В умовах жорсткої конкуренції сучасні логістичні компанії застосовують сортування свого товару для збільшення ефективності бізнесу. У більшості випадків перед компаніями стоїть вибір – довірити це найманим працівникам, або автоматизувати цей процес.

Вирішення проблеми ефективності сортування за допомогою робочої праці має як недоліки, так і переваги. З переваг можна виділити: порівняно невисокі витрати та гнучкість алгоритму сортування. З недоліків: людський фактор, обмежений час роботи.

Недоліками автоматизації є: висока вартість сортувального устаткування, витрати на обслуговування,  втрата часу на налаштування автоматизованої системи в разі зміни об’єктів сортування..

Найбільші компанії, які займаються перевезенням товару, такі як : Amazon, Alibaba, DHL Supply Chain & Global Forwarding, Sinotrans, Kuehne + Nagel та інші – використовують роботів для транспортування та фасування в середині свого складу на палети. Це дозволяє зменшити людський фактор на підприємстві, а також підвищити ефективність виробництва.

Частина компаній застосовує роботів власного  виробництва, наприклад Amazon – бізнес гігант, який створив дочірню компанію Amazon Robotics для автоматизації своїх процесів. Це дало можливість скоротити витрати на 2.5 млрд. доларів в рік [1].

Інші світові лідери логістики та перевезень, такі як: DHL Supply Chain & Global Forwarding, Sinotrans, Kuehne+Nagel  закуповують автоматичне устаткування у сторонніх виробників роботизованої продукції, таких як KUKA, Fanuk, ABB, KNN, Yaskawa. Ця продукція має значні переваги перед ручним сортуванням та великий спектр параметрів з вантажопідйомністі, простором робочої зони та габаритів тощо.

У даний час існує проблема автоматизованого сортування контейнерів на палети в залежності від їх габаритних розмірів. Проблема полягає в нездатності сучасних роботів покривати необхідне робоче поле контейнерами різних габаритів. Одночасно є проблема статистики з сортування продукції, яка вже пройшла процес загрузки на палети.

Ми пропонуємо вирішення проблеми за допомогою своєї автоматизованої станції Dimensionscan, названої так тому, транспортування вона може вимірювати габарити контейнерів та вести статистику.

Прилад складається з безпосередньо роботизованої "руки" маніпулятора, яка в свою чергу складається зі щупа для захоплення контейнеру та його транспортування, напрямних для руху маніпулятора. Головним вузлом у даній системі є сам захват маніпулятора, він складається з двох плоских елементів, які захоплюють контейнер.

Вся система закріплена на рухомому шарнірі та  переходить у перше плече системи. Воно приводиться в рух сервером та виконує обертовий рух перпендикулярно до площини підлоги. Наступна ланка формує основне плече (найдовше), яке приводиться в рух іншим сервером, але в цей раз вісь обертання лежить в площині паралельній площині підлоги. Вся розглянута система повертається навколо осі перпендикулярній площині підлоги. Датчики розпізнавання габаритів встановлюються на корпус.

В результаті нашої пропозиції підприємство отримає роботизований комплекс для сканування, розпізнавання та фасування контейнерів за допомогою маніпулятора з великою робочою площею до 20  та широким діапазоном застосування за рахунок захвату.

Висновки: на основі проведеного аналізу було виявлено рід проблем сучасної логістики, а саме: фасування контейнерів різних габаритів, мала робоча зона фасування, висока ціна та вузька направленість.

Запропоновані методи, а саме використання стовбців та гвинтової передачі у поєднанні із маніпулятором, встановлення датчиків дозволяє вирішити проблеми зв’язані з малою робочою площею, відсутністю систем аналізу, а також дозволили підвищити функціонал приладу за рахунок комбінації даних методів.

Подальшим продовженням цієї ідеї може бути створення автоматизованої конвеєрної лінії, яка допоможе підприємствам підвищити їх логістичні показники. А також створення підприємства, цілю якого буде виготовлення і збут продукції для автоматизації процесів на підприємствах світу.