Waste Robotics는 FANUC 로봇 팔을 사용하여 안정적이고 정확한 피킹을 가능하게 한다고 말했습니다. | 출처: 폐기물 로봇공학
Greyparrot과 Waste Robotics는 올해 초 Waste Robotics의 분류 기능을 향상시키기 위해 파트너십을 맺었습니다. 회사는 창조한다 로봇 건설 및 철거, 재활용품, 금속, 도시 고형 폐기물, 대중이 버리는 생활용품 등 다양한 폐기물을 분류하는 서비스입니다.
그만큼 회사 독자적인 AI 및 그리퍼 기술과 결합된 FANUC 로봇 팔을 사용합니다. 이제는 Greyparrot의 AI를 사용하여 폐기물 분류 프로세스의 가장 중요한 부분에서 로봇이 사용되고 있는지 확인하고 있습니다.
Waste Robotics는 로봇이 다양한 품목을 식별하고 픽업하는 데 도움이 되는 물리적 AI를 만듭니다. 다음에서 추가된 AI 레이어 회색앵무새 카메라를 사용하여 컨베이어 벨트를 통과하는 모든 자재를 추적하고 라이브 대시보드에서 실시간 통찰력을 얻습니다.
Waste Robotics를 통해 Greyparrot 분석기는 재료 흐름을 특성화하고 자동화된 로봇 분류를 위한 가장 영향력 있는 기회를 식별하는 작업을 수행합니다. Robot Validator라는 결합 제품을 통해 Waste Robotics의 고객은 첫날부터 로봇을 최대한 활용하게 될 것임을 알 수 있습니다.
로봇 보고서 Waste Robotics의 CEO인 Eric Camirand와 Greyparrot의 COO인 Gaspard Duthilleul을 만나 파트너십에 대해 자세히 알아보세요.
폐기물 분류의 “마지막 마일”을 다루다
폐기물 분류는 로봇 공학의 이상적인 사용 사례입니다. 다양한 재료를 다루는 것은 반복적이고 힘든 작업입니다. 많은 MRF(재료 회수 시설)가 충분한 직원을 찾는 데 어려움을 겪는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 이러한 과제에도 불구하고 MRF는 시설의 엄청난 가변성 때문에 자동화 시도를 주저할 수 있습니다.
상품 배송에 있어 ‘라스트 마일’은 상품이 고객에게 전달되는 배송 과정의 마지막, 가장 어려운 부분을 설명하는 데 사용되는 용어입니다. Camirand는 현재 폐기물 분류도 비슷한 문제를 다루고 있다고 말했습니다.
“우리가 폐기물 분류에 관해 이야기할 때 라스트 마일은 품질 관리라고 부르는 경우가 많습니다.”라고 Camirand는 말했습니다. 로봇 보고서. “따라서 분류할 수 있는 다양한 기술이 있지만 최종적으로 까다로운 몇 가지 선택, 즉 제품 품질이나 서비스 수준을 개선하기 위해 수행해야 할 중요한 선택에 있을 때 광학 같은 많은 장비를 배포하기가 어렵습니다. 이를 수행하는 분류기 또는 기타 유형의 기계. 그래서 로봇이 와서 인간이 하는 일을 실제로 복제합니다. 현재 예를 들어 플라스틱 라인에서 마지막 몇 가지 오염 물질을 제거하는 가장 효과적인 방법은 로봇 공학을 이용하는 것입니다.”
Waste Robotics는 폐기물 분류의 “마지막 단계”를 전문으로 한다고 밝혔습니다. 이 회사는 흡입 그리퍼부터 멀티 핑거 그리퍼까지 다양한 그리퍼 유형을 보유하고 있어 모든 종류의 폐기물을 처리할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 회사는 고객이 로봇으로부터 최대한 많은 가치를 얻을 수 있기를 원했습니다.
로봇을 위한 최적의 장소 찾기
두틸율 연구원은 “올바르게 구현되면 AI와 폐기물 로봇공학은 독특한 공생관계를 형성할 수 있다”고 말했다. “그러나 이러한 로봇 팔은 수십만 달러의 비용이 들 수 있으므로 폐기물 관리자는 구매하기 전에 재료에서 더 많은 가치를 추출하기 위해 특정 로봇이 필요한지 확인해야 합니다. 로봇 구현에 앞서 데이터를 수집하고 AI로 분석하지 않으면 MRF는 폐기물 흐름 구성에 대한 가시성이 부족합니다.
