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Der KI-Steuerungsassistent von Addverborientiert AGVs neu, indem er Anfragen von Lagerarbeitern in AGV-Befehle ĂŒbersetzt. Ein Server von Supermicro auf Intel-Architekturbasis ĂŒbernimmt die Edge-KI-Verarbeitung.
Der neue KI-gestĂŒtzte AGV-Steuerungsassistent von Addverb vereint die LeistungsfĂ€higkeit der AGV-Wartung mit generativer KI und Spracherkennung. Dank dieser Ăbersetzungsfunktion kann der Bediener in einer von 98 Sprachen sprechen, und die gesprochenen Wörter werden in Befehle ĂŒbersetzt, die vom AGV verstanden werden. So können die AGVs von AddverbProbleme schnell und mit minimalen Ausfallzeiten beheben.
Als Mitglied der Industrial Builders Community von Intel Industry Solution Builders arbeitet Addverb mit Servern von Supermicro zusammen, die auf Intel-Architekturprozessoren basieren, um diese sprachgesteuerte Industrieroboterlösung fĂŒr seine Zippy Familie von Sortierrobotern zu realisieren.
Sortierroboter ĂŒbernehmen Lagerarbeiten
Ein wesentlicher Teil der Arbeit in Lagern und Distributionszentren besteht darin, Pakete oder Produkte zu sortieren, um sie mit Bestellungen abzugleichen, den Lagerbestand zu erhöhen oder sicherzustellen, dass die Produkte fĂŒr die Expresslieferung mit dem richtigen Transportmittel verschickt werden. Bisher war die Sortierung ein manueller Prozess, der langsam, teuer und fehleranfĂ€llig war. Lager und Distributionszentren setzen nun verstĂ€rkt auf Automatisierung, um ihre AblĂ€ufe zu optimieren. Der Einsatz von Sortierrobotern ist Teil dieser Initiativen.
Robotersortierer: Zippy
Zippy Familie von Sortierrobotern
Die Zippy Sortierroboter von Addverbsind eine Familie von Robotersystemen, die Artikel mit sehr hoher Geschwindigkeit sortieren. Das System verfĂŒgt ĂŒber eine Hinderniserkennung und nutzt gitterbasierte Bodenmarkierungen zur Wegfindung. Zippy Managementsoftware ermöglicht das flexible HinzufĂŒgen oder Entfernen von Robotern und Sortierzielen je nach Paketaufkommen.
Die komplette Zippy Produktfamilie umfasst:
Zippy 6: Sortierroboter mit einer NutzlastkapazitÀt von 6 kg
Zippy 10: Sortierroboter mit einer NutzlastkapazitÀt von 10 kg
Zippy 25: Sortierroboter mit einer NutzlastkapazitÀt von 25 kg
Zippy 40: Sortierroboter mit einer NutzlastkapazitÀt von 40 kg
Dash Tug: Ein fortschrittliches AGV mit einer NutzlastkapazitĂ€t von 2.000 kg, das fĂŒr Materialtransport- und Zuganwendungen in verschiedenen industriellen Umgebungen entwickelt wurde.
Zippy X: Ein fahrerloses Transportsystem (AGV) mit einer Nutzlast von bis zu 15 kg, das vertikale Hubfunktionen fĂŒr flexibles Materialhandling und Sortierung nutzt und eine bessere Ergonomie bei manuellen ArbeitsgĂ€ngen ermöglicht.
AGV-Steuerungs-KI-Assistent fĂŒr die Verwaltung der Muttersprache
Zur UnterstĂŒtzung der Zippy -Sortierer Addverb entwickelt fĂŒr fahrerlose Transportsysteme (AGVs) , das auf generativen KI-Sprachmodellen (LLM) basiert. Dieses autonome Kommunikationssystem minimiert Ausfallzeiten und steigert die ProduktivitĂ€t der Zippy Roboter . Lagerarbeiter können in ihrer Muttersprache per unstrukturierter Sprache mit dem System kommunizieren. Das KI-gestĂŒtzte Wartungssystem ĂŒbersetzt diese Sprache in Befehle, die die Zippy -AGVs erkennen.
