倉庫保管と物流

業界の背景

E コマースとフルフィルメントでは、これまで以上に高いスループットと SKU の多様性が求められています。 固定自動化はバリエーションに苦戦します。 学習ベースのシステムはアイテム、ビン、レイアウト全体を汎用化できますが、大規模で多様なデータセットが必要です。 倉庫には独特の形状、照明、製品の組み合わせがあります。 既製のデータセットが一致することはほとんどありません。

私たちが提供するもの

• データ収集 — お客様の SKU の組み合わせ、ビンのタイプ、ワークフローに合わせたピック・プレイス、仕分け、梱包のデモンストレーションを収集します。 「赤いボックスを選ぶ」スタイルの条件付けの言語ラベル。
• W1 モバイル マニピュレーター — モバイルピッキング用のホイール付きベース + アーム。 通路を移動し、棚に到達し、ステーションに戻ります。
• 大胆不敵なデータプラットフォーム — ピックの失敗、誤った把握、間違ったビンのエラーをログに記録します。 再生、分析、再トレーニングします。 ロールアウト前に A/B テスト ポリシーを更新します。
• RL環境 ：生産ラインをブロックすることなく、ピックポリシーをトレーニングおよび評価するための永続的な現実世界の環境。

私たちが提供する価値

• 一般化 — 手動で再プログラミングせずに、新しい SKU、乱雑なゴミ箱、さまざまなポーズを処理するポリシー。
• スループット — 学習されたリカバリ、バッチ処理、およびマルチステップ シーケンスによりサイクル タイムが短縮されます。
• 統合コストの削減 — 学習により、正確な固定や厳格なワークフローの必要性が軽減されます。
• 継続的な改善 — プラットフォームはループを閉じます。失敗はトレーニング データになります。

使用例の例

• オーダーピッキング: カートン、トートバッグ、個別のアイテム
• 仕分け: 迂回、パレタイズ、デパレタイズ
• 返品処理：検査、仕分け、補充
• カスタムオーダーのキッティングとアセンブリ