Nghiên Cứu Hệ Thống Robot Chia Chọn Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp Logistics

Nghiên cứu và ứng dụng hệ thống robot chia chọn hàng hóa trong ngành logistics đang ngày càng trở nên quan trọng. 88 trang · Đại học Bách Khoa Hà Nội · 2023.

• Tác giả: Nguyễn Kim Thuần
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Tình
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử
• Đề tài: Nghiên cứu hệ thống Robot chia chọn ứng dụng trong doanh nghiệp Logistics
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ CHIA CHỌN
• 1.1. Tình hình nghiên cứu và sự cần thiết của đề tài
• 1.2. Các công nghệ chia chọn trên thế giới
• 1.2.1. Công nghệ chia chọn Crossbelt
• 1.2.2. Công nghệ chia chọn Tray Sorter
• 1.2.3. Một số công nghệ chia chọn khác
• 1.3. Công nghệ chia chọn robot AMR
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Robot Chia Chọn Hàng Hóa Logistics

Nghiên cứu và ứng dụng hệ thống robot chia chọn hàng hóa trong ngành logistics đang ngày càng trở nên quan trọng. Sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và nhu cầu vận chuyển nhanh chóng đòi hỏi các doanh nghiệp phải tối ưu hóa quy trình kho vận. Việc áp dụng giải pháp robot trong logistics không chỉ giúp tăng năng suất, giảm chi phí mà còn nâng cao độ chính xác và hiệu quả hoạt động. Robot phân loại hàng tự động đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa quy trình, từ đó cải thiện khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Tự động hóa quy trình logistics là xu hướng tất yếu, và robot chia chọn là một phần không thể thiếu trong bức tranh đó. Theo nghiên cứu, việc ứng dụng robot có thể giảm tới 30% chi phí vận hành kho bãi.

1.1. Tình Hình Ứng Dụng Robot Sorting System Hiện Nay

Hiện nay, robot sorting system đã được triển khai rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực logistics và thương mại điện tử. Các hệ thống này có khả năng xử lý lượng lớn hàng hóa với tốc độ cao và độ chính xác cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường. Các nhà kho thông minh sử dụng robot chia chọn tốc độ cao để phân loại hàng hóa một cách hiệu quả, giảm thiểu thời gian và chi phí. Tuy nhiên, việc triển khai robot logistics vẫn còn gặp nhiều thách thức, đặc biệt là chi phí đầu tư ban đầu và yêu cầu về kỹ thuật vận hành.

1.2. Vai Trò Của Robot Picking System Trong Kho Vận

Robot picking system, hay hệ thống robot chia chọn hàng hóa, đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa quy trình logistics. Chúng có khả năng lấy và phân loại hàng hóa từ các vị trí khác nhau trong kho, sau đó đưa đến các khu vực đóng gói hoặc vận chuyển. Việc sử dụng robot picking system giúp tăng tốc độ xử lý đơn hàng, giảm thiểu sai sót và cải thiện hiệu quả sử dụng không gian kho. Hiệu quả sử dụng robot chia chọn còn thể hiện ở khả năng làm việc liên tục 24/7 mà không cần nghỉ ngơi.

II. Thách Thức Khi Triển Khai Robot Chia Chọn Trong Logistics

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai hệ thống robot chia chọn hàng hóa trong doanh nghiệp logistics cũng đối mặt với không ít thách thức. Chi phí triển khai robot logistics ban đầu thường rất lớn, bao gồm chi phí mua sắm, lắp đặt, tích hợp hệ thống và đào tạo nhân viên. Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng cần phải xem xét các yếu tố như khả năng tương thích của robot với cơ sở hạ tầng hiện tại, sự phức tạp của quy trình tích hợp robot vào hệ thống WMS, và sự thay đổi về văn hóa làm việc trong tổ chức. Việc lựa chọn các loại robot chia chọn phù hợp với đặc thù của từng doanh nghiệp cũng là một bài toán khó.

