Wie können 5G und Edge Computing die Lagerautomatisierung verbessern?

Das Konzept der Industrie 4.0 treibt die Popularität privater 5G-Netze voran, die aufgrund geringerer Spektrumskosten zunehmend in der Fertigung und Logistik eingesetzt werden. Daher machen zahlreiche Anwendungsfälle in der Industrie 4.0 rund um intelligente Fertigung, Logistik, Lagerautomatisierung, Energie und Versorgung, intelligente Netze, Fehlererkennung usw. mehr als 60 % der privaten 5G-Anwendungsfälle aus.

Es wird erwartet, dass der Markt für Lagerautomatisierung bis 2025 ein Volumen von 27 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit mehr als 4 Millionen Roboteroperationen und etwa 50.000 automatisierten Distributionslagern. Daher wird es in unserem Branchenökosystem große Chancen für autonome mobile Roboter geben.

5G steigert die Effizienz verteilter Datenverarbeitung mit seiner äußerst zuverlässigen Kommunikation mit geringer Latenz und seinen Fähigkeiten mit hoher Bandbreite und setzt ein neues Paradigma für autonome mobile Roboter.

Edge Computing wird immer beliebter, was ein sehr guter Zyklus ist. Dadurch werden die Kosten autonomer mobiler Roboter gesenkt, da die Berechnungen näher an den von autonomen mobilen Robotern generierten Datenquellen liegen. Mittlerweile werden selbst autonome mobile Roboter immer erschwinglicher, da Lagerhäuser den Einsatz Hunderter von ihnen planen.

Einige Aufgaben automatisierter Lager können auf autonomen mobilen Robotern ausgeführt werden, während einige Aufgaben auf Edge-Server verlagert werden können. In manchen Fällen können einige Aufgaben in Rechenzentren oder in die Cloud verlagert werden.

Einige Aufgaben, die auf autonomen mobilen Robotern ausgeführt werden können, umfassen Sensoraufnahme, Pfadplanung und -lokalisierung, Hindernisvermeidung, Motorsteuerung, funktionale Sicherheit und Navigation, während Aufgaben, die auf Edge-Server verlagert werden können, Ferninterferenz, Flottenmanagement und Aufgabenmanagement umfassen , Batteriemanagement, Verkehrsmanagement und Analyse.

Um solche Rechen- und künstlichen Intelligenzfunktionen in autonomen mobilen Robotern zu ermöglichen, müssen sie auf Latenz und anderen Anforderungen basieren. Diese Arbeitslasten werden dann logisch auf diese verschiedenen Standorte aufgeteilt, um dem Unternehmen optimale Effizienz und den besten Geschäftswert zu bieten.

Spezifische Anwendungsfälle für autonome mobile Roboter

Der erste betrifft Edge Insights für autonome mobile Roboter, einen auf der Plattform für autonome mobile Roboter optimierten Software-Stack mit verschiedenen Bausteinen wie gleichzeitiger Positionierung und Kartierung für die reale Implementierung und Steuerung autonomer mobiler Roboter .

Der zweite Anwendungsfall ist Intels Open-Source-Suite, ein Toolkit, das künstliche Intelligenz, Computer Vision und Deep-Learning-Inferenz integriert. Das Kit beschleunigt die visuelle Schlussfolgerung aus Bildern, die von Kameras an Robotern aufgenommen wurden. Dies ist für die Navigation autonomer mobiler Roboter in der Fabrikhalle von entscheidender Bedeutung, aber auch, um sicherzustellen, dass die autonomen mobilen Roboter sicher arbeiten und mit Menschen in der Fabrikhalle koexistieren.

Der letzte Anwendungsfall sind intelligente Edge-Produkte für die Verwaltung und Bereitstellung autonomer mobiler Roboteranwendungen.

Zusammenfassung

Die Lagerautomatisierung kann autonome mobile Roboter verschiedener Lieferanten verwalten, mithilfe von Edge Computing erweiterte KI-Funktionen für autonome mobile Roboter einführen, digitale Zwillinge für vorausschauende Wartung und Betriebsoptimierung implementieren und autonome mobile Roboter bereitstellen, bei deren Erstellung Menschen zusammenarbeiten eine sichere Umgebung.

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