अमेज़ॅन से रोबोटिक्स पूर्ति केंद्र प्रणाली

कोनराड वोल्फेंस्टीन

4 दिन पहले

रोबोटिक्स पूर्ति केंद्र प्रणाली - छवि: Xpert.digital

किन प्रौद्योगिकियां इंट्रालोगिस्टिक्स में इंटरऑपरेबिलिटी का समर्थन करती हैं?

टाइटेनियम हैवी-वर्किंग रोबोट और पूरी तरह से स्वायत्त प्रोटियस की शुरूआत के साथ, अमेज़ॅन 2024 ने लॉजिस्टिक्स ऑटोमेशन में एक मील का पत्थर हासिल किया है। सेक्विया कंटेनर कंटेनर सिस्टम और एआई-नियंत्रित रोबोटिक आर्मी ट्रायड रॉबिन, कार्डिनल और स्पैरो के साथ संयुक्त, कंपनी को 2023 की तुलना में भंडारण दर में 40%की वृद्धि का एहसास हुआ। सबसे बड़ा रोबोटिक्स सेंटर-इन सिनर्जीज़ को संग्रहीत किया जाता है: 30 मिलियन लेख संग्रहीत हैं। यहां डायनेमिक एआई-नियंत्रित कंटेनरों में, 8 रोबोट प्रकारों द्वारा संपादित किया जाता है जो हर दिन प्रति शिफ्ट 1.2 मिलियन पैकेजों को संसाधित करते हैं।

के लिए उपयुक्त:

अमेज़ॅन रोबोटिक्स की तकनीकी वास्तुकला

टाइटन: हेवी -ड्यूट ट्रांसपोर्ट की क्रांति

अमेज़ॅन-हे से एएमआर टाइटन एक स्वायत्त मोबाइल रोबोट है जो उत्पादों को पूर्ति केंद्रों में परिवहन करता है, जिसमें कंप्यूटर विजन, बाधा मान्यता और स्वायत्त नेविगेशन जैसी प्रौद्योगिकियां एकीकृत-चित्र हैं: अमेज़ॅन

टाइटेनियम रोबोट (विकास लागत: $ 120 मिलियन) अपने हाइड्रोलिक प्लेटफॉर्म-दो बार अपने पूर्ववर्ती हरक्यूलिस के साथ 1,134 किलोग्राम तक बढ़ जाता है। उनका नवाचार हाइब्रिड नेविगेशन सिस्टम में है:

लैटर्स -आधारित ऑप्टोसेंसर: हरक्यूलिस 5.5 किमी/घंटा पर मिट्टी के निशान के सटीक परिणाम लेता है
3 डी बाधा मैपिंग: पैदल चलने वालों और बाधाओं के वास्तविक समय का पता लगाने के लिए xanthus प्रौद्योगिकी को एकीकृत करता है
प्रोटियस इंटीग्रेशन: कंटेनर रूपांतरणों के लिए डायनेमिक रूट प्लानिंग के लिए इसके ऑपरेटिंग सिस्टम हार्डवेयर का उपयोग करें

सैन एंटोनियो टेक्सास सेंटर में उपयोग किया जाता है, टाइटन ने मैनुअल पैलीमेट्री वर्क को 70 %तक कम कर दिया, विशेष रूप से भारी लेख जैसे कि व्हर्लपूल या एनिमल फीड पैलेट। 2025 के लिए, अमेज़ॅन सेक्विया कंटेनरों के साथ संयुक्त उपयोग की योजना बना रहा है, जहां टाइटन को उच्च-बीम बीयरिंग और पैकिंग स्टेशनों के बीच "ब्रिज रोबोट" के रूप में कार्य करना है।

प्रोटियस: सीमा के बिना स्वायत्त गतिशीलता

अमेज़ॅन का पहला पूरी तरह से स्वायत्त गोदाम रोबोट प्रोटियस - छवि: अमेज़ॅन

अमेज़ॅन पर पहले एएमआर (स्वायत्त मोबाइल रोबोट) के रूप में, प्रोटियस आदमी और मशीन के बीच भौतिक पृथक्करण के माध्यम से टूट जाता है:

360 ° -लिडार: सटीक पर्यावरण कार्ड के लिए 50 स्कैन/दूसरा बनाता है
प्रेडिक्टिव टक्कर से बचाव: 15 मीटर त्रिज्या में सभी वस्तुओं के आंदोलन वैक्टर की गणना करता है
AWS-Edge Computing: प्रोसेस सेंसर डेटा को स्थानीय रूप से इनफेंटिया चिप्स के माध्यम से, 12 एमएस तक विलंबता कम कर दिया

