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掌握核心技术与理解客户的真实需求看「马路创新」如何领跑中国AGV行业

更新时间: 2023-11-09 作者:企业供求

  在仓储物流诸多流程中,一旦某一环节的一个场景发生了新冠案例,企业必然需要及时停工排查,整个链条从而受到牵连。一刻的停工带来的整体损失难以计量。如何防止这类问题?替代人工的机器人成了一个迫近的选项。

  马路创新联合创始人CFO曹抒阳向创业邦说到,新冠疫情直接加速了许多大客户工厂自动化进程,不少企业甚至制定了明确的自动化率达成时间。由此,在中国已发展数年的大规模集群机器人行业迎来了强势新机遇。

  成立于2016年的马路创新是一家服务于智慧仓储和工业4.0领域的移动机器人解决方案供应商。公司自主研发底层技术与核心模块,在大规模集群调度算法、视觉导航技术等前沿方向均有较大优势。

  从公司创立至今,马路创新已经累计获批及申请专利近百项,并于2019年获批成为国家级高新技术企业。公司现在存在员工140余人,其中研发人员占比近一半。

  目前,马路创新在电商、零售、制造、医药等行业均有落地,已有京东、国美、奇瑞·捷豹路虎、大众一汽、耐克、新华制药等客户案例。据悉,马路创新目前的商业模式分为项目采购和租赁两种模式,分别通过硬件售卖和出租获利,截至目前企业累计营收已达过亿人民币。

  据头豹研究院一份AGV报告显示,在国内市场占有率上,马路创新位居第四。同时,在一份4月份发布的垂直行业榜单中,马路创新的综合竞争力位列国内AGV行业前十。而早在2018年,公司即获得工信部“中国产业创新榜最具发展的潜在能力50强”。

  目前,马路创新也正在积极布局智能化程度更高的AMR(自主移动机器人)领域。曾与中国移动,中兴通讯等企业联合发布《室内定位白皮书》,在视觉导航、自然导航等核心技术上积累了一定优势。

  AGV(Automated Guided Vehicle)即自动引导车,主要使用在于物流行业和工厂制造的各种搬运场景。AGV搬运机器人可以通过特殊地标,例如电磁或光学等自动导引装置,沿规定路径行驶,自动将物品运输至指定地点。(本文中AGV与大规模集群机器人等义,以下为方便理解统称为AGV。)

  提到AGV,很难绕开电商物流巨头亚马逊。2012年,亚马逊“大手一挥”,耗资7.75亿美元收购Kiva机器人。采用了Kiva机器人和相关方案之后,工厂分拣效率提升了50%,机械臂与物流机器人的组合更是提升了几倍的效率。

  正是看到了机器化、自动化给物流行业带来的变革,以及电商物流正在蓬勃的中国市场存在的可能性,刘哲联合认识多年的好友,开始了回国创业历程。刘哲博士毕业于法国国立路桥学院,主攻机器视觉方向,并持有机械设计和机器人系统10余项专利,并且曾任大疆核心算法工程师,在领域内拥有深厚的科研积累。

  在创始人团队中,马路创新联合创始人、CTO王悦翔在法国Vinci集团工作过,曾担任大数据部分项目负责人,研究全法公路出入车辆数据分析、识别和追踪。COO尹慧昕毕业复旦大学、英国伯明翰大学,获得经济学本硕学位,主攻公司运营、仓储租赁及电子商务。CFO曹抒阳获得复旦大学物流管理学士、法国ESSEC商学院企业金融硕士,曾在法国凯辉基金投资团队任职数年,在物流及自动化领域有着非常丰富研究经历。

  从核心团队看出,马路创新既掌握了视觉导航和机器人、算法和数据库的核心技术,另外一边,也有业界和金融界深耕多年带来的产业应用的商业洞察,在人力配置上,拥有技术与商业相结合的优势。

  目前,马路创新的产品矩阵主要由10余款不同形态和性能的AGV组成。这些AGV载重能力从10千克到3000千克不等,航时在5-10小时之间,还可以实现智能自动充电,从而能够24小时不间断运行。

  根据企业行业和需求,以上述产品为依托,结合算法软件,马路创新自主开发了2大解决方案,可满足各种仓储、产线作业场景需求。

  第一,仓储无人化解决方案,该方案由“货架到人”、“货箱到人”、“发货分拣”产品构成。

  “货架到人”以多款移动机器人作为载体,智能系统平台为大脑,可实现“货到人”拣选作业。工人只需在工作站进行简单的操作,即可完成标准化的拣选作业流程,大幅度提升工作效率,降低运营管理成本。

  “货箱到人”采用夹抱式伸缩货叉,支持纸箱和料箱为单位的混合拣选,配合视觉识别技术,可以在一定程度上完成识别取放货。可定制双深位机型,减少50%巷道面积,降低仓租成本,提升仓储柔性及效率。适用于拆零拣选与整箱拣选等多种业务场景,满足各式仓储需求。