2.1. Đánh Giá Ưu Nhược Điểm Của Robot Chia Chọn Hàng Hóa

Việc đánh giá ưu nhược điểm robot chia chọn là rất quan trọng trước khi quyết định đầu tư. Ưu điểm bao gồm tăng năng suất, giảm chi phí nhân công, hoạt động 24/7, giảm thiểu sai sót, và cải thiện điều kiện làm việc cho nhân viên. Tuy nhiên, nhược điểm bao gồm chi phí đầu tư ban đầu cao, yêu cầu về kỹ thuật vận hành phức tạp, khả năng xử lý hàng hóa có hình dạng đặc biệt còn hạn chế, và cần không gian hoạt động phù hợp. Doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo lợi ích của robot chia chọn vượt trội hơn chi phí.

2.2. Vấn Đề Tích Hợp Robot Và Hệ Thống Quản Lý Kho WMS

Việc tích hợp robot vào hệ thống WMS là một thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Để đảm bảo hoạt động trơn tru, cần phải có sự tương thích giữa phần cứng và phần mềm của robot và hệ thống WMS. Việc này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà cung cấp robot và các nhà cung cấp phần mềm WMS. Ngoài ra, cần phải có một hệ thống phần mềm quản lý robot logistics hiệu quả để điều phối hoạt động của các robot và đảm bảo chúng hoạt động đúng theo kế hoạch.

2.3. Khả Năng Thích Ứng Với Các Loại Hàng Hóa Khác Nhau

Một thách thức nữa là khả năng thích ứng của robot chia chọn với các loại hàng hóa khác nhau. Robot chia chọn cho hàng hóa nhỏ có thể không phù hợp với robot chia chọn cho hàng hóa lớn và ngược lại. Ngoài ra, robot chia chọn trong kho lạnh phải được thiết kế đặc biệt để chịu được điều kiện nhiệt độ khắc nghiệt. Do đó, các doanh nghiệp cần phải lựa chọn robot có khả năng xử lý đa dạng các loại hàng hóa hoặc đầu tư vào nhiều loại robot khác nhau.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Và Thiết Kế Robot Chia Chọn AMR Hiệu Quả

Để triển khai thành công hệ thống robot chia chọn hàng hóa, cần có một phương pháp nghiên cứu và thiết kế hiệu quả. Việc bắt đầu bằng phân tích kỹ lưỡng nhu cầu và quy trình hoạt động của doanh nghiệp là rất quan trọng. Sau đó, cần lựa chọn loại robot phù hợp, thiết kế hệ thống điều khiển, và phát triển phần mềm quản lý robot logistics tương thích. Nghiên cứu về AGV trong logistics và AMR trong logistics sẽ giúp hiểu rõ hơn về các công nghệ hiện có và lựa chọn giải pháp tối ưu. Cuối cùng, việc thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của hệ thống là bước không thể thiếu.

3.1. Phân Tích Yêu Cầu Và Quy Trình Logistics Của Doanh Nghiệp

Trước khi triển khai bất kỳ hệ thống robot nào, việc phân tích kỹ lưỡng yêu cầu và quy trình logistics của doanh nghiệp là bước quan trọng nhất. Điều này bao gồm việc xác định loại hàng hóa cần xử lý, khối lượng hàng hóa, tốc độ xử lý mong muốn, không gian kho bãi, và các quy trình hiện tại. Phân tích này sẽ giúp xác định loại robot phù hợp, số lượng robot cần thiết, và cách tích hợp robot vào quy trình hiện tại.

3.2. Lựa Chọn Robot Chia Chọn Hàng Hóa Phù Hợp

Trên thị trường hiện có rất nhiều các loại robot chia chọn khác nhau, mỗi loại có những ưu nhược điểm riêng. Việc lựa chọn robot phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm loại hàng hóa cần xử lý, tốc độ xử lý mong muốn, ngân sách, và không gian kho bãi. Ví dụ, robot chia chọn tốc độ cao có thể phù hợp với các kho hàng lớn có khối lượng hàng hóa lớn, trong khi robot cộng tác (Cobot) trong logistics có thể phù hợp với các kho hàng nhỏ hơn có không gian hạn chế.

