वेयरहाउस रोबोट होल रहे हैं अधिक स्मार्ट। यह है विस्फोट को चलाने वाली शक्तियाँ।

मुख्य बिंदु

• वैश्विक स्वायत्त मोबाइल रोबोट बाजार 2024 में लगभग 5 अरब डॉलर का था और 2030 तक 14 अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, इंटरैक्ट एनालिसिस के अनुसार।
• एबीआई रिसर्च का अनुमान है कि व्यापक मोबाइल रोबोट बाजार 2026 में 33 अरब डॉलर से 2030 तक 68.9 अरब डॉलर तक बढ़ेगा, जो 20.2 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर है।
• एएमआर, स्वायत्त मोबाइल रोबोट जो वेयरहाउस और कारखानों के माध्यम से बिना निश्चित ट्रैक या तारों के चलते हैं, कुल का लगभग आधा हिस्सा हैं, एबीआई रिसर्च कहता है।
• कंप्यूटर दृष्टि, सेंसर फ्यूजन और मशीन लर्निंग हाल ही में रोबोट क्षमता में छलांग के पीछे मुख्य प्रौद्योगिकियाँ हैं।
• फ्लीट प्रबंधन सॉफ़्टवेयर इन रोबोटों की बड़ी संख्या को किसी कंपनी की मौजूदा व्यावसायिक प्रणालियों के साथ चलाना आसान बना रहा है।

वेयरहाउस और कारखाने की मंजिलों के माध्यम से घूमने वाले रोबोट तेज़, स्मार्ट और काफी अधिक संख्या में हो रहे हैं।

दो ताज़े पूर्वानुमान दिखाते हैं कि स्वायत्त मोबाइल रोबोट उद्योग छह वर्षों में लगभग दोगुना या तिगुना होने के लिए तैयार है। इंटरैक्ट एनालिसिस वैश्विक एएमआर बाजार को 2024 में लगभग 5 अरब डॉलर पर रखता है, जो 2030 तक 14 अरब डॉलर तक बढ़ता है। एबीआई रिसर्च, व्यापक मोबाइल रोबोट श्रेणी को देखते हुए, 2026 में 33 अरब डॉलर से 2030 तक 68.9 अरब डॉलर तक की वृद्धि देखता है।

वास्तव में इस वृद्धि को क्या चला रहा है?

श्रम लागत और कर्मचारियों की कमी सबसे बड़े धक्का देने वाले कारक हैं। जिन कंपनियों को पर्याप्त वेयरहाउस कर्मचारी नहीं मिल सकते, या उन्हें बहुत महंगा लगता है, वे मशीनों की ओर रुख कर रहे हैं जो चौबीसों घंटे चल सकती हैं।

लेकिन केवल लागत इस नई उत्साहजनकता को समझा नहीं सकती। रोबोट स्वयं काफी अधिक सक्षम हो गए हैं।

इस सुधार का अधिकांश हिस्सा तीन तकनीकों के एक साथ काम करने से आता है। कंप्यूटर दृष्टि, अनिवार्य रूप से रोबोट को अपने परिवेश की कैमरा-आधारित समझ देती है, इसे अलमारियों को पढ़ने और वास्तविक समय में बाधाओं को देखने देती है। सेंसर फ्यूजन एकाधिक सेंसर, कैमरे, लेजर और गति डिटेक्टर से डेटा जोड़ता है, इसलिए मशीन अपने चारों ओर की जगह की अधिक संपूर्ण तस्वीर बनाती है। मशीन लर्निंग, वह प्रक्रिया जिसके द्वारा सॉफ़्टवेयर अनुभव के माध्यम से सुधरता है, रोबोट को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है क्योंकि यह फर्श पर समय जमा करता है।

परिणाम एक मशीन है जो बड़ी सटीकता के साथ आइटम चुन सकती है, मानव सहकर्मियों के साथ सुरक्षित रूप से काम कर सकती है और समस्याओं को चिन्हित कर सकती है इससे पहले कि वे दुर्घटनाएं बन जाएं।

यह सामान्य कर्मचारियों और व्यवसायों के लिए क्या मायने रखता है?

वेयरहाउस कर्मचारियों के लिए, संक्षिप्त उत्तर है अधिक परिवर्तन। ये सिस्टम अब विशाल लॉजिस्टिक केंद्रों तक सीमित नहीं हैं। द रोबोट रिपोर्ट नोट करता है कि हिस्टर-येल और अटाबोटिक्स सहित कंपनियाँ एएमआर को विनिर्माण, फार्मास्यूटिकल्स और अन्य सेक्टरों में धकेल रही हैं जो ऐतिहासिक रूप से लगभग पूरी तरह मानव श्रम पर निर्भर रहे हैं।

व्यावसायिक मालिकों के लिए जो तकनीक पर विचार कर रहे हैं, आपूर्तिकर्ता कहते हैं कि स्वचालित फोर्कलिफ्ट मौजूदा वर्कफ़्लो में अपेक्षाकृत कम बाधा के साथ फिट होते हैं। अधिक महत्वाकांक्षी इंस्टॉलेशन, जैसे स्वचालित स्टोरेज और पुनर्प्राप्ति सिस्टम (घने, सॉफ़्टवेयर-नियंत्रित शेल्विंग ग्रिड जो इन्वेंटरी को व्यक्ति द्वारा पहुंचने की तुलना में बहुत अधिक ऊँचा स्टैक कर सकते हैं), अधिक जगह बचाते हैं लेकिन आगे की ओर असली बुनियादी ढांचे निवेश की आवश्यकता होती है।

फ्लीट प्रबंधन सॉफ़्टवेयर चुप करके इस सब को एक साथ पकड़ने वाली चिपकने वाली चीज़ बन रहा है। एक बड़ी सुविधा में एक बार में दर्जनों रोबोट चलाने के लिए समन्वय सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है जो कंपनी की मौजूदा इन्वेंटरी, ऑर्डरिंग और योजना उपकरणों से बात कर सकता है। विभिन्न ब्रांडों के रोबोट को जानकारी साझा करने के लिए, उद्योग में एक ज्ञात सिरदर्द, एक खुली समस्या बनी हुई है, हालांकि मानक निकाय और सॉफ़्टवेयर विक्रेता इस पर काम कर रहे हैं।

क्या देखना है

यदि आपके नियोक्ता एएमआर रोलआउट पर विचार कर रहे हैं, तो एकीकरण योजना के बारे में पूछें: कौन सा सॉफ़्टवेयर फ्लीट का प्रबंधन करेगा, और यह आपकी टीम द्वारा पहले से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों से कैसे जुड़ेगा। वहाँ की खामियाँ वास्तविक दुनिया के तैनातीकरण में सबसे अधिक घर्षण का कारण बनती हैं।

गोदाम और विनिर्माण में कर्मचारियों को पायलट प्रोग्राम, एकल क्षेत्र में एक या दो रोबोट का छोटे पैमाने का परीक्षण भी देखना चाहिए, जो अक्सर 12 से 18 महीनों के भीतर व्यापक रोलआउट का संकेत देते हैं।