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GreyOrange推出箱体拣选叉车式机器人

2024-08-02 09:13 性质:原创 作者:Mulan 来源:AGV网
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总部位于美国的GreyOrange公司最近宣布推出了一项新的仓库自动化解决方案,即利用其GreyMatter AI平台与Ranger Forklift系列机器人协同工作,以实现箱拣选和托盘移动的应用。这项创新不仅能够提...
美国GreyOrange公司

总部位于美国的GreyOrange公司最近宣布推出了一项新的仓库自动化解决方案,即利用其GreyMatter AI平台与Ranger Forklift系列机器人协同工作,以实现箱拣选和托盘移动的应用。这项创新不仅能够提升仓库的效率,还能应对现代物流业面临的挑战,如订单量激增和劳动力短缺 。

GreyOrange公司是一家专注于提供现代化履行操作解决方案的全球供应商。公司通过结合智能机器人与人工智能驱动的履行操作系统(FOS),实现了对仓库中任务、人员和机器人的高效协同优化。GreyMatter作为其FOS的一部分,能够即时分析和决策,以优化执行流程。

此次GreyMatter与Ranger Forklift的结合旨在提高拣选和搬运效率。Ranger Forklift系列机器人具备处理封闭托盘及同时管理多个托盘或推车的能力,显著提升了操作效率。这种协作方式不仅能加速仓库内的物料流动,还能通过减少操作人员的体力劳动来提高工作满意度和员工保留率。

GreyOrange的联合创始人兼首席技术官Akash Gupta表示:“在当前按需的时代,消费者的要求日益增加,便利性和选择性都是他们关注的重点。为了赢得客户的信任与忠诚,我们的订单履行必须做到无可挑剔。”他补充道,Ranger Forklift机器人系统结合GreyMatter能够帮助零售商以更快的速度实现客户承诺,解决不断上升的订单量和日益紧张的劳动力市场。

此外,GreyOrange的解决方案还具有高度灵活性,可以在无需改变仓库基础设施的情况下快速部署。其操作简单,员工只需经过最少的培训即可上手。这使得Ranger Forklift在处理多楼层、多操作员支持和动态分区操作等应用时,能够立即提升生产力并提供快速的投资回报 。

在实际应用中,GreyOrange的系统已经为一些客户带来了显著的效益。例如,一家领先的第三方物流公司(3PL)通过引入Ranger Forklift和GreyMatter的解决方案,实现了订单履行的精准度达到99.9%,并在订单量激增的情况下,拣选吞吐量提升了2.2倍。

GreyOrange通过其先进的AI和机器人技术,为仓库自动化领域提供了强有力的支持。其创新的Ranger Forklift系列机器人与GreyMatter平台的结合,不仅可以显著提升仓库操作效率,还能为企业在全球竞争中带来显著的优势

GREYORANGE基于此基本原理:

在亚马逊改变每个人的期望之前,您无法满足采用上一时代的技术来实现现代造纸的需求。

2011年,两位年轻的对AI驱动软件和机器人充满热情的创新者决定将这些技术结合起来,以解决行业急需创新的问题。他们选择实现。

3种技术在根本上改变了工作方式的本质:人工智慧,机器学习和机器人。

GREYORANGE将所有3种元素结合在一起,以实时实现加料的未来。

现在,首席执行官Samay Kohli和首席技术官Akash Gupta正在改变实现的面貌和步伐。GreyOrange与全球领先的零售商和第三方物流提供商合作,已经从正确的想法演变为在电子商务和全渠道实现中定义“下一步”的创新者全球力量。

机器人在操作系统,不附加软件它

Samay和Akash明白其他人没有的意思是,将机器人绑定到为早期构建的软件上可以提高履行性能,但还不够。毕竟,这些机器人只是硬件附件,受到它们所连接的软件系统功能的限制。

取而代之的是,GreyOrange提供了一个根本上全新的实现操作系统:  一个由具有AI功能的软件大脑驱动的系统,我们称之为GreyMatter,它集成了机器人,而不仅仅是与它们交互。机器人利用其内核中内置的GreyMatter软件与其他机器人以及与中央系统进行通信,从而在软件大脑中的算法与车间的实时操作之间产生连续的反馈。  通过这种方式,可替代的实时选项会连续地通知指定的操作,以确保GreyMatter始终解决问题的智能时刻计算出每个“最佳决策”。

超越昨天的构想

GreyMatter提供了其他系统无法提供的功能,因为它考虑了人和机器人一起工作的问题,并且基于为满足功能性需求而设计的语言而构建: 

持久性,可在通信点移动时保持连接状态并保持数据畅通

移动空间意识,因此机器人,人员和库存可以高效移动,而不会互相干扰

决定同时启动多个方案的决策,以实时考虑许多选项,以在每个时刻提供最佳选择

未来流体逻辑,结合了人工智能和实时数据,可以摆脱硬编码的标准操作程序。当计划前提是“取决于”时,这种流动性就可以绘制出最佳路线图,  并可以调整计划的内容以适应正在发生的情况。

集成了机器人和支持AI的软件,该软件基于为流动性和实时决策而设计的语言,可直接满足最紧迫的履行需求。紧张的劳动力市场加上SKU数量的增加和运输时间的加快,要求超越传统技术,以利用旨在实时满足未来需求的解决方案。

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