Detail Blog

HelloFresh Memperluas Kapasitas Pemenuhan Dingin 5X dengan AMR yang Disesuaikan dengan Dingin

Sumber: Robotika Lokus melalui Business Wire

Penerapan AMR Adaptasi Dingin HelloFresh Memperluas Kapasitas Pemenuhan Dingin Lima Kali Lipat

Apa yang telah terjadi

Locus Robotics telah mengungkapkan hasil penerapan robot seluler otonom yang disesuaikan dalam operasi pemenuhan dingin HelloFresh. Menurut perusahaan, proyek ini memungkinkan HelloFresh meningkatkan kapasitas SKU yang dikontrol suhu dari sekitar 100 produk ke 500 produk.

Faktor, merek makanan siap saji dalam portofolio HelloFresh, awalnya dikerahkan 13 Robot Locus Origin pada bulan Juli 2025. HelloFresh kemudian menambahkan yang lain 26 robot dalam waktu tiga bulan, membawa penyebaran yang dilaporkan ke 39 unit. Dukungan untuk merek EveryPlate direncanakan pada tahap selanjutnya.

Proyek ini penting karena mengatasi keterbatasan praktis otomatisasi gudang di dalam lingkungan berpendingin. Robot seluler bertenaga baterai standar mungkin mengalami penurunan efisiensi baterai dan tantangan kinerja komponen pada suhu yang lebih rendah. HelloFresh juga mengharuskan robot untuk tetap berada di dalam area dingin saat beroperasi dan mengisi daya, daripada meninggalkan zona dengan suhu terkontrol untuk pemulihan baterai.

Untuk mendukung model operasi ini, Locus Robotics mengembangkan peningkatan motor berpemanas dan memodifikasi konfigurasi pengisian daya. Perusahaan mengatakan perubahan ini memungkinkan robot untuk beroperasi terus menerus dalam lingkungan pemenuhan pendingin.

Cara Kerjanya

Robot Locus Origin memindahkan pesanan pelanggan melalui tahap pemenuhan internal yang dipilih daripada mengganti seluruh rantai dingin.

Pesanan dimasukkan ke dalam alur kerja pengambilan dan ditugaskan ke robot seluler melalui platform orkestrasi LocusONE. Robot kemudian melakukan perjalanan melalui area pemenuhan yang dingin, berkoordinasi dengan karyawan gudang atau stasiun pengambilan, dan mengangkut pesanan yang sudah selesai menuju titik pengantaran yang sesuai.

Locus Robotics melaporkan waktu misi rata-rata tiga menit dan 36 detik dari penerimaan pesanan hingga pengantaran kotak. Penyebaran saat ini mendukung sekitar 12,000 ruang pemenuhan berpendingin seluas satu kaki persegi dan mencakup dua jalur pengambilan peralatan makan berkecepatan tinggi. Dalam beberapa alur kerja, robot memindahkan pesanan langsung dari induksi ke pengantaran sambil tetap mempertahankan pelacakan pesanan digital.

Modifikasi cold-storage merupakan inti dari sistem ini. Suhu yang lebih rendah dapat mempengaruhi keluaran baterai, perilaku pengisian daya, pelumasan, komponen elektronik dan performa motor. Dalam aplikasi ini, komponen motor yang dipanaskan dan pengaturan pengisian daya yang dimodifikasi diperkenalkan sehingga robot dapat tetap berada dalam zona berpendingin selama pengoperasian dan siklus pengisian ulang.

Ini berbeda dengan instalasi konveyor tetap konvensional. Robot bergerak otonom dapat diperkenalkan ke dalam tata letak gudang yang sudah ada dengan infrastruktur yang tidak terlalu permanen, dan unit individu dapat dialihkan jika robot lain tidak tersedia. HelloFresh mengatakan pada awalnya mempertimbangkan sistem otomasi yang lebih besar yang melibatkan dua pemasok tambahan tetapi memilih bukti konsep yang terfokus dengan Locus Robotics untuk mengurangi kompleksitas di muka dan mendapatkan pengalaman operasional sebelum melakukan ekspansi..

Waktu misi tiga menit 36 ​​detik yang dilaporkan tidak boleh ditafsirkan sebagai total waktu pemenuhan pesanan pelanggan. Ini menggambarkan pergerakan spesifik antara induksi dan drop-off kotak. Kinerja pemenuhan secara keseluruhan masih bergantung pada pengisian produk, akurasi pengambilan, sedang mengemas, kontrol suhu, penjadwalan pengiriman dan pengiriman jarak jauh.

Mengapa itu penting

Pemenuhan makanan dingin menggabungkan variasi SKU yang tinggi dengan jangka waktu pengoperasian yang singkat dan persyaratan integritas produk yang ketat.

Meningkatkan jangkauan produk dari 100 ke 500 SKU melakukan lebih dari sekadar menambahkan opsi menu. Ini meningkatkan kompleksitas penempatan, penambahan, rotasi kumpulan, pemisahan alergen, akurasi pengambilan, pengendalian persediaan dan manajemen kadaluwarsa. Oleh karena itu, setiap peningkatan dalam pilihan harus didukung oleh pergerakan material yang lebih cepat dan orkestrasi pesanan yang lebih andal.

