公众问答

以下是AGVsTD对于公众提问的一些回答,注意,这些回答不作为任何附属条款生效,具体情况以实际项目为准,但整体偏移不大。

Q:迪沃泰克机器人是否会导致机器人大面积抢占人类工作岗位?

A:恰恰相反,迪沃泰克机器人的产品是为终端用户达成工业5.0革命目标而发展的,而工业5.0的基本是“以人为本”。迪沃泰克通过技术手段来提高工人技能,培养“新领”工人。让人类去完成更富创造性和感兴趣的内容,比如使用INF.DBS从大数据角度分析数据和发现问题,然后使用INF Studio解决问题,以更加迅速和明智的为流程改进和产品创新定制策略。让工业移动机器人去做那些单调、重复、危险和脏乱差的工作,并根据掌握了新技术和软技能的新领工人在工作中的意图、思考来协同完成工作。这意味着迪沃泰克始终将工人利益放在生产的中心位置,使用技术来补充人类工作,而不是单纯的取代人类岗位,最终使得工业发展实现就业和增长以外的长期社会目标,成为社会稳定和繁荣的基石。

 

Q:INF系统的主要控制对象是什么?

A:INF从工业移动机器人集群控制出发,主要控制无人叉车、无人集装箱卡车和非标无人重载AGV设备,以实现复杂工业生产制造中的无人化物料搬运管理和助力无人港口等的无人化设备集群控制。

 

Q:INF支持的导航技术?

A:INF对导航技术不存在使用限制,受控设备只要可以满足以下任意条件即可受控:

1、按照从一个坐标点(X1,Y1)到另一个坐标点(X2,Y2)的驱动指令行车,并在必要的情况下对多条驱动指令进行内部合并/拼接,这通常面向自由导航(激光、SLAM、雷达等);

2、按照来自INF的一段距离(例如1000mm)的驱动指令行车,并在必要的情况下对多条驱动指令进行内部合并/拼接,这通常面向固定导航(磁条、二维码等)。

此外,对于驱动过程中移动机器人设备对参考路径的几何描述(例如曲线半径,圆弧角度等的参数)和行动附属(例如是否蜂鸣、转向灯如何执行等)需求,INF将非常慷慨,因为这是允许无代码自定义扩展的在INF Studio中。

 

Q:一些AGV企业具有自己的AGV调度系统,为什么还要使用INF?

A:我们能够提供用于高效交付工业无人驾驶解决方案项目的产品矩阵。产品范围从项目设计、模拟验证、部署交付到让终端用户的极致体验全链路,控制的设备包含无人叉车、无人集装箱卡车和各种非标准的重载无人驾驶车辆和其他工业移动机器人,并且不存在控制数量上限。

通常,AGV单车的标准化设计和制造是非常快速的,但是项目中集群控制系统的开发、设计、实施的缓慢造成了整体项目时间上的很大延迟并降低了项目总利润,尤其在现场的实施上,还将造成客户对公司真实实力的质疑。甚至决定了项目是否盈利和价格激进的竞争对手之间的差距,最终限制了企业的发展战略达成。现在,AGVsTD正在提供一种全新的竞争战略,该战略具有灵活、优秀和经过验证的绝对安全和高效的以及绝对先进的技术的解决方案,可以加快您的项目交付,还可以寻找一个很好的机会来释放不必要的项目上的人力并大幅降低整体成本,以及让您去完成原本没有信心完成的超大型AGV数量的项目,以快速实现市场扩展和战略布局。

AGVsTD是全球领先的工业移动机器人集群控制系统产品级解决方案提供商(之一),全权负责根据客户的服务领域来规划和提供产品级别的系统和模块。AGVsTD有绝对的自信来承担整个项目中集群控制部分的全部,并承担全部责任,也可以提供单一化的授权,将项目中尽可能的利润交于合作伙伴。

下面是几个详细的选择INF的原因:

