1 方案背景與目標

隨著電子商務的持續高速發展，全球快遞包裹量年均增長率接近9%，使得抓取和供包隨機未知物品時對速度和精度的要求日益提升。供應鏈與物流行業正面臨日益嚴峻的挑戰：勞動力短缺，重復性、高強度的人工分揀作業不僅效率瓶頸明顯，更伴隨著高差錯率與人力成本攀升。與此同時，物流場景中物品形態多樣、排列無序、包裹隨機性高等特點，使得傳統自動化方案難以適應高混合、高動態物流作業的分揀需求。

為此，ABB機器人推出AI賦能的揀選機器人解決方案，幫助企業實現物流和內部物流場景的端到端自動化，解決單件分離、抓取和分揀供包等方面的關鍵挑戰，助力服裝和物流行業轉型升級。

2 方案詳細介紹

該方案采用ABB自有的AI視覺技術，經過世界領先的時裝零售和物流公司的檢驗測試，可用于物品抓取和供包這兩大最關鍵的物流環節。??它新增的AI功能模塊具有更高精度、更快速度處理物品的能力，解決了在倉庫和快遞分揀站處理包裹及其他物品的混合場景中所面臨的抓取和供包難題。借助ABB的AI視覺技術，服飾分揀和快遞分揀供包解決方案都可以在非結構化環境中處理未知和隨機排列的物品，確保在高吞吐量、高混合度物流作業中進行順暢處理。這兩款功能模塊即使在物品尺寸、形狀和包裝類型每日變化的高動態環境中，也可以實現行業領先的超過99.5％的分揀精度。此外，該AI系統還可以被訓練用于檢測和拒收無法分揀的物品，如球形或圓柱形產品，以確保操作的可靠性和高效性。??

服裝行業機器人自動供包解決方案能夠以高達1300件/小時的速度，實現對塑料袋包裝的服裝和配飾物品進行單件分離和分揀供包。快遞行業機器人自動供包解決方案專為小件物品單件分離和分揀供包而設計，可在郵政和快遞物流中心以高達1500件/小時的速度處理箱子、袋子、信封和包裹。與ABB的運動規劃軟件集成后，一旦AI視覺系統識別出每個物品，就能實現無碰撞的自動路徑規劃。 ?

這兩款功能模塊專為快速部署而設計，均采用預先集成的方式，從而最大限度地縮短調試時間、減少操作錯誤和設置復雜性，調試時間最短僅需一周。使用ABB的應用程序控制器平臺（ACP），包括機器人、夾具和攝像頭在內的不同組件可以通過單一計算機和用戶界面實現無縫集成。通過預訓練的AI模型、視覺技術、經過驗證的機器人性能和集成控制平臺，這些功能模塊解決了識別、抓取和運動控制等核心挑戰，從而減少了系統集成商在構建自動化揀選解決方案時所投入的時間和成本，同時消除了研發風險。??

此外，ABB可提供從應用軟件和機器人硬件到全球售后服務的端到端支持，確保方案的順利實施和持續可靠性。

3 代表性及推廣價值

該方案具備解決行業共性難題、推動智能化轉型的卓越代表性，為行業提供了高效、柔性且易于部署的自動化升級路徑，具有較高的推廣價值和產業影響力。

ABB推出的AI賦能的揀選機器人解決方案不僅具備行業領先的技術性能，更在實際應用中展現了顯著的商業與社會價值，具備廣泛的代表性及推廣價值：

· 解決行業共性痛點：方案精準應對了服裝與物流行業普遍存在的勞動力短缺、效率瓶頸與高差錯率等問題，幫助企業實現物流和內部物流場景的端到端自動化。

· 推動行業智能轉型：ABB開發的AI賦能高精度快速揀選技術提高了效率，減少了對人工的依賴，并無縫集成到現有系統中實現快速部署，降低了自動化應用門檻，促進行業整體向柔性化、智能化方向演進。

ABB機器人推出的AI賦能的揀選機器人解決方案，是應對電商與物流升級時代挑戰的智能標桿。該方案深度聚焦服裝與物流行業在勞動力短缺、分揀效率瓶頸及高混合動態作業環境下的核心痛點，采用ABB自有的AI視覺技術，可在非結構化環境中對隨機、未知物品的高精度識別與抓取，實現超過99.5％的分揀精度，處于行業領先水平。其針對服裝行業和快遞行業推出的自動供包解決方案，可分別實現1300件/小時和1500件/小時的高效處理能力，并通過與運動規劃軟件無縫集成，確保全流程自動、流暢、無碰撞。

此外，該方案采用預集成設計與統一的應用程序控制器平臺，將部署調試周期大幅縮短至一周以內，顯著降低了自動化應用的技術門檻與集成成本。