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GreyOrange präsentiert nächste Generation ihres Fulfillment Operating Systems basierend auf GreyMatter-Software zum idealen Betrieb der mobilen Roboter der Ranger(TM)-Serie

Geschrieben am 11-12-2019

Atlanta (ots/PRNewswire) - Das Fulfillment Operating System optimiert
Fulfillment für Omnichannel, Lagerauffüllung und E-Commerce zur Modernisierung
von Distributionszentren

GreyOrange, ein globaler Software- und Mobile-Robotics-Anbieter, der künstliche
Intelligenz und maschinelles Lernen nutzt, um den Fulfillment-Betrieb zu
optimieren, veröffentlicht heute die jüngste Version ihres Fulfillment Operating
Systems, das die GreyMatter-Softwarelösung mit den mobilen Robotern des
Unternehmens verknüpft.

Die interaktive Multichannel-Pressemitteilung finden Sie hier : https://www.mult
ivu.com/players/English/8655751-greyorange-launches-next-era-fulfillment-operati
ng-system/

GreyOrange ist das einzige Unternehmen, bei dem Software und Roboter für eine
ideale Auftragsabwicklung gemeinsam entwickelt wurden, um Durchsatz, Skalierung,
Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit zu optimieren. Die Neuerungen der aktuellen
Release sind ideal für Unternehmen mit Tätigkeiten im Omnichannel- und
E-Commerce-Geschäft und erhöhen die Lagereffizienz, indem Nachschubaufträge
basierend auf Filialenaufbau und bevorzugter Bestandsverpackung bearbeitet
werden. Zudem werden die Möglichkeiten zur Orchestrierung von Daten und Aktionen
der eingesetzten Ranger(TM)-Roboter erweitert.

Die Ranger-Roboter wurden in Zusammenarbeit mit der GreyMatter-Software
entwickelt und verwenden maschinelles Lernen, um Entscheidungen und Verhalten
anhand von Echtzeitbeobachtungen anzupassen. Außerdem wurden die Ranger-Roboter
auf Langzeitverwendung hin konzipiert, damit die einzelnen Einheiten vom
maschinellen Lernen auf lange Sicht profitieren können. Die Kommunikation
zwischen den Robotern und dem GreyMatter-Zentralsystem verarbeitet die
gesammelten Daten, sodass das gesamte System immer intelligenter wird. Die
einzelnen Roboter sind:

- Ranger GTP (vormals Butler) - Mobile Goods-to-Person-Roboter, die
Waren von ca. 100 Kilo bis ca.1.590 Kilo Gewicht zu Mitarbeitern
zur Weiterverarbeitung transportieren;
- Ranger Mobile Sorter (vormals Flexo) - Mobile Sortierroboter, die
im Verbund eingesetzt werden, um Pakete effizient und reibungslos
vom Wareneingang bis zum Versand zu bewegen und Engpässe beim
Sortiervorgang zu vermeiden, die bei starren Systemen auftreten
können, insbesondere zu Spitzenzeiten mit großem Umschlagvolumen;
- Ranger Picking (vormals PickPal) - Ein Roboter für die
Kommissionierung, der für die Zusammenarbeit mit
Goods-to-Person-Robotern ausgelegt ist, um Mitarbeiter beim Picking
zu unterstützen oder selbstständig Aufträge zu kommissionieren.

Die Intelligenz von GreyMatter ist als Lernebene in die Ranger-Roboter
integriert, die sich damit in Echtzeit an Veränderungen sowohl innerhalb des
Distributionszentrums als auch an externe Veränderungen anpassen können, da
Auftragsmuster und Fulfillment-Erwartungen fluktuieren. Die Roboter
kommunizieren nicht nur untereinander, sondern auch mit dem zentralen
GreyMatter-System, um Fulfillment-Prioritäten und Muster der Bestandsbewegungen
kontinuierlich neu zu berechnen, basierend auf Echtzeitfaktoren wie Zusagen zur
Auftragserfüllung, tatsächlichem Tempo der Auftragsabwicklung, verfügbaren
Ressourcen und der verbleibenden Zeit im Versandfenster.

"Die Synthese von GreyMatter mit einer Familie von für individuelle Zwecke
einsetzbaren Robotern, die in der Lage sind, sowohl untereinander als auch mit
dem GreyMatter-Hub zusammenzuarbeiten, macht GreyOrange einzigartig in der
Branche; es stellt den Höhepunkt unserer langjährigen intensiven Forschung und
Entwicklung dar", erklärt Akash Gupta, Chief Technology Officer von GreyOrange.
"Wir haben gesehen, welche Leistungsvorteile die gemeinsam Konzeption von
KI-gestützter Software und mobiler Robotik bringt, sodass beide Seiten
voneinander lernen können - im Gegensatz zu alternativen Ansätzen, die Software
und Roboter einfach nur verbinden".