3.3. Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Và Quản Lý Robot RCS

Hệ thống điều khiển và quản lý robot (RCS) là trái tim của hệ thống robot chia chọn. Hệ thống này chịu trách nhiệm điều phối hoạt động của các robot, giao tiếp với hệ thống WMS, và thu thập dữ liệu về hiệu suất hoạt động. Thiết kế hệ thống RCS cần đảm bảo tính linh hoạt, khả năng mở rộng, và khả năng tích hợp với các hệ thống khác. Một hệ thống RCS hiệu quả sẽ giúp tối ưu hóa hoạt động của robot logistics và nâng cao hiệu quả tổng thể.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Và Kết Quả Nghiên Cứu Hệ Thống Robot

Nghiên cứu và ứng dụng hệ thống robot chia chọn đã mang lại những kết quả tích cực cho nhiều doanh nghiệp. Các doanh nghiệp đã ghi nhận sự tăng trưởng đáng kể về năng suất, giảm chi phí vận hành, và cải thiện độ chính xác trong quá trình xử lý đơn hàng. Ứng dụng robot trong kho vận không chỉ giới hạn ở các kho hàng lớn mà còn phù hợp với các kho hàng nhỏ và vừa. Các kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc đầu tư vào robot logistics là một quyết định đúng đắn, mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp.

4.1. Case Study Ứng Dụng Robot Chia Chọn Trong Thương Mại Điện Tử

Robot chia chọn trong thương mại điện tử đang trở thành một xu hướng phổ biến. Nhiều công ty thương mại điện tử lớn đã triển khai các hệ thống robot để tăng tốc độ xử lý đơn hàng và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Ví dụ, Amazon đã sử dụng hàng chục nghìn robot Kiva để di chuyển hàng hóa trong kho, giúp giảm thời gian lấy hàng và tăng năng suất lên đáng kể.

4.2. Nghiên Cứu Hiệu Quả Sử Dụng Robot Chia Chọn Trong 3PL

Robot chia chọn 3PL đang được các công ty cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba (3PL) quan tâm. Việc sử dụng robot giúp các công ty 3PL cung cấp dịch vụ nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn cho khách hàng của họ. Nghiên cứu cho thấy rằng việc triển khai robot logistics có thể giúp các công ty 3PL giảm chi phí vận hành và tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4.3. Triển Vọng Robot Chia Chọn Cho Ngành Bán Lẻ

Robot chia chọn cho ngành bán lẻ có tiềm năng rất lớn. Các cửa hàng bán lẻ đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng từ thương mại điện tử và cần phải tìm cách tối ưu hóa quy trình hoạt động của mình. Việc sử dụng robot để tự động hóa các công việc như lấy hàng, đóng gói, và vận chuyển hàng hóa có thể giúp các cửa hàng bán lẻ giảm chi phí, cải thiện dịch vụ khách hàng, và cạnh tranh hiệu quả hơn.

V. Xu Hướng Và Tương Lai Của Tự Động Hóa Quy Trình Logistics

Ngành logistics đang chứng kiến những thay đổi lớn nhờ sự phát triển của công nghệ. Xu hướng robot trong logistics ngày càng trở nên rõ ràng, với sự xuất hiện của nhiều loại robot mới có khả năng thực hiện các công việc phức tạp hơn. Tương lai của tự động hóa logistics hứa hẹn sẽ mang lại những quy trình hiệu quả, linh hoạt và thông minh hơn, giúp các doanh nghiệp đáp ứng tốt hơn nhu cầu của thị trường và nâng cao khả năng cạnh tranh.

5.1. Các Công Nghệ Mới Nổi Trong Lĩnh Vực Robot Chia Chọn

Lĩnh vực robot chia chọn đang chứng kiến sự xuất hiện của nhiều công nghệ mới nổi. Các công nghệ này bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), thị giác máy tính (Computer Vision), và robot cộng tác (Cobot). Các công nghệ này giúp robot có khả năng tự học hỏi, thích ứng với môi trường thay đổi, và làm việc an toàn bên cạnh con người.

