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Maschinelles
Lernen

Hintergrund

Machine Learning

Die neuesten Trends im Zusammenhang mit Lieferketten erfordern stets die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. Künstliche Intelligenz (KI) ist die beste Herangehensweise, wenn solche großen Datenmengen gehandhabt oder als Grundlage von Entscheidungen verwendet werden sollen. Eine der wesentlichen Komponenten der KI ist die lernende Maschine.

 

„Lernen“ lässt sich auf verschiedene Arten erreichen, wobei das Heranziehen von Beispielen und Vergleichen am üblichsten ist. Dieser Prozess ist zwar nicht einfach, aber die Ergebnisse lassen sich nicht bestreiten.  Wenn Sie darüber nachdenken, Ihr Lager mithilfe fahrerloser Transportsysteme (FTS) oder autonomer mobiler Roboter (AMR) zu automatisieren AGV, berücksichtigen Sie, dass das Prinzip der lernenden Maschine eine Optimierung des Lagerbetriebes ermöglicht.

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Lernende Maschine von Caja Robotics

Wenn Caja die Automatisierung eines Lagers angeht, bedenken wir, dass jedes Lager in vielerlei Hinsicht einzigartig ist. Dennoch bedeutet dies nicht, dass unser System beim Lernen immer bei null anfangen muss. Informationen, die aus allgemeinen Bilddatenbanken bezogen werden, ermöglichen ein schnelles Lernen.  Es muss nicht immer wieder neu erlernt werden, wie zum Beispiel ein beschädigter Behälter oder ein Riss im Fußboden aussieht, denn dies zu erlernen lässt sich zeitsparend mit vorhandenen Datenbanken bewerkstelligen. Was unser System jedoch neu lernen muss, ist der Betrieb Ihres spezifischen Lagers. Für eine wesentliche Zeiteinsparung sorgt, bevor nur eine einzige Schraube im Lager verändert werden muss, der Einsatz von Simulationen. Diese sind jedoch anders, als Sie sie sich vorstellen mögen: Die Simulationen von Caja Robotics sind sekundengenau. Da unser Backend-System jeden Aspekt des Lagers kontrolliert, also auch die Navigation der einzelnen Roboter, beginnt das Maschinenlernen bereits mit der Optimierung des Betriebes, bevor das Lager überhaupt errichtet wurde.

Vorteile der lernenden Maschine

 
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Bilderkennung

Die hochmodernen Möglichkeiten der Robotertechnik von Caja, zu denen unter anderem Kameras und Sensoren gehören, erfassen permanent Bilder von Behältern, Kästen, Regalen, Routen und vielem mehr. Alle Daten laufen in unserem Backend zusammen und werden für eine Bilderkennung mithilfe tiefer neuronaler Netzwerke (Deep Neural Networks; DNN) eingesetzt. 

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Dynamische Navigation

Die lernende Maschine mit der Verarbeitung großer Mengen an Daten erlaubt eine intelligentere und dynamischere Navigation. Da unsere Software den Lagerbetrieb und die Navigationsrouten steuert und bestimmt, kann das System umfassendere Anforderungen des Lagers erkennen und entsprechend handeln. 

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