AGV-AMRロボットでトレーサビリティを向上させるには?

負荷検出

ロボットと周囲の状況を関連付ける

荷物の輸送には細心の注意が必要です。BALYOは、1つの目標である荷物に向けた自律走行車の定位と位置を正確に計算する最高のアルゴリズムを開発しました。手動操作の精度は必ずしも保証されませんが、BALYOの相対アルゴリズムは、車両周辺の障害物を測定し、ロボットを正しいピックまたはドロップスポットに正確に誘導します。

検出アルゴリズムにより、ロボットは3Dカメラ情報を使って、認識可能な3Dモデル対象に変換します。この機能により、荷物のピックまたはドロップの各段階で、対象物の相対距離を制御することができます。
利用可能なすべての3D情報は、あらかじめロボットのメモリに保存された対象物の3Dデジタルモデルと比較されます。

負荷の識別

適切な積荷の追跡と処理

作業中の積荷のトレーサビリティは、プロセス全体の尊重とコンプライアンスを保証します。

当社のシステムに接続されたバーコード読み取りコンポーネントの統合により、当社のロボットは2/5インターリーブ、Codabar、Data Matrix ECC200、QRコードなど、既存のさまざまな形式のバーコードを読み取ることが可能になりました。情報は取得され、ロボットマネージャーに送信され、特定のアクションを起動するために使用することができます。従って、ERP/WMSは、ロボットが業務を遂行する前に確認する、識別可能な荷物の輸送を要求することができます。

制御

監視業務

ロボットの業務中には、さまざまな制御段階が発生します。荷物の検査は、荷物の移動中やピッキング中の落下リスクを軽減します。
検査と制御は、ハードウェア要素、業務ロジック、ソフトウェア機能を組み合わせることによって実施されます。これらのオペレーションは、以下の評価を目的としています。