AMR/AGV-Flottenorchestrierung, Goods-to-Person-Robotik, Computer-Vision-Wareneingang und Edge-Inferenz im DC
Moderne Logistik läuft auf Physical AI: autonome mobile Roboter, Computer-Vision-Warenannahme, KI-gesteuerte Hof- und Quaioperationen. Die Herausforderung sind nicht einzelne Automatisierungsinseln — es ist die verteilte Agentenarchitektur, die sie unter Echtzeit-Constraints koordiniert, mit On-Prem-Inferenz und ohne Cloud-Abhängigkeit. Auralinks Multi-Agenten-Ressourcen-Arbitrage-Architektur — in der Koordination verteilter EV-Ladeassets unter Netzausgleichs-Constraints bewährt — liefert direkt übertragbare Primitive für Lager-AMR/AGV-Flottenorchestrierung. Wir arbeiten nach ISO 3691-4 (fahrerlose Industrieflurförderzeuge) und IEC 62443 OT-Sicherheit für Logistik-Edge-Deployments.
Wir entwerfen Physical-AI-Architekturen für Logistikbetriebe — von Multi-Agenten-AMR-Flotten-Controllern und Computer-Vision-Inspektionspipelines bis hin zu autonomem Hofmanagement — auf souveräner On-Prem-Infrastruktur ohne Cloud-Abhängigkeit. Unsere verteilten Agentenprimitive, in Auralinks EV-Ladenetzkoordination bewährt, übertragen sich direkt auf Lager- und Hafenorchestrierung. Engagement-Modell: Advise (Architektur und anbieterneutrale Technologieauswahl), Build (End-to-End-Systemlieferung nach ISO 3691-4 und IEC 62443), Train (Kompetenztransfer an interne Logistik-Ingenieurteams).
Basierend auf häufigen Branchenanforderungen
Zwölf Wochen zu einem produktionstauglichen Multi-Agenten-System, das als Software- und Steuerungsebenen-Komplement für Ihren cyber-physischen Stack dient — Flottenintelligenz, SCADA-angrenzende Orchestrierung oder autonome Operationen — mit dem Eval-Harness, dem Observability-Stack und der SRE-Übergabe
Vier Wochen für ein Strategiedokument, einen Business Case, ein ROI-Modell und einen 12-Monats-Ausführungsplan — ausgerichtet auf Industriebetreiber, bei denen OEE, Sicherheitsregime-Zeitpläne und physische Systembeschaffungszyklen die wirklichen Einschränkungen sind
Zwölf Wochen zur Härtung eines Edge- oder Embedded-KI-Pilots, der vor der Produktion steckt — auf eingeschränkter Hardware, innerhalb von Sicherheitsenveloppen, unter Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen, die der Pilot nie erfüllen sollte
Die für diese Branche relevantesten Full-Stack-Physical-AI-Schichten.
Ein 30-Minuten-Call reicht aus, um zu diagnostizieren, ob Ihre KI-Initiative aus branchenspezifischen Gründen blockiert ist — und was dagegen zu tun ist.