Te midden van de versnelde transitie van de mondiale auto-industrie naar nieuwe energievoertuigen en intelligente connectiviteit, ondergaat de auto-onderdelensector diepgaande veranderingen die worden gekenmerkt door productpremies, hogere productieprecisie en een steeds meer op maat gemaakte vraag. Als het kernknooppunt dat productie, opslag en distributie met elkaar verbindt, bepalen de logistieke efficiëntie en flexibiliteit rechtstreeks het kernconcurrentievermogen van een onderneming. Reeman Robotics is al lange tijd nauw betrokken op het gebied van industriële intelligentie. Reeman is gecentreerd op een end{3}}to-end "hardware + software + services"-oplossing en heeft een volledig assortiment AMR-materiaal-robots ontwikkeld met een laadvermogen van 60 kg tot 1,5 ton, waarmee de beperkingen van de traditionele logistiek volledig worden doorbroken en een nieuwe intelligente impuls wordt gegeven aan de auto-onderdelenindustrie.
Aan de hardwarekant integreren Reeman AMR-materiaalhandlingrobots geavanceerde visieherkenningstechnologie met automatische vork-pick-mechanismen, waardoor nauwkeurige identificatie van stellinglocaties en materiaalinformatie mogelijk is, evenals geautomatiseerd picken, plaatsen en transporteren van materialen. Dit overbrugt naadloos de logistieke kloof tussen magazijnen en productielijnen. Van lichtgewicht precisiecomponenten tot zware assemblages: het uitgebreide productassortiment voldoet nauwkeurig aan de diverse vereisten voor materiaal-hantering, waardoor efficiënte levering van goederen-aan-persoon de norm wordt.
Aan de softwarekant vormen Reeman's onafhankelijk ontwikkelde intelligente dispatchingsysteem en magazijnbeheersysteem samen het "centrale brein" van slimme logistiek. Het systeem wordt aangedreven door een gedistribueerde architectuur en geavanceerde algoritmen en biedt krachtige mogelijkheden voor taakverwerking en samenwerkingsplanning. Het kan in realtime reageren op de vraag van productielijnen en magazijnen, routes dynamisch optimaliseren, congestie vermijden en ononderbroken logistieke activiteiten garanderen. Tegelijkertijd is het systeem zeer compatibel met bedrijfsbeheerplatforms zoals WMS, MES en ERP, waardoor een naadloze integratie van productieplanning, logistieke taken en voorraadgegevens mogelijk is. Hierdoor krijgen managers realtime-zichtbaarheid en data-gestuurde, verfijnde activiteiten.
In de praktijk- hebben de oplossingen van Reeman al aanzienlijke waardeverbeteringen opgeleverd voor tal van ondernemingen. Na implementatie bij een fabrikant van auto-motoronderdelen in de Yangtze River Delta steeg de efficiëntie van de logistieke omzet met 40%, verbeterde de responssnelheid van bestellingen met 50% en kwam de productiecapaciteit met 15% vrij. Robots vervingen 80% van het handmatige materiaal-werk, waardoor de arbeidskosten aanzienlijk daalden. Ondertussen verhoogde de combinatie van intelligente opslag en smalle{9}} gangpaden de opslagcapaciteit met 25% en verbeterde het ruimtegebruik aanzienlijk. Op het gebied van veiligheid maakt een multi-sensorfusie-perceptiesysteem het vermijden van obstakels op millimeterniveau- mogelijk, waardoor een sterke veiligheidsbarrière wordt gecreëerd in complexe werkplaatsen waar mensen en voertuigen samen werken, en het risico op productieongevallen effectief wordt verminderd.
Vooruitkijkend zal Reeman Robotics zich blijven concentreren op laser SLAM autonome rijtechnologie en 3D-visie-taalmodellen, waardoor de autonome perceptie, besluitvorming- en uitvoeringsmogelijkheden van producten iteratief worden verbeterd. We zullen ons concentreren op pijnpunten in de sector, ons productportfolio en onze oplossingen verder verfijnen en hand in hand met partners samenwerken om een hoog-efficiënt, intelligent, flexibel en groen, slim productie-ecosysteem op te bouwen. Tegelijkertijd zullen we actief uitbreiden naar internationale markten, waardoor de intelligente logistieke technologieën van China de upgrade van de mondiale auto-industrie kunnen dienen en de auto-onderdelensector naar een nieuw tijdperk van intelligente logistiek kunnen leiden.