Berkshire Grey
Berkshire Grey 提供由人工智慧驅動的機器人解決方案，為零售、電子商務和物流產業實現供應鏈營運自動化。其系統負責揀選、分揀和包裝，以提高生產力、降低履約成本並解決勞動力短缺問題，可無縫整合至現有倉庫中。
Berkshire Grey 提供由人工智慧驅動的機器人解決方案，為零售、電子商務和物流產業實現供應鏈營運自動化。其系統負責揀選、分揀和包裝，以提高生產力、降低履約成本並解決勞動力短缺問題，可無縫整合至現有倉庫中。
Covariant
Covariant 提供先進的 AI 機器人平台——Covariant Brain，專為倉庫自動化而設計。該平台由機器人基礎模型（RFM-1）驅動，使機器人能夠以人類水平的自主性執行複雜的揀選和放置任務。平台功能多樣，從第一天起就能處理幾乎任何物品，並透過群體學習不斷改進。它為電子商務、物流和製造業公司提供了應對勞動力短缺、管理需求波動和有效擴展自動化工作的解決方案。
Covariant 提供先進的 AI 機器人平台——Covariant Brain，專為倉庫自動化而設計。該平台由機器人基礎模型（RFM-1）驅動，使機器人能夠以人類水平的自主性執行複雜的揀選和放置任務。平台功能多樣，從第一天起就能處理幾乎任何物品，並透過群體學習不斷改進。它為電子商務、物流和製造業公司提供了應對勞動力短缺、管理需求波動和有效擴展自動化工作的解決方案。
關於 機器人學
機器人學工具是用於設計、模擬和控制智慧型機器人系統的AI軟體平台。這些工具利用運動規劃、電腦視覺和強化學習等先進演算法，使機器人能夠精確且自適應地執行複雜任務。其主要價值在於加速自動化解決方案的開發與部署，降低實體原型製作成本，並優化機器人在製造業和物流業中的性能。它們搭建了從數位設計到真實世界實體執行的橋樑。
核心功能
- 模擬與數位分身：在實體部署前，創建逼真的虛擬環境來測試機器人程式和工作單元佈局。
- AI驅動的路徑規劃：為機械臂和移動機器人自動生成最佳的、無碰撞的運動路徑。
- 電腦視覺整合：賦予機器人識別、檢測和處理其環境中物體的能力。
- 離線程式設計（OLP）：在電腦上開發和偵錯機器人程式碼，無需中斷實體機器人的運作。
- 機群管理：同時協調和管理多個機器人（如AMR或AGV）的操作。
適用場景
這些工具在製造業中至關重要，用於自動組裝、焊接和品質檢測等任務。它們也廣泛應用於物流和倉儲領域，為自主移動機器人（AMR）編程以完成訂單揀選。研究機構和系統整合商使用它們來開發和測試新的機器人應用。
選擇要點
選擇機器人學工具時，需考慮其與您特定機器人品牌的硬體相容性。評估其模擬引擎的保真度和效能。考察使用者介面——是需要易於使用的低程式碼/無程式碼平台，還是需要用於深度客製化的完整SDK。最後，檢查是否有適合您應用的專用模組，如焊接、噴塗或零件抓取。
機器人學應用場景
在裝配線上進行自動化品質檢測
一家電子製造廠的品質控制工程師每天需要檢測數千塊電路板上的微小缺陷。透過使用整合了電腦視覺的機器人平台，工程師為一個配備了高解析度攝影機的機械臂編程。AI模型經過訓練，能夠識別焊接錯誤和元件錯位。該系統會自動標記有缺陷的電路板以便移除，準確率超過99.5%，檢測速度比人工檢測員快三倍，確保了產品品質的一致性並減少了生產瓶頸。
使用AMR優化倉儲物流
一家電商履行中心的物流經理負責提高訂單揀選效率。他們首先使用機器人機群管理工具模擬倉庫佈局和不同的AMR（自主移動機器人）路徑策略，以確定最高效的設置。部署後，該平台提供對整個AMR機群的即時監控，動態分配任務並優化路線以避免擁堵。這使得訂單履行時間減少了40%，並使倉庫在旺季能夠處理高出25%的訂單量。
開發協作型機器人（Cobot）工作流程
一家汽車裝配廠的製程工程師希望引入協作型機器人（cobot）來協助工人完成有人體工學風險的任務，例如抬起並定位車門以便裝配。工程師使用具有使用者友好介面的離線程式設計工具，無需任何編碼即可設計協作型機器人的運動和安全區域。模擬功能使他們能夠在安裝前驗證協作型機器人能與人類工人安全地並肩工作。這種方法將實施時間縮短了50%，並透過自動化體力消耗大的活動提高了工人的安全性和滿意度。
模擬和部署機器人焊接工作站
一名製造工程師負責為製造鋼架建立一個新的機器人焊接工作站。他們沒有進行昂貴的實體試驗，而是使用機器人模擬軟體建構了整個工作站的數位分身，包括機器人、焊接機、夾具和零件。他們在離線狀態下編程和優化焊接路徑，檢查碰撞並計算週期時間。這種虛擬調試過程能及早發現潛在問題，將現場設定時間從幾週縮短到幾天，並最大限度地減少了因測試失敗造成的材料浪費。
用於零件分揀的AI驅動的料箱抓取
一家物流公司的自動化專家需要將從一個大料箱中分揀混合、隨機擺放的零件的過程自動化。這項被稱為「料箱抓取」的任務對傳統機器人來說極其困難。他們實施了一個結合了3D視覺攝影機和AI驅動的機器人工具的系統。AI分析3D點雲數據以識別單個零件，計算最佳抓取姿態，並規劃機械臂的無碰撞路徑以將其拾取。該解決方案將先前的手動過程自動化，使吞吐量提高了200%以上，並將員工解放出來從事更高價值的任務。
遠端機器人操作與維護
一家系統整合商管理著全國多個客戶現場的機器人設備。當機器人報告輕微錯誤時，他們無需派遣技術人員，而是使用基於雲端的機器人平台遠端存取機器人的控制和診斷系統。他們可以查看即時攝影機畫面，微調機器人關節，並分析錯誤日誌來診斷問題。對於簡單問題，他們甚至可以遙控操作機器人來清除卡塞或重置其位置，無需現場訪問即可解決超過60%的支援請求，從而大幅降低了營運成本和客戶停機時間。