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ROSSMANN 使用林德 RoCaP 实现自动化拣货

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来源:市场资讯

(来源:AGV网)

在2025年11月12日至13日德国阿沙芬堡即将举行的林德自动化峰会上(Linde Automation Summit)上,德国林德物料搬运(Linde Material Handling)与德国罗斯曼(ROSSMANN)联合展示一款面向仓储自动拣选场景的全新机器人车辆——林德机器人拣货叉车”(RoCaP),试图在“混合托盘、滚筒车拣选”这一传统高强度、易出错工序上实现突破。经过前期验证测试后,ROSSMANN已经决定进行首批设备投入,为其区域配送中心的拣选自动化迈出关键一步。

德国林德物料搬运隶属于德国凯傲集团(KION Group AG),是全球最大的叉车与仓储设备制造商之一,也是业内重要的内部物流系统与自动化解决方案供应商,产品线覆盖电动与内燃叉车、堆垛车、窄巷道车、AGV及自动化系统等多个类别。罗斯曼则是一家总部位于德国下萨克森州布格韦德尔的家族式日化连锁企业,在欧洲拥有超过4000家门店和多座区域物流中心,是欧洲规模最大的日化连锁品牌之一,其业务对仓储拣选效率与准确性有极高要求。

RoCaP项目的预研开发于当年3月在林德内部完成,随后进入在真实客户现场的概念验证阶段。项目选址于罗斯曼位于布格韦德尔的区域仓库,重点针对外包装重量可达25千克的箱件拣选作业进行测试。经过数周连续运行,项目团队对效果表现感到“超出预期”。罗斯曼物流总经理Hendrik van Duuren表示,RoCaP有望在仓储物流领域取得实质性进步,一方面缓解熟练工短缺压力,另一方面显著减轻员工在高强度、重复性拣选工序中的体力负担。

  从供应商视角看,这一合作同样具有战略意义。林德物料搬运 IKA Solutions高级总监Frank Wiezorek表示,与像罗斯曼这样的大型零售客户共同打磨产品,将有助于确保RoCaP在市场上的长期成功,并更精准贴合零售行业在拣选自动化方面的需求,为这一重要细分市场提供可复制的标杆案例。

在技术路径上,RoCaP并非“完全从零设计”的新车,而是基于Linde L-MATIC HD自动托盘堆垛车进行开发。L-MATIC HD本身具备1.6吨额定载荷和最高7.2 km/h行驶速度,整车的行驶、导航与安全技术,以及电池舱、门架和自动化拱架等核心部件均沿用成熟系列配置,在此基础上叠加专用的机器人模块,有利于兼顾成本、可靠性与可维护性。

RoCaP的“核心武器”是一套固定在货叉架上的四轴智能机械臂。在罗斯曼的应用中,这套机械臂负责从托盘上抓取箱式货物并精准放置到随车携带的滚筒车上。为适配该场景,Linde还为滚筒车开发了专用承载装置,通过钢制支撑结构与折叠式坡道组合设计,既方便滚筒车推上、滑下,又能在车辆行驶过程中对其实现可靠固定,兼顾作业效率与运输安全。

在任务调度与环境感知方面,RoCaP与罗斯曼现有的仓储管理系统(WMS)通过服务器接口相连。每一项拣选任务都会由上位系统下发,RoCaP管理系统会综合订单货物的尺寸、重量以及路径优化等参数,自动计算下一处货位位置。车辆抵达后,机械臂开始工作:搭载NVIDIA(英伟达)AI芯片的3D相机首先对托盘进行识别和校验,对作业区域进行三维测量与空间划定,然后执行复杂的表面扫描算法,确定每个包装箱在托盘上的精确位置及最优抓取顺序,最终利用真空技术完成吸取与搬运。

  随着验证工作的推进,双方对RoCaP在存量仓库场景的应用潜力愈发重视。林德先进机器人解决方案部门项目经理Peter Krumbholz指出,罗斯曼在欧洲运营近5000家门店,对高效、稳定的仓储拣选能力有巨大需求,该项目展示的自动化潜力将成为双方进一步合作的基础。通过逐步替代人工在混合托盘拣选环节的密集投入,仓库有望在安全性、效率和吞吐量方面实现同步提升。

  更为重要的是,RoCaP在系统架构上采用模块化设计,可以将这套多轴机械臂与识别系统移植到其他自动化车辆平台上,以适配不同仓库和配送中心的布局与流程。Krumbholz强调,这使得RoCaP特别适合那些已形成固定货架布局、又不希望大规模改造的既有仓库,实现“在不推倒重来的前提下导入机器人拣选”。借助完备的车辆与机械臂安全技术,RoCaP还能在与人工车辆、人工拣选并行的混合工况下安全运行。林德物料搬运

Wiezorek进一步判断,未来仓储与生产现场中“人工车辆+自动化或自主车辆”并行运行将越来越普遍,而RoCaP正是面向这一趋势的解决方案之一——它既可作为自动拣选单元嵌入现有流程,也可作为企业迈向更高自动化水平过程中的关键过渡节点。

  从行业视角看,林德与罗斯曼围绕RoCaP展开的合作,标志着“机器人+AGV+AI视觉”在箱件拣选这一复杂工序中的应用正从概念验证走向规模化落地。对于希望在不大幅改变仓库结构前提下推进自动化的零售与快速消费品企业而言,这一项目提供了一个颇具参考价值的路径:基于成熟自动化底盘叠加模块化机器人单元,通过与现有WMS深度集成,实现对特定“痛点工序”的精准改造,在缓解用工紧张的同时,为仓储运营带来更高的安全性与可预测性。

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