チャレンジ
ロボットが温室内で効率的に収穫し安全に移動するには訓練が必要ですが、物理的な試験は費用がかかり時間がかかり、設備やインフラへの損傷リスクもあります。
解決策
ロボットが収穫技術を習得するための安全で制御されたデジタル訓練環境を提供します。SiemensのDigital Twin環境内で、パラメータを調整し様々なシナリオをテストすることで、ロボットの性能を迅速に向上させることが可能です。
現実世界のアプリケーション
仮想環境におけるロボットの選別訓練
最小限の資源と廃棄物で最大の収穫量を達成するよう訓練されたロボットにより、効率的かつ持続可能な農作物の収穫を実現します。SiemensのDigital Twin Solutionsは収穫ロボットを仮想的に訓練するため、繁忙期における高負荷の需要にも安全かつ迅速に対応できるよう準備を整えます。
将来の収穫に備える
実際の農場環境に機器を設置・維持する必要がなく、コスト効率良く作物を収穫するロボットニューラルネットワークを訓練します。SiemensのDigital Twin Solutionsで物理的条件をシミュレートし、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することで、迅速なロボット開発を実現します。
農業向け高度ロボット訓練
収穫に向けたロボットの準備を整えましょう。ピッキング技術や植物の健康状態・熟度モニタリングの仮想トレーニングを実施します。
費用対効果の高い収穫シミュレーション
設備や温室インフラへの損傷リスクなしに、仮想シミュレーションでロボットに作物の迅速な収穫を教えましょう。
ユーザー事例