1、可行性:通常,大部分AGV企业或者AGV技术提供商都具备完成一个10台或者20台以内的重载AGV项目(这里我们拿叉车AGV举例)。但是,对很多国内AGV企业,即便是专门提供AGV技术的国内企业而言,当调度的重载AGV数量超过20台时效果可能不尽人意,一方面取决于国内大部分AGV企业起步较晚,尤其是重载AGV,企业发展前期更注重单车功能实现,对AGV调度系统的重要性稍有忽略,在后期市场扩张受限后才反应过来,这导致部分AGV企业没有完成中大型项目的自信。基于此,可以使用INF系统轻松完成中大型AGV项目设计、部署、交付。而对于传统工业叉车或整个重工行业,INF可以做得更好。

2、交付能力:完成一个小型重载AGV项目,AGV企业可以使用自己研发的AGV调度系统,例如20台以内。即便不是产品级别的系统,即按照传统项目来做,现场服务人员和开发人员也基本可以在1年内想尽各种办法完成交付。如果AGV企业/终端客户可以接受这个交付能力,则无需使用INF系统。使用INF产品级系统可以快速完成现场交付,例如针对10台AGV的常规布局,从系统安装到现场调试完毕只需要10天左右时间(包括了系统部署、和AGV的交互测试、客户接口现场测试(注意:涉及客户定制化接口开发的工作不包含在内,这通常在部署之前在办公室完成)、生产设备安全交互、以及所有的工位(充电站、空闲、和作业工位等)校调等),当然,这具备两个前提,1、INF和AGV之间具有较高的契合度,通常在合作1年或者2-3个项目后可以达成较高的契合度(取决于AGV团队能力);2、AGV单车的产品化程度较高。针对中大型和超大型项目,例如50~100台叉车AGV的常规项目布局(包含上千工位、占地面积最少数万平方米),INF系统的部署交付时间从(10台&10天)延长至(50~100台&30-60天)左右完成(具体时间视现场设备、客户对接系统安装情况、终端客户配合度和具体工位数量而定)。超过300台的超大型控制系统的部署交付时间会延长到60~100天。

3、用户体验:INF具备完善的生产需求产品功能和一系列从项目交流到交付以及售后服务的设计工具和服务手段,可以提供非常完美的客户体验。对于那些已经使用过AGV系统的复用终端客户而言,他们更注重AGV集群控制系统的能力(在第一次上线AGV项目中可能存在很多想法没有实现),毕竟AGV单车做到极致也还是单车,很多复用终端客户更愿意为优秀的上位系统多付费,甚至直接决定了项目的归属。INF系统是全球领先的,在提供集群控制系统的功能体验上也是如此。

4、技术能力:首先,架构即未来。AGVsTD基于可持续发展的首要产品开发设计理念,打造出分布式架构的INF系统,这与单进程系统相比具有更大的调度能力和扩展性。从一定程度讲,这奠定了INF的名称(无穷)基础,可以提供无上限的机器人调度能力,而单进程调度系统受限于服务器硬件和功能性扩展;再者是产品依赖的技术,INF使用当前世界前沿技术的真实实现,最大化程度的实现基于机器学习、大数据统计、数字孪生、元宇宙等技术转化到产品实现,在INF产品矩阵中尤为体现,例如,基于ML的INF.ML可以说是世界领先的,是AGVsTD的护城河产品之一。交互式增强的INF.MeTA对工业智能制造提供新质生产力然后,产品的可配置能力,INF Studio提供上千项可供不同需求的配置项,根据不同的行业、领域、场景、终端产品等选择不同的配置是可以直接在终端用户方完成的,无需依赖AGVsTD,低代码和无代码是INF的最最基本实现。

5、发展理念:AGVsTD专注工业重载物流场景,即,真正的生产需求提供解决方案,不是为了单纯的取代人力岗位。重工业生产环境通常涉及粉尘颗粒吸入、有毒有害、温度超常和危险作业等危害人体健康的可能性,使用移动机器人是更好的选择。

6、研发成本:自行开发、实现和维护一套类似INF系统级别的软件产品的(时间)投入是不可估量的,除了系统架构师的费用和能力评估之外还需要较高水平的产品经理和较多数量的跨学科的研究开发人员,以及最重要的产品的实际运用检验和信誉成本,这套配置和付出是中小型AGV企业难以承受的。即便是大型企业也需要做好投入超过100万有效工时技术研发成本才能初见成效的准备。

