发布于：2025年3月17日 /更新，发表于：2025年3月17日 - 作者： Konrad Wolfenstein
AI控制的工业卡车及其在仓库Automation-Image中的Digital Twin-A里程碑：XPERT.Digital.Digital
数字双胞胎和AI：Kion如何改变供应链
Kion Group在Logimat 2025上提出了令人印象深刻的物理AI解决方案
Kion Group与NVIDIA和埃森哲合作的物理羊膜解决方案的介绍标志着工业自动化的重大进展。在Stuttgart的Logimat 2025上，它令人印象深刻地证明了AI控制的工业卡车如何与数字双胞胎有关，可以彻底改变供应链中效率，适应性和成本效益。配备AI的自主移动机器人和手动叉车的完全集成的商品输入解决方案显示了这项技术在内部杂志的未来中的巨大潜力。
基恩，恩维迪亚和埃森哲之间的战略合作
Kion在Stuttgart的Logimat上提出了一个带有物理AI的解决方案 - 图像：Kion组
Logimat上提出的解决方案是Kion，Nvidia和Accenture之间进行大规模合作的第一个结果，以重新设计了2025年1月宣布的工业自动化。这种合作伙伴关系结合了各自领域的三家领先公司的专业知识：Kion是工业卡车和供应链解决方案的提供商，NVIDIA作为人工智能领域的市场领导者，并成为数字化转型专家。
Kion Group AG的首席执行官Rob Smith强调，与Nvidia和Accenture合作至关重要。 NVIDIA在人工智能领域的领先地位和数字技术领域的领域重新设计了仓库自动化。这些强大的伙伴的结合使未来营地的愿景是作为智能，敏捷系统的一部分，不断与周围环境发展，并且可以应对供应链中几乎所有挑战。
这三家公司使用具有智能住院摄像机的物理AI，自动叉车以及最现代的自动化和机器人解决方案，以在Nvidia的全能经文中创建高度现实的实时数字双胞胎，这些诗歌由现场传感器和相机数据馈送。
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物理AI解决方案：真实和虚拟世界的整合
在Logimat上，Kion-Daughter Linde Material处理提供了一个完全集成的商品输入解决方案，该解决方案具有自动移动机器人（AMR）和手动叉车，两者都配备了AI。该解决方案证明了所谓的“物理AI” -AI模型的实际使用，该模型体现了物理世界的原理和特性。
提出的解决方案在NVIDIA的全能经文中以数字方式提出，并显示了工业卡车的实时定位。机上和住院摄像机在NVIDIA硬件上运行，并记录和处理实时操作数据。尤其值得注意的是，整个解决方案在不断开发的模拟环境中起作用，该环境旨在优化车辆协调和大规模的路线计划。
此外，这些车辆还具有为改善人员认可和避免诸如功能的连续软件升级提供的应用程序。这强调了解决方案的动态和适应性特征，这些特征可以不断改进并适应新的要求。
数字双胞胎：新技术的核心
呈现的解决方案的一个核心要素是数字双胞胎的概念 - 数字双胞胎的虚拟复制品，它复制了其属性和行为。该技术提供了一种有效的方法来规划，验证和优化仓库自动化，并确保实施顺畅和长期可靠性。
该过程始于仓库控制系统（厕所）的数字副本，该复制品被用作评估系统吞吐量的测试环境，仓库管理系统（WMS）的消息传递功能以及安装之前的系统行为。根据Linde MH数字业务部门董事总经理Ron Winkler的说法，Digital Warehouse Twin的配置可实现3D中任何可能的基础架构和车队配置的模拟和效率测试。 AI可以不断地训练和改进，创造了仓库生态系统，主动掌握和不断发展的挑战。
NVIDIA的全能经文中的数字表示使无限数量的方案可以定义仓库的理想布局。这有助于客户通过预测最高负载来定义新营地的理想布局，并改善仓库管理，确保可以更有效地计划工人的安全和资源。
适合：
技术实施：智能相机和实时本地化
提出的解决方案的重要部分是工业卡车的实时定位。 Linde Material处理目前正在开发一种实时定位系统，该系统在仓库内部和外部都起作用。它通过创新的，低建筑的超宽频带技术对每辆车的位置进行无缝迫害。
策略性地安装在整个存储FRASTRUCTURE以及手动和自动化车辆上的智能相机系统用于跟踪负载载体，AMR和手动车辆。他们还提供对装载和存储区域的实时监控。然后，这些系统记录的图像由AI直接解释和处理。
在林德展览展台的展示柜中实际上证明了这一点：叉车驾驶员用电动林登叉车运输到接待区。在计划的转移区域，一辆全自动的Linden托盘卡车接管了调色板，以进一步运输到仓库。手动叉车的智能摄像头会自动吸收负载图片并将其存储在系统中。同时，摄像机捕获了整个环境，确定了人们和障碍，并立即使车辆的行为适应了情况。
客户的优势：效率，节省成本和适应性
Kion Group的物理AI解决方案为您的客户提供了许多优势。在全球商业，交付和物流中心中，条件不断变化，并因此设计，模拟和优化客户供应链中的真实选择，并在物理AI的帮助下。数字双胞胎在这里起着重要的作用：它们实时起作用，充当控制塔，同时作为物理系统的模板。这可以在时间，投资和运营成本上节省大量，并允许客户灵活地适应供应链的变化。
操作员特别受益于这一开发。智能硬件和软件与高计算能力的组合在所有仓库过程中都创造了最大的透明度，而连续的仿真使订单处理更加高效和可靠。诸如机器学习和神经网络之类的进步也提高了仓库效率，提高吞吐量并实现手动和自动舰队的优化。员工可以更有效地使用，最终为公司节省了大量成本。
仓库自动化的未来：连续创新
提出的解决方案仅是AI仓库自动化领域连续发展的开始。随着仓库运营的越来越复杂，路线的优化以及手动和自动化的工业卡车的协调提高了计算能力的更高要求。
如果需要100辆或更多车辆的协调，则必须使用高级智能和强大的硬件是必不可少的，以便有效地处理大量数据。这正是使用Nvidia Omniverse-Platform的AI的位置。它创建了仓库的数字双胞胎，它代表了物理环境的确切虚拟复制品。在此数字图像中，可以在几秒钟内进行模拟，无论是优化自动移动机器人（AMR）和手动叉车之间的路线和协调，还是改善现有的仓库路线。
作为该行业的技术和创新领导者，Linde Material处理是开发基于AI的解决方案的领导者。这些解决方案代表了一个重大突破，旨在提高客户的竞争力并确保其物料流的长期效率。
供应链优化的进一步发展
Kion组的物理AI解决方案在Logimat 2025与Nvidia和Accenture合作，标志着仓库自动化和供应链优化的转折点。由于AI控制的工业卡车和数字双胞胎的无缝整合，仓库的效率更高，更适应性和成本效益。
物理AI，实时本地化和数字双胞胎的结合使客户能够不断优化其仓库流程并快速适应变化的条件。这不仅可以带来可观的成本和时间节省，而且还提高了仓库运营的安全性和可靠性。
借助这项开创性的技术，Kion Group强调了其作为内在学领域的创新领导者的地位，并为仓库自动化的新时代铺平了道路。与NVIDIA和埃森哲的合作表明，跨工业合作伙伴关系如何导致破坏性解决方案，从而改变整个行业分支。
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