
Importe los modelos CAD del entorno de almacenamiento para definir con precisión los límites de la superficie de recogida.
Asignar los centros de los objetos en un mapa a posiciones específicas de agarre, aplicando estrictas restricciones cinemáticas.
Simular posibles escenarios de colisión entre todos los efectores activos dentro de la configuración espacial propuesta.
Verificar la accesibilidad física de todos los objetos objetivo en relación con el diseño de la superficie de recogida definido.
Finalizar los parámetros de implementación en función de las métricas de optimización de rendimiento calculadas.

Evaluate your current infrastructure, data maturity, and workforce capabilities before initiating module deployment.
Conduct a detailed audit of aisle widths, racking heights, and floor load capacities to ensure robotic compatibility.
Verify ambient lighting levels meet sensor requirements for accurate object recognition in varying conditions.
Assess Wi-Fi or wired network throughput to support real-time data transmission without packet loss.
Identify training needs for operators to manage, monitor, and troubleshoot the AI picking systems effectively.
Review all safety protocols against local regulations regarding human-robot collaboration zones.
Ensure WMS data integrity is high enough to support autonomous decision-making without excessive manual overrides.
Complete infrastructure upgrades, install network hardware, and finalize safety zone markings prior to robot arrival.
Deploy a single unit in a low-risk zone to validate workflows and refine AI models based on live data.
Roll out remaining units across designated zones while maintaining parallel operations for business continuity.
El sistema alcanza un objetivo de 98% de tasa de recogida exitosa dentro del tiempo cíclico definido.
Las simulaciones confirman la ausencia de interferencia física entre los efectores móviles durante el funcionamiento.
Todos los centros de los objetos designados se encuentran dentro de los límites del espacio de trabajo calculados.
Integrate high-resolution cameras with AI models to identify SKU variations and optimize pick paths dynamically.
Configure soft-touch actuators to handle diverse item shapes while maintaining consistent force application standards.
Ensure seamless handoff protocols between robotic arms and existing conveyor infrastructure for continuous flow.
Implement real-time spatial mapping to prevent interference with human operators or other automated equipment.
Schedule daily calibration checks to maintain accuracy, with weekly deep scans for system drift detection.
Define clear escalation paths for failed picks, including manual override procedures and error logging standards.
Plan downtime slots during off-peak hours to perform firmware updates and mechanical inspections without disrupting throughput.
Establish direct lines of communication with hardware and software vendors for rapid issue resolution and SLA management.
Configure una celda con dos brazos para la selección de cajas de gran volumen en un centro de distribución.
Ajustar la geometría de la superficie de recogida para adaptarse a productos paletizados con formas irregulares.
Integrar datos de sensores para actualizar dinámicamente las zonas de alcance del agarre durante las horas pico.
Validar el espacio de limpieza necesario para manipular objetos frágiles en un almacén farmacéutico.