Sharan Srinivas

想象一下，一群人和机器人一起工作来处理在线订单——现实生活中的工作人员战略性地定位在他们的自动化同事中间，这些同事在仓库空间内智能地来回移动，挑选要运送给客户的物品。这迟早会成为现实，这要归功于正在努力通过开发旨在使“运输”机器人更智能的软件模型来加快在线交付过程的研究人员。

想象一下，一个由人类和机器人组成的团队共同处理在线订单。现实生活中的工人战略性地安置在他们的自动化同事中间，他们在一个仓库空间中智能地来回移动，挑选物品，然后运送给客户。这可能很快就会成为现实，这要感谢密苏里大学的研究人员，他们正致力于通过开发一种旨在使 "运输 "机器人更加智能的软件模型来加快在线交付过程。

“机器人技术已经存在。”美国密苏里大学哥伦比亚分校工业与制造系统工程系和市场营销系联合任命的助理教授Sharan Srinivas说：“我们的目标是通过有效的规划最好地利用这项技术。为了做到这一点，我们正在问这样的问题：'给定一个要拣选的物品清单，你如何优化人类拣选者和机器人的路线计划？ '或'机器人在给定的行程中应该拣选多少物品？ 或'在给定的机器人行程中应该以什么顺序收集物品？同样，我们对人类工人也有一组类似的问题。最具挑战性的部分是优化人类采摘者和机器人之间的协作计划。”

目前，在完成网上订单的过程中，涉及大量的人力和劳动成本。为了帮助优化这一过程，机器人公司已经开发了协作机器人--也被称为协作机器人或自主移动机器人（AMR）在仓库或配送中心工作。AMR配备了传感器和摄像头，以帮助它们在仓库这样的受控空间内导航。斯里尼瓦斯说，拟议的模型将通过优化与协作订单拣选有关的关键决策或问题，帮助创造更快的客户订单履行。

“机器人是智能的，所以如果它被指示去一个特定的地点，它可以在仓库里导航，并且不会撞到任何工人或沿途的其他障碍物。”Srinivas说。

专攻数据分析和运营研究的Srinivas说，AMR的设计不是为了取代人类工人，而是可以与他们一起协作，帮助提高订单执行过程的效率。例如，AMR可以比人更快地从仓库的不同区域一次完成多个订单，但仍然需要人类工人帮助从货架上挑选物品，并将它们放到机器人上，然后运送到仓库内的指定投放点。

“一个缺点是这些机器人没有良好的抓取能力。”Srinivas说：“但人类擅长抓取物品，所以我们试图利用两种资源的优势。人类工人和协作型机器人。因此，在这种情况下，人类处于仓库的不同位置，而不是由一个工人穿过整个货架，沿途拿起多个物品，机器人将来到人类工人身边，人类工人将拿起一个物品，放在机器人身上。因此，人类工人将不必为了在整个仓库内移动大车的重物而劳累。”

Srinivas表示他们的软件的未来应用还可以应用于其他地方，如杂货店，在那里，机器人可以被用来填写订单，同时也可以在普通公众中导航。他认为这有可能在未来三到五年内发生。

“用多个拣选人员和机器人进行协作式订单拣选。订单分批、排序和拣选机-机器人路由的综合方法 ”发表在《国际生产经济学杂志》上。