Mit zahlreichen Erweiterungen für GreyMatter und die Roboter-Serie Ranger in den
Bereichen adaptives Lernen, selbständiges Lernen, kollaborative
Entscheidungsfindung und Analytik kann GreyOrange Menschen, Prozesse und
Technologie intelligenter verknüpfen, um das Fulfillment für Durchsatz,
Skalierung, Genauigkeit, Ertrag und Geschwindigkeit zu modernisieren.

"Viele Unternehmen haben Mühe, mit Kundenerwartungen wie Lieferungen am gleichen
oder nächsten Tag und einem zwei- bis dreimal pro Woche oder gar täglich
stattfindenden Lagernachschub Schritt zu halten", sagt Samay Kohli, Chief
Executive Officer von GreyOrange. "Sie versuchen, die Anforderungen des
modernen Fulfillment mit Software und Hardware zu bewältigen, die entwickelt
wurden, bevor Amazon die Spielregeln für alle verändert und die kollektiven
Erwartungen an eine umgehend erfolgende Lieferung hochgeschraubt hat. Die Idee,
dass ein modernes Fulfillment Operating System gemeinsam entwickelte, auf der
gleichen Intelligenz basierende Software und Roboter nötig macht, ist ein
Alleinstellungsmerkmal von GreyOrange, und stellt so die einzige Lösung dar, die
speziell für moderne Fulfillment-Herausforderungen entwickelt wurde".

Viele der GreyMatter-Erweiterungen konzentrieren sich auf Erkenntnisse aus
Datenmustern und die Möglichkeit, mobile Roboter im großen Maßstab innerhalb
eines Distributionszentrums einzusetzen, darunter auch die Abfrage und Ablage
von Beständen auf Racks in unterschiedlichen Etagen oder Zwischengeschossen
durch Zugang zu den Aufzügen. Zusammen bilden GreyMatter und die Ranger-Roboter
ein System für den Fulfillment-Betrieb, das sich für schnelle, volumenstarke
Operationen und Abläufe mit großer Produktvielfalt eignet, im Gegensatz zu
uneinheitlichen Hard- und Softwarelösungen, die für frühere Zeiten entwickelt
wurden und über ein komplexes Technologiegefüge miteinander verbunden sind.

GreyMatter verbessert die priorisierte Auftragserfüllung im großen Maßstab,
sowohl prädiktiv als auch in Echtzeit, durch die kontinuierliche
Berücksichtigung von Bestandspositionen, Aufträgen, Zusageterminen,
Kostenbelastung, Umsatzauswirkungen, verfügbarem Personal, verfügbarer Zeit und
verfügbaren Roboter-Flotten. Die Software koordiniert davon ausgehend, wie das
entsprechende Robotersystem durch das Distributionscenter navigiert und dabei
autonom oder Seite an Seite mit Menschen arbeitet, um zu gewährleisten, dass die
richtigen Bestände zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle sind, und die
Abläufe den Prioritäten nach abzuwickeln, auch bei Hochgeschwindigkeit und
Spitzenauslastung. GreyOrange hat dazu den Begriff High-Yield Fulfillment
geprägt - die Vorteile aus erfüllten und versendeten Aufträgen sind größer als
die Nachteile aus Aufträgen, die vom System für ein zeitlich späteres Fulfilment
zugeordnet werden.

Zu GreyOrange

GreyOrange ist ein globales Unternehmen, das die Auftragsabwicklung durch
KI-gestützte, gemeinsame entwickelte Software und mobile Roboter modernisiert,
deren Zusammenarbeit bei der Entscheidungsfindung und Durchführung von
Lageraktivitäten Vorteile maximiert und Nachteile minimiert, um das bestmögliche
Ergebnis zu erzielen. Das Always-Solving(TM) Fulfillment Operating System
GreyMatter von GreyOrange bezieht prädiktive und Echtzeitdaten zu Aufträgen,
Zusagen, Beständen, Versandzeitfenstern und Ressourcen ein, um die
Zusammenarbeit von menschlichen Mitarbeitern und Robotern im Team zu
koordinieren und die richtigen Aufträge zum richtigen Zeitpunkt auszuführen. Die
Experten von GreyOrange unterstützen Organisationen dabei, die Anforderungen an
das Fulfillment im Zeitalter der unmittelbaren Verfügbarkeit zu meistern, damit
sie Zusagen einhalten, mehr Umsatz erzielen und das Arbeitsumfeld der
Lagerarbeiter verbessern können. GreyOrange ist mit Kernaktivitäten in den
Vereinigten Staaten, Singapur, Deutschland, Japan und Indien vertreten.
www.GreyOrange.com

Pressekontakt:
Finn Partners Germany
Marie Lehmann
GreyOrangeDE@finnpartners.com

Weiteres Material: https://www.presseportal.de/pm/129724/4464702
OTS: GreyOrange

Original-Content von: GreyOrange, übermittelt durch news aktuell


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