 피커에게 직접 가져다주었습니다. 스마트 소프트웨어가 경로를 최적화하고 24,360개의 보관 위치를 정리하여 더 빠르게 접근할 수 있도록 했습니다.

결과:

• 더 빠른 피킹 및 배송

• 더 높은 정확도와 더 안전한 워크플로

• 창고 공간 활용도 향상

• 작업자의 신체적 부담 감소

• 6주 만에 전체 배포 완료

Walmart: 로봇 피킹을 통한 소매 주문 처리 확장

도전 과제:

월마트는 매일 엄청난 양의 물량과 높은 SKU 복잡성을 관리합니다. 수동 피킹은 높은 인건비, 높은 오류율, 과중한 육체적 부담을 초래했습니다. 보관 깊이와 수요 변동성은 더 많은 부담을 가중시켰습니다.

솔루션:

Walmart는 처음으로 창고 로봇을 도입했습니다. Geek+는 심천 물류 센터에서 시범 운영을 시작하여 Geek+ 피킹 시스템을 Walmart의 기존 워크플로우와 통합했습니다.

결과:

• Walmart의 첫 번째 로봇 창고 시범 운영 -큰 성공

• 피킹 생산성이 시간당 149개에서 533개로 급증했습니다.

• 피킹 효율성3.5배 향상

• 정확도 향상 및 노동 강도 감소

• 확장 진행 중 로봇 18대 추가 도입 및 Walmart 칠레로 확대 적용

S&S 액티브웨어 - 통합 의류 주문 처리 자동화

도전 과제

과제: S&S 액티브웨어는 대규모 의류 유통 네트워크 전반에 걸쳐 주문 처리를 최적화하고 확장해야 했습니다. 주문량이 증가함에 따라 팀은 직면한 문제에 직면했습니다:

• 빠르게 변화하는 재고에 대한 비효율적인 노동력 할당

• 더 높은 피킹 정확도에 대한 요구 증가

• 주문 처리 속도를 저하시키는 수동 워크플로우

• SKU 복잡성 및 주문 다양성 증가

• 신속하고 오류 없는 배송에 대한 고객의 기대치 상승

솔루션

긱플러스는 빠른 로봇 피킹, 자동화된 토트 핸들링, 실시간 창고 최적화를 결합한 엔드투엔드 PopPick Goods-to-Person 시스템을 S&S 액티브웨어의 운영 전반에 구축했습니다.

Siemens: 창고 통합 자동화

도전 과제:

과제: Siemens는 바쁜 창고를 개선해야 했습니다. 더 넓은 보관 공간, 더 빠른 자재 이동, 생산 중단 없이 작동할 수 있는 자동화 시스템을 원했습니다.

솔루션:

긱플러스는 AMR, 스마트 스토리지, WMS/MES에 대한 실시간 소프트웨어 링크를 사용하여 전체 창고 자동화 시스템을 설치했습니다. 선반 대 사람 및 상품 대 생산 워크플로는 중단 없이 연중무휴 24시간 운영을 지원했습니다.

결과:

• 몇 시간 내에 수백 개의 랙 이동

• 변경하는 동안 다운타임을 거의 제로에 가깝게 유지

• 생산 및 자재 공급이 완전히 가동된 상태 유지

• 저장 공간 증가 및 창고 레이아웃 개선