7、中国公司:迪沃泰克机器人是一家100%内资控制的企业,完全的知识产权和底层核心技术拥有者,在面对客户特定要求时可以提供本土化的特别服务,这是国外第三方技术提供商无法给予的。

8、欧洲标准:得益于我们的创始人和工程师经验,AGVsTD的所有执行均为欧盟标准,包括行业经验、设计、开发,甚至企业发展管理、员工关怀等。尤其作为世界上在工业安全以及其他诸多方面最严格的标准之一,欧标使得我们在技术实现、产品设计甚至思维上都更加注重规范化的工业发展和人类与社会伦理。

更多INF系统本身的优点不再赘述,可以在技术和产品页面探索更多。

 

Q:INF是否支持仓储类AMR和产线用磁条AGC产品?

A:是的,INF支持所有移动机器人控制,就像上面提到的两个满足即可。但是由于AMR和AGC单体价格低、工作环境较为友好,并不能完全发挥INF的“工业”优势。即便如此,INF也无法因为这些因素而降低自身的产品价值,故而在这种情况下会获得相较于工业重载型无人车相比较低的性价比。

 

Q:INF是否支持具身、人形机器人产品?

A:是的,INF支持所有为工业负责的移动机器人控制,就像上面提到的两个满足即可。人形机器人在工业领域已经开始发挥责任,AGVsTD已经做好准备。

 

Q:如何将AGV接入INF?

A:AGVsTD提供标准的INF设备接口协议规范,基于Tcp/IP Socket 硬编码形式,或者按照其他接口协议开发特定的驱动程序,例如VDA5050(已实现)。此外,AGVsTD特别重视生产安全,即以人员和设备安全为根本,INF的设计理念也是如此,毕竟INF的主要服务目标是重载工业生产,安全是首位的。具体接入评估可前往资源-将您的AGV加入INF了解或者前往INF RTS产品页面了解更多。

 

Q:INF支持联合交通管制吗?即在一个系统控制不同厂商的不同类型的移动机器人?

A:基于不同驱动程序概念或者按照INF标准协议规范接入。这是默认的,无需多言和发布宣传。

 

Q:INF支持的最大数量的机器人上限是多少,在大数量的集群控制场景中做了哪些安全保障工作?

A:理论上INF支持无上限的AGV集群控制数量,一方面得益于INF RTS的系统架构和意识形态;另一方面取决于INF.ML,INF.ML的所有神经网络算法均没有将AGV数量这一参数作为算法输入,即不会因为算法限制控制AGV数量上限。

当控制的AGV数量较多时,比如控制超过1000台AGV时,我们期望以多服务器的分布式方式和集群式部署INF系统,以最大化保证生产安全冗余性。

分布式部署:将一套INF系统部署在多个服务器上以应对和提高系统的高并发需求和能力。

集群式部署:将多个INF系统部署到一个或多个服务器上,不涉及运行关联的作业区域单独使用一个INF系统,这加强了系统安全冗余、降低了整体控制的耦合度。

此外,AGVsTD还提供数据双机热备服务,即便遇到不可抗力的,例如服务器硬件故障等情况下也可以快速实现应急预案恢复生产。

以上,是AGVsTD在INF上做的在面向大型项目中的安全保证工作和技术能力的一部分。

 

Q:如何将INF接入客户主机系统(例如MES、SAP、港口TOS等)以实现自动化订单?

A:AGVsTD提供标准的INF主机系统接口协议规范,基于Tcp/IP Socket json形式,用户主机系统可以按照该规范实现自动化订单,除此之外还可以使用该规范实现和INF之间的其他数据(例如IO信号等)的交换,该协议还包括INF向客户系统报告AGV状态、工位状态、物料库存情况甚至握手信号等信息。

此外,AGVsTD也可以根据客户主机系统提供的接口规范开发驱动程序,但这属于定制化开发,需要额外订单,注意:如果该定制化接口协议符合INF的可持续发展评估计划,则在后续其他项目中使用相同的接口规范时将无需再次使用额外订单。

此外,即便在没有客户主机系统的情况下,依旧可以使用INF实现自动化订单触发,例如使用光电传感器检测(OPC协议)、RFID等信息化技术,而无需编辑INF源代码。

 

Q:INF适用于无人港口吗,支持哪些设备?

