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해밀FA 협업로봇 AMR

Lead Time
8 weeks
Application Field
산업 > 반도체/디스플레이, 공정 > 물류, 자동화 분야 > 물류

Process layout

본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 로봇 시스템입니다.

Laser Sensing 기반의 스스로 지도를 작성하는 Self-mapping, 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 2D/3D 카메라를 통한 최적의 경로 확보 및 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식으로
협동로봇(Co-Bot), 롤러 컨베이어, Jack-Up 등의 다양한 애플리케이션을 탑재하여 생산 현장의 물류 및 정밀 반복 작업을 위한 최적의 솔루션을 제공하고 있습니다.

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.

 

프로젝트 배경 및 목적

자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업

Components

Robot
자율주행 AMR 물류 이송로봇: AMB-300D + 협업로봇 탑재; - Payload 300kg (타 모델 Max. 2000kg); - Navigation position/angle accuracy : ±5mm / ±0.5º; - Auto-Charging Unit; AMR 운영 SW; - RDS : Scenario Builder; - RoboView(Option) : CCTV based Vision AI Solution;

Workflow

STEP 1.작업 환경에 따른 이송 및 적재 작업 시나리오 구성
STEP 2.현장 시스템 연계 설치
STEP 3.AMR 자체 SLAM 기능 : 작업 지도 작성
STEP 4.현장 적용

Features

운영의 효율성과 안전성

 

Market Proven AMR 글로벌 시장 점유율 1위, 자율주행 로봇의 안정성 확보

 

효율적 공간 활용 및 최적의 물류 동선 확보: SLAM 자율 주행 로봇 기반 3D Mapping, Digital Twin CCTV 모니터링 적용

 

 

Max 12~ 18개월 ROI
 

적재 및 이송 작업의 작업자의 대체 효과
 

인건비(부대 비용 포함) X 2 Shifts = 90~100백만원/연간
 

인력 고용, 운영의 탄력성
 

 

하자보증(Warranty) 기간 1년 제공

Results

Key Benefits
운영 손실 감소 + 사고 감소 = 기회 비용 증가
Client Feedback
물류로봇의 뛰어난 성능 덕에 안정적이면서도 정확한 물류 시나리오를 구성할 수 있었습니다.
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