5.2. Tác Động Của Robot Đến Lực Lượng Lao Động Trong Ngành Logistics

Việc triển khai robot logistics có thể có tác động đáng kể đến lực lượng lao động trong ngành. Một số công việc có thể bị tự động hóa, dẫn đến sự mất việc làm. Tuy nhiên, đồng thời cũng sẽ tạo ra những công việc mới đòi hỏi kỹ năng cao hơn, như kỹ sư robot, chuyên gia vận hành robot, và chuyên gia phân tích dữ liệu. Do đó, cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng để đảm bảo lực lượng lao động có thể thích ứng với những thay đổi này.

5.3. Dự Đoán Về Tương Lai Của Tự Động Hóa Logistics

Tương lai của tự động hóa logistics hứa hẹn sẽ rất tươi sáng. Với sự phát triển của công nghệ, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự xuất hiện của những hệ thống robot thông minh, linh hoạt, và hiệu quả hơn nữa. Các hệ thống này sẽ giúp các doanh nghiệp logistics tối ưu hóa quy trình hoạt động, giảm chi phí, và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Ngành logistics tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong lĩnh vực chuyển phát nhanh với công suất vận chuyển đạt khoảng 500 nghìn đến 1 triệu đơn hàng mỗi ngày. Tỷ lệ chia chọn hàng hóa tối thiểu đạt 99,5%, trong khi chi phí vận hành cần tiết kiệm tối thiểu 30%. Để đáp ứng nhu cầu này, việc ứng dụng công nghệ tự động hóa, đặc biệt là robot chia chọn AMR (Autonomous Mobile Robot), trở thành xu hướng tất yếu nhằm nâng cao hiệu quả và giảm thiểu chi phí vận hành.

Luận văn tập trung nghiên cứu hệ thống robot chia chọn AMR ứng dụng trong doanh nghiệp logistics, cụ thể là tại Viettel Post – một trong những doanh nghiệp chuyển phát nhanh hàng đầu Việt Nam. Mục tiêu nghiên cứu là thiết kế, chế tạo và thử nghiệm robot AMR phục vụ khâu chia chọn hàng hóa trong kho, với yêu cầu vận chuyển hàng hóa từ 100 gram đến 5 kg, kích thước từ 100x100x10 mm đến 400x400x400 mm, tốc độ di chuyển từ 1 đến 3 m/s và thời gian hoạt động liên tục tối thiểu 4 tiếng mỗi chu kỳ.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế cơ khí, hệ thống điều khiển, thuật toán điều hướng và quản lý robot, thử nghiệm tại Trung tâm chia chọn Bắc Từ Liêm, Hà Nội. Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí vận hành và tăng độ chính xác trong khâu chia chọn hàng hóa, đồng thời mở ra hướng phát triển ứng dụng robot AMR trong các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết điều khiển tự động: Áp dụng PLC và vi điều khiển để điều khiển chuyển động và thao tác của robot, đảm bảo hoạt động chính xác và ổn định.
• Mô hình robot AMR: Cấu trúc robot gồm hệ khung cơ khí, hệ động lực, hệ điều khiển và cảm biến, cho phép di chuyển tự động trong kho hàng.
• Thuật toán Dijkstra: Sử dụng để xây dựng hệ thống quản lý robot (RCS), tối ưu hóa đường đi và điều phối di chuyển robot trong môi trường kho bãi.
• Khái niệm về công nghệ chia chọn: So sánh các công nghệ chia chọn phổ biến như Crossbelt, Tray Sorter, Wheel Sorter và robot AMR để lựa chọn giải pháp phù hợp.

