KI in Smart Warehouses Smart Warehouses verwenden KI-Technologien in der Peripherie zur Automatisierung von Inventurprozessen, allgemeinen Vereinfachung der Paketverarbeitung und Optimierung der Immobilien beim Empfang von Aufträgen und beim Senden von Paketen an andere Distributionszentren. Entwickler können die verschiedenen Komponenten des Erstellens, Trainierens und Bereitstellens von Algorithmen für die Inferenz in der Peripherie nutzen. Erfahren Sie, wie Sie Agilität und Flexibilität mit KI in Distributionszentren bringen Entdecken Sie KI-Anwendungen für Computer Vision in der Edge für den Einzelhandel
Roboter für die Paketverarbeitung Filialmitarbeiter sind das Gesicht von Einzelhandelsunternehmen. Um die Zeit mit den Kunden zu maximieren, arbeiten Einzelhändler daran, die Zeit zu reduzieren, die sie für nicht mit dem Kunden verbundene Aufgaben wie Bestandszählungen aufwenden. Große Händler nutzen Robotik-Technologie zum Entladen und Sortieren von Artikeln, wobei Kriterien wie Priorität und Abteilung berücksichtigt werden, überprüfen Lagerbestände, korrigieren Lagerplätze und stellen die Richtigkeit des Preises sicher. Um Herausforderungen beim Durchsatz bedingt durch das Volumen und die Vielfalt der Produkte zu lösen, verwenden Unternehmen Edge-Computing, um die Größe und Position von Paketen zu erkennen, zu klassifizieren, zu schätzen und zu positionieren, die Geschwindigkeit von Förderbändern automatisch anzupassen und die mechanische Sortierung zu optimieren. Dadurch können Produktschäden und Maschinenstillstände minimiert werden. So prüfen Roboter das Inventar bei Lowe';s
Routenoptimierung für große Vertriebsnetze Lager- und Fertigungszentren lösen die enorme Komplexität von Produktströmen mit KI-gestützten Robotern. Diese Roboter nutzen leistungsstarke Deep Neural Networks für Wahrnehmung, Segmentierung und Posenschätzung, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Objekte zu erkennen, autonom zu navigieren und Objekte zu verschieben. Marktführer vergrößern ihren Wettbewerbsvorteil durch erhöhten Durchsatz, maßgeschneiderte Anpassungen und differenzierte Kundenerfahrungen. Die NVIDIA Isaac™ Robotik-Plattform ermöglicht es der BMW Group, auf einfache Weise neue Modelle und Konfigurationen für die Kundennachfrage zu verwalten, indem sie mithilfe von KI-Technologie die Werkslogistik innovativ nutzen. Mit diesem Ansatz können sie hochwertige, sehr individuell konfigurierte Autos schneller auf derselben Produktionslinie herstellen. Erfahren Sie, wie die BMW Group Werkslogistik neu definiert
Last-Mile-Lieferlösungen Mehrere Faktoren können sich auf die letzte Meile einer Lieferung auswirken, zum Beispiel der Verkehr, Baustellen und das Wetter. Mithilfe von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen – von GPS-Daten bis hin zu Wettervorhersagen – können Routen optimiert werden, was sich erheblich auf Kraftstoff-, Personal- und andere Kosten auswirken kann. Darüber hinaus können Spediteure mithilfe von grafikprozessorgestützten, intelligenten Lösungen zur Optimierung von Routen präzisere Lieferfenster bieten und so das Serviceniveau für die Kunden verbessern. Dadurch wird ihnen mehr Vertrauen entgegengebracht. Dies ist vor allem dann von Bedeutung, wenn Kunden über eine Reihe von Optionen zum Senden und Empfangen wichtiger Pakete verfügen. NVIDIA ReOpt™ ermöglicht es Entwicklern, größere Datensätze und eine schnellere Verarbeitung zu nutzen, um die Last-Mile-Logistiklösungen mit neuen Funktionen wie dynamischem Umleiten, Simulationen und Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde im Lager und unterwegs zu optimieren. Erfahren Sie mehr über den weltweit ersten Lieferroboter mit sozialem Bewusstsein