아니요, 로봇은 많은 일을 할 것입니다.

창고 노동자는 쉬운 일이 아닙니다. 주문형 이행 경제에서 작업은 끝이 없고 급여는 낮으며 효율성 추구는 잔인합니다. 올해 초 노동부는 보호를 위한 이니셔티브에 착수했습니다. 창고 노동자의 권리.

여기에 이러한 많은 작업을 맴도는 사임한 필연성을 추가하십시오. 물류 작업에서 이미 두각을 나타내고 있는 로봇은 선택과 분류의 중요한 최종 단계를 포함하여 이전에는 사람이 필요로 했던 작업을 꾸준히 수행하고 있습니다. 

일례로 샌프란시스코에서 북쪽으로 몇 마일 떨어진 Novato에 있는 창고에서 제니 옵티컬 은(는) 전자상거래 이행의 중요한 단계를 오사로. 배치는 로봇이 자동화된 기계식 포장 시스템과 함께 작업하여 고객의 고유한 주문이 선적을 위한 올바른 가방에 놓이도록 하는 책임이 할당되는 첫 번째 사례 중 하나입니다. 

“로봇을 위한 완벽한 직업!” 당신은 말할 수 있습니다. 물론 사실이지만 사실 이 작업에는 다른 유사한 물체 중에서 특정 모양과 색상의 물체를 식별한 다음 해당 물체를 집어 ID를 확인한 다음 라벨이 붙은 가방에 넣습니다. 인간에게 쉬운; 로봇에게는 어렵다.

그러나 머신 비전과 파악 기술은 이러한 고도로 민첩하고 가변적인 작업도 자동화할 수 있는 수준으로 발전했습니다. Zenni의 경우 각 안경 주문은 고객의 처방전과 연결되어 눈에 보이는 대로 분류 및 포장될 수 있습니다. 여기에서 로봇이 안경을 고르고 배치한다는 사실은 머신 비전이 얼마나 멀리 왔는지를 보여주는 지표로서 중요합니다. 피킹 및 배깅 로봇 기능 OSARO의 첨단 AI 비전 시스템, 로봇이 투명, 변형, 반사 및 불규칙한 모양의 품목을 인식하여 고급 픽 앤 플레이스 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 재고 보관함에 무작위로 배열되어 있더라도 고객.

이 모든 것이 인더스트리 2.0 로봇이 이행 패러다임 전반에 걸쳐 수백만 개의 기존 및 미래 직업을 인수하기 위해 개입하는 가슴 아픈 사례에 추가됩니다. 미국은 엄청나게 추가해야 할 수도 있습니다 1 억 평방 피트 온라인 수요를 따라잡기 위해 2025년까지 창고 공간을 늘리지만 경제 호황은 고용 호황과 함께 오지 않을 것입니다. 이는 타이트한 노동 시장에서 작은 양보처럼 느껴지지만 잠재적인 경기 침체에 직면해 있으므로 향후 몇 년 동안 자동화의 결과를 정확하게 계산한 사람은 거의 없습니다. 물류가 진행됨에 따라 패스트 푸드와 같은 부문과 건설과 같은 고임금 직업도 이동합니다.

물론 이것은 물류 부문의 자동화 솔루션 개발자, 예를 들어 로커스 로봇, 주문 처리 창고용 자율 이동 로봇(AMR)을 만드는 회사입니다. 이 회사는 최근 전체 가치를 1억 ​​달러로 높였습니다. 작년에 Locus 대변인은 회사가 향후 XNUMX년 동안 XNUMX만 개 이상의 창고 로봇이 설치되고 이를 사용하는 창고의 수가 XNUMX배 증가할 것으로 예상한다고 말했습니다.

로봇은 단지 오는 것이 아니라 이미 와 있습니다.