Amazon의 로봇 공학 이행 센터 시스템

출판 : 2025 년 2 월 18 일 / 업데이트 : 2025 년 2 월 18 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

로봇 공학 이행 센터 시스템 - 이미지 : Xpert.Digital

어떤 기술이 교합 내에서 상호 운용성을 지원합니까?

Amazon 2024는 티타늄 헤비어링 로봇과 완전히 자율적 인 프로테우스를 도입함에 따라 물류 자동화에서 이정표를 달성했습니다. 세쿼이아 컨테이너 컨테이너 시스템 및 AI 대조 로봇 군대 트라이어드 로빈, 추기경 및 참새와 함께 회사는 2023 년에 비해 저장 속도가 40%증가한 것을 깨달았습니다. 가장 큰 로봇 공학은 이러한 시너지를 제한합니다. 여기에서는 동적 AI 제어 컨테이너에서 매일 교대 당 120 만 패키지를 처리하는 8 개의 로봇 유형으로 편집됩니다.

적합:

아마존 로봇 공학의 기술 아키텍처

타이탄 : 무거운 운송의 혁명

아마존의 AMR TITAN- 컴퓨터 비전, 장애물 인식 및 자율적 인 탐색과 같은 기술이 통합되는 성취 센터에서 제품을 운반하는 자율 모바일 로봇입니다.

Amazon-He의 Amr Titan은 컴퓨터 비전, 장애물 인식 및 자율적 인 탐색과 같은 기술이 통합 된 그림 : Amazon입니다.

티타늄 로봇 (개발 비용 : 1 억 2 천만 달러)은 유압 플랫폼 테드와 함께 최대 1,134kg까지 증가합니다. 그의 혁신은 하이브리드 내비게이션 시스템에 있습니다.

후자 -기반 옵토 센서 : Hercules는 5.5km/h에서 토양 표시의 정확한 결과를 인수합니다.
3D 장애물 매핑 : 보행자 및 장애물의 실시간 탐지를위한 Xanthus 기술을 통합
Proteus Integration : 컨테이너 변환을위한 동적 경로 계획에 운영 체제 하드웨어 사용

샌 안토니오 텍사스 센터 (San Antonio Texas Center)에서 사용되는 Titan은 특히 월풀이나 동물 사료 팔레트와 같은 부피가 큰 기사를 통해 수동 팔찌 작업을 70 %줄입니다. 2025 년, 아마존은 세쿼이아 컨테이너와 결합 된 사용을 계획하며, 여기서 타이탄은 하이 빔 베어링과 포장 스테이션 사이의 "브리지 로봇"역할을합니다.

Proteus : 자율적 인 이동성은 제한이 없습니다

아마존 최초의 완전히 자율 창고 로봇 프로테우스 - 이미지 : 아마존

Amazon의 첫 번째 AMR (자율 모바일 로봇)으로서 Proteus는 사람과 기계의 물리적 분리를 깰 수 있습니다.

360 ° -LIDAR : 정확한 환경 카드를 위해 50 스캔/초를 만듭니다
예측 충돌 회피 : 15m 반경에서 모든 물체의 이동 벡터를 계산합니다.
AWS-EDGE COMPUTING : 추론 칩을 통해 센서 데이터를 로컬로 프로세스하고, 지연 시간 감소 12ms

Shreveport Center에서는 2,500 명의 직원 사이의 120 개의 Proteus 단위가 충전 양말로 패키지 자동차를 운송하며 그리드 모델에서 78 %로 98 %의 점유율을 달성합니다.

세쿼이아 : 창고의 신경 센터

아마존의 세쿼이아 컨테이너 시스템 선택 : 아마존

세쿼이아 시스템 (투자 : 위치 당 4 억 5 천만 달러)은 컨테이너 물류와 AI 제어 역학을 결합합니다.

Moreage Contoces : 로봇 포드 당 8,000 개의 플라스틱 상자, 75 %의 액세스 가속화
AI 제어 위치 최적화 : 중첩 알고리즘으로 항목 당 저장 공간을 40 % 줄입니다.
인체 공학 워크 스테이션 : 직원의 "파워 존"(고관음)에 컨테이너를 배치

세쿼이아는 휴스턴과 슈 리브 포트에서의 확장 성을 보여줍니다. 30,000 기사/시간은 로봇 팔 트리오 로빈, 추기경 및 참새가 지원합니다.

로봇 팔 트라이어드 : AI의 정밀도

로봇 암 : 참새, 추기경 및 로빈 이미지 : 아마존

참새 : 작은 것들의 주인

27 도의 자유 및 다중 스펙트럼 이미지 처리로 Sparrow는 아마존 범위의 65 %를 처리했습니다.

