Die vielfältigen Robotermodelle des Kommissioniersystems von Geek + halten einer maximalen Belastung von 1200 kg stand. Sie können 50-70% der manuellen Arbeit reduzieren und die Kommissioniergenauigkeit auf bis zu 99,99% erhöhen. Damit sind sie die ideale Wahl für Unternehmen, die Kosten senken und die Effizienz in ihren Lagern steigern möchten.
Geek + Sortier-Roboter sind hocheffizient, automatisiert und flexibel. Sie sind fast zehnfach effizienter als herkömmliche Sortiersysteme. Die Funktionen zur Vermeidung von Sicherheitshindernissen mit mehreren Sensoren gewährleistet die Sicherheit der Implementierung vor Ort.
Roboter der Geek + C-Serie können die Kommissioniereffizienz im Durchschnitt um das 2- bis 3-fache verbessern und sind flexibel in ihrer Implementierung. Die gewünschten Roboter können je nach Kundenwunsch hinzugefügt oder entfernt werden. Sie erfordern keine oder nur geringe Änderungen am Projektstandort und weisen einen kurzen ROI-Zyklus auf.
Transport-Roboter der Geek + M-Serie haben eine maximale Traglast von 1000 kg und werden von Laser-SLAM-, QR-Code-Navigation und anderen Navigationsmethoden unterstützt, um einen reibungslosen, genauen sowie sicheren Roboterbetrieb zu gewährleisten.
Die smarten Gabelstapler-Roboter von Geek + sparen 50-80% der Personalkosten ein und sind auch bei Temperaturen von minus 10 bis 40 Grad voll funktionsfähig. Sie haben eine durchschnittliche Laufzeit von 6-8 Stunden und werden durch Sicherheits-LiDAR- und 3D-Visualisierung unterstützt, um die Erkennung von Hindernissen zu ermöglichen und hohe Sicherheitsstandards zu erreichen.
Der kollaborative Kommissionierroboter kann die Kommissionierentfernung verringern und die Kommissioniereffizienz sowie -Genauigkeit erhöhen. Dadurch können Sie 30% bis 50% der Arbeitskräfte einsparen. Mit der SLAM-Navigation ist der Roboter sicher, flexibel und ideal für die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter geeignet.
Technologien wie LiDAR (Light Detection and Ranging), visuelles SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), 2D-Codesysteme und Trägheitsnavigation bieten Robotern zuverlässige Positionierungs- und Navigationsreferenzen über Feature-Maps, ohne dass eine störende Infrastruktur erforderlich ist.
Vorteile
• schnelle Bereitstellung
• verwendet vorhandene Umgebungsfunktionen für die Kartenerstellung
• sehr anpassungsfähig an dynamische Produktionsumgebungen für Menschen und Maschinen
• hohe Zuverlässigkeit von 2D-Codes und Trägheitsnavigation
Die Fusion von Multisensorinformationen wie RGBD-Kamera, LiDAR und Sicherheitssensoren in Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen zur genauen Erkennung des Ziels und zum Verständnis der Umgebung, verbessert die Anpassungsfähigkeit, Robustheit und Betriebssicherheit des Roboters an komplexe Umgebungen.
Vorteile
• Multisensor-Fusion, die sich an komplexe Mensch-Maschine-Szenarien anpassen kann und eine gute Sicherheit bietet
• Verwendung von RGB- und 3D-Kameras zur Identifizierung kleiner und leichter Hindernisse
• Deep Learning kombiniert mit traditioneller CV-Technologie für hohe Robustheit
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Der adaptive Algorithmus für Parameter zur Bewegungssteuerung, basiert auf einem hocheffizienten Steuerungsmodell. Er realisiert die autonomen und effizienten Bewegungen verschiedener Arten von intelligenten Roboter: den weichen und agilen Start-Stopp-, den Hochgeschwindigkeits- und den stabilen Betrieb.
Vorteile
• Bewegungsparameter verschiedener Roboter sind adaptiv
• Entscheidungen bzgl. der Bewegungssicherheit zur Vermeidung von Kollisionen
• reibungslose Pfadplanung: Die flexible Beschleunigungs- und Verzögerungsplanung des Zielpfads wird von verschiedenen Steuerungsarten genau verfolgt, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
