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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
 

구성요소

로봇
자율주행 AMR 물류 이송로봇: AMB-300D + 롤러컨베이어 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;

작업순서

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

특장점

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

도입효과

주요지표
운영 손실 감소 + 사고 감소 = 기회 비용 증가
도입기업 피드백
롤러컨베이어 로봇의 뛰어난 성능 덕에 안정적이면서도 정확한 물류 시나리오를 구성할 수 있었습니다.
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해밀FA 롤러컨베이어 AMR

적용분야
산업 > 물류, 공정 > 물류, 자동화 분야 > 물류

추천 솔루션

해밀FA 협업로봇 AMR

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AMR과 TM협동로봇을 활용한 자동화

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이 적용사례는 AMR과 TM협동로봇을 활용한 CNC 자동화 솔루션입니다. 기존에는 작업자가 작업물을 이동하고 CNC선반에 투입하고 가공할 때까지 기다렸다가 운반했어야 했지만 로봇을 사용함으로 작업자 없이 가공뿐 아니라 가공이 끝나면 운반까지 가능하여 효율이 증가했습니다.

로봇 모델
TM5-700
TM5-900
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유진로봇 AMR을 활용한 사출라인의 물류 자동화

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로봇 모델
유진로봇 GoCart180
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