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GreyOrange(TM)推出新一代人工智慧軟體 -- 灰質(TM)

為日本較大家俱連鎖企業(yè) Nitori的新物流中心提供機器人倉儲自動化服務
2017-12-06 09:00 7250
自動化和機器人公司GreyOrange宣布推出其新一代軟體平臺 -- 灰質(GreyMatter),就在日本較大家俱及家飾連鎖企業(yè)、擁有400多間門市的Nitori Holdings Group(宜得利)啟用其新倉庫之際。

東京2017年12月6日電 /美通社/ -- 自動化和機器人公司 GreyOrange 宣布推出其新一代軟體平臺 -- 灰質?(GreyMatter?),就在日本較大家俱及家飾連鎖企業(yè)、擁有400多間門市的 Nitori Holdings Group(宜得利)(TSE 9843)啟用其新倉庫之際。GreyOrange 的 Butler? 機器人系統(tǒng)是安裝在 Nitori Holdings 之物流子公司 Home Logistics 的大阪中心。Nitori Holdings 有34個分銷中心和1個物流網絡,為其日本各地的門市和電子商務客戶提供產品。

GROUND Inc. 首席執(zhí)行官 Hiratomo Miyata、 GreyOrange 亞太區(qū)首席執(zhí)行官 Nalin Advani、Home Logistics 首席執(zhí)行官 Manabu Matsuura 和 GreyOrange 集團首席執(zhí)行官 Samay Kohli 在 Nitori Holdings Group 的最新倉庫中的合影
GROUND Inc. 首席執(zhí)行官 Hiratomo Miyata、 GreyOrange 亞太區(qū)首席執(zhí)行官 Nalin Advani、Home Logistics 首席執(zhí)行官 Manabu Matsuura 和 GreyOrange 集團首席執(zhí)行官 Samay Kohli 在 Nitori Holdings Group 的最新倉庫中的合影

安裝在160,000平方米的大阪?zhèn)}庫的 GreyOrange 貨到人機器人系統(tǒng),是全球較大的 Butler 系統(tǒng)之一。該系統(tǒng)利用自主導航機器人,實行自動化入庫分撿,為操作者搬運移動式貨架,加快入庫和訂單履行流程。

灰質?是 GreyOrange 在 Butler 系統(tǒng)中的端到端智慧訂單履行軟體解決方案,通過 Butler 機器人、貨架、貨物撿放站與充電站之間的協(xié)作,做到倉庫自動化流程的控制和管理?;屹|軟體的核心是人工智慧,在多個層級運作,推動自主協(xié)作,從而做到倉儲功能和流程自動化。

灰質軟體不間斷的人工智慧演算法可快速分析大量數(shù)據并識別模式,時運作,進而做出明智決策。該軟體可根據不斷變化的庫存狀態(tài)和訂單履行要求,優(yōu)化機器人和貨架的路徑規(guī)劃和導航。這使得機器人之間能夠相互協(xié)作,達到庫存較大化、簡化分區(qū)、改善空間利用率并加快訂單履行作業(yè)。對于需要更高效率和正確性的當日或隔日配送作業(yè)、不斷變動的多庫存量單位 (SKU) 及高吞吐量而言,這尤其重要?;屹|軟體適用于電子商務、零售和工廠倉庫等行業(yè)。

Home Logistics 首席執(zhí)行官 Manabu Matsuura 表示:剛開始時,我們儲備了熱門的商品,能夠一天完成數(shù)千份網絡訂單。Butler 機器人和先進的軟體與各設備之間的協(xié)作,將效率提升至新的水平。在最短時間內,自貨架上取下最多商品進行分檢作業(yè),是極具生產力的過程。隨著該系統(tǒng)不斷學習我們的產品資訊,其處理效率亦預計會越來越高。我們的員工樂于使用新的工作流程,因為這些新的流程簡單且富有成效。

GreyOrange 亞太區(qū)首席執(zhí)行官 Nalin Advani 稱:GreyOrange 和我們的日本分銷商 GROUND Inc. 都覺得很榮幸能夠與 Nitori Group 合作,在 Nitori 的 Home Logistics 中導入我們的 Butler 機器人解決方案并推出新一代人工智慧 -- 灰質。日本電子商務市場的規(guī)模在未來三年內有望增至2000億美元,在2020年東京奧運會之前還會每年加快增長。能為該市場的蓬勃發(fā)展貢獻力量,我們對此感到非常高興。

他補充說:Nitori 的倉儲作業(yè)本來就是業(yè)界較好的,我們還合作安裝了人工智慧軟體,改變了訂單履行作業(yè)的流程。在灰質的人工智慧中,我們?yōu)殡娚唐髽I(yè)設計的 Industry Engine(行業(yè)引擎)能夠提供比以往更細致入微的控制。通過機器學習和分析,它不僅能夠預測產品的受歡迎程度和季節(jié)性趨勢,還能夠提高訂單管理效率。

消息來源:GreyOrange
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