Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Zatrudnij nas
Zatrudnij nas
Zatrudnij nas 
O nas 
Technologie Portfolio
Zatrudnij nas 
Robotyka mobilna przestał być traktowany jako koncepcja badawcza gdzieś około 2015 roku. Wszystkie główne centra dystrybucyjne mają teraz roboty mobilne, niektóre z wieloma setkami robotów działających w tym samym czasie, transportujących palety, pojemniki i części.
Wykorzystanie globalny autonomiczne roboty mobilne rynek osiągnął $2,01 miliarda w 2024 roku, a analitycy przewidują, że do 2030 roku osiągnie $4,56 miliarda. Wzrost ten sugeruje, że firmy kupują i wdrażają roboty logistyczne w skali.
Kiedy zdecydujesz się przejrzeć możliwości robotyka mobilna dla swojego obiektu lub magazynu, napotkasz dwie kategorie, które działają inaczej: autonomiczne roboty mobilne (AMR) i zautomatyzowane pojazdy kierowane (AGV).
Dyskusja wokół AMR vs. AGV nie chodzi o to, który rodzaj robotyki jest obecnie lepszy. W skrócie: oba rodzaje technologii są funkcjonalne. Kluczem jest zrozumienie, która technologia jest najlepszą opcją dla konkretnej konfiguracji, układu i planów na przyszłość.
Przeanalizujmy realia operacyjne obu systemów, abyś mógł zdecydować, która maszyna powinna znaleźć się na Twojej podłodze.
Jak sama nazwa wskazuje, zautomatyzowane pojazdy kierowane podążają za wskazówkami, które im dajesz, zarówno metodami fizycznymi (taśma magnetyczna na ziemi, przewody zakopane w betonie), jak i cyfrowymi (reflektory laserowe, kody macierzy danych, wstępnie wyznaczone trasy).
Oto jak działa podstawowy przepływ.
Kontroler systemu zleca pojazdowi AGV odebranie palety z lokalizacji X i dostarczenie jej do Y. Następnie pojazd AGV automatycznie podąża wyznaczoną trasą między tymi punktami, a jeśli coś blokuje tę trasę, zatrzymuje się i czeka. Pojazd AGV nie zmienia wyznaczonej trasy, więc ktoś musi usunąć przeszkodę lub ręcznie przekierować pojazd.
W kontrolowanych środowiskach, takich jak linie montażowe w branży motoryzacyjnej, gdzie układy budynków pozostają względnie niezmienione w czasie, pojazdy AGV są w stanie działać wydajnie przez wiele lat bez zakłóceń. Nie improwizują jednak, co oznacza, że nie podejmują nieoczekiwanych decyzji ani nie tworzą tras w czasie rzeczywistym.
Ta przewidywalność była zarówno zaletą, jak i wadą pojazdów AGV, zapewniając podstawę dla pierwszej generacji pojazdów AGV. roboty automatyki magazynowej.
Technologia ta dojrzewała przez dziesięciolecia, dzięki czemu pojazdy AGV mogą teraz obsługiwać złożone trasy, przewozić ciężkie ładunki i integrować się z systemami zarządzania magazynem w celu koordynowania wielu pojazdów. Niektóre nowoczesne pojazdy AGV wykorzystują nawigację laserową zamiast fizycznej taśmy, co zapewnia większą elastyczność w dostosowywaniu tras bez niszczenia podłogi.
Kamery AMR wykorzystują LiDAR, kamery, radary, a czasami czujniki ultradźwiękowe, które zapewniają podgląd otoczenia na żywo. Autonomiczne roboty mobilne wykorzystują technikę zwaną jednoczesną lokalizacją i mapowaniem (SLAM), aby zbudować mapę, określić swoją lokalizację na tej mapie i zaplanować odpowiednią reakcję w celu bezpiecznej nawigacji. Te roboty logistyczne nadal aktualizują informacje o mapowaniu.
Dlaczego ma to znaczenie? W stale zmieniającym się środowisku trudno jest przewidzieć trasę z jednego punktu do drugiego. Wózki widłowe poruszają się, stojaki na wózki blokują przejścia, a ludzie blokują ścieżki. System AMR bezpiecznie omija i zmienia trasę wokół tych zmian bez interwencji człowieka.
