TURIN, Italie--(BUSINESS WIRE)--
Reply a annoncé aujourd'hui avoir développé une architecture de solution de bout en bout pour les Robots Mobiles Autonomes (AMR) sur Microsoft Azure qui permet de nouvelles applications commerciales dans tous les secteurs, réduit les coûts initiaux et permet la mise en œuvre rapide de cas d'utilisation de la robotique adaptés aux spécificités des clients.
La solution combine les services Microsoft Azure, l'agilité du système SPOT de Boston Dynamics et les connaissances de Reply en matière de services cloud intelligents, d'informatique en périphérie de réseau et d'intelligence artificielle. Pour démontrer les capacités d'une plateforme robotique évolutive et polyvalente, Reply a mis en œuvre une solution de détection automatisée des dommages occasionnés aux véhicules qui exploite cette architecture. Les entreprises de location ou de leasing doivent inspecter les véhicules après leur retour pour détecter tout dommage, ceci afin de garantir la sécurité et la qualité de leur flotte pour leurs clients. Cela se fait généralement par le biais d'un processus manuel coûteux en temps et en argent qui consiste à faire le tour du véhicule, à l'inspecter visuellement, à évaluer la gravité des dommages et à établir un rapport de dommages.
Reply intègre Azure Cognitive Services, Machine Learning et DevOps, ainsi que Power Apps et Power BI. Grâce à la base de services intelligents d'Azure, aux flux de travail agiles et à l'apprentissage automatique, ce processus peut être entièrement automatisé. Grâce à la vision par ordinateur, le dispositif SPOT se déplace librement dans l'aire de stationnement et scanne les plaques d'immatriculation pour trouver le bon véhicule. Une fois détecté, il se promène autour du véhicule pour enregistrer son état en collectant en permanence des données visuelles avec sa caméra et ses capteurs. Ces informations sont traitées "à la périphérie" ou transmises au cloud où des algorithmes avancés de reconnaissance d'image et d'apprentissage automatique effectuent la détection des dommages. Tous les dommages détectés sont consignés dans le protocole de retour et peuvent être présentés au client et au gestionnaire de flotte pour approbation.
" Cette plateforme met en mouvement la puissance de Microsoft Azure en la faisant passer du Cloud à la périphérie et dans des dispositifs robotiques mobiles très avancés, leur donnant l'autonomie nécessaire pour débloquer de nouveaux cas d'utilisation commerciale. Grâce à l'architecture de référence agile, nous sommes en mesure de mettre en œuvre dans divers secteurs des cas d'utilisation spécifiques aux clients qui incluent tous les types de robots mobiles ou de drones ", commente Filippo Rizzante, CTO de Reply.
" Reply est de longue date un partenaire de confiance pour la fourniture de solutions Azure IoT et nous sommes ravis de poursuivre notre collaboration sur cette nouvelle offre robotique évolutive. En tirant parti de Microsoft Azure, nous pouvons contribuer à accélérer cette transformation en permettant aux entreprises d'apporter plus facilement des capacités d'IA et d'analyse à ces systèmes autonomes, de manière cohérente et sécurisée ", ajoute Lakecia Gunter, Vice-présidente et GM, Global IOT Channel chez Microsoft.
Grâce à leur agilité, les Robots Mobiles Autonomes et les Véhicules à Guidage Automatique (AGV) sont capables de se déplacer indépendamment d'une infrastructure centrale sur des terrains qui ne sont pas traditionnellement conçus pour les robots. Ils peuvent être utilisés dans des environnements extrêmement dangereux et toxiques qui pourraient être trop dangereux ou trop bruyants pour que des personnes y pénètrent. Selon ResearchAndMarkets.com, le marché mondial des AGV et des AMR devrait atteindre 13,2 milliards de dollars d'ici 2026, avec un taux de croissance d'environ 35 %. Les AGV et les AMR vont collectivement franchir le cap des 1,5 million d'unités installées dans les cinq prochaines années pour faire des robots mobiles une nouvelle norme dans nos activités opérationnelles quotidiennes.
Reply
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Source Global Mobile Robots (AGV & AMR) Market:
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