  同时,还提供可灵活定制的料箱立库,基于导轨货架和自主机器人组群的协同作业,实现货箱的高速存取、上架入库、库存管理、下架出库等功能。拥有即插即用,高密度存储,高吞吐量,模块组合柔性拓展等功能特点。适用于物流仓储中心的拆零拣货、整箱缓存等应用。

  “发货分拣”以专业的移动机器人底盘,配合翻盖、皮带、辊筒等多种上装形式,实现海量包裹的快速分拣与归类,通过移动机器人与工业级读码设备的协作,可自动识别包裹,并运送至对应的分拣口。

  “整托/料车搬运”替代全部传统叉车和人工搬运,提升工作效率,降低经营成本。通过不相同的型号的机器人作业,可适应不一样高度的对接机构,不同重量,不一样的尺寸的载具,满足产线搬运,货架存取,高位存取,密集存储等多场景搬运需求,并且可自动对接移载机器人、升降机构、立库等设备。

  “料箱搬运”根据不同的料箱尺寸,可使用辊筒,输送带,夹抱等作业形式,自动对接流利式货架、辊筒机、输送线等外部设备,完成产线自动上下料,自动化生产设备对接,各条产线间流转,仓库到产线直接流转等场景。

  马路创新针对具体厂家情况,综合利用上述解决方案系统,落地了大量案例,其落地行业主要有物流和工厂两个大类。

  在物流方面,以某零售电子商务平台为例,其仓库的分拣区面积有5400平米,SKU为2万以上。在应用了马路创新系统后,工人总需求数降至原有近四分之一,从150人降至40人。同时,单人拣货效率从每小时100件跃升至600件。该案例经历了多次峰值考验,平稳运行近3年,是国内较早的规模化集群应用案例。

  在工厂方面,马路创新承接了奇瑞·捷豹路虎整车厂的部分工厂车间,总面积8000平米,SKU达到4000以上。据曹抒阳介绍,这是全球整车厂领域最大的智能化AGV改造项目。这一项目落地后,该工厂的线边仓(用于暂存生产物料的区域)使用面积减少了25%,人工则减少了40%,同时拣选效率提高2.5倍。

  在谈论到物流和工厂场景这两大类场景的差异时,曹抒阳认为,电商物流最看重效率,在要求稳定性的同时、较为重视方案应用带来的经济效益。以上面的车厂方案为例,工厂要求更多更细,对AGV厂商本身全方位竞争力上提出了更高的要求。

  车厂当然看重成本和效益,然而最主要的是大型车厂作为高端客户,尤为重视AGV场合的安全性。汽车制造主要是依靠流水线工作,作业流程一旦中止,立刻会影响上下游的生产线。即使短时间停顿,造成的经济损失也是巨大的。

  因此,车厂提出了很多类型的尽可能完备的故障处理要求,要求如果出现意外情况,AGV厂家要有详尽的备份方案,能够及时排除一些故障,保持流水线正常速度运转。

  在招标过程中,马路创新以技术优势和方案完备的特点,经过近五个月的审核流程,在十多家竞争的竞标公司中脱颖而出,最终拿下该项目。据悉,该项目从交付起,到现在已经平稳运行了一年多,充分证明了马路创新的方案拥有符合工业级应用要求的稳定性。

  在竞争力上,曹抒阳认为,马路创新优势主要落脚于技术上。其一,马路创新自有的核心集群调度软件算法。其二,马路创新掌握了VSLAM(视觉定位导航)技术。相比于传统的AGV采用的磁条或二维码,VSLAM技术使得方案开展无须部署任何辅助识别装置,而是通过深度摄像头与扫描系统绘制周围环境地图,实现智能化导航。

  曹抒阳告诉创业邦,相较之下,VSLAM技术具有柔性化的特征。在以往的方案中,使用磁条导航时,AGV只能沿着固定的路线行进。而使用二维码时,一旦导航标识遭到损坏,导航就可能失效,因此存在着安全风险隐患。区别于这些方式,VSLAM在许多制造业场景中,一方面相对灵活,而不只是单纯地沿着固定路线行动。另一方面,不会像二维码方案遭到损坏后、埋下隐患。

  除了技术上的优势,如何深入理解客户也是AGV厂家一大竞争力点。曹抒阳以奇瑞·捷豹路虎整车厂为例,马路创新详细分析了零配件的数据,包括现时和历史交易情况,做了仿真模拟。考虑突发情况,提出了相应的解决方案。同时,为保障方案落地,马路创新对工厂自身的工艺流程也提出了要求,说服他们做了一定的流程改善。因此,在进一步探索目标客户后,并提出对应的改善建议,马路创新以强落地性的方案,很好地理解了客户真实需求。

  在谈及赛道所面临的激烈市场之间的竞争时,曹抒阳认为,大规模集群机器人的市场空间非常大,目前需要一批头部企业,用坚实的落地应用案例,打开传统物流等行业想象力,从而进一步拓宽自动化应用场景范围,在多个场景能整体升级行业。

  在融资情况上,马路创新于2017年11月获得京东6000万元的A轮融资,当年投后估值约为3亿元人民币。曹抒阳告诉创业邦,马路创新对投资保持开放态度,欢迎合作伙伴对接资金和资源,将寻求适时机会进行新一轮融资。