Automatizarea pickingului la bucată pentru îmbrăcăminte și modă

Îmbrăcămintea prezintă un set de obstacole de automatizare pe care e-commerce-ul de bunuri dure le evită în mare parte: articolele vestimentare sunt moi, deformabile și adesea ambalate în folie flexibilă care învinge gripper-ele standard cu vacuum, în timp ce variația de mărime și culoare multiplică numărul de SKU-uri cu mult peste ceea ce ar sugera amprenta fizică a produsului.

Tehnologia robotică de picking la bucată dezvoltată pentru articole rigide sau semi-rigide, folosind vacuum sau gripper-e mecanice simple, se confruntă cu dificultăți la articolele vestimentare care se prăbușesc, se pliază imprevizibil sau alunecă în interiorul unei pungi de folie. Forma prezentată a unui singur articol către un sistem de viziune poate varia dramatic în funcție de cum stă întins, spre deosebire de o sticlă sau o cutie care au o geometrie predictibilă indiferent de orientare. De aceea automatizarea în îmbrăcăminte a dezvoltat propria tehnologie specializată de gripper și manipulare, în loc să adopte pur și simplu roboți de picking cu scop general.

• Gripper-e specializate care combină aspirația cu vacuum și degete mecanice de ciupire, capabile să ridice un singur strat de articol vestimentar fără să preia două articole lipite
• Stații de separare prin vibrație sau jet de aer care agită o cutie de articole ambalate în folie pentru a rupe aderența electrostatică și suprapunerea înainte ca un robot să încerce o prindere
• Viziune artificială antrenată specific pe siluete vestimentare și reflectivitatea foliei, întrucât modelele standard de recunoaștere a obiectelor antrenate pe ambalaje rigide performează slab pe articole deformabile
• Celule hibride unde un robot gestionează majoritatea pickingurilor standard, iar un om gestionează articolele pe care sistemul de viziune le semnalează cu încredere scăzută de prindere

Un singur model de articol vestimentar generează de obicei zece-douăzeci de SKU-uri pe combinații de mărime și culoare, fiecare cu viteză de picking diferită — o culoare de mărime medie e probabil să se vândă mult mai repede decât o mărime extremă. Logica de slotting pentru automatizarea îmbrăcămintei trebuie să țină cont de această asimetrie a cererii în interiorul aceluiași model, nu doar de viteza la nivel de model, întrucât stocarea identică a tuturor variantelor de mărime ale unui model ignoră tiparele reale de cerere și irosește locații de stocare premium pe mărimi cu mișcare lentă.

Operațiunile de îmbrăcăminte văd fluctuații sezoniere de cerere mult mai accentuate decât majoritatea celorlalte categorii de retail, determinate de ciclurile modei și schimbarea sezonieră, nu de o cerere de reaprovizionare constantă. Proiectele de automatizare dimensionate pentru volumul zilnic mediu riscă să devină un blocaj în timpul unei săptămâni de lansare sezonieră, așa că facilitățile axate pe îmbrăcăminte adesea dimensionează capacitatea tampon și augmentarea flexibilă a forței de muncă specific în jurul datelor de lansare de vârf cunoscute, nu în jurul unei medii anuale netezite.

Cele mai clare randamente în automatizarea pickingului la bucată pentru îmbrăcăminte vin din categoriile cu volum mare, relativ standardizate, precum tricotajele pliate și accesoriile, unde forma articolului e suficient de consistentă pentru o prindere automată fiabilă. Articolele pe umeraș, țesăturile delicate și articolele care necesită prezentare atentă pentru ambalarea direct-către-consumator rămân mai greu de justificat astăzi pentru automatizare completă, iar majoritatea operațiunilor de îmbrăcăminte rulează un model hibrid care automatizează ponderea mai ușoară a volumului, păstrând forța de muncă calificată pe categoriile cele mai dificile.