Fallstudie · Luft- und RaumfahrtAnonymisiert auf Anfrage. Nennte Referenzen unter NDA.
Herstellung · Robotik

Vom Management der Roboter bis zur Optimierung einer intelligenten Flotte.

A manufacturer running AMR s and AGV s had limited visibility into route congestion, charging downtime, idle fleet utilisation and cross-zone movement inefficiencies.

Herstellung · RobotikAMR / AGV FlottenintelligenzHybrid RTLS / RFID + Analytics · Gemessene Ergebnisse.Live-Asset-PositionHöherAMR / AGV utilisationLowerLeerlauf-Ladezeit
Die Herausforderung

Womit sie es zu tun hatten.

Streckenstau

Roboterverkehr erzeugte Stau-Hotspots in verschiedenen Zonen.

Leerlauf- und Ladeausfallzeiten

Flottenauslastung und Aufladung waren unkontrolliert.

Keine Flottenansicht auf Flottenhöhe

Roboter wurden als einzelne Maschinen verwaltet, nicht als Flotte.

Unser Ansatz

Anbieterneutral, ergebnisorientiert.

UWB for real-time robotic positioning, BLE for asset-interaction tracking, AGV / AMR telemetry for route analytics, and AI orchestration for congestion, idle-time and predictive movement optimisation.

Wie wir es gelöst haben

Was wir geliefert haben.

  • UWB RTLS Echtzeit-Roboterpositionierung
  • BLE Asset-Interaktionsverfolgung
  • AGV / AMR telemetry route analytics
  • KI-Flottenorchestrierung – Überlastung, Leerlauf, prädiktive Optimierung
Ergebnisse

Das Ergebnis sah der Vorstand.

Höher
AMR / AGV utilisation
Lower
Leerlauf-Ladezeit
Sicherer
Roboterverkehr
Höher
Durchsatz
"Wir hörten auf, Roboter als einzelne Maschinen zu verwalten, und begannen, sie als intelligente Flotte zu optimieren."

— Betriebsleiter Industriefertigung (Auftraggeber anonymisiert)

Verwendete Technologie

Der Stapel dahinter

UWBBLEAGV / AMR telemetryKI-Orchestrierung
Könnte das dein Programm sein?

Sag uns, wo du feststeckst.

Thirty minutes on your use case, the numbers, and what would actually move your KPIs . Vendor-neutral, no platform pitch.

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