Robot Validator는 MRF가 로봇이 시설에 미칠 수 있는 영향을 이해하는 데 도움이 되는 제품입니다. Duthilleul은 “우리 및 Waste Robotics와 협력하는 시설 관리자는 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 보기 전에 특정 로봇이나 로봇 제공업체에 얽매이지 않습니다.”라고 말했습니다. “대신 AI 주도 로드맵을 활용해 다양한 로봇 시스템 배포의 성능과 비용을 분석해 최상의 솔루션을 식별할 수 있습니다.”
“[Greyparrot] 모든 분석 및 프로세스 제어를 수행합니다. 합리적인 경우, 우리는 로봇이 필요한 재활용 센터 내 상황에 로봇을 배치하고 배치합니다.”라고 Camirand는 말했습니다. “Greyparrot이 측정을 해왔고 ‘그렇게 많은 제품이 지나가고 있다’고 말할 수 있었기 때문에 이제 우리는 데이터를 갖게 되었습니다. 어쩌면 거기에 로봇을 배치하고 이러한 제품을 캡처하면 돈을 벌 수 있을 것입니다.’”
시스템에 대한 초기 피드백
이 제품을 출시한 이후 Waste Robotics는 이미 고객이 Robot Validator를 사용하고 전체 시스템을 배포하기로 결정한 것을 확인했습니다.
“클라이언트를 진정으로 안심시킬 수 있는 매우 영리한 방법이기 때문에 우리는 이에 대해 정말 기쁩니다. 이제 우리는 로봇을 설치하지 않고 로봇이 무엇을 할 것인지 추측만 할 뿐입니다.”라고 Camirand는 말했습니다. “우리는 실제로 로봇이 어떻게 작동할지 잘 알고 있거나 매우 높은 기대를 갖고 로봇을 설치하고 있습니다. 그래서 우리는 클라이언트에게 성능을 보장할 수 있습니다. 그들은 우리가 올바른 데이터 세트를 사용하고 있으며 성능이 충족될 것이라고 정말로 확신하고 있습니다.”
“초기 고객 피드백은 매우 긍정적이었습니다. 캐나다의 한 자재 회수 시설에서 시스템은 시간당 1,260개 이상의 귀중한 물체가 잔여물 라인으로 손실되는 것을 감지하여 상당한 회수 기회를 식별했습니다. 이들 품목 중 절반 이상이 고가품으로 분류됐고, 90%는 로봇 복구에 적합했다. 이 검증 프로세스는 시설이 재료 회수율을 눈에 띄게 향상시키는 로봇 분류 솔루션을 정당화하고 구현하는 데 도움이 되었습니다.”라고 Duthilleul은 말했습니다.
향후 파트너십 계획
Waste Robotics와 Greyparrot는 회사가 보완적인 기술을 제공함에 따라 서로 성장할 수 있는 많은 기회를 보고 있습니다.
“우리는 실제로 파트너십의 처음 몇 이닝에 이르렀습니다. 그러나 폐기물 로봇공학 팀과 함께 우리는 AI 폐기물 분석 시스템에서 생성된 통찰력을 계속 적용하여 폐기물 조직이 로봇공학에 대한 가장 영향력 있는 사용 사례를 찾을 수 있도록 도울 것입니다.”라고 Duthilleul은 말했습니다. “우리 둘 다 빠르게 성장하는 국제 기업이라는 점을 감안할 때, 우리는 매우 일치된 사고방식과 폐기물 관리 생태계에 영향을 미치려는 야망을 가지고 있습니다.”
Camirand는 “우리는 서로에게서 배울 수 있습니다.”라고 말했습니다. “[Greyparrot] 많은 데이터를 포착하는데, 그것이 탐지 AI입니다. 우리는 로봇을 통해 많은 자재 취급 작업을 수행하는데 이는 모션 AI, 즉 그리퍼 AI에 가깝습니다. 이러한 결합이 진정한 힘이 될 수 있습니다.”
게시물 Waste Robotics와 Greyparrot가 분류 로봇을 강화하는 방법 처음 등장한 로봇 보고서.
