Kho tự động AS/RS đang được đánh giá cao trong những phương thức về tự động hóa, được ứng dụng nhiều trong các hoạt động logistic, vận chuyển hàng hóa của doanh nghiệp. Để giúp bạn đọc hiểu rõ hơn thì ở bài viết này chúng ta sẽ đi tìm hiểu tổng quan về kho tự động AS/RS.
1. Kho tự động AS/RS là gì?
Kho tự động AS/RS là sự kết hợp của kho tự động pallet cùng hệ thống lưu trữ và truy hồi tự động. AS/RS được viết tắt từ Automated Storage & Retrieval System, dịch ra có nghĩa à “Hệ thống lấy cất hàng hóa tự động”.
Loại kho này được ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp sản xuất đồ uống, thực phẩm đôn lạnh, cơ khí, điện tử, logistic,… bởi khả năng lưu trữ hàng hóa tận dụng được tối đa chiều cao nhà xưởng lên đến 40m.
Kho tự động AS/RS là một phần quan trọng đối với nhà máy thông minh, giúp quá trình sản xuất được diễn ra tự động, linh hoạt, tiết kiệm thời gian. Đặc biệt, an toàn cho người sử dụng trong việc vận chuyển, đưa hàng hóa nặng lên trên cao và xuất hàng xuống mặt đất.
2. Các bộ phận cấu thành hệ thống kho tự động AS/RS
| Giá đỡ |
|
| Stacker |
|
| Hệ thống truyền tải |
|
| Hệ thống điều khiển |
|
| Hệ thống WMS |
|
3. Nguyên lý hoạt động của kho tự động AS/RS
Nơi lưu trữ hàng hóa được kết cấu vững chắc nhiều tầng, thành nhiều ô nhỏ, mỗi ô được gán một một ID lưu trữ thông tin, trạng thái của hàng (có hoặc trống) cập nhật theo thời gian thực.
Khi pallet được nhập kho, hệ thống sẽ quản lí toàn bộ thông tin của pallet hàng thông qua mã định danh. Hệ thống sẽ tự động tính toán và đưa ra vị trí lưu kho phù hợp dựa theo các tiêu chí như: kích thước, trọng lượng, khu vực phân loại,…
Đồng thời, hệ thống sẽ tính toán đường đi gần nhất của vị trí hàng hóa tới nơi lưu kho để tiết kiệm thời gian và năng lượng.
Khi nhập kho hệ thống cũng tự định vị pallet hàng đó thông qua mã này và lấy hàng ra một cách nhanh nhất.
Tuy nhiên, việc xuất hàng nhanh hay chậm còn phụ thuộc vào quy mô của kho, khả năng hệ thống, thiết bị handling, loading/unloading (cần trục, băng tải công nghiệp, robot, hàng rào bảo vệ, shuttle,…)
Ngoài các khả năng xuất, nhập hàng hóa sao cho tối ưu và tự động hóa, hệ thống kho tự động AS/RS còn có các tính năng quản lý hạn sử dụng của sản phẩm và đưa ra các thông báo cho người quản lý, xử lý các kế hoạch xuất hàng.
4. Phân loại kho tự động AS/RS
4.1 AS / RS dựa trên xe trung chuyển shuttle
Các pallet được truyền theo đường băng tải con lăn, cần trục hoặc cánh tay robot công nghiệp sau đó cung cấp hàng xuất/nhập kho.
Chúng có thể di chuyển tiến hoặc lùi như con thoi hoặc “bot” chạy trên đường ray giữa một cấu trúc giá đỡ. Xe trung chuyển có thể xoay 90 độ một cách linh hoạt giúp đưa các pallet vào vị trí lưu kho.
Khi một sản phẩm được yêu cầu, xe trung chuyển shuttle sẽ di chuyển đến vị trí của sản phẩm và lấy thùng carton/pallet có chứa mặt hàng yêu cầu. Sau đó trực tiếp đến băng tải.
4.2 AS / RS dựa trên băng chuyền
Hệ thống kho tự động AS / RS dựa trên băng chuyền bao gồm các thùng sản phẩm hoặc hàng tồn kho quay liên tục dọc theo một đường.
Khi người vận hành yêu cầu một mặt hàng cụ thể, hệ thống sẽ tự động xoay để tiếp cận thùng phù hợp để có thể chọn mặt hàng đó. Một đèn tích hợp sẽ cho người chọn biết băng chuyền, giá và mặt hàng cần chọn.
AS / RS dựa trên băng chuyền có thể bao gồm băng chuyền ngang hoặc băng chuyền dọc. Băng chuyền ngang thường được sử dụng cho các mặt hàng và bộ phận nhỏ, cũng như tài liệu hoặc nguyên liệu thô.
