Amazon'dan robot yerine getirme merkezi sistemi

Konrad Wolfenstein

4 gün önce

Robotik yerine getirme merkezi sistemi - resim: xpert.digital

Hangi teknolojiler intralojistte birlikte çalışabilirliği destekliyor?

Titanyum ağır çalışan robotun ve tamamen otonom proteusun tanıtımı ile Amazon 2024, lojistik otomasyonunda bir kilometre taşı elde etti. Sequoia konteyner konteyner sistemi ve AI kontrollü robotik ordu üçlü robin, kardinal ve serçe ile birleştiğinde, şirket 2023'e kıyasla depolama oranında%40 artış fark etti. En büyük robot merkezleri bu sinerjileri kesiyor: 30 milyon makale saklanıyor Burada, her gün vardiya başına 1.2 milyon paketi işleyen 8 robot türü tarafından düzenlenen dinamik AI kontrollü kaplarda düzenleniyor.

İçin uygun:

Amazon robotlarının teknolojik mimarisi

Titan: Ağır Taşımacılığın Devrimi

Amazon'dan AMR Titan, bilgisayar görme, engel tanıma ve otonom navigasyon gibi teknolojilerin entegre resim olduğu, yerine getirme merkezlerinde ürün taşıyan otonom bir mobil robottur: Amazon

Titanyum robotu (geliştirme maliyetleri: 120 milyon dolar), selefi Hercules ile hidrolik platform iki ile 1.134 kg'a kadar yükseliyor. İnovasyonu melez navigasyon sisteminde:

Latters -tabanlı optosensörler: Herkül, toprak işaretlerinin kesin sonuçlarını 5.5 km/s'de devralır
3D Engel Eşleme: Yayaların ve engellerin gerçek zamanlı tespiti için Xanthus teknolojisini entegre eder
Proteus Entegrasyonu: Konteyner dönüşümleri için dinamik rota planlaması için işletim sistemi donanımını kullanın

San Antonio Texas Center'da kullanılan Titan, özellikle jakuzi veya hayvan yemi paletleri gibi hantal eşyalarla manuel paletet çalışmasını %70 azaltır. 2025 için Amazon, Titan'ın yüksek ışınlı rulmanlar ve paketleme istasyonları arasında bir "köprü robotu" olarak hareket etmesi gereken Sequoia kapları ile birleşik kullanımı planlıyor.

Proteus: Sınırsız otonom hareketlilik

Amazon'un İlk Tamamen Otonom Depo Robot Proteus - Resim: Amazon

Amazon'daki ilk AMR (otonom mobil robot) olarak Proteus, insan ve makine arasındaki fiziksel ayrılıktan kırılır:

360 ° -lidar: Hassas Çevre Kartları için 50 Scans oluşturur
Öngörücü Çarpışma Kaçınma: 15 m yarıçapındaki tüm nesnelerin hareket vektörlerini hesaplar
AWS-Kenar Hesaplama: Sensör verilerini interentia yongaları ile yerel olarak işlemler, gecikmeyi 12 ms'ye indirgenmiş

Shreveport Center'da, 120 Proteus birimi 2.500 çalışan arasında serbestçe, paketi otomobilleri şarj çoraplarına taşıyın ve ızgara modellerinde % 98'e kadar % 98'e ulaşın.

Sequoia: depolamanın sinir merkezi

Amazon'un Sequoia Container Sistem Resmi: Amazon

Sequoia sistemi (yatırım: konum başına 450 milyon dolar) konteyner lojistiğini AI kontrollü dinamiklerle birleştirir:

Moreage Containes: Robot Pod başına 8.000 plastik kutu, erişimi % 75 hızla hızlandırın
Yapay zeka kontrollü konum optimizasyonu: yuvalama algoritmalarını yuvalama ile % 40 oranında depolama alanını azaltır
Ergonomik İş İstasyonları: Çalışanların "Güç Bölgesi" nde (kalça ila göğsünde) konumlandırılmış konteyner

Sequoia, Houston ve Shreveport'taki ölçeklenebilirliğini gösterir: 30.000 makale/saat sıralanır, robot kol üçlüsü Robin, Cardinal ve Sparrow tarafından desteklenir.

Robot kol üçlüsü: AI tarafından hassasiyet

Robot kolu: Serçe, Kardinal ve Robin-Image: Amazon

Serçe: Küçük Şeylerin Üstadı

27 derece serbestlik ve çok spektrumlu görüntü işleme ile Sparrow, Amazon serisinin % 65'ini ele aldı:

Dokunsal Sensörler: Baskılı Baskı Tam Olarak 0.1 N'ye kadar Kırılgan Malları Koruyun
Transfer Öğrenimi: 200 milyon ürün resmi ile eğitim aldıysanız, bilinmeyen nesneler birkaç atış öğrenimi ile tanınır
Çift Kol Koordinasyonu: İki Serçe Silah Paketi 25 Kg Çuvalları Gecikmeden Birlikte

San Marcos'ta (Teksas) serçe, insanlarda % 0.3'e karşı % 0.3'e karşı hata oranı ile manuel toplama % 58 azalır.