श्रेवेपोर्ट सेंटर में, 120 प्रोटीस इकाइयां 2,500 कर्मचारियों के बीच स्वतंत्र रूप से, चार्जिंग मोजे के लिए परिवहन पैकेज कारों और ग्रिड मॉडल में 98 % -compered के 78 % तक पहुंचती हैं।

सेक्विया: वेयरहाउसिंग का न्यूरल सेंटर

अमेज़ॅन का सेक्विया कंटेनर सिस्टम-पिक्चर: अमेज़ॅन

Sequoia प्रणाली (निवेश: $ 450 मिलियन प्रति स्थान) AI- नियंत्रित डायनेमिक्स के साथ कंटेनर लॉजिस्टिक्स को जोड़ती है:

Moreage contes: 8,000 प्लास्टिक के बक्से प्रति रोबोट पॉड, 75 % तक पहुंच में तेजी लाते हैं
एआई-नियंत्रित स्थिति अनुकूलन: नेस्टिंग एल्गोरिदम द्वारा प्रति आइटम स्टोरेज स्पेस को 40 % तक कम कर देता है
एर्गोनोमिक वर्कस्टेशन: कर्मचारियों के "पावर ज़ोन" (कूल्हे से छाती) में तैनात कंटेनर

सेक्विया ह्यूस्टन और श्रेवेपोर्ट में अपनी स्केलेबिलिटी दिखाता है: 30,000 लेख/घंटे को हल किया जाता है, जो रोबोट आर्म ट्रायो रॉबिन, कार्डिनल और स्पैरो द्वारा समर्थित है।

रोबोट आर्म ट्रायड: एआई द्वारा सटीकता

द रोबोट आर्म: स्पैरो, कार्डिनल और रॉबिन-इमेज: अमेज़ॅन

स्पैरो: द मास्टर ऑफ लिटिल थिंग्स

स्वतंत्रता और बहु-स्पेक्ट्रल इमेज प्रोसेसिंग के 27 डिग्री के साथ, स्पैरो ने अमेज़ॅन रेंज के 65 % को संभाला:

स्पर्शक सेंसर: माप मुद्रित दबाव 0.1 n बिल्कुल, नाजुक वस्तुओं की रक्षा करें
ट्रांसफर लर्निंग: यदि आपने 200 मिलियन उत्पाद छवियों के साथ प्रशिक्षित किया है, तो अज्ञात वस्तुएं कुछ-शॉट लर्निंग के माध्यम से पहचानती हैं
डुअल-आर्म समन्वय: दो गौरैया-हथियार बिना देरी के 25 किलो बोरी एक साथ पैक करते हैं

सैन मार्कोस (टेक्सास) में, स्पैरो ने मानव में 0.3 % बनाम 1.7 % की त्रुटि दर के साथ मैनुअल पिकिंग को 58 % तक कम कर दिया।

कार्डिनल और रॉबिन: लोड

कार्डिनल (50 पाउंड की क्षमता) और रॉबिन (30 पाउंड) अनुकूली सक्शन पावर के साथ वैक्यूम ग्रिपर का उपयोग करें:

कार्डिनल्स एआई रूटिंग: मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से पैकेट पर्वत के माध्यम से इष्टतम पथ की गणना करता है
रॉबिन की हाई-स्पीड सॉर्टिंग: 1,200 पैकेज/घंटा 99.8 % स्कैन सटीकता पर
सहयोगी एआई: केंद्रीय सगमेकर प्रणाली के बारे में शिक्षण मॉडल का आदान -प्रदान

40 कार्डिनल और 60 रॉबिन इकाइयां श्रेवेपोर्ट सेंटर में शिफ्ट ऑपरेशन में काम करती हैं, जिससे मैनुअल हैंडलिंग 45 %कम हो जाती है।

रोबोटिक्स के माध्यम से आर्थिक परिवर्तन

कोस्टी कोटिंग और स्केल इफेक्ट्स

रोबोटिक्स बेड़े अमेज़ॅन के परिचालन लॉजिस्टिक्स लागत को कम करता है जो संरचनात्मक रूप से होता है:

