人工知能

高度なレーザー スラム テクノロジーにより、忙しい倉庫や工場での AGV の比類のない精度と適応性が得られます。環境が頻繁に変化するラッキングゾーンやローディングドックなどのトラフィックの多いエリアに最適です。

• ピンポイント精度：混雑したスペースでも±5mmの位置決め精度を維持します。

• 信頼性の高い性能：±10mmの検出精度でAGVをスムーズに動かします。

• 360°スマート安全：3Dビジョンテクノロジーを使用して、あらゆる高さの障害物を特定します。

• 自動更新マップ: 環境が変化したときにルートを自ダイナミックに調整します。

AGVスケジューリング技術は、リアルタイムモニタリング、シミュレーション、予測スケジューリングを統合することで、大規模なAGV運用を強化します。シミュレーションとライブトラッキングデータを組み合わせることで、精度と全体的なパフォーマンスを向上させます。時間ベースのスケジューリングにより、トラフィック渋滞が最小限に抑えられ、車両の使用率が最大化され、スムーズで効率的なワークフローが保証されます。

• リアルタイム認識：AGVの位置を継続的に更新して、時間と空間の競合を防ぎます。

• 高精度スケジューリング：車両のサイズと移動パターンを考慮して、トラフィック制御の問題を軽減します。

• 統合されたシミュレーションとモニタリング: リアルタイムの追跡とシミュレーションを統合して、正確なパフォーマンス分析を実現します。

• スケーラブル&アダプティブ：AGVフリートを拡張するためにスケジューリングをダイナミックに最適化します。

この最先端のテクノロジーは、OpenGL エンジンを活用して、ペトリネットを使用して離散イベント システムをモデリングするための高忠実度 3D 視覚化プラットフォームを提供します。機器テンプレートとWMS/WCSアルゴリズムモジュールの広範なライブラリを備えており、高度にプロフェッショナルな倉庫シミュレーションを実現します。

• リアルタイムのオンラインシミュレーション：複数のデータベースからのダイナミックなデータインポートをサポートし、ライブの運用インサイトを提供します。

• デュアルモードの柔軟性: 詳細なアニメーションと高速シミュレーションを切り替えて、迅速に結果を得る。

• 産業用 OpenGL エンジン: Windows、Unix、Linux システム全体で優れたパフォーマンスと適応性を実現。

• ペトリネット駆動アルゴリズム：物流自動化における離散イベントモデリングに理想的。

• 拡張可能なライブラリ: モジュール機器とアルゴリズム テンプレートを使用してシミュレーションをカスタマイズ。

AIを搭載したロボットアームは、複雑なパレタイジング/デパレタイジングタスクを精度よく自動化します。高度な3Dビジョンとスマートアルゴリズムを駆使して、さまざまなサイズのボックスを効率的に処理し、手作業を排除しながら生産性を最大化します。

• AIを搭載した3Dビジョン: サイズ、色、間隔に関係なく、信頼性の高いボックス認識を保証。

• ディープラーニングへの適応性：複雑なシナリオで優れたパフォーマンスを実現するために、さまざまなケースタイプでトレーニング。

• ダイナミック混合パレタイジング: AI 最適化により、理想的なスタッキング位置がリアルタイムで計算。

• スマートなバッファ処理: スタッキング条件が満たされていない場合、ケースを一時的に保存。

• エンドツーエンドの自動化: 脱パレット化とパレット構築の両方で手作業に代わる。

AIを搭載したビジョンベースのテクノロジーは、ビンから注文されていないアイテムをミリメートルの精度で自律的に識別してピックアップし、倉庫のワークフローと直接統合して、注文をより迅速かつエラーなく履行。

• 7000時間以上の連続テストで非常に安定している。

• すべての主要なロボットプラットフォームおよびシステムとの柔軟な統合。

• 完全に視覚的でコードなしのインターフェイスを備えたシンプルなプラグアンドプレイ展開。

• 複雑なSKUや困難な製品プレゼンテーションの処理における堅牢なパフォーマンス。

この最先端の技術は、マルチステージSカーブ速度制御と高次ベジエパスアルゴリズムを組み合わせて、自動化された物流システムの線形運動を最適化。デュアルフィードバックループ（速度+位置）を備えたAI駆動型PIDレギュレーションを活用することで、安定性を維持しながら超精密な加減速を実現。

• 高次アルゴリズム: 高度ベジエ曲線 (>3 次) を使用して、輸送を 10% 以上スムーズにし、貨物の振動を軽減。

• 人間のようなナビゲーション：フォークリフトのステアリングロジックを模倣し、直角シナリオで旋回効率を40%向上。

• 超高速位置決め: スタッカー アプリケーションでの位置決め時間を<0.5 秒 (従来の方法では 4 ~ 6 秒) に短縮。

この技術により、AGV/スタッカーは3Dビジョンを使用してパレットの位置ずれ/変形を事前に検出でき、フォークの衝突を防ぎ、ダウンタイムを短縮し、システムのスマートさと安定性を向上。