Các khái niệm chính bao gồm: robot AMR, hệ thống quản lý robot RCS, thuật toán Dijkstra, PLC, vi điều khiển, cảm biến RFID, và công nghệ chia chọn tự động.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Thu thập từ thực tế vận hành tại Viettel Post, tài liệu kỹ thuật, mô phỏng phần mềm SolidWorks và Solid Simulation, cùng các tiêu chuẩn kỹ thuật của động cơ và thiết bị điều khiển.
• Phương pháp phân tích: Thiết kế mô hình 3D robot, mô phỏng kết cấu và kiểm nghiệm độ bền bằng phần mềm chuyên dụng; tính toán lựa chọn động cơ và thiết bị điều khiển phù hợp; phát triển thuật toán điều hướng và quản lý robot; thử nghiệm thực tế tại kho hàng.
• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Mẫu nghiên cứu là robot AMR thiết kế và chế tạo phục vụ cho kho hàng tại Viettel Post, thử nghiệm trong điều kiện thực tế tại Trung tâm chia chọn Bắc Từ Liêm.
• Timeline nghiên cứu: Thiết kế và mô phỏng (quý 1-2/2023), chế tạo và lắp ráp (quý 2-3/2023), thử nghiệm và hiệu chỉnh (quý 3/2023), triển khai sử dụng rộng rãi dự kiến quý 4/2023.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết kỹ thuật, mô phỏng số và thực nghiệm thực tế nhằm đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của hệ thống robot chia chọn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Thiết kế robot AMR phù hợp với yêu cầu vận chuyển và chia chọn hàng hóa
   Robot có kích thước 480x380x230 mm, trọng lượng chịu tải tối đa 17 kg, vận chuyển hàng hóa từ 100 gram đến 5 kg, kích thước hàng hóa từ 100x100x10 mm đến 400x400x400 mm. Tốc độ di chuyển đạt 1-3 m/s, thời gian hoạt động liên tục 2 tiếng mỗi chu kỳ pin.
   Số liệu: Tải trọng xe 17 kg, tốc độ tối đa 3 m/s, thời gian pin 2 giờ.

2. Lựa chọn động cơ và hệ thống truyền động hiệu quả
   Động cơ bánh xe chủ động BLM230HP-10S với công suất 30 W, mô-men xoắn 0,9 N.m, tốc độ 498 vòng/phút đáp ứng tốt yêu cầu vận hành robot. Động cơ servo DC 24V được sử dụng cho cơ cấu lật hàng với momen xoắn đủ lớn và độ chính xác cao.
   Số liệu: Momen khởi động robot 0,483 N.m, động cơ servo DC 24V có mô-men xoắn 7.9 lb-in.

3. Hệ thống điều khiển và cảm biến tích hợp hoàn chỉnh
   Sử dụng PLC và Raspberry Pi 4 làm bộ điều khiển trung tâm, kết hợp cảm biến RFID NFC522, mạch thu phát RF UART SI4463 433 MHz HC-12 để xác định vị trí và hướng di chuyển robot chính xác trong kho.
   Số liệu: Raspberry Pi 4 với chip Broadcom BCM2711, RAM 4GB, hỗ trợ WiFi 5 và Bluetooth 5.0.

4. Thuật toán Dijkstra tối ưu hóa đường đi và quản lý robot hiệu quả
   Thuật toán giúp robot di chuyển theo đường đi ngắn nhất, tránh va chạm và tối ưu hóa thời gian chia chọn hàng hóa, nâng cao năng suất kho.
   Số liệu: Tăng hiệu suất chia chọn lên khoảng 30% so với phương pháp thủ công.

Thảo luận kết quả

Kết quả thiết kế và thử nghiệm robot AMR cho thấy hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu kỹ thuật và vận hành trong môi trường kho hàng của doanh nghiệp logistics. Việc lựa chọn động cơ brushless DC và servo DC đảm bảo độ bền, hiệu suất và độ chính xác cao, phù hợp với tải trọng và tốc độ yêu cầu.

Hệ thống điều khiển tích hợp PLC và Raspberry Pi 4 cùng các cảm biến RFID và RF giúp robot định vị chính xác, điều hướng linh hoạt, giảm thiểu sai sót trong quá trình chia chọn. Thuật toán Dijkstra được áp dụng thành công trong quản lý và điều phối robot, giúp tối ưu hóa luồng hàng hóa và giảm thời gian xử lý.

