仓储物流

行业背景

电子商务和履行需要更高的吞吐量和 SKU 多样性。 固定自动化与变化作斗争； 基于学习的系统可以跨项目、垃圾箱和布局进行泛化，但它们需要大型、多样化的数据集。 您的仓库具有独特的几何形状、照明和产品组合； 现成的数据集很少匹配。

我们提供什么

• 数据收集 — 我们收集针对您的 SKU 组合、箱子类型和工作流程量身定制的拣货、分类和包装演示。 “选择红色框”样式条件的语言标签。
• W1移动机械手 — 轮式底座+手臂，用于移动采摘。 穿过通道、到达货架、返回车站。
• 无畏数据平台 — 记录拾取失败、错误掌握和错误的垃圾箱错误。 重播、分析和重新训练。 推出前进行 A/B 测试策略更新。
• 强化学习环境 — 用于培训和评估拣选策略的持久现实环境，而不会阻塞生产线。

我们提供的价值

• 概括 — 无需手动重新编程即可处理新 SKU、杂乱垃圾箱和变化姿势的策略。
• 吞吐量 — 通过学习恢复、批处理和多步排序缩短循环时间。
• 更低的集成成本 — 学习减少了对精确夹具和严格工作流程的需求。
• 持续改进 — 平台闭环：故障成为训练数据。

示例用例

• 订单拣选：纸箱、手提袋、单个物品
• 分拣：转移、码垛、卸垛
• 退货处理：检查、分类、补货
• 定制订单的配套和组装