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बुद्धिमान स्वायत्त मोबाइल रोबोट नेविगेशन सहायता


बड़े या छोटे व्यवसायों हैं, आंतरिक रसद स्वचालन की कांटेदार मुद्दे अक्सर सामना करने के लिए एक की जरूरत है - आप सामग्री हैंडलिंग, क्यों बर्बाद संसाधन स्टाफ कारण है कि यह उच्च मूल्य में कर्मचारियों संसाधन नहीं है स्वचालित कर सकते हैं, तो काम करते हैं? स्वचालित सामग्री परिवहन को लागू करने से, उद्यमों उत्पादकता, प्रसव के लिए और अधिक प्रभावी व्यवस्था अनुकूलन कर सकते हैं, जिससे बाधाओं को कम करने के आंतरिक निर्माण।

अभी हाल तक, पारंपरिक स्वचालित निर्देशित वाहन प्रणाली (ए जी वी) अभी भी केवल आंतरिक परिवहन संचालन स्वचालन समाधान है। AGV एक आम उपकरण में एक प्रमुख स्थिरता है, आम तौर पर दोनों repeatability और सामग्री के वितरण की निरंतरता के लिए आवेदन किया, । आज और कंपनियों बड़े प्रारंभिक लागत और लंबे समय निवेश (आरओआई) की वापसी स्वीकार करने में सक्षम होने की जरूरत है, और अधिक परिष्कृत, लचीला और लागत प्रभावी स्वायत्त मोबाइल रोबोट (एएमआर) बाजार के लिए प्रौद्योगिकी एक गंभीर ए जी वी उत्पन्न हो गया है हालांकि ए जी वी और AMR चुनौतियों सामग्री हैंडलिंग प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन समानता केवल यहीं समाप्त किया जाता है।

फिक्स्ड मार्ग बुद्धिमान नेविगेशन बनाम

ए जी वी पर मौजूद खुफिया बहुत कम, केवल स्थापना के दौरान सरल प्रोग्रामिंग निर्देश का पालन करना आमतौर पर उपकरणों की एक व्यापक अद्यतन, जिसके दौरान भी उत्पादन अवरोधों के लिए ले जा सकता है। ए जी वी में कुछ निर्धारित मार्गों के लिए सीमित की आवश्यकता है, इसलिए बाद बदले जा सकते हैं मार्ग आवश्यकताओं, अतिरिक्त लागत बाहर ले जाने की जरूरत के लिए और विनिर्माण के साथ हस्तक्षेप। ए जी वी के सामने बाधाओं का पता लगाने सकता है, लेकिन बाईपास नहीं कर सकते जब तक बाधा कृत्रिम रूप से हटा दिया गया है।

इसके विपरीत, स्वायत्त मोबाइल रोबोट (एएमआर) नेविगेशन प्राप्त करने के लिए पहले से एक संयंत्र या इमारत चित्र में संयंत्र के भीतर सॉफ्टवेयर मैप करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता। यह कार्य करते हैं। जीपीएस के साथ प्री-लोडेड का एक सेट और कार का एक नक्शा जब कार के बराबर है लोग निवास और कार्यालय के पते सेट करने के बाद, नक्शे पर सबसे सुविधाजनक स्थान के अनुसार पथ उत्पन्न कर सकते हैं। और जिसके बाद स्वायत्त मोबाइल रोबोट की स्थापना हिस्सा संचारण तंत्र बिल्कुल वैसा ही है स्थिति के बारे में जानकारी द्वारा उठाए गए। कैमरा में निर्मित सेंसर, लेजर का उपयोग करने में सक्षम एएमआर स्कैनर डेटा और जटिल सॉफ्टवेयर, आसपास के वातावरण का पता लगाने के, गंतव्य तक पहुंचने के लिए सबसे प्रभावी तरीका चुनें। यह पूरी तरह से स्वतंत्र काम के लिए सक्षम बनाता है, और अगर फोर्कलिफ्ट, चटाई, कर्मियों या अन्य बाधाओं के सामने, यह सबसे अधिक इस्तेमाल किया जा सकता अच्छा वैकल्पिक मार्ग सुरक्षा बाईपास प्राप्त करने के लिए। नतीजतन, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि सामग्री ले जाया लहरों उत्पादकता अनुकूलन करने के लिए तय समय रहते हैं।

उच्च आवेदन लचीलापन बनाम कम थे और काफी

एएमआर दूर ए जी वी। ए जी वी परे लचीलेपन का स्वायत्त आपरेशन सुविधा में एक निश्चित मार्ग का पालन करें संयंत्र में एकीकरण के लिए सीमित है, और मार्ग आमतौर पर जमीन पर स्थापित किया गया है। इसका मतलब यह है कि इसके ठोस आवेदन बहुत सीमित हो जाएगा, और इसकी ए जी वी में केवल परिवहन कार्य की एकरसता के पूरे जीवन के दौरान किया जा सकता है। आप बेशक, बहुत महंगा बदलने के लिए, लेकिन यह भी कारण उत्पादन रुकावट जरूरत है, यह लागत प्रभावी नहीं है।

एएमआर सिर्फ एक सरल सॉफ्टवेयर समायोजन कार्य को बदलने के लिए, एक ही रोबोट विभिन्न स्थानों में विभिन्न कार्यों को स्वचालित रूप से बदलते परिवेश और उत्पादन आवश्यकताओं को पूरा करने समायोजन कर सकते हैं कर सकते हैं। एएमआर काम के लिए एक रोबोट इंटरफ़ेस द्वारा किया जा सकता नियंत्रण, या एक बार रोबोट रोबोट बेड़े नियंत्रण सॉफ्टवेयर की अधिकता निपटारा के लिए विकसित की है, नियंत्रण सॉफ्टवेयर स्वचालित रूप से निर्देश को प्राथमिकता दे सकते हैं, और दिए गए कार्य के चयन और प्रयोज्यता के अनुसार एक विशेष रोबोट स्थिति के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। एक निश्चित कार्य, कर्मचारियों रोबोट के कार्य का समन्वय करने, उच्च मूल्य वर्धित काम पर ध्यान केंद्रित कंपनी के परिचालन सफलता को बढ़ावा देने के लिए सक्षम हो जाएगा समय लेने की जरूरत नहीं है।

आधुनिक वातावरण निर्माण महंगा और कठोर परंपरागत तकनीक पर निर्भर नहीं रह गया है, लेकिन यह भी मानव सामग्री परिवहन खराब प्रदर्शन करने वाले आज के श्रम बाजार के संदर्भ में परिणाम है, विशेष रूप से इस तरह के कम आपूर्ति में। स्वायत्त मोबाइल रोबोट लचीलापन, लागत प्रभावशीलता के उपयोग जारी रखने के लिए खर्च नहीं उठा सकते निवेश और उत्पादकता अनुकूलन पर वापसी के संदर्भ निश्चित रूप से ए जी वी से बेहतर हैं।

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