So với các công nghệ chia chọn truyền thống như Crossbelt hay Tray Sorter, robot AMR có ưu điểm về tính linh hoạt, khả năng mở rộng và chi phí vận hành thấp hơn khoảng 30%. Kết quả mô phỏng và thử nghiệm thực tế cũng cho thấy robot hoạt động ổn định, an toàn với hệ số an toàn trên 2 trong các mô phỏng ứng suất và chuyển vị.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh hiệu suất chia chọn giữa robot AMR và các công nghệ truyền thống, bảng thông số kỹ thuật động cơ và thiết bị điều khiển, cũng như sơ đồ hệ thống điều khiển và cảm biến tích hợp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi robot AMR trong các kho hàng logistics
   Đẩy mạnh ứng dụng robot AMR tại các trung tâm chia chọn của Viettel Post và các doanh nghiệp logistics khác nhằm nâng cao năng suất chia chọn lên ít nhất 30% trong vòng 12 tháng tới.

2. Nâng cấp hệ thống điều khiển và cảm biến
   Cập nhật phần mềm điều khiển và tích hợp thêm cảm biến đa dạng (camera, lidar) để tăng khả năng nhận diện và tránh va chạm, giảm thiểu lỗi vận hành trong 6 tháng tiếp theo, do bộ phận R&D và kỹ thuật thực hiện.

3. Đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì robot
   Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu cho kỹ thuật viên và nhân viên vận hành về công nghệ robot AMR, bảo trì và xử lý sự cố, nhằm giảm thời gian ngừng hoạt động robot xuống dưới 5% trong năm đầu tiên.

4. Phát triển thuật toán quản lý và điều phối robot nâng cao
   Nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán AI, machine learning để tối ưu hóa luồng hàng hóa và điều phối robot tự động, dự kiến hoàn thành trong 18 tháng, phối hợp giữa viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Doanh nghiệp logistics và chuyển phát nhanh
   Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để tự động hóa khâu chia chọn hàng hóa, nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí nhân công.

2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật cơ điện tử, tự động hóa
   Tham khảo phương pháp thiết kế robot AMR, lựa chọn động cơ, hệ thống điều khiển và thuật toán quản lý robot trong môi trường thực tế.

3. Các nhà phát triển công nghệ robot và tự động hóa
   Áp dụng mô hình thiết kế, hệ thống điều khiển và thuật toán điều hướng để phát triển sản phẩm robot chia chọn phù hợp với thị trường Việt Nam.

4. Các cơ quan quản lý và hoạch định chính sách trong lĩnh vực logistics và công nghiệp hỗ trợ
   Sử dụng luận văn làm cơ sở khoa học để thúc đẩy ứng dụng công nghệ tự động hóa trong ngành logistics, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot AMR có thể vận chuyển loại hàng hóa nào?
   Robot AMR được thiết kế để vận chuyển hàng hóa có trọng lượng từ 100 gram đến 5 kg, kích thước từ 100x100x10 mm đến 400x400x400 mm, phù hợp với đa dạng loại hàng trong kho logistics.

2. Động cơ nào được sử dụng cho robot và vì sao?
   Động cơ brushless DC BLM230HP-10S được chọn cho bánh xe chủ động do có công suất 30 W, mô-men xoắn 0,9 N.m, tốc độ 498 vòng/phút, đáp ứng tốt yêu cầu tải trọng và tốc độ di chuyển của robot.

3. Hệ thống điều khiển robot sử dụng thiết bị gì?
   Robot sử dụng PLC kết hợp Raspberry Pi 4 làm bộ điều khiển trung tâm, tích hợp cảm biến RFID NFC522 và mạch thu phát RF UART SI4463 để định vị và điều hướng chính xác trong kho.

4. Thuật toán Dijkstra được áp dụng như thế nào?
   Thuật toán Dijkstra được sử dụng để tính toán đường đi ngắn nhất cho robot trong môi trường kho, giúp tối ưu hóa thời gian di chuyển và tránh va chạm với các robot khác.

5. Khi nào robot AMR được triển khai rộng rãi tại Viettel Post?
   Sau khi hoàn thành thử nghiệm tại Trung tâm chia chọn Bắc Từ Liêm, robot dự kiến được triển khai sử dụng rộng rãi trong các kho của Viettel Post từ quý 4 năm 2023.

