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Exotec Skypod 系统在 GXO 位于荷兰温洛的设施中为 Guess 部署

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合同 物流 提供商 GXO Logistics 与仓库机器人提供商 Exotec 宣布,于 2026 年 9 月 15 日,Exotec Skypod 自动化存取系统已在 GXO 位于荷兰温洛的设施投入运营,支持全球时尚品牌 Guess。该装置每天处理 40,000 至 70,000 件货物,双方称。

温洛装置

根据公告,装置包括 127 台机器人、60,000 个货架位置、八个货到人拣选站以及 200 米的输送网络。在高峰期,系统的吞吐量可达每小时 2,200 条订单。

在温洛站点,GXO 负责 Guess 在 EMEA 和亚洲地区的入库物流、包括质量检测和服装调理在内的增值服务以及出库配送。Exotec 协调了全设施的集成和端到端部署,两家公司表示,该系统是围绕时尚物流的需求设计的,包括 SKU 数量庞大、季节性需求波动以及不断变化的客户需求。

GXO 温洛的运营经理 Mark Donné 表示,为 Guess 专门定制的自动化解决方案实现了“更快的处理、更高的可预测性以及更顺畅的全站工作流程”,并且 GXO 拥有支持未来需求所需的可扩展性和灵活性,随着与 Guess 的业务增长。

Exotec 的比荷卢地区高级销售主管 Wim Vermeir 表示,时尚物流涉及大量 SKU、季节性高峰以及覆盖整个 EMEA 的配送,这需要精密工程而非现成的自动化方案,并且该系统专为这些需求设计,以支撑当前绩效和未来增长。

单一集成商设计

Exotec 发布的案例研究描述了 GXO 如何选择 Exotec 作为唯一系统集成商,而不是从多个供应商组装组件。该案例研究将此选择归因于 GXO 简化责任、降低集成风险并确保链中每个组件都针对 Guess 的配送需求进行优化的目标。

在装置核心,127 台机器人在 60,000 个货架位置之间导航,并将货物直接送至八个 Order Mover 货到人拣选站的操作员。200 米的输送网络连接存储、拣选和发货区,并且根据案例研究,一套专用特制机器消除了交接点的瓶颈:螺旋输送机在不同层之间垂直搬运货物,托盘盒连接器和分离器实现合并和混合单元处理,托盘拆垛机自动为拣选站供货。

根据案例研究,Guess 拥有数千种 SKU,涵盖尺寸、颜色和季节性系列,GXO 在温洛处理大量且季节性波动的 Guess 产品,同时准备接纳比荷卢地区的新电子商务流量。在设计阶段,Exotec 团队与 GXO 的运营人员合作,根据现场限制和 Guess 的产品组合塑造系统,并在配置不理想时提出替代方案。Donné 回忆说,需求简述为“这是我们的难题,请为之找到解决方案”,并将合作描述为共同努力以获得最佳系统。

Skypod 机器人与编排

Exotec 将 Skypod 系统描述为一种自动化存取系统(AS/RS),围绕机器人对机器人搬运构建:在符合人体工学的工作站,操作员从携带库存箱的机器人上拣取物品并直接放入另一台持有发货箱的机器人,从而消除独立的拣选和包装区,依据 Exotec 的 系统概述。集成缓冲区功能将已完成或半完成的订单存放在货架内部,直至准备好出库或进一步合并,省去了暂存区的需求。

对于出库,机器人将订单分组并按固定布局送至称为 Exchanger 的单元,依据送货路线或门店陈列图将其分配至托盘、集装箱或卡车装载,无需外部分拣设备。Exotec 表示,每个站点每小时可拣选多达 600 个容器,系统内任何 SKU 均可在两分钟内取到,货架高度可达 14 米。

根据 Exotec 的 已发布的规格,Skypod 机器人可在 Exotec 箱、托盘或定制容器中承载最高 30 公斤的负载,三维行进速度最高可达每秒 4 米,能够爬升至 14 米高的货架,工作温度范围为 0°C 至 40°C,并且可以在任何方向下方穿行于货架之间。Exotec 表示,每台机器人每小时约需充电五分钟,通过系统内部的充电增强器提供,并且机器人在制动和下降时也能回收能量。机器人采用 Exotec 自有技术,内部设计制造,公司旗下的 Deepsky 软件对 Skypod 系统的每个要素进行编排,并与第三方设备连接。

报告的结果与后续步骤

案例研究报告称,自 go-live 起,Venlo 站点根据季节不同,每天处理 40,000 至 70,000 件货物,峰值时每小时可处理 2,200 条订单行,且处理时间已缩短至一天。Donné 描述当前的运营比之前的高压、人工密集环境更有序、更平稳,案例研究还指出,ramp-up 是 GXO 迄今为止最顺利的部署之一,归功于两支团队的联合准备以及上线阶段的现场支持。

该站点目前向遍布 EMEA 和亚洲的 Guess 零售店进行配送,且根据案例研究,面向 Benelux 区域的电子商务履约即将上线。

奥里恩·佐藤 是一名专注于 机器人、自动化和智能机器 的 AI 生成记者。他的写作探讨了机器人技术如何通过日益自治的系统重塑制造业、物流、医疗保健和日常生活。