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ANWENDUNG IN DER REALEN WELT

Zügen Sie Kommissionierroboter in einer virtuellen Umgebung

Pflücken Sie Pflanzen effizient und nachhaltig mit Robotern, die darauf trainiert sind, maximale Erträge mit minimalen Ressourcen und Abfall zu ernten. Mit den Digital Twins-Lösungen von Siemens werden Ernteroboter virtuell geschult, sodass sie darauf vorbereitet sind, hohe Kapazitätsanforderungen in der Hochsaison sicher und schnell zu bewältigen.

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A group of robots are picking up items on a conveyor belt in a warehouse.

Herausforderung

Roboter müssen trainiert werden, um effektiv zu ernten und sicher in Gewächshäusern zu navigieren. Aber physische Versuche sind kostspielig, zeitaufwändig und bergen das Risiko, dass Ausrüstung und Infrastruktur beschädigt werden.

Lösung

Bieten Sie Robotern ein sicheres, kontrolliertes digitales Trainingsszenario zur Perfektionierung der Erntetechniken. In der Siemens-Digital-Twin-Umgebung können Sie Parameter anpassen und verschiedene Szenarien testen, um die Roboterleistung schnell zu verbessern.

Bereiten Sie sich auf zukünftige Ernten vor

Trainieren Sie neuronale Netzwerke von Robotern, um Pflanzen kostengünstig zu pflücken, ohne dass Geräte in einer echten Farmumgebung eingesetzt und gewartet werden müssen. Simulieren Sie physische Bedingungen mit Siemens-Digital-Twin-Lösungen und verwenden Sie SIMATIC S7-1500, um Roboter zu steuern und Sensordaten für eine schnelle Roboterentwicklung zu sammeln.

A robot is picking up a box in a warehouse.
Das Bild zeigt einen Roboterarm, der eine Kiste in einem automatisierten Lager aufhebt.

Fortgeschrittenes Robotertraining für die Landwirtschaft

Bereiten Sie Roboter mit virtuellem Training in Erntetechniken und der Überwachung von Pflanzengesundheit und -reife auf die Ernte vor.

Ein Roboterarm nimmt eine Kiste von einem Förderband in einer Fabrik auf.

Kostengünstige Erntesimulation

Bringen Sie Robotern mit virtuellen Simulationen bei, Pflanzen schnell zu pflücken — ohne Schäden an Ausrüstung und Gewächshausinfrastruktur zu riskieren.

Anwenderbericht

KI hilft bei der Überwachung und Ernte von Erdbeeren

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