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피드백

소매 분야 및 유통 센터

지능적 센서 기술로 더 큰 성과를

솔루션

스마트 로지스틱스

공급 체인 전반에 대한 더 높은 효율성

기업들은 어떻게 효율성을 극대화할 수 있는지에 대한 큰 도전 과제에 직면했습니다. 자재 흐름 및 내부 물류 절차는 언제든 최적으로 조율되어야 합니다. 하나의 작은 변화가 전체 가치 사슬에 영향을 미치고, 궁극적으로 기업의 경쟁력에 영향을 줍니다. 지능적인 센서와 네트워크화된 시스템은 인더스트리 4.0의 틀 안에서 물류 분야의 효율적인 프로세스를 실현합니다.

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위치 결정

경계를 넘어서는 투명성

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본격 주행을 시작하는 인더스트리 4.0

이동식 플랫폼을 위한 센서 솔루션

유연성을 낳는 유연성: 이동식 플랫폼을 위한 SICK의 모듈식 솔루션 포트폴리오로 궤도 유도, 위치 결정, 포지셔닝, 주변 인식, 안전 그리고 하중 핸들링을 이제 간단하게 구현할 수 있습니다.

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눈높이에 맞춘 협동

로봇 시스템을 위한 센서 솔루션

인간과 로봇의 관계는 점점 더 긴밀해집니다. SICK 센서는 이 과정에서 결정적인 역할을 합니다. SICK 센서는 로봇에 정밀한 인지력을 부여하며, 이는 Robot Vision, Safe Robotics, End of Arm Tooling, Position Feedback과 같은 로봇 시스템 분야의 모든 도전과제를 위한 긴밀한 협동 작업을 가능하게 하는 전제조건입니다.

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개관

소매 및 물류센터용 센서 솔루션

전 세계에서 소매 분야는 급속도로 변화하고 있습니다. 오프라인 소매상은 추가적인 판매 채널을 성공적으로 운영하고 있으며 온라인 소매상은 점포 확장에 투자하고 있습니다. 이때 효율적인 옴니채널 물류는 모두가 해결해야 하는 큰 도전 과제입니다. 지금까지 주로 팔레트 단위로 상품을 소매상에 공급하던 창고는 그사이 풀필먼트 센터(Fulfillment Center)로 발전했으며 이로써 주문 처리 전 과정을 담당합니다. 이러한 센터는 이커머스 주문품을 고객에게 직접 발송하고, 온라인 구매를 처리하고, 픽업용 상품을 상점에 공급하고, 지점 공급 관리 전체를 맡을 수 있습니다. 그 결과 주문 프로세스가 훨씬 더 복잡해집니다. 광범위한 피킹 과정뿐 아니라 전체 자재 흐름을 넘어 상품을 정확하고 효율적으로 전달, 추적, 처리하는 과정도 마찬가지입니다. 따라서 유연하고 확장 가능한 물류 프로세스는 오늘날 필수불가결합니다. 하지만 확장되는 네트워크화와 이로써 가능한 정보 교환을 통해서만 유연성을 높일 수 있습니다. 안정적이고 지능적인 센서가 현실을 데이터 형태로 수집할 때, 네트워크화를 구현할 수 있습니다. 센서 기술과 센서 인텔리전스는 개선 잠재성을 더 빠르게 인식하며 솔루션을 즉시 이행할 수 있으므로 프로세스 변화를 가속화합니다.

도전 과제

측정

광선 그리드, LiDAR 센서, 카메라 시스템, 저울은 거리, 돌출, 치수 프로파일, 포장 부피, 물체 무게를 측정합니다. 이러한 장치들이 제공하는 정보를 이용하면 중요한 보관 및 이송 과제에서도 효율성과 공정 안정성을 확보할 수 있습니다.

식별

제품 자동 식별은 보관 및 이송 시스템에서 중요한 과제입니다. 자동 식별 분야에서 SICK는 모든 핵심 기술을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 기술 포트폴리오(RFID, 레이저 기반 바코드 스캐너, 이미지 기반 코드 리더)에서 각 과제에 딱 맞는 기술을 선택할 수 있도록 정확한 질문을 제시합니다.

보호

SICK는 법과 표준에 따른 안전 요건을 충족하도록 광범위한 센서, 시스템, 솔루션, 서비스 포트폴리오를 제공합니다. 이 포트폴리오는 위험 구역, 로봇, 이동식 플랫폼의 효율적인 보호를 보장하며 이로써 매우 높은 시스템 처리량과 강력한 생산성을 제공합니다.

연결 및 통합

정보에 대한 간단하고 빠른 접근과 보편적인 진단 컨셉은 중요한 전략적 이점입니다. SICK의 지능형 센서 솔루션과 안전 제어기는 다양한 통합 기술을 제공하며 이로써 HMI, 프로그래밍 가능한 논리 제어 장치 (PLC), 엔지니어링 툴로부터 센서의 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

트렌드 & 뉴스

실내 및 실외 위치 결정: 자재 흐름의 완벽한 투명성

물류 프로세스는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 따라서 투명성은 물류 공정의 효율성과 생산성 향상을 위해 점점 더 결정적인 전제 조건이 되고 있습니다. 내부 생산, 조립 및 유통 물류에서 이송 프로세스가 점점 유연해지고 모듈화되고 자기 조직화되는 가운데 산업용 운반 차량, 운송 보조 수단, 상품 등이 어디에 언제 있는지 정확하고 신속하게 파악하는 것이 중요합니다. 실제 사용에서 이미 검증된 하나의 가능성: SICK의 위치 결정 및 분석 기술

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더 큰 효율성을 위해 Deep Learning이 미래다

기계가 생각하는 법을 배웁니다. 기계 학습 기술인 Deep Learning은 인공지능 주제 영역에서 아마 가장 중요한 미래 기술일 것입니다. SICK는 이 핵심 기술을 자사 센서에 적용하고 이로써 생산성과 효율성 향상을 위한 추가적인 이점을 고객에게 제공합니다.

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센서가 협동 로봇의 미래를 제어한다

크기가 작고 성능이 뛰어나며 유연하게 배치 가능한 협동 로봇의 개발은 굉장히 큰 폭으로 진전을 이루고 있습니다. SICK 센서는 여기에서 중요한 요소입니다. 센서 인텔리전스는 이동식 코봇을 정렬하고 배치할 때뿐 아니라 그 주변을 안전하게 감시할 때도 중요한 역할을 수행합니다. 이때 최신 트렌드는 자동 가이드 차량을 타고 작업 위치로 이동하며 스스로 위치를 잡는 경량 코봇입니다. 이로써 울타리 없는 유연한 작업이 갈수록 로봇 시스템의 표준이 되고 원활한 자동화의 새로운 기초를 이루고 있습니다.

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물류 데이터 감시, 올바른 결정을 더 빨리 내릴 수 있음

처리량이 많은 유통 센터에서 센서는 매일 대량의 물류 데이터를 파악하고 전달합니다. 하지만 정말 어려운 과제는 이 모든 데이터를 수집하고 해석하는 일입니다. SICK의 패키지 분석 소프트웨어는 이러한 데이터를 한데 모아줍니다. 이로써 고객이 모든 SICK 센서 데이터를 쉽게 시각화하고 물류에 관한 결정을 신속하고 확실하게 내릴 수 있습니다.

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