美国罗切斯特药品公司正在通过实践证明，AGV 机器人 可以在正确的应用程序中完成分拣工作，并为零售商和经销商实现全面自动化提供实践经验。

　　罗切斯特药品公司(RDC)有一个1800平方米的配送中心，在配送中心的分拣模块中央，有一个名为“亚当”的移动分拣机器人正从存储于四通道的、容量为1200个库存单元的分拣区分拣着货物。

　　当某个药房药品订单的分拣箱被传送到亚当的工作区时，机器人操作员迈克·柯林斯就会扫描条形码，并向亚当发送指令。随后，亚当会自动穿过工作区，用带有吸盘的手臂将货物分拣到分拣箱，订单完成后，亚当再返回柯林身边。当被问到与机器人合作是否准确可靠时，柯林笑着回答：“我的工作就是监督它执行订单，尽管它并不经常出现失误。”

　　该机器人于2017年1月投入应用，并在3月之前完成了分拣订单测试。目前，机器人的准确率在95%～98%，而声控助手的准确率为99.9%。里兹曼说：“如果我们能把货架上的产品归纳整齐，那么机器人在操作时可以避免大多数失误。”他补充道，“如果接下来能将机器人整合到自动化系统中，RDC计划扩展到4个机器人，我确信它会起到作用”。

　　破局用工难

　　虽然自动化对制造商来说已经非常平常了，但如罗切斯特制药公司这类的零售商和经销商，长期以来还是通过不断增加人手来完成更多的分拣模块。毕竟与自动化相比，工人更加灵活，成本也不高。

　　然而，旧的工作模式已经过时。新的市场需求，特别是与电商相关的需求，更加重视每一个订单的准确性和完整性，完成订单的时间越短越好。此外，两班倒或三班倒的工作岗位，要想找到一个可靠的劳动力，比以往任何时候都困难。因此，只有新的自动化产品才能解决分拣和包装的问题。

　　RDC早期并没有打算使用机器人。就在五六年前，罗彻斯特工厂的自动化程度相对较低，只有传送带和语音技术。但随着业务的增长，劳动力成为问题，尤其是在第二班，工作时间从17：30—02：00。而当时，配送中心处理任务约为每晚3万件，需要45个工人，在中间层上缓慢移动的货物是最难分拣的。

　　“这是一个繁忙的工作，人员流动较大。”约翰·布鲁南说，“很多时候，安排好了工作，工人却没有按规定上班。这种人为失误率每年高达40%。”为了解决这个问题，RDC计划扩大罗切斯特的运营规模，并选择在新泽西州费尔菲尔德建立一个高度自动化的配送中心。

　　助力货物分拣

　　接下来发生的事情和设计好的剧情一样，RDC的前CEO杜德与一名药剂师客户分享了他的困惑，并随口说“应该有人发明一个 机器人 ”。巧的是，药剂师的儿子汤姆·加鲁佐是匹兹堡卡内基梅隆大学的机器人专家，也是IAM机器人(IAM Robotics)的联合创始人。虽然对于加鲁佐来说，他并不太关注物料处理，但他还是去了罗切斯特，并了解了缓慢移动货物的分拣过程。

　　速度虽然也是研究的一部分，不过就目前而言，每小时分拣100件物品已能满足RDC的需求。当然，机器人成品不是在一天内完成的，要考虑到这是为RDC的工作环境设计的新解决方案。里兹曼说：“经过反复沟通和调试，目前RDC已经对机器人的状况比较满意了。”

　　重塑配送流程

　　做第一个“吃螃蟹”的人并非易事。RDC采用了“爬—走—跑—跳”循序渐进的过程，将失败的风险降到最低。最初的几个月里，IAM公司的员工负责现场的一切技术问题，并培训机器人操作员柯林。待培训完成后，柯林就开始自己动手了。尽管如此，IAM公司还是坚持从云数据得到该机器人的实时反馈，保持监视机器人的性能，并向RDC报告重要的指标。

　　下一步已经很明确了。首先，RDC打算将机器人的选择区域扩大一倍。里兹曼认为，如果RDC能够成功地做到这一点，就可以将机器人的订单数量翻倍，并进行批量分拣。此外，RDC还与SSI Schaefer公司合作，将机器人与输送系统集成。这个想法是让分拣箱自动地在机器人身上滚来滚去，让柯林从这些任务中解放出来。

　　和机器人一起工作了6个月后，里兹曼最大的惊喜就是IT集成的速度。他说：“我们正在收集已经发送到我们语音系统的信息，以及管理传送器的仓库控制系统。从我们的企业资源规划系统获取信息到他们的服务器，从服务器到机器人的速度比我想象得要快。”此外，机器人还学会了精确计算，就像大多数自动化设备一样。

　　里兹曼和布鲁南都相信机器人已经为那些勇于尝试的公司做好了准备。布伦南说：“当我们在新泽西费尔菲尔德开设新的配送中心时，我们就已经很清楚自动化可以为我们带来什么。虽然这是在做尝试，但我相信肯定会有回报。”

　　里兹曼认为，机器人将重新打造未来的配送中心。他说：“现在我们试图扩大该配送中心的覆盖范围至10个州。如果我们使用移动机器人进行分拣，就可以在不需要额外帮助的情况下增加我们的业务。”