Reply hat eine Architektur für eine End-to-End-Lösung für autonome mobile Roboter (AMR) in Microsoft Azure entwickelt. Diese Lösungsarchitektur ermöglicht neue geschäftliche Anwendungen in einer Reihe von Branchen, reduziert die Investitionskosten und bietet die Grundlage für eine rasche Umsetzung von kundenspezifischen Anwendungsfällen in der Robotik.
Die Lösung verbindet die Möglichkeiten von Microsoft Azure, die Agilität von Boston Dynamics vierbeinigem Roboter SPOT und Replys Kenntnisse über intelligente Cloud-Services, Edge Computing und Künstliche Intelligenz. Um das Potenzial einer skalierbaren und vielseitigen Robotikplattform zu veranschaulichen, hat Reply auf Basis dieser Architektur eine automatisierte Lösung zur Erkennung von Fahrzeugschäden entwickelt.
Nach der Rückgabe müssen Miet- oder Leasinggesellschaften Fahrzeuge auf Schäden überprüfen, um für ihre Kunden die Sicherheit und die Qualität der Flotte zu gewährleisten. Üblicherweise ist das ein zeit- und kostenintensiver manueller Prozess, bei dem das Fahrzeug von allen Seiten visuell inspiziert, die Schwere des Schadens eingeschätzt und ein Schadensbericht ausgefüllt wird.
Reply integriert Azure Cognitive Services, Machine Learning und DevOps sowie Power Apps und Power BI für diese Lösung. Dank der intelligenten Services von Azure, agiler Workflows und Machine Learning kann dieser Prozess vollständig automatisiert werden. Mithilfe von Computer Vision bewegt sich SPOT frei durch den Parkbereich und scannt die Nummernschilder, um das richtige Fahrzeug zu finden.
Anschließend umrundet der Roboter das Fahrzeug und erfasst dessen Zustand, indem er mit seiner Kamera und seinen Sensoren laufend visuelle Daten aufnimmt. Diese Informationen werden lokal auf SPOT (Edge) verarbeitet oder in die Cloud übertragen, wo fortschrittliche Bilderkennung und Machine Learning-Algorithmen die Schadenserkennung vornehmen.
Alle erkannten Schäden werden im Rücknahmeprotokoll vermerkt und können dem Kunden und Flottenmanager zur Genehmigung vorgelegt werden.
Mit ihrer Agilität können sich autonome mobile Roboter (AMR) unabhängig von einer zentralen Infrastruktur auf einem Gelände bewegen, das nicht speziell für Roboter konzipiert wurde. Sie lassen sich in gefährlichen und für Menschen schädlichen Umgebungen einsetzen.
Laut ResearchAndMarkets wird der globale Markt für fahrerlose Transportsysteme (AGV) und AMR bei einer Wachstumsrate von rund 35 Prozent bis 2026 rund 13,2 Milliarden US-Dollar erreichen. Sowohl AGV als auch AMR überschreiten in den kommenden fünf Jahren die Basis von 1,5 Millionen. Mobile Roboter werden damit zu einem Teil des täglichen Betriebs.