Systemy AMR stały się coraz bardziej popularne wraz ze wzrostem złożoności systemów transportowych. Obiekty dystrybucyjne e-commerce rozrosły się, z tysiącami typów produktów i często zmieniającymi się układami, aby ułatwić optymalną wysyłkę. Ponadto, niektóre firmy produkcyjne nie są już wystarczająco duże, aby obsługiwać stałe trasy, biorąc pod uwagę mniejsze partie i częstsze zmiany sprzętu.
Można wdrożyć robota AMR i zlecić mu zbudowanie mapy obiektu oraz szybkie wykonywanie zadań bez konieczności stosowania taśmy, reflektorów lub długiego procesu tworzenia infrastruktury. Robot dostosowuje się do środowiska, a nie wymaga, aby środowisko dostosowywało się do niego.
Wiele nowoczesnych urządzeń AMR może również komunikować się ze sobą i z centralnym zarządzanie flotą robotów system. Gdy wiele urządzeń AMR działa jednocześnie w tej samej przestrzeni fizycznej, mogą one współpracować w celu złagodzenia zatorów i utrzymania płynnego ruchu w obiekcie. Wraz ze wzrostem liczby urządzeń AMR koordynacja ta staje się krytyczna.
Przejście od robotów AGV do robotów AMR nie nastąpiło z dnia na dzień, ani nie było spowodowane pojedynczym postępem technologicznym. Trzy zbiegające się siły spowodowały, że firmy ponownie przemyślały automatyzację robotów mobilnych.
Jak wspomnieliśmy wcześniej, automatyka przemysłowa w przeszłości opierała się w dużej mierze na przewidywalnych, stabilnych środowiskach. Zakłady produkcyjne były projektowane z myślą o stałym przepływie produkcji, w którym materiały poruszały się w z góry określonych sekwencjach, a układy fabryk pozostawały niezmienione przez dłuższy czas. Inwestowanie w stałą infrastrukturę prowadzenia dla pojazdów AGV miało wtedy sens.
Potem operacje się skomplikowały. Popyt konsumentów zaczął zmierzać w kierunku bardziej spersonalizowanego i zróżnicowanego podejścia. Procesy operacyjne w magazynach przestawiły się z przechowywania pełnych palet na kompletowanie poszczególnych pozycji asortymentowych, więc cykl życia produktu stał się krótszy, a sezonowe szczyty stały się bardziej drastyczne.
Utrzymanie stałej trasy przy wszystkich zmianach zachodzących w obiektach co miesiąc lub kwartał było prawie niemożliwe. W rezultacie wyrywanie i ponowne instalowanie taśmy magnetycznej było kosztowne i powodowało zakłócenia procesu. Nawet kierowane laserowo pojazdy AGV wymagały ponownego mapowania i programowania.
Potrzeba elastyczności doprowadziła do zwiększonego zapotrzebowania na efektywne nawigacja robotów mobilnych.
W tym czasie czujniki LiDAR stały się tańsze i bardziej niezawodne. Możliwości obliczeniowe wzrosły, a frameworki open source, takie jak ROS, zapewniły programistom narzędzia do tworzenia zaawansowanych systemów autonomii pojazdów. Poza tym, SLAM i lokalizacja Algorytmy te uległy radykalnej poprawie i w połowie 2010 roku były już wystarczająco solidne do użytku produkcyjnego.
Ta konwergencja potrzeb biznesowych i możliwości technicznych popchnęła autonomiczne roboty mobilne od laboratoriów badawczych po magazyny. Firmy odkryły, że układ operacyjny ich obiektów można dostosować bez znaczących zmian w systemie robotów i całym przepływie pracy.
Na przykład, jeśli zainstalowana zostanie nowa stacja kompletacji, wystarczy zaktualizować oprogramowanie o nowe współrzędne docelowe dla robotów AMR. Jeśli zmieni się układ magazynu, roboty automatycznie przemapują się w oparciu o nowy układ.