Kardinal ve Robin: Yükler

Kardinal (50 pound kapasite) ve Robin (30 pound), uyarlanabilir emme gücüne sahip vakum tutucu kullanır:

Cardinals AI Yönlendirmesi: Monte Carlo simülasyonları aracılığıyla paket dağlarından optimal yolu hesaplar
Robin'in Yüksek Hızlı Sıralama: % 99.8 tarama doğruluğunda 1.200 paket/saat
İşbirlikçi AI: Central Sagemaker Sistemi hakkında öğrenme modellerini değiştirme

40 Kardinal ve 60 Robin birimi, Shreveport Center'da vardiya operasyonunda çalışarak manuel kullanımı %45 azaltır.

Robotik yoluyla ekonomik dönüşüm

Coste kaplama ve ölçek etkileri

Robot filosu Amazon'un operasyonel lojistik maliyetlerini yapısal olarak azaltır:

Titan, palleter maliyetleri 0,08 $/kg'a düşürür (0,21 $ manuel)
Sequoia depolama kapasitesini 120 ürün/m²'ye çıkarır ( %+40)
Sparrow, toplama maliyetlerini 0,003 $/makaleye düşürür

Yüksek hesaplamalar gösterin: Sequoia altyapısına yatırılan her dolar 5 yıl boyunca 3,20 $ cerrahi tasarruf sağlar.

AWS ile sinerji efektleri

Amazon'un bulut bölümü robotik kullanıyor:

AWS RoboMaker: 10.000 EC2 örneğinde AI modelleri serçeler
Interentia Cips: Proteus'un gerçek zamanlı kararlarını % 50 hızla hızlandırın
Dijital İkiz Simülasyonlar: Proses Optimizasyonu için AWS'de Shreveport Center'ın yeniden planlanması

2024'te AWS, 2023'e kıyasla % 19'luk robotik hizmetleri büyümesinden 28,8 milyar dolarlık satış sağladı.

Geçişte işgücü piyasası

Yeterlilik saldırısı

Otomasyona rağmen, Amazon'un işgücü genişliyor:

Robot Teknisyeni: 750.000 Robotun Bakımı için 12.000 Yeni Ayar 2024
AI Trainer: 3.000 Uzman Serçe Eğitim Verilerini Küratör
Proses Optimize Edici: 800 Endüstri Mühendis Sequoia göstergelerini izleyin

Yaralanma oranı robot merkezlerinde %18 oranında düşerken, üretkenlik çalışan başına 350 ürün/saate yükseldi.

Küresel Rekabet Dersleri

Tedarikçi esnekliği

Robotik, Amazon'a benzeri görülmemiş esneklik sağlar:

Titan, büyük ürünler için mutabakat sürelerini 11 dakikaya kısaltır (37 dakikaya karşı)
Sequoia, AI kontrollü talep tahminlerine göre envanter çıkıntısını azaltır
Proteus, % 30 daha düşük enerji tüketiminde 7/7 operasyon sağlar

Amazon'un aynı gün teslimatı bunu 2023'ten % 22 daha düşük lojistik maliyetleriyle 45 Metropolitan bölgesine 2024'e götürdü.

Zorluklar ve gelecek beklentileri

Teknolojik sınırlar

Başarıya rağmen, engeller kalır:

Chip Bottbonecks: Interentia-2 cips, teslimat süresi boyunca 14 gün boyunca 2024'te gecikti
Enerji Gereksinimleri: Shreveport, geleneksel merkezlerden 85 MW - % 45 daha fazla tüketiyor
Ki-Bias: Sparrow hala % 0.7 benzer şekilde paketlenmiş ürünleri karıştırıyor

Düzenleyici baskı

AB, lojistik otomobil robotları için piyasa kontrolü için antitröst prosedürlerini kontrol ederken, sendikalar asgari personel oranları talep ediyor.

Bununla birlikte, Amazon'un robotik saldırısı kontrolsüz kalır: 2026 yılına kadar, tüm manuel faaliyetlerin % 50'si otomatikleştirilmeli ve maliyet tasarrufu yılda 12 milyar dolar. Shreveport modeli 2025 yılına kadar küresel olarak 30 lokasyona genişleyecek ve böylece lojistik endüstrisini sürdürülebilir bir şekilde dönüştürecek.

İçin uygun:

Sizin için oradayız - tavsiye - planlama - uygulama - proje yönetimi

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!