A:是的,INF从某种程度来讲包含了车队管理系统(Fleet Management Systems)的所有能力,可以非常轻松的控制无人集卡车队、并一定程度接受场桥和岸桥控制。但是需要注意的是:INF不负责港口TOS系统的工作,虽然INF.RTS也有TOS系统,但是INF.RTS.TOS与港口TOS系统侧重点不同,前者侧重交通控制的整体优化,而后者更像是整个港口的大脑。从某种程度来讲,港口TOS系统更像是客户的主机系统,可以通过接口协议来触发INF自动化集装箱运输订单,通知INF每个集装箱应该接取和交付的位置。INF从某种程度来讲也可以控制场桥、岸桥设备,但这不是发挥INF优势的地方,所以通常不会这么做,INF的优势是无人车集群控制,使用INF可以非常高效的管理港口无人集卡车队。

 

Q:INF如何保证项目可以快速交付?

A:AGVsTD认为快速交付的前提至少包括:

1、系统的“产品”属性:如果一个系统还需要针对不同的项目进行大面积的源代码调整,则该系统不具有产品属性,更不具有稳定性,最终无法实现快速交付能力。INF是产品级别的软件系统,所有INF项目都使用几乎相同的源代码(除了配置文件和集中的小部分定制化开发之外),这不但说明了INF的产品特性,也保证了INF的稳定特性,因为部署到当前项目的INF系统已经在上一个或者之前的所有INF中得到验证。

2、部署前100%模拟验证:即便一个系统是产品级别的,可以保证系统的稳定性和快速部署,但是如果不在部署之前进行配置上的可行性、可靠性验证工作也无法快速完成项目交付甚至引发安全问题。例如AGV的货叉提升时机,和快速门、生产设备交互的拒绝停车位置,发送到AGV的自定义指令可靠性,路径规划合理性等验证。INF Analyzer(已集成到INF Studio和INF.ML)和INF 模拟系统从全方位验证项目的配置可行性,保证了在部署之前已经演练了一切,并最后将其100%无缝部署到生产环境中。

 

Q:INF的销售模式是怎么样的?

A:AGVsTD前身作为一家以工业无人驾驶移动机器人技术研究为主的非营利组织,即便现在是一家营利性商业公司,但营利的目的主要用于AGVsTD可持续发展技术的研究工作,由于AGVsTD并不存在大量的全产业流程服务人员,AGVsTD旨在通过培养合作伙伴对AGVsTD产品的使用和提高认可度的过程中来逐渐帮助合作伙伴使用AGVsTD的产品获得最大利益,而不是将利润的大部分划分到AGVsTD。

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Q:如何成为INF合作伙伴,有什么优势?

A:与AGVsTD签署任何实质性项目后建立合作伙伴关系。使用优秀的INF系列产品可以快速完成项目部署交付和市场扩展,此外,AGVsTD在全球移动机器人终端用户市场将具备一定影响力并致力于全球移动机器人生态网络,会向网络内的终端用户推荐合作伙伴的优秀产品。

例如在以AGVsTD为主导的项目中,我们会优先采购金牌合作伙伴的AGV单机产品,而金牌合作伙伴无需关心项目交付和现场部署工作,就像提供普通叉车销售服务那样提供叉车AGV产品到AGVsTD,AGVsTD对项目快速部署和交付有绝对自信。

 

Q:AGVsTD 有哪些免费技术服务/支持?

A:AGVsTD在帮助意向合作伙伴将AGV接入INF的必经之路的可行性评估上提供免费的技术支持,但由于AGVsTD在移动机器人集群控制领域的技术专业性和产品高可用性以及无销售人员的产品分发新模式,这意味着所有服务都是由非常专业的技术人员负责的,所以这不包括INF.RTS.AI接口协议规范的详尽解释和实现,即不会在将AGV接入INF系统的所有服务上提供完全免费的技术支持,例如按照定制化接口的开发工作,AGVsTD必须为所有有效工时负责,我们更希望将该前期支出融入实际项目费用中。AGVsTD保证所有付费都将合理和物超所值。

 

Q:INF系统是否提供免费的完全功能的试用服务或者演示Demo?

