Der weltweit größte Online-Marktplatz Amazon hat einen völlig autonomen Roboter namens Proteus entwickelt, um Waren im Lager zu transportieren.
Dieser Roboter ähnelt einem modernen Staubsauger, kann aber Gewichte heben und verfügt über fortschrittliche Sicherheits-, Wahrnehmungs- und Navigationstechnologie. Außerdem hat Amazon einen Roboterarm, der bis zu 50 Pfund auf einmal heben kann und in den Logistikzentren hilfreich ist. Außerdem gibt es eine neue KI-basierte Scantechnologie, um die Produkte automatisch und schneller zu scannen.
Amazons Lagerroboter
Amazons Übernahme des Robotikunternehmens Kiva vor zehn Jahren diente nicht dazu, das Unternehmen zu bremsen, sondern Roboter zu entwickeln, die Amazon zu mehr Wachstum verhelfen. Und jetzt zahlt sich die Übernahme aus: Das Unternehmen kündigte drei neue Technologien an, die in Amazons Lagern zur Steigerung der Produktivität eingesetzt werden.
Als erstes ist Proteusein völlig autonomer Roboter, der Einkaufswagen durch das Lager bewegt. Proteus hat die Form eines modernen Staubsaugers und ist dafür konzipiert, die Pakete mit „“ zu transportieren, sagt Amazon.
Er bewegt sich, indem er einen grünen Strahl vor sich herschießt, und alles, was den Strahl unterbricht, lässt den Roboter anhalten – so dass er nicht mit irgendjemandem oder irgendetwas zusammenstößt. Als nächstes kommt ein Roboterarm namens Kardinaldas die Gefährdung der Mitarbeiter im Lager verringern soll.
Dieser Roboterarm kann Pakete mit einem Gewicht von bis zu 50 Pfund auf einmal aufnehmen, die Etiketten lesen und sie entsprechend platzieren. Mithilfe von KI und Computervision kann Cardinal dazu verwendet werden, Pakete in einem Logistikzentrum nach Kategorien zu sortieren. Da die ersten Tests gut verlaufen sind, bereitet Amazon den Einsatz von Cardinal ab nächstem Jahr in seinen Lagern vor.
Schließlich gibt es eine KI-basierte Scan-Technologie, die Pakete automatisch und schnell scannen kann. Diese Technologie verfügt über eine Kamera, die mit einer Geschwindigkeit von 120 Bildern pro Sekunde arbeitet und auf maschinellem Lernen und Computervision basiert, um ein Paket schnell zu erkennen, während es durch die Linie läuft.
