汽車制造加工廠作業(yè)主要包括以下幾個流程：零部件/成品入庫，存儲，揀選，產線上下料，裝配及出庫。每個作業(yè)流程通過不同的智能化設備代替人工，提高作業(yè)效率，提升系統(tǒng)柔性。

無人叉車：出入庫及存取

汽車零部件及配料的入庫，成品出庫以及整托盤高位存取，通常由無人叉車來完成。

Geek++智能叉車是基于高端進口叉車進行智能化改裝而成。整體組成包括車體、導航激光雷達、安全雷達、狀態(tài)顯示屏以及導航控制模塊等，同時配備動力鋰電池，支持快速手動、自動充電和電池更換。

智能叉車支持激光反射板導航、SLAM導航以及混合導航，可適應各種復雜工作環(huán)境。另外，智能叉車具有手動、自動雙工作模式，可快速靈活切換。

Geek+智能叉車可實現(xiàn)帶托盤貨物的立體存儲、自動存取與搬運功能，主要應用場景包括電商、零售業(yè)的大件庫、整存庫，以及制造業(yè)中各類原材料庫、半成品庫和成品庫。這些場景，往往具有通道狹窄、空間有限或者高位作業(yè)的特點。

所有智能叉車由后臺調度系統(tǒng)統(tǒng)一管理，可實現(xiàn)群體協(xié)同。調度系統(tǒng)與上層倉儲信息化管理軟件無縫對接，根據(jù)存取貨需求派發(fā)任務，智能叉車全流程自動實現(xiàn)貨物的上架、下架以及搬運操作，從而實現(xiàn)自動出庫和入庫，解決倉儲的無人化問題。

針對不同的載重需求和倉庫布局，可選配相應規(guī)格的車體，以提高存儲效率，降低綜合成本。與傳統(tǒng)的自動化立體庫相比，以智能叉車為核心打造的自動存取系統(tǒng)柔性更高，靈活性更強，施工周期縮減3-4倍，且建造成本降低2-3倍，后期維護費用也會更低。

M100搬運機器人：打造柔性生產線

Geek+M100機器人同樣采用SLAM導航，并具有OpenBox后臺調度系統(tǒng)，支持用戶自建地圖，快速部署功能，可不改變場地環(huán)境，實現(xiàn)生產線搬運及線邊庫管理打通。

OpenBox系統(tǒng)功具有靈活、精準、安全的優(yōu)勢，頂部模塊化應用組合，靈活性強;多種頂部工作模塊配置，實現(xiàn)籠車牽引、輥道傳輸、自動頂升、多層載貨和人機交互等多種功能，同時可實現(xiàn)跟隨搬運、重載搬運等。

M系列機器人系統(tǒng)采用激光+二維碼混合導航，定位精準可靠(±10mm)，可同時支持靈活路徑和密度存儲。機器人及主要元器件符合歐盟CE認證標準，性能安全可靠;安全認證激光傳感器同時具備安全控制回路。

柔性搬運系統(tǒng)部署過程簡單，無需場地改造，機器人自動繪制現(xiàn)場地圖，管理人員可以自主定義或修改搬運人物/區(qū)域/路線。

系統(tǒng)接口豐富，適配各類非標需求，無縫對接外部設備，支持多種標準/定制接口;工作流配置靈活，工作流可配置各節(jié)點動作、對接形式、分支流程和流程組合等，滿足不同用戶作業(yè)流程需求。

系統(tǒng)可支配多機協(xié)同，實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，調度多臺機器人協(xié)同工作，對運行中機器人可能出現(xiàn)時間和空間上的路線擁堵做判斷，下達最優(yōu)指令，實現(xiàn)路徑最優(yōu)規(guī)劃。庫存管理技術提高存儲利用率，在物料有效期管理內實行“先進先出”原則;一架多位混放，空間利用率最大化。

M100智能搬運解決方案主要應用場景包括汽車、3C制造業(yè)加工廠，以及倉儲物流場景。

工業(yè)級機械臂―拆垛碼垛

機械臂屬于標準化的機器人產品，可與多機器人協(xié)同形成強大的生產力。Geek+打造的機械臂主要應用于智慧工廠中的柔性拆碼垛、柔性上下料以及復合型機器人實現(xiàn)物料轉移等操作。

在傳統(tǒng)拆碼垛作業(yè)環(huán)節(jié)中，傳統(tǒng)機械臂碼垛要求標準固定的垛型及固定的位置，不具備充足的靈活性，無法與搬運機器人相結合，無法兼容多尺寸種類產品。Geek+打造的柔性機械臂拆碼垛解決方案，可實現(xiàn)機械臂與托盤、貨架、叉車及輸送帶的對接，主要體現(xiàn)機械臂與機器人和無人叉車搬運相結合，機械臂可搭配3D視覺技術兼容多尺寸貨箱。

另外，Geek+還打造了復合型機器人M100C-BND-RA，由M100機器人搭配載物平臺及協(xié)作機械臂完成作業(yè)。復合型機器人業(yè)務系統(tǒng)調度算法能力強，可與機器人及智能叉車統(tǒng)一調度，可視易用。

Geek+機器人采用SLAM導航技術，靈活性高，適合工廠人機共存環(huán)境，可直接參與復雜生產環(huán)節(jié)，精度高。復合型機器人還可提供3D視覺解決方案，Geek+與高水平視覺廠商長期合作，使得整體方案成本降低。

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