Arquemino Lopes Junior: Artan ürün çeşitliliği, e-ticarette devam eden patlama ve lojistik süreçlerinin artan karmaşıklığı akıllı otomasyon stratejileri gerektiriyor. Şirketlerin bu ortamda rekabetçi kalabilmeleri için daha verimli ve uygun maliyetli çalışmaları gerekiyor. Bin picking, intralojistiğin otomatikleştirilmiş elidir. Şirketlerin çok çeşitli nesneleri kaotik veya düzenli konteynerlerden hassas ve güvenilir bir şekilde çıkarmasını sağlar. Bu teknoloji, malzeme akışının optimize edilmesini ve lojistik zincirindeki darboğazların önlenmesini mümkün kılmaktadır.
Arquemino Lopes Junior: Buradaki en büyük zorluk, çok çeşitli farklı öğeleri esnek ve güvenilir bir şekilde kavrayabilen kavrama sistemleri geliştirmektir. Herhangi bir nesneyi gerçekten kavrayabilen bir sistem, Kutsal Kase'yi aramak gibidir. Ürün geometrilerinin ve malzemelerinin çeşitliliği, otomatik kavrama için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. Bin picking süreci sürtünmesiz değilse, hızla intralojistikte bir darboğaz haline gelir. Buradaki risk, malzeme akışının durması ve tüm sistemin performans kaybetmesidir. Olumlu açıdan bakıldığında, akıllı çöp toplama işlemini süreçlerine başarıyla entegre eden şirketler ileriye doğru kararlı bir adım atmış olacak. Sadece verimliliklerini optimize etmekle kalmıyor, aynı zamanda her zamankinden daha hızlı ve daha esnek çözümler talep eden bir pazarda ayakta kalmanın temelini oluşturuyorlar.
Arquemino Lopes Junior: Online perakende, intralojistik alanındaki mevcut zorlukların en büyük etkenlerinden biri. Pandemi e-ticarete büyük bir ivme kazandırdı ve o zamandan bu yana büyüme bir miktar dengelenmiş olsa da, eğilim olumlu ve sürdürülebilir olmaya devam ediyor. Bu, giderek artan sipariş sayısının lojistikte de önemli ölçüde daha yüksek bir işlem gereksinimi yarattığı anlamına geliyor. Bu gelişmeye ürün çeşitliliğinin artması da eşlik ediyor, bu da daha farklı ürün geometrilerinin ve malzemelerin çöp toplama sürecinde işlenmesi gerektiği anlamına geliyor.
Tüketici olarak beklentilerimiz de belirleyici bir rol oynamaktadır. Sipariş edilen ürünlerin hızlı bir şekilde - tercihen aynı gün - ulaşmasını bekliyoruz. Bu beklenti, şirketlere e-ticarette zaten yüksek olan hacimlerin daha da hızlı işlenmesi gibi ek bir zorluk getiriyor. İşte tam da bu noktada verimlilik, hız ve güvenilirlik sağlamak için akıllı ve otomatik kutu toplamanın ne kadar önemli olduğu ortaya çıkıyor.
Arquemino Lopes Junior: Bizim görüşümüze göre, özellikle üç teknolojik gelişme bin picking konusunda ezber bozan gelişmeler oldu: yapay zeka ve makine öğreniminin etkisi, görüntü işleme ve nesne tanımadaki ilerlemeler ve gerçek zamanlı verilerin kullanımı. Bunlar, sistemlerin hassasiyetini ve esnekliğini önemli ölçüde geliştirmiştir.
En önemli hedef hala mükemmel kavrama noktalarını hesaplamak ve "uç işlevci" olarak adlandırılan kavrama sistemini mümkün olduğunca verimli bir şekilde geliştirmektir. Hataları en aza indirmek için Festo olarak pnömatik, elektrik ve dijital otomasyon alanındaki tüm uzmanlığımızı çözüm bulmak için kullanıyoruz.
Kavrayıcı teknolojilerinden oluşan geniş portföyümüzle neredeyse her türlü uygulamayı karşılayabiliriz. Özel Çözümlerimizi özellikle vurgulamak isterim. Bunlar, özelleştirilmiş tutucu çözümleri geliştirmek için müşterilerimizle hedeflenen işbirliğinin sonucudur. "Grip it" geliştirme girişimimizde, özel tutucuların geliştirilmesinde uzmanlaşmış ulusötesi bir ekip birlikte çalışıyor.
Arquemino Lopes Junior: Kestirimci bakım buna iyi bir örnektir. Yenilikçi Festo AX yazılımımız ile birçok müşterimiz sistemlerinden ve makinelerinden gelen gerçek zamanlı verileri işliyor ve yapay zeka kullanarak analiz ediyor. Bu sayede duruş sürelerini %25'e kadar azaltabilir ve üretim verimliliklerini sürdürülebilir bir şekilde artırabilirler. Ancak elektrik otomasyonunda da Festo AX'e güveniyoruz. Bir elektrik motorunun güç tüketimini analiz ederek, gün boyunca nasıl çalıştığını görebiliriz. Enerji tüketimindeki tepe noktaları genellikle artan tork ihtiyacına ve mekanik sorunlara işaret eder. Festo AX ile performans düşüşlerinin nedenlerini erken bir aşamada tespit ediyor ve potansiyel arızaları sorun haline gelmeden önlüyoruz. Gerçek zamanlı veriler, tüm bileşenlerin en uygun şekilde seçilip seçilmediği ve boyutlandırılıp boyutlandırılmadığı konusunda da bize değerli bilgiler verir. Bu, verimliliği artırır, aşınmayı en aza indirir, sistemlerin hizmet ömrünü uzatır ve işletme maliyetlerini azaltır.