A:INF无法在生产环境项目中提供免费试用,得益于AGVsTD对自身技术和产品的绝对自信,一旦通过可行性评估,即表示AGVsTD对当前项目绝对负责,不会也无需使用任何生产环境项目来验证产品可行性和实验,AGVsTD不会对或让合作伙伴充当免费试用项目中的白鼠角色。更多的,AGVsTD通常通过对合作伙伴讲解AGVsTD的技术和Demo演示来说服达成合作,AGVsTD的技术是非常具有说服力的。

 

Q:AGVsTD如何在合作伙伴之间保持公平?

A:很好的问题,如果一家带有ToB性质的商业公司无法妥善处理客户之间的公平将是很难走向成功的。不得不承认,AGVsTD现在处于商业转型初期,在商业模式上存在一定的探索性,一方面,我们期望有需求的AGV企业可以积极的加入AGVsTD合作伙伴团队中来,这样我们才能在服务中小型AGV客户和大型重工客户之间保证各方面的平衡,比如价格和服务优先级等;另一方面,在存在合作伙伴竞争的项目上,AGVsTD只对合作伙伴已经中标后获得订单的项目提供详细报价和方案建议,这从某种程度上保证了合作伙伴之间竞争过程中的权益,也提高了AGVsTD的工时有效性。

 

Q:AGVsTD如何控制产品分发安全和避免滥用性?

A:AGVsTD在INF系列产品上实现了诸多的护城河技术手段保证系统分发的安全性和避免产品滥用。例如核心产品INF.ML,这是所有项目部署之前必须使用的产品,该产品基于AGVsTD云服务,需要联网将本地配置文件挂载到AGVsTD服务器经过加密验证后才能获取有效的训练模型。这从避免产品滥用性角度保障了使用者权益。此外,AGVsTD对所有分发的INF系列产品具有详尽的硬件授权管理服务,可帮助AGVsTD检查和预防产品滥用性可能。

 

Q:终端用户使用INF系统管理AGV车队的人员需要什么资质、推荐什么专业?

A:AGVsTD具备完善的项目移交计划和手册,其中“文档和培训”阶段将会培训用户关于AGVsTD产品的使用,一些预先准备是:了解安装和生产;基本计算机经验。(注意:不包括INF的设计需求)

关于对AGV车体的维护,这通常由我们的合作伙伴回答,一个通用的回复是:了解安装和生产;大学能力水平的电气/电子能力;基本计算机经验。

 

Q:INF如何在和生产设备、快速门交互中保障安全?

A:首先,INF内置OPC协议,可以无代码采集以及接入工厂网络中的PLC数据;另外,如果生产设备认为开放PLC接口是危险的,则可以使用中间数据库形式实现接口访问,这也是常见的操作;或者为特殊设备开发特定的通讯协议。基于此加之INF Coder可以与工厂设备/数据库中转信号进行安全握手并在一定程度保障安全。注意:绝对的安全应该由生产设备和AGV车体使用传感器技术(安全光电、边沿、光幕、各方位扫描仪等)实现,INF不予绝对保证设备和人员安全,因为信号可能会出现异常给定。

除了安全保障之外,以上数据采集方式(OPC或中间数据库)也适用于其他目的。

 

Q:如何降低INF系统的使用费用?

A:INF系统的授权费用是基本确定的,不随合作伙伴等级变化的,降低INF系统的整体价格的有效途径是从AGVsTD手中拿走更多工作和服务。

大批量预定采购也可以在降低INF使用费上起到作用,但作用有限,因为就像上面提到的,AGVsTD必须保证合作伙伴之间的关系平衡。

更多信息可以前往合作伙伴页>>>

 

Q:INF系统支持物理AGV实车测试吗?

A:支持,目前INF系统支持基于《VDA5050接口协议规范》和《T/SSITS204-2023工业应用移动机器人与其调度系统数据接口规范》的实车测试(会产生一定的服务费用),暂不支持INF标准的接口协议测试。