Reply [EXM, STAR: REY] nutzt in Kooperation mit der Otto Group und NVIDIA moderne Spot-Sensorik und Kameratechnik, um hochauflösende 3D-Daten mobiler Roboter zu erfassen. Diese Informationen werden im Post-Processing in detailgetreue digitale Zwillinge transformiert, die das Verhalten autonomer Einheiten widerspiegeln. Der Robotic Coordination Layer kombiniert diese Modelle mit Echtzeitsimulationen, um Koordinationsstrategien zu testen, Engpässe vorauszusehen und logistische Abläufe nachhaltig zu optimieren sowie Lieferzeiten konsequent zu reduzieren. und Ressourceneinsatz verbessern. Skalierbarkeit steigern.
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KI-Orchestrierung nutzt intelligenten digitalen Zwilling für Lager und Roboterkoordination
Durch die gemeinsame Entwicklung eines Digitalen Zwillings haben Roboverse Reply, die Otto Group und NVIDIA eine virtuelle Replik der Lagerinfrastruktur erstellt, die jeden Regalgang sowie die genauen Bewegungsrouten aller autonomen Roboter in Echtzeit abbildet. Dieses konsolidierte Datenmodell dient der systematischen Prozessanalyse und unterstützt fortlaufende Verbesserungen. Aufbauend darauf realisiert das KI-basierte Steuersystem eine dynamische, kooperative Orchestrierung der Roboterflotte und optimiert so die Leistungsfähigkeit der gesamten Logistikkette. Es verbessert Durchlaufzeiten, senkt Betriebskosten.
Integration von digitalem Zwilling WMS steigert Logistikflexibilität und Effizienz
Der Robotic Coordination Layer verwaltet den digitalen Zwilling, das Roboterflottenmanagement und das Warehouse Management System in einer einzigen Infrastruktur. Über APIs werden Sensordaten an die Plattform übermittelt, wo sie in Echtzeit analysiert werden. Disposition und Steuerungsebenen kommunizieren bidirektional, um schnelle Kurskorrekturen bei Störungen vorzunehmen. Virtuelle Layoutrückwirkungen lassen sich vorher testen. Das Ergebnis: Deutlich geringere Lagerausfallzeiten, optimierte Prozessschritte und ein synchronisierter Materialfluss sowie eine effizientere und verbesserte Planbarkeit zukünftiger Betriebsszenarien.
Roboverse Reply wandelt Sensordaten in Echtzeit-3D-Modelle für Simulationen um
Roboverse Reply kombiniert in seinem Digital-Twin-Ansatz hochpräzise Sensorik und fortschrittliche Kameratechnologie am mobilen Spot-Robot von Boston Dynamics. Nach der Datenerfassung durchläuft das aufgezeichnete Material einen anspruchsvollen Post-Processing-Workflow, in dessen Verlauf exakte 3D-Modelle entstehen. Diese Modelle spiegeln die aktuellen Bewegungsabläufe und Funktionsweisen der Roboter in Echtzeit wider. Sie fungieren als solide Simulationsbasis, um autonome Systeme zu trainieren, Leistungsparameter zu optimieren und zukünftige Logistikprozesse zu verifizieren. Das Verfahren unterstützt Planung und Effizienzsteigerung.
Omniverse-Simulationsbibliotheken und Isaac-Plattform beschleunigen die KI-gestützte Roboterausbildung deutlich effizient
Durch die Integration von NVIDIA Omniverse-Simulationsbibliotheken und Isaac SDK entsteht eine hochverfügbare Simulationsplattform für Robotikprojekte. Physikbasierte Rendering-Engines und Echtzeit-Physiksimulation gewährleisten realistische Nachbildung von Umgebungseinflüssen und Materialeigenschaften. Die nahtlose Verbindung zu KI-Trainingspipelines erlaubt iterative Optimierungen auf Basis von Sensordaten. Komplexe Kollisionsszenarien und Multirobotersynchronisation können parallel ausgeführt und evaluiert werden, was Entwicklungszeiten verkürzt und die Einsatzreife verschiedener Robotertypen signifikant beschleunigt. Datengesteuerte Analysen liefern Erkenntnisse für Verbesserungen und effiziente Skalierung in unterschiedlichen Anwendungskontexten.
Praxistest im Logistikzentrum Löhne validiert Robotic Coordination Layer Konzept
Der Pilot im Distribution Center Löhne bei Hermes Fulfilment erweist sich als praxisnaher Prüfstand für den Robotic Coordination Layer der Otto Group. Im Echtbetrieb erfasste Leistungskennzahlen belegen die Effektivität von Koordinationsalgorithmen und zeigen Optimierungsansätze hinsichtlich Wegeführung, Energieverbrauch und Ladezyklen mobiler Roboter auf. Die daraus resultierenden Handlungsempfehlungen bilden eine solide Planungsgrundlage für den systematischen Roll-out in weiteren Lagerstandorten auf internationaler Ebene. Parallel laufende Tests validieren Systemstabilität und Anpassungsfähigkeit an variable Lagerlayouts.
Skalierbare Logistikautomation in Europa durch digitalen Zwilling, KI, Robotik
Für Kai Uwe Ernst von Reply ist der digitale Zwilling eine essentielle Grundlage, um groß angelegte Robotiknetzwerke effektiv zu steuern. Die Verbindung von NVIDIAs führender Simulationsplattform mit spezialisierter KI-Software und tiefgreifender Robotikexpertise erzeugt eine nahtlose digitale Infrastruktur, die Echtzeit-Analysen, Automatisierung und präzise Koordination verschiedener Robotertypen ermöglicht. Kay Schiebur von der Otto Group sieht darin eine zukunftssichere Basis für verantwortungsvolle, skalierbare Logistikautomation und kontinuierliche Prozessverbesserungen in Europa, durch messbare Effizienzgewinne, Kosteneinsparungen.
Logistikautomation definiert durch zentrale Steuerung, Digital Twin und NVIDIA-KI
Dieses System vernetzt Roboter, Lagerverwaltung und KI-Komponenten in einer einheitlichen Plattform, die auf einem präzisen virtuellen Abbild basiert. Die NVIDIA-KI analysiert umfangreiche Sensordaten und ermöglicht datenbasierte Steuerung autonomer Fahrzeuge. Durch die zentrale Visualisierung und Simulation von Prozessen lassen sich Engpässe frühzeitig identifizieren und beheben. Logistikunternehmen erzielen dadurch signifikante Effizienzsteigerungen, schnellere Lieferzyklen und eine bessere Ressourcenauslastung. Der modulare Aufbau gewährleistet eine unkomplizierte Integration in bestehende Infrastrukturen.
