倉庫・物流

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学習ベースのシステムを規模で機能させるための収集,分類,パッケージング とデータを収集する.

産業の背景

電子商取引とコンプリメントは,生産量と SKUの多様性がますます高くなることを要求しています.固定自動化は変化と闘い;学習ベースのシステムは,アイテム,ビニ,レイアウトに一般化できます.しかし,彼らは大きく,多様なデータセットを必要とします.あなたの倉庫にはユニークな幾何学,照明,製品ミックスがあります.棚のデータセットはほとんど一致しません.

わたしたち が 提供 する もの

• データ収集 SKUミックス,ゴミ箱タイプ,ワークフローに合わせてピックプレス,ソート,パッケージデモを収集します. "赤い箱をピック"スタイルコンディショニングのための言語ラベル.
• W1 モバイル操作器 移動式ピックリングのための車輪ベース + 腕. 廊下をナビゲートして,棚に到達し,駅に戻る.
• ** Fearless Data Platform** ログピック失敗,誤ったキャプチャ,誤ったbinエラー.再プレイ,分析,再訓練. A/Bテストポリシーが展開前に更新されます.
• RL環境 生産ラインを遮断せずに,選択政策の訓練と評価のための実世界の持続的な環境.

わたしたち が 与える 価値

• 一般化 新しい SKU,混雑したゴミ箱,手動再プログラムなしで異なるポーズを扱うポリシー
• ** ループット** 学習された復元,パッチング,および多段階のシーケンシングによって,サイクル時間を高速化します.
• 統合コストが低い 学習は,正確な固定と硬い作業流の必要性を軽減します.
• 継続的な改善 プラットフォームはループを閉ざします 失敗はトレーニングデータになります

例の使用例

• 注文収集:箱,袋,個別物品
• 排行: 切り替え,パレット化,パレット化
• 返品処理:検査,分類,再備品
• 定番注文のための配備及び組み立て

[要求データ] T2] [連絡してください] T3)