Wybór niewłaściwej technologii oznacza miesiące naprawiania infrastruktury i radzenia sobie z ograniczeniami. Poniższe dziewięć czynników pomaga określić, która technologia jest najlepsza dla danej operacji.
| Kryteria | AGV | AMR |
| Elastyczność | Tylko stałe trasy; zmiany układu wymagają aktualizacji infrastruktury | Automatycznie dostosowuje się do zmian układu; zmienia trasy w czasie rzeczywistym |
| Infrastruktura | Wymaga taśmy magnetycznej, reflektorów lub instalacji przewodowej; konieczna bieżąca konserwacja | Współpracuje z istniejącym obiektem; brak modyfikacji podłogi lub ściany |
| Czas wdrożenia | Tygodnie na projektowanie tras, instalowanie infrastruktury i testowanie ścieżek | Dni na mapowanie przestrzeni i konfigurację; możliwe działanie tego samego dnia |
| Interakcja międzyludzka | Segregowane pasy ruchu i bariery; przewidywalne, ale wymaga wydzielonych stref | Porusza się wśród ludzi; dzieli przestrzeń roboczą, ale zachowanie może wydawać się nieprzewidywalne |
| Koszt początkowy | Niższy koszt robota, ale infrastruktura zwiększa wydatki | Wyższy koszt robota, ale brak wydatków na infrastrukturę |
| Rekonfiguracja | Wymaga zmian fizycznych i przeprogramowania | Tylko aktualizacje oprogramowania; roboty remapują się automatycznie |
| Najlepiej sprawdza się dla | Wysokonakładowe, powtarzalne zadania w stabilnych środowiskach | Dynamiczne operacje z częstymi zmianami układu |
| Utrzymanie | Proste elementy zużycia mechanicznego; konserwacja taśmy/reflektora | Kalibracja czujnika; aktualizacje oprogramowania |
| ROI | Niższe koszty opłacają się w stabilnych, długoterminowych operacjach | Wartość elastyczności wzrasta wraz z każdą unikniętą zmianą układu |
Ten sam magazyn może wykorzystywać zarówno technologie AGV, jak i AMR, ale w różnych strefach, lub pozostać przy jednej z nich w całym obiekcie. Wzorce zastosowań pojawiły się w trzech głównych środowiskach operacyjnych.
Centra dystrybucyjne wykorzystują kombinację AGV i AMR do różnych zadań.
Pojazdy AGV zazwyczaj obsługują powtarzalne trasy i dobrze nadają się do transportu palet z magazynu do magazynu oraz do dostarczania pełnych skrzyń do stacji kompletacji, ponieważ operacje te są przewidywalne i można je dopasować do powtarzalnej trasy.
AMR są bardziej odpowiednie dla dynamicznych obszarów kompletacji, ponieważ profile zamówień mogą zmieniać się z dnia na dzień, a pracownicy wybierają spośród setek lub tysięcy jednostek SKU, co sprawia, że elastyczne i wydajne systemy AMR są bardziej odpowiednie dla dynamicznych obszarów kompletacji. nawigacja robotów mobilnych bardziej praktyczne. Niektóre obiekty posiadają floty hybrydowe: AGV do ciężkich, przewidywalnych prac i AMR do zmiennych zadań.
Zakłady motoryzacyjne polegały na zautomatyzowane pojazdy kierowane od dziesięcioleci do dostarczania części do stanowisk montażowych ze względu na stabilność układu, ścisłe harmonogramy dostaw i wagę obsługiwanych komponentów.
Zakłady produkujące elektronikę często używają zautomatyzowanych robotów mobilnych, ponieważ często zmieniają asortyment i konfigurację produktów. Roboty AMR mogą obsługiwać wiele linii montażowych bez dedykowanych ścieżek i są wykorzystywane do transportu lekkich części, które nie wymagają ciężkiego sprzętu.
Najtrudniejszymi do zarządzania środowiskami logistycznymi są te, w których ludzie, wózki widłowe i roboty dzielą wspólne miejsce pracy. Pojazdy AGV działają najlepiej, gdy wzorce ruchu są posegregowane, z wydzielonymi pasami dla robotów i łatwymi do zidentyfikowania zasadami pierwszeństwa przejazdu.