Kasus ini juga menyoroti tantangan otomatisasi penyimpanan dingin yang lebih luas: peralatan yang dirancang untuk gudang sekitar tidak selalu dapat dipindahkan langsung ke operasi berpendingin tanpa modifikasi.

Kondisi dingin dapat mempengaruhi baterai, sensor, ditampilkan, kabel, pelumas dan komponen mekanis. Kondensasi juga dapat terbentuk ketika peralatan berpindah antar zona suhu. Oleh karena itu, proyek otomasi penyimpanan dingin yang sukses memerlukan kualifikasi lingkungan, tidak hanya integrasi perangkat lunak.

Penerapan HelloFresh menunjukkan bahwa otomatisasi modular dapat disesuaikan dengan fasilitas pendingin yang ada tanpa harus langsung diterapkan pada sistem tetap yang besar.. Menurut sumbernya, sebagian besar pengujian diselesaikan secara virtual, sedangkan validasi akhir di lokasi hanya diperlukan beberapa hari setelah robot tiba.

Fleksibilitas ini sangat relevan untuk operasional pangan langsung ke konsumen. Permintaan perlengkapan makan, resep dan kombinasi SKU dapat sering berubah. Tata letak konveyor yang tetap dapat menghasilkan throughput yang tinggi untuk profil produk yang stabil namun akan lebih sulit untuk dikonfigurasi ulang ketika variasi produk atau urutan pesanan berubah.

Robot seluler menawarkan model lain: kapasitas dapat diperluas dengan menambah unit, memodifikasi alur kerja atau mengalokasikan kembali robot antar zona operasional. Namun, kasus bisnis masih bergantung pada integrasi WMS yang andal, disiplin pengisian ulang, pelatihan karyawan dan pengukuran kinerja yang akurat.

Dampak B2B

Untuk operator penyimpanan dingin, kasus ini memberikan kerangka kerja yang berguna untuk mengevaluasi otomatisasi di luar throughput judul.

Kualifikasi peralatan harus mencakup perkiraan durasi baterai pada suhu pengoperasian, kinerja pengisian daya, perilaku awal yang dingin, batas suhu komponen dan interval perawatan. Operator juga harus menguji keandalan komunikasi, akurasi navigasi, traksi lantai dan kinerja penghentian darurat dalam kondisi pendingin aktual.

Lokasi pengisian memerlukan perhatian khusus. Stasiun pengisian daya yang dipasang di dalam zona dingin dapat meningkatkan beban listrik dan menimbulkan panas lokal, sementara pengisi daya yang terletak di luar ruangan dingin dapat menimbulkan bukaan pintu tambahan dan paparan kondensasi. Tata letak yang benar bergantung pada suhu fasilitas, profil lalu lintas dan jadwal operasi.

Persyaratan keamanan pangan dan sanitasi juga harus dimasukkan dalam pemilihan peralatan. Robot yang bekerja di dekat makanan yang tidak dikemas atau dikemas sebagian mungkin memerlukan bahan yang sesuai, prosedur pembersihan dan pengendalian kontaminasi. Akses pemeliharaan harus dirancang sedemikian rupa sehingga perbaikan tidak menimbulkan benda asing atau mengganggu zonasi higienis.

Untuk perusahaan peralatan makan dan distributor makanan, peningkatan lima kali lipat dalam kapasitas SKU yang dilaporkan menunjukkan bagaimana otomatisasi rantai dingin internal dapat mendukung variasi produk tanpa hanya bergantung pada ruang gedung tambahan. Namun demikian, otomatisasi tidak menggantikan pemantauan suhu atau manajemen umur simpan. Suhu produk, suhu ruangan, durasi pintu terbuka, umur persediaan dan waktu tunggu pengiriman tetap harus dikontrol secara mandiri.

Untuk integrator sistem, proyek ini menggambarkan nilai penerapan bertahap. Bukti konsep yang terbatas dapat memvalidasi navigasi, perilaku baterai, interaksi karyawan dan konektivitas WMS sebelum sistem diperluas ke seluruh merek atau fasilitas tambahan.

Untuk penyedia teknologi rantai dingin, ada peluang untuk menghubungkan data otomasi dengan data suhu operasional. Sebuah gudang mungkin mengetahui di mana robot dan pesanan berada, sementara platform terpisah mencatat kondisi ruangan dingin. Mengintegrasikan sistem ini dapat membantu operator mengidentifikasi apakah ada penundaan, kemacetan atau pembukaan pintu yang berulang-ulang meningkatkan paparan produk.

Pelajaran B2B yang lebih luas adalah bahwa otomatisasi berpendingin memerlukan teknik logistik dan teknik termal. Sistem yang paling efektif bukan sekadar robot tercepat. Ini adalah salah satu yang dapat mempertahankan kinerja yang dapat diprediksi dalam lingkungan suhu yang diperlukan sekaligus mendukung akurasi inventaris, keamanan pangan dan aliran pesanan yang andal.