チャレンジ
ロボットは効果的に収穫し、温室内を安全にナビゲートするための訓練が必要です。しかし、物理試験は費用と時間がかかり、機器やインフラに損傷を与えるリスクがあります。
解決策
ロボットが収穫技術を完璧にするための安全で制御されたデジタルトレーニングシナリオを提供してください。Siemens Digital Twin 環境では、パラメーターを微調整したり、さまざまなシナリオをテストしたりして、ロボットのパフォーマンスをすばやく向上させることができます。
現実世界のアプリケーション
仮想環境でピッキングロボットを列車
最小限の資源と廃棄物で最大の収穫量を収穫するように訓練されたロボットを使って、効率的かつ持続可能な方法で作物を摘み取ります。Siemens デジタルツインズのソリューションは、収穫ロボットを仮想的に訓練するので、ピークシーズンに大容量の需要に安全かつ迅速に対応できるようになります。
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将来の収穫に備えましょう
ロボットのニューラルネットワークを訓練して、実際の農場環境に機器を配備して維持しなくても、費用対効果の高い方法で作物を摘み取ることができます。Siemens Digital Twin ソリューションで物理的状態をシミュレートし、SIMATIC S7-1500を使用してロボットを制御し、センサーデータを収集して、迅速なロボット開発を実現します。
農業向けの高度なロボット訓練
ピッキング技術のバーチャルトレーニングや、植物の健康状態や熟度のモニタリングをして、ロボットを収穫に備えさせましょう。
費用対効果の高い収穫シミュレーション
設備や温室のインフラに損害を与えるリスクなしに、仮想シミュレーションで作物をすばやく摘み取るようにロボットに教えます。
ケーススタディ