仓库和物流

工业公司

收集,分类,包装和数据,使基于学习的系统能够在规模上运行.

工业背景

电子商务和实现需求越来越高的吞吐量和 SKU 多样性.固定的自动化与变化斗争;基于学习的系统可以在项目,垃圾桶和布局中通用化,但它们需要大型,多元化的数据集.您的仓库具有独特的几何学,照明和产品混合;现货数据集很少匹配.

我们所提供的

• 数据收集 我们收集根据您的 SKU 混合物,垃圾桶类型和工作流程的选取,分类和包装示范.
• 轮+手臂用于移动采集. 导航通道,到达货架,返回站点.
• 无畏数据平台 记录选错误,错误的错误,错误的bin错误. 重播,分析和重训. A/B测试政策在推出之前更新.
• RL环境 持续的实体环境,可以在不阻断生产线的情况下培训和评估选择政策.

我们所带来的价值

• 一般化 政策处理新的SKU,混杂的垃圾桶,以及不需要手动重新编程的各种姿势.
• 通过学习恢复,批量和多步骤测序,更快的周期时间.
• 较低的集成成本 学习减少了精确的固定和刚性工作流程的需要.
• 持续改进 平台关闭循环:失败成为训练数据.

例子使用情况

• 订单采集:纸箱,包装,单个商品
• 排序:转移,化,化
• 返回处理:检查,分类,重新储备
• 定制订单的装备和装配

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