창고 및 물류

산업 상황

전자상거래 및 주문 처리에는 더욱 높은 처리량과 SKU 다양성이 요구됩니다. 고정 자동화는 변형으로 인해 어려움을 겪습니다. 학습 기반 시스템은 항목, 저장소 및 레이아웃 전반에 걸쳐 일반화할 수 있지만 크고 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 귀하의 창고는 고유한 기하학적 구조, 조명 및 제품 구성을 갖추고 있습니다. 기성 데이터 세트는 거의 일치하지 않습니다.

우리가 제공하는 것

• 데이터 수집 — 귀하의 SKU 혼합, 용기 유형 및 작업 흐름에 맞는 선택 장소, 분류 및 포장 데모를 수집합니다. "빨간색 상자 선택" 스타일 조건 지정을 위한 언어 레이블입니다.
• W1 모바일 매니퓰레이터 — 이동식 피킹을 위한 바퀴 달린 베이스 + 암. 통로를 탐색하고, 선반에 도달하고, 역으로 돌아갑니다.
• 두려움 없는 데이터 플랫폼 — 픽업 실패, 잘못 파악 및 잘못된 상자 오류를 기록합니다. 재생하고, 분석하고, 재교육하세요. A/B 테스트 정책은 출시 전 업데이트됩니다.
• RL 환경 — 생산 라인을 차단하지 않고 피킹 정책을 교육하고 평가하기 위한 지속적인 실제 환경입니다.

우리가 전달하는 가치

• 일반화 — 수동 재프로그래밍 없이 새 SKU, 복잡한 쓰레기통, 다양한 포즈를 처리하는 정책입니다.
• 처리량 — 학습된 복구, 일괄 처리 및 다단계 시퀀싱을 통해 주기 시간이 단축됩니다.
• 통합 비용 절감 — 학습을 통해 정밀한 고정 장치와 엄격한 작업 흐름에 대한 필요성이 줄어듭니다.
• 지속적인 개선 — 플랫폼은 루프를 닫습니다. 실패는 훈련 데이터가 됩니다.

사용 사례 예시

• 주문 피킹: 상자, 토트, 개별 품목
• 분류: 전환, 팔레타이징, 디팔레타이징
• 반품 처리: 검사, 분류, 재입고
• 맞춤 주문을 위한 키팅 및 조립