服饰分拣和快递分拣供包解决方案采用ABB自有的AI视觉技术，经过世界领先的时装零售和物流公司的检验测试，可用于物品抓取和供包这两大最关键的物流环节。
供包解决方案采用ABB自有的AI视觉技术，经过世界领先的时装零售和物流公司的检验测试，可用于物品抓取和供包这两大最关键的物流环节。
服饰行业机器人自动供包解决方案能够以高达1300件/小时的速度，实现对塑料袋包装的服装和配饰物品进行单件分离和分拣供包。
快递行业机器人自动供包解决方案专为小件物品单件分离和分拣供包而设计，可在邮政和快递物流中心以高达1500件/小时的速度处理箱子、袋子、信封和包裹。与ABB的运动规划软件集成后，一旦AI视觉系统识别出每个物品，就能实现无碰撞的自动路径规划。
随着电子商务的蓬勃发展，预计快递包裹数量将以每年高达9％[1]的速度增长，这使得抓取和供包随机未知物品时对速度和精度的要求日益提升。与此同时，很多企业发现越来越难招人来从事这些重复性且不符合人体工程学的工作，全球37%的供应链和物流公司正面临严重的劳动力短缺[2]。我们这次扩展AI赋能的拣选机器人产品系列可以应对这些挑战，帮企业通过实现这些流程端到端的自动化，提高流量和生产率并减少出错。
借助ABB的AI视觉技术，服饰分拣和快递分拣供包解决方案都可以在非结构化环境中处理未知和随机分布的物品，确保在高流量、高混合度物流作业中进行顺畅处理。
这两款功能模块即使在物品尺寸、形状和包装类型每日变化的高动态环境中，也能轻松实现行业领先的超过99.5％的抓取精度。
该AI系统还可以被训练用于检测和拒收无法分拣的物品，如球形或圆柱形产品，以确保操作的可靠性和高效性。
除了订单处理以外，因为它们在时间、类型或日期上都无法提前预知，处理随机和不可预见物体的能力更有助于处理退回包裹。无缝集成
这两款功能模块专为快速部署而设计，均采用预先集成的方式，从而最大限度地缩短调试时间、减少操作错误和设置复杂性，调试时间最短仅需一周。
使用ABB的应用程序控制平台（ACP），包括机器人、夹具和摄像头在内的不同组件能够最终靠单一计算机和用户界面实现无缝集成。通过预训练的AI模型、视觉技术、经过验证的机器人性能和集成控制平台，这些功能模块解决了识别、抓取和运动控制等核心挑战，由此减少了系统集成商在构建自动化拣选解决方案时所投入的时间和成本，同时消除了研发风险。
作为整站解决方案供应商，ABB提供从应用软件和机器人硬件到全球售后服务的端到端支持，确保顺利实施和持续可靠性。该方式消除了从多家供应商采购和集成解决方案所带来的问题，使规格确定、设置和操作更加简便。
[2] Descartes供应链和物流行业的人力挑战有多严重？。基于美国和欧洲1000家供应链及物流公司的调查的最终结果(2024)
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