AMR działają najlepiej w prawdziwie mieszanym środowisku pracy. Mogą poruszać się wokół wózków widłowych i zatrzymywać się, aby umożliwić przejście pieszym. Dostosowują się również do tymczasowych przeszkód, takich jak palety na podłodze, lub gdy nie ma określonych pasów ruchu, z których mogłyby korzystać roboty.
Dzisiaj robotyka mobilna wymagają czegoś więcej niż tylko inżynierii mechanicznej. Łączą w sobie wszystkie aspekty sprzętu, oprogramowania wbudowanego, infrastruktury opartej na chmurze i narzędzi operacyjnych.
Przed rozpoczęciem projektowania kodu lub sprzętu, pierwszym krokiem jest określenie, jakie funkcje będzie wykonywał robot i jakie ograniczenia napotka. Należy zidentyfikować rodzaje potrzebnych czujników, moc obliczeniową, standardy komunikacji i sposób, w jaki wszystko integruje się w jeden kompletny system.
Fizyczny robot obejmuje silniki, sterowniki, systemy zasilania, czujniki i konstrukcję podwozia. Roboty przemysłowe pracują 24 godziny na dobę przez wiele lat, co stwarza zapotrzebowanie na solidne komponenty, które mogą wytrzymać wibracje, ekstremalne temperatury i ciągłe użytkowanie.
Programiści tworzą kod niskiego poziomu, który kontroluje silniki, odczytuje czujniki i zarządza operacjami na dedykowanych mikrokontrolerach przy użyciu systemów operacyjnych czasu rzeczywistego. Systemy te wymagają precyzyjnego taktowania sterowania silnikiem, ponieważ milisekundy mogą wpływać na prawidłowe działanie w sytuacjach awaryjnych.
Autonomia wyższego poziomu działa na komputerach opartych na systemie Linux wbudowanych w robota. Użytkownicy Engine tworzą niestandardowe dystrybucje Linuksa za pomocą narzędzi takich jak Yocto, piszą sterowniki urządzeń dla czujników i siłowników oraz integrują wszystko z ROS lub ROS2.
To tutaj roboty stają się autonomiczne. Oprogramowanie percepcyjne przetwarza dane z czujników w celu identyfikacji przeszkód, wolnej przestrzeni i punktów orientacyjnych. Algorytmy SLAM tworzą mapę środowiska i śledzą, gdzie robot znajduje się na tej mapie, podczas gdy oprogramowanie nawigacyjne pomaga robotowi zaplanować trasę, omijać przeszkody i wykonywać manewry.
Trudno jest przetestować każdy scenariusz, który może potencjalnie przydarzyć się robotowi w terenie, dlatego zespoły programistów tworzą środowiska symulacyjne przy użyciu metodologii Sim2Real i Real2Sim na platformach takich jak Gazebo, NVIDIA Isaac Sim i Isaac Lab. Roboty działają w konfiguracji wirtualnego magazynu z tysiącami przypadków testowych, co zapobiega kosztownym awariom w terenie.
Engineers rozwijają infrastrukturę backendową w celu koordynowania zadań, monitorowania zdrowia robotów, rejestrowania danych telemetrycznych i optymalizowania operacji wielu robotów w ramach zarządzanie flotą robotów system. Infrastruktura ta obsługuje dane z setek lub tysięcy połączonych robotów.
Operatorzy potrzebują interfejsów, które pozwolą im zarządzać ich roboty automatyki przemysłowejPrzypisywanie zadań, monitorowanie statusu, obsługa wyjątków i przeglądanie map. Możesz tworzyć aplikacje desktopowe przy użyciu frameworka Qt/QML, aplikacje mobilne do zarządzania na piętrze lub pulpity nawigacyjne.
Nowoczesne roboty generują ogromne ilości danych, w tym obrazy wideo z kamer, skany LiDAR, dzienniki pozycji i dane systemowe. Użytkownicy Engine tworzą potoki do kompresji i przesyłania strumieniowego tych ogromnych ilości informacji w celu zdalnego monitorowania i rozwiązywania problemów.
Inżynierowie Engine weryfikują każdy pojedynczy podsystem, w tym czujniki, sterowniki silników, moduły zasilania i łącza komunikacyjne do systemów zarządzania flotą poprzez testy jednostkowe, integracyjne i systemowe, a następnie mierzą wskaźniki wydajności robota, takie jak dokładność nawigacji, wydajność baterii i wskaźniki wykonania zadań.