5. Lợi ích của kho tự động AS/RS
5.1 Cải thiện hiệu quả vận hành và khả năng lưu trữ
Hệ thống giúp cải thiện không gian sàn bằng cách tận dụng tối đa chiều cao của kho xưởng so với kho truyền thống trước đó.
Ở kho truyền thống chỉ có thể triển khai kho với chiều cao từ 2.5 – 3m cùng với sự hỗ trợ của thang leo trèo. Vừa mất thời gian vừa không đảm bảo.
Tuy nhiên với giải pháp kho tự động AS/RS, chung kệ được bố trí và mang lại hiệu quả tối ưu hoá không gian chứa hàng lên tới 70%.
5.2 Hoàn toàn tự động và chính xác
Hàng hóa được lưu trữ và kiểm soát truy xuất thông qua các phần mềm cho định danh và quản lý theo mã tùy chọn.
Mỗi sản phẩm được xây dựng các địa chỉ IP riêng giúp hệ thống có thể nhận dạng và xác định vị trí của sản phẩm một cách chính xác.
Nhân viên kho cũng dễ dàng hơn trong việc theo dõi quản lý kho hàng thông qua phần mềm. Có thể theo dõi từ xa thông qua các thiết bị thông minh cầm tay có kết nối internet.
Theo đó, hệ thống sẽ tự động truy xuất và thực hiện việc xuất hàng tự động và chính xác nhờ các hệ thống: băng tải tự động, robot cấp hàng, hệ thống cẩu trục.
5.3 Giảm thiểu tối đa nhân công và sai sot, rủi ro trong hoạt động kho
Việc lưu trữ, kiểm kê hàng hóa tồn kho sẽ được thực hiện hoàn toàn thông qua phần mềm quản lí kho thông minh (WMS).
Điều này giúp giảm sức người một cách đáng kể trong nhiệm vụ xếp hàng, đẩy hàng, leo chèo, kiểm kê, khênh vác…từ đó giảm thiểu các rủi ro về tai nạn lao động khi sử dụng nhân công truyền thống.
Ngoài ra, việc ứng dụng phần mềm công nghệ tiên tiến trong việc quản trị khu vực nhà kho cũng giúp giảm thiểu sai sót trong kiểm đếm, thống kê tồn kho…
>>> Xem thêm: Phần mềm quản lý kho là gì? phương pháp quản lý kho hiệu quả
Deep learning là gì?[/caption]
Deep Learning (học sâu) là tập hợp con của Machine Learning. Đây được xem là một thuật toán dựa trên các ý tưởng đến từ não bộ thông qua việc tiếp thu các tầng biểu đạt hay trừu tượng.
Deep Learning có tác dụng hỗ trợ cho máy tính tự huấn luyện chính nó để có thể thực hiện mọi tác vụ tương tự con người. Giúp máy tính bắt chước con người cách học hỏi và suy nghĩ.
Deep Learning có thể hỗ trợ cho việc dịch ngôn ngữ, phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng,… Chúng có thể giải quyết mọi nhu cầu cần nhận dạng mẫu mà không cần đến sự can thiệp của con người.
Trong thực tế, Deep Learning bao gồm nhiều lớp ẩn trong một mạng lưới thần kinh và thuộc lớp sau cùng. Việc đi qua nhiều số lượng lớp và mạng phức tạp được cho là độ sâu.
Ngày nay, sự thay đổi lớn nhất trong học tập sâu là độ sâu của mạng lưới thần kinh đã phát triển từ một vài lớp đến hàng trăm trong số chúng. Độ sâu hơn có nghĩa là khả năng nhận dạng các mẫu lớn hơn, với nguồn thông tin lớn hơn giúp tăng khả năng tiếp nhận các đối tượng trở nên rộng hơn, chi tiết hơn.
Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người bao gồm nhiều lớp layer khác nhau.
Trong mỗi layer là các nút mạng (node) được liên kết với những lớp liền kề khác. Mỗi liên kết giữa các node sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron càng lớn.
Mỗi nơ-ron sẽ có một hàm kích hoạt, dữ liệu được người dùng đưa vào mạng nơ-ron sẽ đi qua tất cả layer và trả về kết quả ở layer cuối cùng. Gọi là output layer.
Xuất pháp từ phương pháp của học máy, Deep Learning cho phép huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện.
Ví dụ: Dự đoán hành động của con mèo khi gặp con chuột và tiến hành huấn luyện chúng bằng phương pháp học có giám sát.
