
Autonome mobile Roboter, ein widerstandsfähiges System
In diesem Artikel erklärt Fabien Benoteau, CTO und COO des Unternehmens Meanwhile, warum autonome mobile Roboter widerstandsfähige Systeme sind.
Wir erleben derzeit eine rasante Entwicklung bei autonomen mobilen Robotern (AMR), die in der Lage sind, selbstständig zu navigieren und andere Funktionen auszuführen. AMR können aus einer mobilen Basis, einer mobilen Basis mit einem integrierten Anwendungsmodul mit personalisierter Benutzeroberfläche und manchmal auch aus einer mobilen Basis mit einem integrierten Roboterarm bestehen.
AMRs helfen einer Vielzahl von Branchen, darunter der Industrie, Gesundheitseinrichtungen und öffentlich zugänglichen Einrichtungen, sich schnell an veränderte Anforderungen anzupassen. Mit AMRs lassen sich neue Geschäftsmodelle zur Unterstützung einer flexiblen Produktion implementieren, um das richtige Produkt zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu liefern.
Diese liefern auch Daten, die zur Verbesserung der Leistung einzelner Prozesse und zur Erstellung einer Echtzeit-Übersicht über die Produktion verwendet werden können.
Auf dem Markt für autonome mobile Robotik gibt es eine Vielzahl von Herstellern autonomer mobiler Navigationsplattformen, die oft als AMR (oder AIV) bezeichnet werden. Diese mobilen Navigationsplattformen sind autonom in ihrer Fortbewegung. Sie nutzen künstliche Intelligenz, bestehend aus komplexen Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, sich jederzeit zu lokalisieren und dynamisch alle Hindernisse zu umgehen, die nicht kartografiert wurden. Somit sind die mobilen Basen das Herzstück der Navigation; sie bewegen sich in komplexen Umgebungen, in denen Bediener und Fördergeräte anwesend sind, und gewährleisten dabei eine optimale Effizienz beim Transport.
Beispiel für mobile Navigationsbasen


Auf dem Markt für autonome mobile Robotik identifizieren wir Hersteller von standardmäßigen eingebetteten Anwendungsmodulen (für mobile Roboterausrüstung). Diese Module werden auf bestimmten mobilen Navigationsbasen positioniert, um einen Anwendungsbedarf zu erfüllen.
Die Hersteller von autonomen mobilen Basisstationen arbeiten ebenfalls eng mit Integratoren zusammen. Diese zertifizierten Systemintegratoren planen, nehmen in Betrieb und gewährleisten die Integration von AMRs – auf der Grundlage fundierter Kenntnisse im Bereich der Automatisierung, die für die Implementierung komplexer Systeme in großen Fabrikanlagen, einschließlich Flotten mit einer großen Anzahl von AMRs, erforderlich sind. Die Integratoren haben die Aufgabe, mobile Roboter zu integrieren und zu warten, um ihre Kunden bei ihren Projekten zu unterstützen.
In Zusammenarbeit mit Herstellern mobiler Navigationsbasen entwirft, entwickelt und installiert Meanwhile autonome mobile Roboterlösungen. Die mobilen Roboterlösungen von Meanwhile bestehen in erster Linie aus Robotern (mobile Navigationsbasis + integriertes Anwendungsmodul). Die integrierten Anwendungsmodule ermöglichen es dem Roboter, ganz auf die spezifischen Bedürfnisse des Kunden einzugehen, beispielsweise durch das automatische Aufnehmen und Abstellen von Behältern, den Transport spezieller Behälter in einem gesicherten Schrank usw.
Auf der obersten Softwareebene befindet sich der Flottenmanager, der die Roboterflotte koordiniert. Er weist den Robotern anhand verschiedener Algorithmen Aufgaben zu und weist beispielsweise einen bestimmten Roboter an, sich an einer bestimmten Ladestation aufzuladen. Er sorgt für einen reibungslosen Ablauf der Roboterbewegungen, indem er jedem Roboter die Positionen seiner Artgenossen in der Nähe mitteilt.
Die Komplettlösung basiert auf Mw², entwickelt von Meanwhile. Diese Middleware kann mit den Robotern (ggf. über den Flottenmanager), mit den verschiedenen Elementen ihrer Arbeitsumgebung (Türen, Aufzüge) und mit den zur Verfügung gestellten IT-Systemen kommunizieren. Über ihre verschiedenen Kanäle steuert sie die Generierung der Aufträge.
Meanwhile ist Ihr einziger Ansprechpartner und garantiert Ihnen eine schlüsselfertige Lösung. Das Unternehmen verfügt nämlich über alle internen Ressourcen, die für die Umsetzung dieser Lösungen erforderlich sind.
Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Bedürfnisse zu formulieren, und begleiten Sie bei der Umsetzung maßgeschneiderter Lösungen, die vollständig auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind, um Ihre Produktionsanlagen zu transformieren und einen nachhaltigen Weg in Richtung Industrie 4.0 einzuschlagen. Diese Unterstützung ermöglicht es Ihnen, die Auswirkungen auf die Produktion zu reduzieren, das Beste aus Ihren mobilen Robotern herauszuholen und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten Ihrer Lösung zu senken.
Unser Hauptziel bei Meanwhile ist es, die komplexe industrielle Umgebung in eine intelligente industrielle Umgebung zu verwandeln, die den Flexibilitätsanforderungen unserer Kunden gerecht wird. Wir möchten unsere Kunden in die Lage versetzen, unsere mobilen Roboterlösungen einfach und kostengünstig zu integrieren und gleichzeitig Sicherheit, Rückverfolgbarkeit und Flexibilität in ihre Prozesse zu bringen. Dank des von Meanwhile entwickelten Peri-Robotik-Ökosystems können unsere Kunden komplexe, hochgradig vernetzte Prozesse intuitiv bedienen, was ihre Arbeit erleichtert und ihre Produktivität steigert.
Das Herzstück der von Meanwhile entwickelten Software ist Mw² (für „Meanwhile Middleware“), eine Middleware, die die Verbindung zwischen der Welt der Robotik (mit ihrer spezifischen Sprache), der Peri-Robotik (wie z.B. feste Arbeitsplätze) und der bestehenden Ausrüstung/Software des Kunden ermöglicht. Mw² bündelt die Intelligenz der Meanwhile-Lösung, denn es weiß, wann eine Tür geöffnet, ein Aufzug zu einer bestimmten Etage geschickt oder ein Auftrag für einen Roboter generiert werden muss, wenn eine Kiste erkannt wird usw.
Mehr über Mw² erfahren : https://meanwhile-france.com/limportance-des-softwares-meanwhile-dans-ses-solutions/

In diesem Artikel erklärt Fabien Benoteau, CTO und COO des Unternehmens Meanwhile, warum autonome mobile Roboter widerstandsfähige Systeme sind.

Die von Meanwhile angebotenen mobilen Roboter sind völlig autonom in ihrer Fortbewegung. Dazu nutzen diese Roboter künstliche Intelligenz, die es ihnen ermöglicht, sich jederzeit zu lokalisieren und Hindernissen dynamisch auszuweichen…

Was sind die Unterscheidungsmerkmale dieser beiden Navigationstechnologien und können sie auch in der gleichen Umgebung koexistieren?