Jeden silny inżynier może zbudować demo, ale wysłanie 100 robotów do magazynu wymaga skoordynowanej wiedzy specjalistycznej.
| Rola | Kluczowe umiejętności | ||
| Architekci robotyki | Projektowanie systemów, fuzja czujników, ograniczenia czasu rzeczywistego | Wynajem | |
| Deweloperzy robotyki | ROS/ROS2, C++, Python, algorytmy nawigacyjne | ||
| Inżynierowie symulacji | Narzędzia symulacyjne, metodologie Sim2Real i Real2Sim | ||
| Inżynier oprogramowania układowego | Rozwój HAL/BSP, protokoły przemysłowe (CAN/Modbus), zarządzanie pamięcią | Wynajem | |
| Deweloperzy aplikacji wbudowanych | C/C++, RTOS, mikrokontrolery | Wynajem | |
| Inżynierowie Embedded Linux | Jądro Linux, sterowniki urządzeń, Yocto | ||
| Inżynier ds. projektowania sprzętu | Projektowanie obwodów, sterowanie silnikami, systemy zasilania | ||
| Inżynierowie backendu C++ | Systemy rozproszone, bazy danych, interfejsy API | Wynajem | |
| Inżynierowie przetwarzania obrazu i dźwięku | Kodeki wideo, protokoły przesyłania strumieniowego | Wynajem | |
| Cloud/deweloperzy końcowi | Cloud platformy, mikrousługi, skalowalność | Wynajem | |
| Zespoły kontroli jakości i walidacji | Struktury testowe | Wynajem | |
| Programiści aplikacji mobilnych i internetowych | Platformy mobilne, aplikacje internetowe | Wynajem | Wynajem |
Zaczynając od jednej marki, można później dodać inne modele. Następnie można przejąć istniejącą firmę z własną flotą lub zakupić niestandardowe modele. roboty produkcyjne do bardzo specyficznych zadań. Niezależnie od sposobu ich uzyskania, wyzwaniem jest to, jak sprawić, by wszystkie te systemy ze sobą współpracowały.
Firmy produkujące rozwiązania zrobotyzowane budują własne zarządzanie flotą robotów platform, na których robot A posługuje się jednym interfejsem API, a robot B innym. Bez standardów kończy się to niestandardową integracją dla każdej kombinacji.
Stowarzyszenia branżowe dostrzegły ten problem.
Firma MassRobotics opracowała Standard interoperacyjności AMR w celu stworzenia wspólnych protokołów koordynacji floty. Standard ten pozwala robotom różnych producentów korzystać z tej samej mapy, koordynować ich ruch i odbierać zadania z jednego centralnego systemu zarządzania bez konieczności niestandardowej integracji.
VDA 5050 to kolejny standard zyskujący na popularności, zwłaszcza w Europie, który definiuje i ustanawia warstwę komunikacji między systemami zarządzania flotą a robotami mobilnymi.
Potrzeba dobrych standardów rośnie wraz z rozwojem floty. W przypadku 10 robotów integracja niestandardowa jest możliwa, ale przy ponad 100 robotach w wielu obiektach standaryzacja staje się praktyczną koniecznością.
Oprócz standardów może być również potrzebne oprogramowanie pośredniczące i adaptery, aby ułatwić koordynację między jednostkami robota.
Wykorzystanie AMR vs AGV Decyzja sprowadza się do jednego pytania: jak często twój układ będzie się zmieniał w ciągu najbliższych pięciu lat?
Jeśli trasa, którą zidentyfikowałeś, zwykle pozostanie taka sama i zazwyczaj masz przewidywalną ilość aktywności, użyj AGV, ponieważ są one prostą, sprawdzoną technologią, która zapewni najniższy całkowity koszt. AMR wygrywają, gdy elastyczność ma większe znaczenie niż koszty początkowe, ponieważ każde uniknięte opóźnienie związane ze zmianą układu zwraca się z nawiązką.
