来自亚马逊的机器人履行中心系统

康拉德·德军总部

4 天前

机器人履行中心系统 - 图像：xpert.digital

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

来自亚马逊的AMR Titan是一个自主移动机器人，可在履行中心运输产品，其中计算机视觉，障碍识别和自动导航等技术是集成的图片：亚马逊

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

亚马逊的第一个完全自主仓库机器人Proteus-图片：亚马逊

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

亚马逊的红杉容器系统图：亚马逊

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

机器人臂：麻雀，红衣主教和罗宾图像：亚马逊

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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