Verfahren zur Ăbersetzung verbaler Anfragen in AGV-Befehle.
Das System nutzt zwei groĂe, auf Sprachmodellen (LLM) basierende AGV-Wartungstechnologien mit generativen KI-Technologien:
Llama 3 ist ein frei verfĂŒgbares und kostenlos nutzbares LLM, das von Meta entwickelt wurde. Es ist kostengĂŒnstig genug, damit Addverb es auf Edge-Servern fĂŒr KI-Inferenz-Workloads vor Ort einsetzt.
Addverb nutzt auĂerdem ChatGPT, ein kommerzielles LLM fĂŒr generative KI, das in der Cloud gehostet wird und vom Addverb Modell bei Bedarf fĂŒr höhere Leistung genutzt werden kann. FĂŒr diese Anwendung ermöglicht ChatGPT eine schnellere Generierung der Anweisungen (Tokens), die an die Zippy AGVs gesendet werden
Supermicro-Server bietet Edge-Computer
Addverb wĂ€hlte den Hochleistungsserver Supermicro IoT SuperServer SYS-111E FWTR fĂŒr den Betrieb des AGV-Steuerungssystems. Der SYS-111E-FWTR (siehe Abbildung unten) ist speziell fĂŒr die Anforderungen der AGV-Wartung mit generativen KI- und Machine-Learning-Workloads ausgelegt. Mit seinem Single-Socket-Design und IntelÂź XeonÂź Scalable Prozessoren der 4. Generation bietet dieser Server Rechenleistung mit bis zu 32 Kernen (bzw. bis zu 64 Threads). Er unterstĂŒtzt bis zu 2 TB DDR5-RAM.
FĂŒr die Ein- und Ausgabe verfĂŒgt der Server ĂŒber 1-GbE- und 10-GbE-Ports sowie USB- und einen Videoanschluss. Diese Netzwerkverbindungen sind entscheidend fĂŒr die Verarbeitung groĂer DatensĂ€tze und die schnelle Kommunikation zwischen den Knoten in KI-Clustern. Diese FlexibilitĂ€t ist unerlĂ€sslich fĂŒr Unternehmen, die ihre KI-Infrastruktur skalieren möchten, um wachsenden Roboterflotten gerecht zu werden.
Das System verfĂŒgt ĂŒber drei PCIe 5.0-ErweiterungssteckplĂ€tze (einen PCIe 5.0 x16 LP-Steckplatz und zwei PCIe 5.0 x16 FHFL-SteckplĂ€tze) fĂŒr NetzwerkgerĂ€te und Beschleunigerkarten. Diese PCIe-ErweiterungssteckplĂ€tze unterstĂŒtzen Grafikprozessoren (GPUs), wie beispielsweise die IntelÂź Data Center GPU Flex-Serie, fĂŒr zusĂ€tzliche Rechenleistung im Bereich KI/LLM.
Vorderansicht des Supermicro IoT SuperServer SYS-111E-FWTR-Servers.
Abschluss
Das Wachstum von AGV-Flotten wird zu mehr Wartungsproblemen und einem höheren Bedarf an Wartungstechnikern fĂŒhren. In vielen FĂ€llen können diese Probleme jedoch von ungeschultem Lagerpersonal mithilfe Addverbmit generativem KI-Assistenten gelöst werden. Dieser ermöglicht es jedem, in das System zu sprechen, und die gesprochenen Worte werden in Befehle umgewandelt, die vom AGV verstanden werden.
Das System nutzt Spracherkennung, um Wörter in vielen Sprachen zu ĂŒbersetzen. So können die Sprachverarbeitungsmodule Llama 3 und ChatGPT diese Anfragen verstehen und in Befehle fĂŒr die fahrerlosen Transportfahrzeuge (AGVs) umwandeln. Um die fĂŒr die KI-Modelle benötigte Rechenleistung bereitzustellen, setzt Addverb auf einen Edge-Server von Supermicro, der auf Intel Xeon Scalable Prozessoren der 4. Generation basiert und fĂŒr Edge-KI-Anwendungen optimiert ist.
