发表于:2025年2月18日 /更新,发表于:2025年2月18日 - 作者: Konrad Wolfenstein
哪些技术支持内部学术中的互操作性?
随着钛重型机器人和完全自主的Proteus的引入,Amazon 2024在物流自动化方面取得了里程碑。结合红杉容器容器系统和AI控制的机器人三合会罗宾,红衣主教和麻雀,该公司意识到存储速率增加了40%,与2023年相比,最大的机器人中心示出了这些协同作用:3000万篇文章是存储的。在动态AI控制的容器中,由8种机器人类型编辑,每天每次轮班处理120万个包装。
适合:
亚马逊机器人技术的技术架构
泰坦:重型运输的革命
Titanium机器人(开发费用:1.2亿美元)用他的前身大力士的液压平台扭转量增加了1,134公斤。他的创新是在混合导航系统中:
- 后者基于基于的光子传感器:大力神接管了5.5 km/h的土壤标记的确切后果
- 3D障碍物映射:集成Xanthus技术以实时检测行人和障碍
- Proteus集成:使用其操作系统硬件进行容器转换的动态路线计划
泰坦在圣安东尼奥德得克萨斯州中心使用,将手动托盘工作减少了70%,尤其是惠而浦或动物饲料托盘等笨重的文章。在2025年,亚马逊计划了与红杉容器的合并用途,在该容器中,泰坦应该在高光束轴承和包装站之间充当“桥梁机器人”。
proteus:自主移动性无限制
作为亚马逊上的第一个AMR(自动移动机器人),Proteus突破了人与机器之间的物理分离:
- 360°-LIDAR:创建50次扫描/秒,以获取精确的环境卡
- 避免预测性碰撞:计算15 m半径中所有物体的运动向量
- AWS-EDGE计算:通过推论芯片在本地处理传感器数据,将延迟降低到12毫秒
在什里夫波特中心(Shreveport Center)中,有120个Proteus单位在2500名员工之间自由,将套装车运送到充电袜子,并在网格模型中达到98%的占用率,达到78%。
红杉:仓库的神经中心
红杉系统(投资:每个位置4.5亿美元)将容器物流与AI控制的动态结合在一起:
- Moreage包含:每个机器人舱8,000个塑料盒,加速访问75%
- AI控制位置优化:通过嵌套算法将每项存储空间降低40%
- 符合人体工程学工作站:位于员工的“电力区”(臀部到胸部)中的容器
红杉显示出其在休斯顿和什里夫波特的可伸缩性:30,000篇文章/小时,由机器人臂三重奏罗宾,红衣主教和麻雀支撑。
机器人臂三合会:AI精确
麻雀:小事的主人
Sparrow拥有27度的自由度和多光谱图像处理,处理了亚马逊范围的65%:
- 触觉传感器:确切的测量压力到0.1 N,保护脆弱的商品
- 转移学习:如果您接受了2亿个产品图像的培训,未知物体通过几次学习识别
- 双臂协调:两个麻雀臂包25公斤麻袋毫不延迟
在得克萨斯州的圣马科斯,麻雀将手动采摘降低了58%,错误率为0.3%,而人类的错误率为1.7%。
红衣主教和罗宾:负载
红衣主教(50磅容量)和罗宾(30磅)使用带有自适应吸力的真空吸管:
- 红衣主教AI路由:通过Monte Carlo模拟来计算小包山的最佳路径
- 罗宾的高速排序:1,200套餐/小时以99.8%的扫描准确性
- 协作人工智能:有关中央sagemaker系统的交流学习模型
40个红衣主教和60个Robin单元在什里夫波特中心的轮班操作中工作,将手动处理减少了45%。
通过机器人技术的经济转型
Coste涂层和规模效应
机器人机队在结构上降低了亚马逊的运营物流成本:
- 泰坦将托盘的成本降低到$ 0.08/kg(vs. 0.21 $手册)
- 红杉将存储容量提高到120个/m²(+40%)
- 麻雀降低采购成本为$ 0.003/Artent
显示高计算:在红杉基础设施中的每笔投资美元在5年内可节省3.20美元。
与AWS的协同作用
亚马逊的云部门正在推动机器人:
- AWS Robaker:火车在10,000 EC2实例上使用Sparrows AI型号
- 推理芯片:加速Proteus的实时决策50%
- 数字双模拟:在AWS中重新种植什里夫波特中心以进行过程优化
2024年,AWS从19%的机器人服务增长中产生了288亿美元的销售额,而2023年则产生了288亿美元的销售。
劳动力市场过渡
资格进攻
尽管自动化,亚马逊的劳动力仍在扩大:
- 机器人技术人员:12,000个新设置2024用于维护750,000个机器人
- AI培训师:3,000名专家策展人麻雀培训数据
- 流程优化器:800个工业工程师监视红杉指标
机器人中心的伤害率下降了18%,而每位员工的生产率上升至350件/小时。
全球竞争演讲
供应商的弹性
该机器人可以使亚马逊前所未有的灵活性:
- 泰坦缩短大型物品的对帐时间至11分钟(比37分钟)
- 红杉通过AI控制的需求预测减少了库存
- Proteus以30%的降低能源消耗启用24/7的操作
亚马逊的当天交货将其推向2024年的45个大都市地区,物流成本低于2023年。
挑战和未来前景
技术极限
尽管取得了成功,但障碍仍然存在:
- 芯片瓶颈:推理2芯片在2024年延迟14天,超过交货时间
- 能源需求:什里夫波特(Shreveport)消耗85兆瓦 - 比传统中心高45%
- Ki-Bias:麻雀仍然混淆了0.7%的类似包装的物品
监管压力
欧盟检查物流机器人市场控制的反托拉斯程序,而工会要求最低人事费率。
尽管如此,亚马逊的机器人攻势仍然没有受到检查:到2026年,应自动化所有手动活动的50%,预测每年节省120亿美元。什里夫波特(Shreveport)模型将于2025年在全球范围内扩展到30个地点,从而可持续地改变物流行业。
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