제조 및 조립

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조립, 고정, 검사 그리고 생산을 계속하기 위한 인프라

산업 환경

제조업은 정확성, 반복성, 운영시간을 요구한다. 전통적인 자동화는 높은 볼륨, 낮은 혼합에서 우위를 점하고 있다. 학습 기반 시스템은 자동화를 변동적인 부품, 유연한 레이아웃 및 복잡한 순서로 확장한다. 격차는 훈련 및 검증을위한 데이터 및 환경입니다.

우리 는 무엇 을 제공 합니까?

• ** 데이터 수집** 집합, 나 운전, 삽입 및 검사 위한 시범. 다단계 순서, 오류 복구 및 힘 민감한 작업.
• RL 환경 서비스 제작 팀들을 위한 실제 RL 환경. 라인을 차단하지 않고 정책을 훈련하고 평가합니다. 지속적인, 도구화된 설정.
• Fearless Data Platform 집합 실패, 오차 및 사이클 시간 비정상값을 업로드하십시오. 정책에 대해 재 재생, 벤치마크 및 반복하십시오.
• ** 수리 및 유지 관리** 로봇을 계속 작동시켜주십시오. 캘리브레이션, 진단 및 부품.

우리 가 주는 가치

• ** 유연성** 부품 변형, 새로운 SKU 및 전체 재 프로그래밍 없이 레이아웃 변경을 처리합니다.
• ** 더 빠른 램프** RL 및 모방 학습은 새로운 제품에 대한 통합 시간을 줄입니다.
• 업시간 유지 및 수리 작업은 생산의 흐름을 유지합니다.
• 품질 배움된 검사 및 오류 복구

예제 사용 사례

• 조립: 스냅 피트, 나 운전, 케이블 라우팅
• 검사: 시각 및 촉각 결함 검증
• 혼합 모델 라인 가동 및 순서화
• , 완공 및 처리 후 처리

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