टाइटन ने पैलेटियर की लागत को $ 0.08/किग्रा (बनाम 0.21 $ मैनुअल) तक कम कर दिया
Sequoia 120 आइटम/m ((+40 %) तक भंडारण क्षमता बढ़ाता है
गौरैया को कम करने की लागत $ 0.003/अनुच्छेद है

उच्च गणना दिखाएं: सेक्विया इन्फ्रास्ट्रक्चर में प्रत्येक निवेशित डॉलर 5 वर्षों में $ 3.20 सर्जिकल बचत उत्पन्न करता है।

AWS के साथ तालमेल प्रभाव

अमेज़ॅन का क्लाउड डिवीजन रोबोट को चला रहा है:

AWS ROBOMAKER: ट्रेन 10,000 EC2 इंस्टेंस पर AI मॉडल की गड़गड़ाहट
इनफेंटिया चिप्स: 50 % से प्रोटीस के वास्तविक समय के फैसलों को तेज करें
डिजिटल ट्विन सिमुलेशन: प्रोसेस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए AWS में श्रेवेपोर्ट सेंटर को रिप्रेंट करना

2024 में, AWS ने 2023 की तुलना में 19 % की रोबोटिक्स सेवाओं से $ 28.8 बिलियन की बिक्री की।

श्रम बाजार संक्रमण

योग्यता आक्रामक

स्वचालन के बावजूद, अमेज़ॅन के कार्यबल का विस्तार हो रहा है:

रोबोटिक्स तकनीशियन: 750,000 रोबोट के रखरखाव के लिए 12,000 नई सेटिंग्स 2024
एआई ट्रेनर: 3,000 विशेषज्ञ क्यूरेट स्पैरो ट्रेनिंग डेटा
प्रोसेस ऑप्टिमाइज़र: 800 औद्योगिक इंजीनियरों की निगरानी सेक्विया संकेतक

रोबोटिक्स केंद्रों में चोट की दर 18 %गिर गई, जबकि उत्पादकता प्रति कर्मचारी 350 आइटम/घंटे तक बढ़ गई।

वैश्विक प्रतिस्पर्धी व्याख्यान

आपूर्तिकर्ता लचीलापन

रोबोटिक्स अमेज़न अभूतपूर्व लचीलेपन को सक्षम बनाता है:

टाइटन ने बड़े आइटम के लिए 11 मिनट (बनाम 37 मिनट) के लिए सामंजस्य का समय छोटा कर दिया
सेक्विया एआई-नियंत्रित मांग पूर्वानुमानों द्वारा इन्वेंट्री ओवरहांग को कम करता है
प्रोटियस 30 % कम ऊर्जा खपत पर 24/7 ऑपरेशन को सक्षम करता है

अमेज़ॅन के समान दिन की डिलीवरी ने इसे 45 मेट्रोपॉलिटन क्षेत्रों में 2024 में छोड़ दिया, 2023 की तुलना में 22 % कम रसद लागत की लागत।

चुनौतियाँ और भविष्य की संभावनाएँ

तकनीकी सीमाएँ

सफलता के बावजूद, बाधाएं बनी हुई हैं:

चिप बॉटलेंक: हीनेंटिया -2 चिप्स 2024 में डिलीवरी के समय में 14 दिनों के लिए देरी से हो जाती है
ऊर्जा आवश्यकताएं: श्रेवेपोर्ट पारंपरिक केंद्रों की तुलना में 85 मेगावाट - 45 % अधिक की खपत करता है
की-बायस: स्पैरो अभी भी 0.7 % समान रूप से पैक की गई वस्तुओं को भ्रमित करता है

नियामक दबाव

यूरोपीय संघ लॉजिस्टिक्स कार रोबोट के लिए बाजार नियंत्रण के लिए एंटीट्रस्ट प्रक्रियाओं की जांच करता है, जबकि यूनियन न्यूनतम कर्मियों की दरों की मांग कर रहे हैं।

फिर भी, अमेज़ॅन का रोबोटिक आक्रामक अनियंत्रित रहता है: 2026 तक, सभी मैनुअल गतिविधियों का 50 % स्वचालित हो जाना चाहिए, जिसमें सालाना 12 बिलियन डॉलर की पूर्वानुमान लागत बचत होती है। श्रेवेपोर्ट मॉडल 2025 तक विश्व स्तर पर 30 स्थानों तक विस्तार करेगा और इस प्रकार रसद उद्योग को लगातार बदल देगा।

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