2023 년까지 전자상거래는 소매 성장의 2/3 을 이끌것으로 예상되며, 2019 년 보다 50%성장할 것으로 예측합니다. 이러한 엄청난 성장은 생산에서 주문 처리, 유통에 이르기까지 운영에 엄청난 부담을 가하고 있으며, 모두가 각 단계에서 생산성과 효율성을 향상시키는 데 도움이되는 자율 이동 로봇에 집중하고 있습니다. 

하지만 물류 자동화를 지원하는 자율 로봇 구축을 어떻게 시작합니까?  

자동화에서 자율성까지 

바로 여기가 Industry 5.0이 구현되는 곳입니다. 인더스트리 4.0이 향상된 "스마트"자동화를 위한 기반을 마련한 반면 후속 사양에서는 자율 이동 로봇 (AMR)을 인간과 동일한 작업 환경에 배치함으로써다음 단계로 끌어 올립니다.  

AMR은 끊임없이 변화하는 환경과 창고 및 기타 산업 환경의 동적 워크 플로를 지원할 수 있습니다. Gartner 설문 조사 에 따르면, 리테일 CIO의 87%는 창고 피킹을 위한 로봇을 1 위 사용 사례로 지적했습니다. AMR을 통해 제조업체와 유통 업체는 운영 비용 절감을 기대할 수 있습니다.  

"IoT Edge 컴퓨팅과 AI를 통합하는 것은이 설계의 핵심 부분입니다."NVIDIA의 자율 머신 제품 관리 책임자 인 Amit Goel이 말했습니다. “우리는 이러한 자율 시스템에 인텔리전스를 제공하는 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이 인텔리전스를웨어 하우스의 여러 구성 요소에 배포하면 모든 것이 시너지 효과를 내며 단일 컴퓨팅 인프라로는 불가능합니다. " 

AMR과 인간이 실시간으로 엣지 (하드웨어와 소프트 웨어 모두) 환경에서 안전하게 협업하려면, 실패를 겪는 것은 당연합니다. 

엣지 하드웨어 및 엣지 소프트웨어의 긴밀한 작업 

하드웨어와 소프트웨어가 통합되지 않으면 최고 수준의 효율성을 기대할 수 없습니다. NVIDIA 은 (는) 현재 개발자가 애플리케이션 또는 산업별 AMR 솔루션을 만들 수있는 애플리케이션 별 소프트웨어 개발 키트 (SDK)를 개발하는 중입니다. 이러한 솔루션의 통합은 모두 동일한 코어 GPU 기반 플랫폼에서 작동하기 때문에 능률적입니다. 

예상대로 제조 공장이나 창고 유통 센터에서는 다양한 요구 사항이 있습니다. 자동화의 경우 머신 비전을 사용하여 제품을 스캔하고 구조을 확인하는 것처럼 간단할 수도 있고, 더 복잡한 환경에서 데이터 수집 및 머신 비전을 사용하여 AMR 이 광학 검사를 위해 창고 이곳 저곳을 이동할 수도 있습니다. 그 과정에서 다른 AMR 또는 인간과 접촉을 하기도 합니다. 

우리는 AMR 분야의 선두에 서 있습니다. 다양한 코어 옵션의 이기종 컴퓨팅에서부터 다양한 모듈과 통합된 엣지 플랫폼에 이르기까지, 우리는 AMR 을 산업 환경에서 안전하게 개발 및 구축할 수 있도록 설계된 첨단 엣지 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다. 

실시간으로 데이터 구성 

우리는 물류 시스템이 대량의 운영 데이터를 생성하는 것을 보고 있으며, 이 데이터는 실시간으로 엣지에서, 가까이 또는 데이터를 생성하는 "장치"주변에서 처리되어야 합니다. 모든 장비는 다음과 같은 특수 미들웨어를 사용하여 통신합니다. 이클립스 사이클론 DDS, 지정된 시간 내에 지점 간 통신이 성공하는지 확인합니다.  

임베디드 인사이더 팟 캐스트의 두 번째 에피소드에서 엣지 AI 및 AMR에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 에피소드 3을 계속해서 기대하세요! 

에이디 링크 및 NVIDIA GPU 솔루션에 대한 자세한 내용을 확인하세요. → 웹 사이트.