ほとんどの倉庫ロボットスタートアップは、複雑なオーケストラプラットフォーム、ヒューマノイドロボット、工場規模のシミュレーションを通じて完全な自律性の理想化された未来を追求していますが、ロジスティクスで最も無視され、頑固なボトル障壁を解決しているのはわずかです:ロードドック。 倉庫はAI、センサー、ロボット技術で継続的に近代化されている一方で、トレイラーへの貨物の移動とトレイラーからの移動の課題は、主に手動、不一致、および労働密集である。 この痛みを念頭に置いて設立され、偉大なビジョンではなく、今日機能する展開可能な自動化に焦点を当てた。 スリップロボット シミュレーションと現実の格差 スリップのCEO、 テスラの工業エンジニアとして何年も働き、モデル工場の流れや生産システムを手伝ったが、最も洗練されたシミュレーションでさえ、しばしばエッジで起こったことを説明できなかった:ドック。 クリス・スミス スリップロボティクスは、この欠けている部分を解決するために構築され、完璧な工場を設計するのではなく、チームは現実世界の制約に焦点を当てた。 未修正トレーラー Varying Dock Geometries(ドックジオメトリー) 信頼性の低いWi-FiやGPS 高労働流通率 Unpredictable freight これにより、自動運転プラットフォームであるSlipBotは、施設の変更や深い技術統合を必要とせずに、5分以内にトレーラーを充電または卸載することができます。 完全循環効率、部分的なソリューションではなく スリップロボティクスの主要な違いは、ロードとロードの両方に焦点を当てることです。市場のほとんどのシステムは、これらの使用例のうちの1つだけに最適化されています。 Slipは、両方の使用ケースを単一のロボットプラットフォームでブリッジするようにシステムを設計し、顧客が投資を倍増したり、ワークフローを断片化することなく自動化を拡大することができます。 インディアナ州のTier 1自動車工場では、トレーラーの取り扱い時間は30分から5分に減少しました。 人と共に働く自動化 スピードと一貫性の向上にもかかわらず、スリップのロボットは労働者を置き換えるのではなく、材料処理に参加できる人々を拡大しています。 エレベーター免許を持たないオペレーターは現在、トレーラーの充電を監督することができます。経験豊富な従業員は、極度の暑さや困難な場所で時間が少なくなります。脱出イベントや製品損傷による安全リスクが減少しています。 自動化に対するこの人間中心のアプローチは、より広い傾向と一致しています:現実世界のロボット技術は、労働を補完し、それを置き換えるのではなく、再編が加速し、労働力不足が継続するにつれて、適応可能で操作者フレンドリーなシステムの必要性はこれまで以上に緊急でした。 デモではなく展開のために作られた コントロールされた環境や幅広い改良に依存する多くのロボット企業とは異なり、Slipはそのプラットフォームをフィールド内で迅速に展開するように設計しました。 完璧さよりも展開に焦点を当てることは、Slipを区別するものです。有望なプロトタイプに満ちた市場では、Slipのアプローチは、配信性、スケーラビリティ、一日のROIを優先します。 より多くの企業が、仕事の終わりの時代のための物流戦略を再考するにつれて、ドックサイド自動化は強力なオフロックとして現れ、スリップロボティクスは、理論的な優雅さではなく、現実世界の摩擦が自動化の次の時代に勝利すると賭けています。
