AMR/AGVフリートオーケストレーション、goods-to-personロボティクス、コンピュータビジョン受入、DC内エッジ推論
現代の物流はPhysical AIで動いています：自律移動ロボット、コンピュータビジョン受入ライン、AI誘導ヤード・ドック作業。課題は個別の自動化アイランドではなく、リアルタイム制約の下でそれらを調整する分散エージェントアーキテクチャ — オンプレミス推論、クラウド非依存。Auralinkのマルチエージェント・リソースアービトレーションアーキテクチャ — グリッドバランシング制約下での分散EV充電アセット調整で実証済み — は、倉庫のAMR/AGVフリートオーケストレーションに直接転用可能なプリミティブを提供します。ISO 3691-4（無人産業トラック）とIEC 62443 OTセキュリティに準拠して作業します。
物流オペレーション向けPhysical AIアーキテクチャを設計します — マルチエージェントAMRフリートコントローラーとコンピュータビジョン検査パイプラインから自律ヤード管理まで — クラウド非依存の主権オンプレミスインフラにデプロイ。エンゲージメントモデル：Advise（アーキテクチャとベンダー中立の技術選定）、Build（ISO 3691-4とIEC 62443準拠のエンドツーエンドシステム提供）、Train（社内物流エンジニアリングチームへの能力移転）。
業界の一般的なニーズに基づく
12週間で本番グレードのマルチエージェントシステムを——サイバーフィジカルスタックのソフトウェアおよびコントロールプレーン補完として——フリート知能、SCADA隣接オーケストレーション、または自律運用向けに。評価ハーネス、可観測性スタック、チームが私なしで運用するために必要なSREハンドオフ付き
4週間で戦略文書、ビジネスケース、ROIモデル、12ヶ月実行計画を作成——設備総合効率、安全規制フレームワークのタイムライン、物理システムの調達サイクルが真の制約条件となる産業オペレーター向け
12週間。エッジまたは組み込みAIパイロットを本番稼働前から解放——制約のあるハードウェア上で、安全エンベロープ内で、パイロットが満たすよう設計されていなかったレイテンシと信頼性要件のもとで
この分野に最も関連するフルスタック・フィジカル AI の層。
30分のコールで、AIイニシアティブが業界特有の理由で停滞しているかどうかを診断し、対応策をお伝えします。