촉각 센서 : 정확히 0.1 n으로 측정 된 인쇄 압력, 깨지기 쉬운 상품 보호
전송 학습 : 2 억 제품 이미지로 교육을받은 경우, 알 수없는 물체는 소수의 학습을 통해 인식합니다.
듀얼 암 조정 : 25kg 자루가 지연없이 2 개의 참새-무기 팩 2 개의 참새 암 팩 지연

San Marcos (Texas)에서 Sparrow는 수동 선택을 58 % 감소시키고 인간의 오류율은 0.3 %입니다.

추기경과 로빈 : 하중

추기경 (50 파운드 용량) 및 Robin (30 파운드)은 적응 형 흡입 전력으로 진공 그리퍼를 사용합니다.

추기경 AI 라우팅 : Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 패킷 산을 통한 최적의 경로를 계산합니다.
로빈의 고속 분류 : 99.8 % 스캔 정확도로 1,200 패키지/시간
협업 AI : Central Sagemaker 시스템에 대한 교환 학습 모델

Shreveport Center에서 40 개의 추기경 및 60 개의 Robin 유닛이 시프트 운영에서 작동하여 수동 처리를 45 %줄입니다.

로봇 공학을 통한 경제 변화

Coste 코팅 및 스케일 효과

로봇 함대는 아마존의 운영 물류 비용을 구조적으로 줄입니다.

Titan은 Palletier 비용을 $ 0.08/kg으로 줄입니다 (0.21 $ 설명서)
세쿼이아는 저장 용량을 120 개로 증가시킵니다./m² (+40 %)
참새는 선택 비용을 $ 0.003/기사로 낮 춥니 다

높은 계산 표시 : 세쿼이아 인프라의 투자 된 모든 달러는 5 년 동안 $ 3.20의 외과 적 절약을 생성합니다.

AWS의 시너지 효과

아마존의 클라우드 부서는 로봇을 주도하고 있습니다.

AWS Robomaker : 10,000 EC2 인스턴스의 Sparrows AI 모델을 훈련시킵니다.
추론 칩 : Proteus의 실시간 결정을 50 %
디지털 트윈 시뮬레이션 : 프로세스 최적화를위한 AWS의 Shreveport Center 리디 팅

2024 년에 AWS는 2023 년에 비해 Robotics Services-Growth에서 288 억 달러의 매출을 기록했습니다.

노동 시장 전환

자격 공세

자동화에도 불구하고 아마존의 인력은 확장되고 있습니다.

로봇 공학 기술자 : 12,000 개의 새로운 설정 2024 750,000 로봇 유지 보수
AI 트레이너 : 3,000 명의 전문가 큐레이터 참새 교육 데이터
프로세스 최적화기 : 800 명의 산업 엔지니어가 세쿼의 지표를 모니터링합니다

로봇 공학 센터에서는 부상 률이 18 %감소한 반면 직원 당 생산성은 시간당 350 개로 상승했습니다.

글로벌 경쟁 강의

공급 업체 탄력성

로봇 공학은 아마존 전례없는 유연성을 가능하게합니다.

타이탄은 큰 품목의 화해 시간을 11 분으로 단축합니다 (37 분)
Sequoia는 AI 대조 수요 예측에 의한 재고 돌출을 줄입니다
Proteus는 30 % 낮은 에너지 소비로 24/7 작동을 가능하게합니다.

아마존의 당일 배달은이를 2023 년보다 22 % 낮은 물류 비용으로 2024 년 45 개 대도시로 이끌었습니다.

도전과 미래 전망

기술 한도

성공에도 불구하고 장애물이 남아 있습니다.

칩 병목 현상 : 유추 2 칩은 2024 년에 배달 시간이 지남에 따라 14 일 동안 지연됩니다.
에너지 요구 사항 : Shreveport는 기존 센터보다 85MW -45 % 더 많이 소비합니다.
Ki-Bias : Sparrow는 여전히 0.7 % 유사하게 포장 된 품목을 혼동합니다

규제 압력

EU는 물류 자동차 로봇의 시장 관리에 대한 독점 금지 절차를 점검하는 반면, 노조는 최소 인력 요금을 요구하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 아마존의 로봇 공세는 확인되지 않은 채로 남아 있습니다. 2026 년까지 모든 수동 활동의 50 %가 자동화되어야하며 매년 120 억 달러의 예측 비용 절감이 필요합니다. Shreveport 모델은 2025 년까지 전 세계적으로 30 개 지역으로 확장되어 물류 산업을 지속적으로 변화시킬 것입니다.

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