Arquemino Lopes Junior: GripperAI, bin picking için mutlak bir yeniliktir. Bu devrim niteliğindeki yazılım çözümü ile robotların ve taşıma sistemlerinin farklı şekil ve boyutlardaki dağınık nesneleri - kaotik bir konumda olsalar bile - hassas ve esnek bir şekilde kavramalarını sağlıyoruz. Çözümümüz, değişen toplama görevlerine otonom olarak adapte olmak ve toplama sürecindeki verimliliği sürekli olarak optimize etmek için yapay zekayı, özellikle de makine öğrenimini kullanır. Kamera konfigürasyonu için CAD şablonları veya robotun zaman alan öğretimi artık gerekli değildir. GripperAI nesneleri bağımsız olarak tanır ve duruma bağlı olarak en iyi kavrama noktalarını hesaplar. Bu, çözümü özellikle esnek hale getirir ve manuel çabayı önemli ölçüde azaltır.
Testlerde, GripperAI basit görevler için neredeyse %100'lük bir başarı oranı elde etti. Dağınık nesneler ve kaotik ortamlar içeren karmaşık senaryolarda bile başarı oranları benzer şekilde yüksekti. Bu, yazılımın farklı gereksinimlere ne kadar dinamik bir şekilde adapte olabileceğini göstermektedir.
Yenilikçi yapay zeka ile intralojistik verimliliğinizde yeni bir ölçek belirleyin. Festo çözümleri, her şekil ve boyuttaki dağınık nesneleri tam otomatik bir işlemle kavramanızı sağlar. GripperAI, Festo'nun intralojistikte kutu toplama için özel olarak geliştirdiği yenilikçi bir yazılım çözümüdür.
Daha fazla bilgi edininArquemino Lopes Junior: Şu anda GripperAI'yi yeni işlevleri ve uygulamaları test etmek için çeşitli pilot ve araştırma projelerinde kullanıyoruz. Lojistik şirketleriyle işbirliği içinde, USB bellekler veya teneke kutular gibi küçük nesnelerden ağır kutulara kadar farklı parçaları kavramaya yönelik teknolojiyi deniyoruz.
Planlanan geliştirmeler, yazılımın öğrenme kabiliyetini ve uyarlanabilirliğini daha da artırmayı amaçlamaktadır. Bu, kavrama süreçlerinin hassasiyetini ve verimliliğini daha da optimize etmek için ek sensör ve görüntü işleme teknolojilerinin entegrasyonunu da içerir. Özellikle öne çıkanlardan biri de FLAIROP araştırma projemizdir. Burada, entegre kameralar ve dağıtılmış yapay zeka kullanımı yoluyla kavrayıcıların nasıl daha esnek ve akıllı hale gelebileceğini araştırıyoruz. Amacımız, hassas şirket verilerini ifşa etmeden tüm lokasyonlarda eğitim verilerini kullanmaktır.
Arquemino Lopes Junior: Geniş otomasyon uzmanlığına ve tutucu teknolojisinde kapsamlı bir portföye sahip bir iş ortağı seçtiğinizden emin olun. Uygulamanın özel gereksinimlerini karşılayan çözümler geliştirmenin tek yolu budur. Standart çözümler, özellikle çöp toplama alanında genellikle sınırlarına ulaşır. Birçok uygulama alanında bireysel gereksinimler ve koşullar o kadar çeşitlidir ki, özelleştirilmiş yaklaşımlar gereklidir. Bu nedenle iş ortağınız sizinle birlikte özelleştirilmiş çözümler geliştirmeye de hazır olmalıdır.
Birçok makine genellikle farklı ülkelerde kullanıldığından, otomasyon ortağının dünya çapında da temsil edilmesi çok önemlidir. Bu sadece yedek parçaların bulunabilirliğini değil, aynı zamanda sistemlerin sorunsuz çalışmasını da garanti eder.
Ve muhtemelen en önemli tavsiyelerden biri, farklı teknolojiler geliştiren ve pnömatik, elektrik veya dijital çözümler olsun, her şeyi tek bir kaynaktan sunan bir ortak seçmektir. Hangi teknolojinin kullanılacağı her zaman ilgili uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır. Tüm alanlarda uzmanlığa sahip bir iş ortağı, süreçleriniz için doğru otomasyon stratejisini geliştirmenize yardımcı olacak en iyi konumdadır.
Arquemino Lopes Junior'a ilham verici tartışması ve bin picking'in intralojistikteki önemi hakkında verdiği kapsamlı bilgiler için teşekkür ederiz. Uzmanlığı ve uzun yıllara dayanan deneyimi, şirketlerin otomatik "kutuya ulaşma" yoluyla verimlilikte nasıl önemli artışlar elde edebileceği konusunda bize önemli bilgiler verdi.