Wiele obiektów korzysta zarówno z pojazdów AGV do stabilnych operacji o dużej objętości, jak i z robotów AMR do dynamicznych środowisk kompletacji, które mogą podlegać znacznym zmianom co kwartał. Najczęstszym błędem popełnianym przez firmy jest forsowanie jednej technologii wszędzie lub czekanie, aż zidentyfikują idealne rozwiązanie, które zapewni największe korzyści przy najniższych możliwych kosztach.
Robotyka mobilna zapewnia wartość, gdy rozwiązuje konkretne wąskie gardło lepiej niż alternatywy, a nie gdy automatyzuje wszystko naraz. Zacznij od najbardziej bolesnych punktów w swojej działalności, testując 5-10 robotów, aby ustalić rzeczywisty wzrost produktywności i zadowolenie pracowników. Wykorzystaj te dane do wdrożenia rozwiązań tam, gdzie zwrot z inwestycji jest najwyraźniejszy i skaluj to, co działa.
Jeśli potrzebujesz profesjonalnej porady lub zastanawiasz się nad wdrożeniem roboty automatyki magazynowej do swojego ekosystemu, proszę skontaktuj się z nami w dowolnym momencie.
Roboty AGV kosztują mniej w przeliczeniu na robota, ale wymagają instalacji infrastruktury, która wydłuża czas i zwiększa koszty. Roboty AMR kosztują więcej z góry, ale można je szybko skonfigurować bez dodatkowej instalacji, więc całkowita cena będzie zależeć od tego, ile razy układ magazynu będzie modyfikowany w przyszłości.
Instalacja pojazdów AGV jest procesem ciągłym, który może zająć wiele tygodni, aby zakończyć dostosowywanie tras. Instalacja AMR zajmie tylko kilka dni, ponieważ roboty tworzą własne mapy i wymagają jedynie konfiguracji oprogramowania.
Roboty AMR mają czujniki, które pozwalają im wykrywać i unikać ludzi we wspólnych przestrzeniach. Podczas pracy z pojazdami AGV najlepiej jest wyznaczyć pasy ruchu i użyć barier, aby utrzymać roboty i personel w oddzielnych obszarach.
Modernizacja pojazdów AGV może wymagać ponownej instalacji infrastruktury i przeprogramowania tras. W przypadku AMR wystarczy zaktualizować oprogramowanie o nowe punkty docelowe za każdym razem, gdy przenosisz półki lub dodajesz stacje robocze.
Nie, dostawcy zapewniają oprogramowanie do zarządzania flotą i usługi zdalnego wsparcia technicznego, z którymi można się skontaktować w celu uzyskania pomocy. Będziesz potrzebować pracownika do monitorowania pulpitu robota i reagowania na podstawowe żądania rozwiązywania problemów, ale nie musisz budować robotów.
Handel elektroniczny i sektor motoryzacyjny reprezentują największy wolumen robotów mobilnych, wykorzystywanych głównie w centrach dystrybucyjnych do kompletacji zamówień i przenoszenia palet. Firmy produkcyjne wykorzystują roboty mobilne do transportu komponentów na linię produkcyjną i innych czynności związanych z produktem.
Zastanów się, jak często będziesz zmieniać fizyczny układ swojego obiektu. Jeśli trasy będą ustalane na długie okresy (3-5 lat), pojazdy AGV są generalnie tańsze. Z drugiej strony, jeśli potrzebujesz elastyczności, aby dostosować się do zmian, AMR są mniej pracochłonne i czasochłonne, aby zaktualizować system trasowania robota.
Tak, wiele firm rozpoczyna swoją przygodę z automatyzacją od wdrożenia jednostek w jednej strefie w celu przetestowania wydajności, a następnie rozszerza ją tam, gdzie zwrot z inwestycji jest najwyraźniejszy. AMR skaluje się łatwiej niż AGV, ponieważ nie trzeba ponownie instalować infrastruktury.
Dyrektor ds. technologii
Dmitry kieruje strategią technologiczną stojącą za niestandardowymi rozwiązaniami, które faktycznie działają dla klientów - teraz i w miarę ich rozwoju. Łączy szeroką wizję z praktyczną realizacją, upewniając się, że każda kompilacja jest inteligentna, skalowalna i dostosowana do biznesu.