Kết luận

• Thiết kế robot AMR đáp ứng yêu cầu kỹ thuật về tải trọng, kích thước hàng hóa, tốc độ và thời gian hoạt động liên tục.
• Lựa chọn động cơ brushless DC và servo DC phù hợp, đảm bảo hiệu suất và độ bền cao.
• Hệ thống điều khiển tích hợp PLC, Raspberry Pi 4 và cảm biến RFID, RF giúp định vị và điều hướng chính xác.
• Thuật toán Dijkstra tối ưu hóa đường đi và quản lý robot hiệu quả, nâng cao năng suất chia chọn khoảng 30%.
• Dự kiến triển khai rộng rãi robot AMR tại Viettel Post trong quý 4/2023, mở ra hướng phát triển tự động hóa trong ngành logistics Việt Nam.

Hành động tiếp theo: Đẩy mạnh nghiên cứu nâng cấp hệ thống điều khiển, mở rộng ứng dụng robot AMR tại các doanh nghiệp logistics khác, đồng thời đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì robot. Đề nghị các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu liên hệ để hợp tác phát triển công nghệ robot chia chọn hiện đại, hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ CHIA CHỌN 1. Tình hình nghiên cứu và sự cần thiết của đề tài Chuyn phát nhanh là hình thc vn chuyn nhanh nht liên quan vic vn chuyn nhiu loi hàng hóa và sn phm ng hàng ng thng b. Khách hàng s dng dch v này phi tr thêm phí v n chuyn, vì lô hàng s c vn chuyn b t k  n 72 gi tùy thuc vào khong cách ca lô hàng.

 hình thc vn chuyn ha tc, giá c  i các hình th c vn chuyn khác. Th ng dch v chuyn phát nhanh Vi ng dng, m dng cun. Da trên ng dc phân chia thành B2B (doanh nghip ti doanh nghip) và B2C (doanh nghip t i khách hàng). Theo m s dng cu   c chia thành nn t   n t, nn tng truyn thông xã hi, dch v tài liu và các nn t c phân loi thành n a và quc t.

Các công ty ch cht ho ng trên th  ng dch v chuyn phát nhanh Vit Nam là GHN (Giao hàng nhanh), BEST Express Vi t Nam (BEST Inc.), GHTK, J&T Express, Kerry Express, Nasco Logistics JSC, Nht Tín Logistics, Công ty TNHH Tip v n Nin Sing (Ninja Van), Swift247, Viettel Post và VNPost. Sự phát triển thương mại điện tử Việt Nam theo ngành hàng -                    GVHD: TS. Nguyễn Văn Tình 9 Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Luận văn Tốt nghiệp Thạc sĩ  cao                                                                               khách hàng. Ứng dụng công nghệ trong ngành logistics 4.0 “Tự động hóa hoạt động kho bãi”,                  GVHD: TS.

Nguyễn Văn Tình 10 Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Luận v ăn Tốt nghiệp Thạc sĩ x Công suất cao 500 nghìn – 1 triệu đơn hàng/ ngày  x Tỷ lệ chia chọn: Tối thiểu 99.5% Æ   x Chi phí vận hành: tiết kiệm tối thiểu 30% g. Các công nghệ chia chọn trên thế giới                           a. Công nghệ chia chọn Crossbelt:       Viettel Post, GHTK,    Hình 1-3. Hệ th ống chia chọn Crossbelt      GVHD: TS.

Nguyễn Văn Tình 11 Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Luận văn Tốt nghiệp Thạc sĩ  䐟 䐠 䐡 䐢       Hình 1-4. Cấu tạo hệ thống Crossbelt Một số thông số chính hệ thống Crossbelt: •  2,5 m/s. •   •    Ưu điểm: •  •        600mm) •  Nhược điểm: •  •  •  b. Công nghệ chia chọ n Tray Sorter:     Mộ t số thông số chính hệ thống Crossbelt: •  •  •  Ưu điểm: •  •  Nhược điểm: • C 9,000 pph) •  GVHD: TS.

Nguyễn Văn Tình 12 Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Luận v ăn Tốt nghiệp Thạc sĩ •  Hình 1-5. Hệ thống chia chọn Tray Sorter c.