Cách thức để dự đoán hành động của con mèo tại các đầu vào sẽ được thực hiện như sau:
Lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người được thực hiện thông qua việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản, thống kê.
Các công ty thường ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên những đánh giá, bình luận, tweet,… từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Một trong những công nghệ mới và hấp dẫn nhất hiện nay là xe tự động lái, nó được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao.
Nói một cách đơn giản, các mô hình Deep Learning sẽ nhận diện các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường, tín hiệu giao thông,… từ đó đưa ra được các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất.
Một trong những hãng xe tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay là Tesla.
Trợ lý ảo đang được ứng dụng rất nhiều trong đời sống hàng ngày, trong đó phổ biến gồm có chatbot, giảng viên online, Google Assistant, Siri, Cortana,…
Các trợ lý ảo được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói,…
Lora (Long Range Radio) được nghiên cứu và phát triển bởi Cycleo và sau này được mua lại bởi công ty Semtech năm 2012. Đây là một công nghệ không dây dùng để truyền dữ liệu tầm xa, năng lượng thấp và an toàn cho các ứng dụng M2M và IoT.
Lora là công nghệ điều chế RF cho mạng diện rộng công suất thấp (LPWAN) có khả năng truyền dữ liệu lên đến 5km ở khu vực đô thị và 10-15km ở khu vực nông thôn. Đặc điểm của công nghệ Lora là yêu cầu điện năng cực thấp, cho phép tạo ra các thiết bị hoạt động bằng pin với thời gian lên tới 10 năm.
Công nghệ Lora được sử dụng để kết nối không dây các cảm biến, gateway, máy móc, thiết bị, động vật, con người, … với đám mây.
Công nghệ Lora sử dụng kỹ thuật điều chế gọi là Chirp Spread Spectrum, kỹ thuật này sử dụng các dữ liệu được băm bằng các xung cao tần để tạo ra tín hiệu có dãy tần số cao hơn tần số của dữ liệu gốc. Sau đó tín hiệu cao tần sẽ tiếp tục được mã hóa theo các chuối chirp signal trước khi truyền ra anten để gửi đi.
Nguyên lý này giúp giảm độ phức tạp và độ chính xác cần thiết của mạch nhận để có thể giải mã và điều chế lại dữ lieeuk.
Lora không cần công suất phát lớn mà vẫn có thể truyền xa vì tín hiệu lora có thể được nhận ở khoảng cách xa ngay cả độ mạnh tín hiệu thấp hơn cả nhiễu môi trừng xung quanh.
Băng tần làm việc của LoRa từ 430MHz đến 915MHz cho từng khu vực khác nhau trên thế giới:
Nhà máy thông minh đi liền với các máy móc, thiết bị cùng với khối lượng công việc khổng lồ. Việc kết nối chúng lại với nhau chỉ bằng LTE hoặc wifi là không đủ.
Để các cảm biến có thể hoạt động ổn định, đảm bảo thì các thiết bị kết nối cần có độ tin cậy, an toàn và bền vững. Lora ra đời đã xóa bỏ đi các thách thức này, giúp nhà máy tiết kiệm đi các chi phí cao.
Các phần mềm điển hình trong nhà máy thông minh như MES, ERP, IoT khi hoạt động trên Lora tạo ra một kết nối lý tưởng, giúp thu thập nguồn dữ liệu khổng lồ luôn biến động.
Ngoài ra, các nhà máy không phải đầu từ vào các cơ sở hạ tầng dựa trên silo khác nhau để đạt được tiết kiệm đáng kể chi phí và cung cấp dịch vụ hiệu quả cùng một lúc.
Khu vực thành phố thông minh là nơi có dân cư đông đúc, việc mạng và tín hiệu khó khăn trong việc thâm nhập là một trở ngại lớn trong việc phát triển các thành phố được kết nối. Lúc này chỉ riêng kết nối LTE và Wifi sẽ là không đủ.
Tuy nhiên, nơi nào có vấn đề, sẽ luôn có giải pháp. Nhờ kết nối LoRaWAN, các thành phố hiện có thể giải quyết những thách thức này.
LoRaWAN lý tưởng cho các thành phố vì đây là một nền tảng dựa trên tiêu chuẩn mở, ngang, không yêu cầu thực hiện riêng lẻ nhiều công nghệ độc quyền. Đáp ứng tất cả các loại case studydọc, nước, năng lượng, chiếu sáng đường phố, mà không cần phải triển khai nhiều cơ sở hạ tầng dành riêng cho từng trường hợp.
>>> Xem thêm:
IoRT là gì?[/caption]









