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Armazenagem e Logística

Coleta, classificação, embalagem — e os dados para fazer sistemas baseados em aprendizado funcionarem em grande escala.

Robótica de armazém

Contexto da Indústria

O comércio eletrônico e a logística exigem um rendimento cada vez maior e diversidade de SKUs. A automação fixa tem dificuldades com variações; sistemas baseados em aprendizado podem generalizar entre itens, recipientes e layouts — mas precisam de grandes conjuntos de dados diversos. Seu armazém tem geometria, iluminação e mix de produtos únicos; conjuntos de dados prontos raramente correspondem.

O Que Oferecemos

  • Coleta de Dados — Coletamos demonstrações de coleta, colocação, classificação e embalagem adaptadas ao seu mix de SKUs, tipos de recipientes e fluxos de trabalho. Rótulos de linguagem para condicionamento do tipo "pegue a caixa vermelha".
  • Manipulador Móvel W1 — Base com rodas + braço para coleta móvel. Navegar por corredores, alcançar prateleiras, retornar a estações.
  • Plataforma de Dados Sem Medo — Registrar falhas de coleta, pegadas erradas e erros de recipientes. Reproduzir, analisar e re-treinar. Testar atualizações de políticas A/B antes da implementação.
  • Ambiente RL — Ambientes reais persistentes para treinar e avaliar políticas de coleta sem bloquear linhas de produção.

Valor que entregamos

  • Generalização — Políticas que lidam com novos SKUs, recipientes desordenados e poses variadas sem reprogramação manual.
  • Vazão — Tempos de ciclo mais rápidos por meio de recuperação aprendida, agrupamento e sequenciamento em múltiplas etapas.
  • Custo de integração mais baixo — O aprendizado reduz a necessidade de fixação precisa e fluxos de trabalho rígidos.
  • Melhoria contínua — A plataforma fecha o loop: falhas se tornam dados de treinamento.

Casos de uso de exemplo

  • Coleta de pedidos: caixas, recipientes, itens individuais
  • Classificação: desviar, paletizar, despalletizar
  • Processamento de devoluções: inspecionar, classificar, reabastecer
  • Montagem e kit para pedidos personalizados
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