• 正確な位置検出: 3D カメラがパレット点群をスキャンして比較し、位置ずれや変形をリアルタイムで検出します。

• プロアクティブなリスク回避：操作前に逸脱を特定することで、フォークとパレットの衝突を防ぎます。

• 自動補正: 安全なピックアップが確保されるまで、フォークの位置を自ダイナミックに調整します。

• ダウンタイムの短縮：事故後のトラブルシューティングを排除し、効率を向上させます。

• よりスマートでより安定: 機器のインテリジェンスと運用の信頼性を向上させます。

この技術は、ミニチュアサーボモータ、ドライバ、ギア減速機、位置センサを統合されたサーボモジュールに統合し、フリップ作業のためのグリッパー機構を精密に制御することを実現します。

• 延長された寿命:プロ仕様のサーボモーターを使用し、ブラシ付きモーターよりも10倍以上の寿命を提供し、位置決め精度を倍増させます。

• 簡素化された組み立て: 従来の DC ブラシ付きモーター モジュールと比較して、より便利で迅速に組み立てられ、安定性と信頼性が向上します。

このテクノロジーは、ダイナミックストレージユニットの位置決めとインテリジェントなスケジューリングを統合して、ラック内のマルチサイズのビンのスペース利用を最適化し、WMSダイナミックストレージ管理とシームレスに連携します。

• ストレージ密度が 30% 高くなります。スペース効率を最大化することで、固定場所方式よりも優れています。

• リアルタイム調整：最適な倉庫運用のためにストレージユニットをダイナミックに割り当てます。

• WMS互換性: 倉庫管理システムを強化し、よりスマートな在庫管理を実現します。

このテクノロジーは、相関ベースのスマートスケジューリングを使用してインバウンド操作を最適化し、パレット/ケースストレージシステムのランダムスケジューリングと比較して並列処理率を10%以上向上させます。

• パラレルレートが10%以上向上：パレット/ケースストレージシステムの機器使用率が向上します。

• インバウンド効率の向上: ランダムなスケジューリング方法と比較して処理が高速になります。

• データ駆動型最適化：相関分析を活用して、よりスマートなタスク割り当てを実現します。

この技術は、相関ベースの注文バッチとシーケンスを使用して注文をインテリジェントにグループ化し、優先順位を付け、ランダムな方法と比較して冗長なピッキング操作を15%以上削減します。

• 再ピッキング率が 15% 低下: 注文グループ化を最適化することで、ビン/パレットの冗長な処理を最小限に抑えます。

• スマートなバッチとシーケンス: ヒューリスティック アルゴリズムは、高相関注文をクラスタリングし、バッチを効率的にスケジュールします。

• ダイナミックな機器認識: リアルタイムのデバイスステータスを考慮して、よりスムーズなアウトバウンド操作を実現します。

• マルチ注文フルフィルメントの向上: 単一のピックが複数の注文を同時に提供する可能性が高まります。

この技術は、各選別機のフロントエンドにゲート機構を備えた独立したウォーターフォールバッファシュートを利用し、メインコンベアに合流する前にタバコ箱を緻密に事前選別することを実現します。

• 製品ダメージの軽減：事前仕分けによりカートン間の隙間がなくなり、取り扱いへの影響が最小限に抑えられます。

• 20% 高速な転送速度: 従来のマルチステージベルト融合方法よりも優れています。

• 32,000カートン/時間容量：業界トップクラスの加工効率を実現。

• シーケンシャルマージ制御：インテリジェントなゲート操作により、メインラインの整然とした統合が保証されます。

• コンパクトなバッファソリューション: スペース効率の高い設計により、限られたエリアで高いスループットを維持。

このテクノロジーは、エキスパートシステム、階層アルゴリズム、分岐および結合手法を組み合わせた独自の複合最適化アルゴリズムを採用し、速度とソリューション品質のバランスを取り、2時間以内に10,000以上のノード配信ルートを生成します。

• GISベースのメンテナンス：大規模な経路最適化データを管理する空間GISプラットフォーム。

• スマートゾーニング設計: 注文、顧客、道路、製品、車両属性を統合した AI を活用したモデリング。

• パラメータの可視化: 注文、走行距離、世帯指標に基づいてルート表示を最適化。

• ダイナミックシミュレーション: サービス ユニット ベースのルート最適化によるリアルタイム ナビゲーション。

• マルチアルゴリズム融合: 専門知識と高度な数学的最適化技術を組み合わせます。