
上流の物流プラットフォームから、パケットのメタデータを取得する
運送業者の制約と、ゾーンごとの容量の利用可能性を評価する
エッジノードを経由して、AMR(協働ロボット)とAGV(自動案内車)の最適な経路を計算する
特定の出力ゾーンへのリアルタイムな宛先割り当てを実行する
高密度な処理状況下での、衝突を回避した移動の検証

在激活舰队之前,确保满足所有基础设施、安全和合规性要求。
验证 Wi-Fi 6 或 5G 覆盖范围是否满足自主导航的延迟要求。
确认 UPS 备份和电源冗余以实现持续分拣操作。
确保地板的牵引力和平整度符合机器人轮子的动态。
在设施的周长范围内定义静态和动态的排除区域。
所有操作员必须完成有关 AI 系统监控协议的认证。
获得您管辖范围内的自主设备的安全认证。
进行现场调查,评估当前的吞吐量,并识别集成点。
将有限的舰队部署到,以验证目的地逻辑的准确性和系统稳定性。
在密切监控 KPI 的情况下,扩展部署到所有分拣通道。
宛先の割り当てにおいて、99.8%の精度を達成
エッジコンピューティングの計算時間を50ms未満に短縮
用于实时目的地分配和路线优化的集中控制界面。
与仓库管理系统(WMS)的双向数据同步,以验证分拣订单。
用于延迟敏感路径规划和碰撞避免的本地处理单元。
基于 AI 的监控,确保在动态分拣期间符合安全标准。
遵守传感器和轮子的严格清洁和校准间隔。
在低活动窗口期间安排更新,以防止运营中断。
建立 24/7 支持渠道,以解决关键事件。
验证所有跟踪数据处理是否符合 GDPR 和当地隐私法规。