Kardex, Sereact'in yapay zeka tabanlı robotik çözümlerini entegre ederek, önceden eğitim gerektirmeden yeni nesneleri tanımlayabilen ve işleyebilen otonom toplama çözümlerini de portföyüne ekliyor. Kolayca uygulanabilen depo otomasyonu için geleceğe yönelik bir ortaklık.
“Sereact, karmaşık gereksinimlere hızlı ve esnek bir şekilde uyarlanabilen, piyasadaki en gelişmiş alma ve yerleştirme çözümlerinden birini sunuyor”Kardex'in Baş Teknoloji Sorumlusu Marco Pfendsack, “Bu teknoloji, müşterilerimize akıllı, sağlam ve kolay erişilebilir otomasyon sağlama yaklaşımımızla mükemmel bir uyum sağlıyor.”
Sereact'in teknolojisi, görsel, dilsel ve fiziksel bilgileri birleştiren bir Görsel-Dil-Eylem Modeli (VLAM) üzerine kuruludur. Sistemler, çevrelerini bağlamsal olarak analiz eder, otonom eylem stratejileri geliştirir ve bilinmeyen nesne özellikleriyle bile güvenilir bir şekilde çalışır. Kullanıcı arayüzü sezgiseldir ve mevcut kontrol sistemlerine entegrasyonu sorunsuzdur.
Kardex müşterileri için bu, daha az manuel müdahale, daha kısa proje süreleri ve çalışma sırasında özellikle istikrarlı bir sistem anlamına geliyor. "Müşteri ihtiyaçlarına esnek bir şekilde uyarlanabilen istikrarlı bir sistem, geleceğe yönelik otomasyonun anahtarıdır"Kardex AS Çözümleri İş Birimi Başkanı Daniel Hauser, "Çalışma sırasında, robot çoğu durumu bağımsız olarak ele aldığı için kullanıcı etkileşimi azdır."
Pratik örnek Sonepar
Ortaklık, Sonepar ile yürütülen ortak bir projede ilk başarılarını şimdiden gösteriyor: Son derece dinamik bir ortamda, bir toplama robotu, sınırlı alan ve değişen ürünlerle, farklı boyutlardaki hedef kutulara iki paralel siparişi topluyor. Geleneksel otomasyon sistemleri için klasik bir zorluk olan bu durum, Sereact'in yapay zeka çözümü tarafından ustaca ele alınıyor.
Fotoğraflar: Kardex
“Sistem, yüksek kalitesi, sezgisel kullanıcı arayüzü ve son derece kısa proje süreleriyle müşterilerimiz için gerçek bir katma değer sağlıyor”diye vurguluyor. Kardex, Sereact Lens'in otomatik kalite kontrolü, envanter denetimi ve gelen malların incelenmesi gibi diğer uygulamalarını da araştırıyor. Amaç, yanlış teslim edilen ürünler veya hatalı ana veriler gibi sapmaları erken tespit etmek ve manuel yeniden işleme ihtiyacını ortadan kaldırmaktır.
