Mapa dotacji

Firma PredictApp skutecznie dostarcza i wdraża własny system informatyczny do monitorowania i konserwacji zapobiegawczej pojazdów transportowych w dziedzinie logistyki. System ten umożliwia zwiększenie efektywności i dostępności urządzeń transportu wewnętrznego, takich jak wózki widłowe, platformy jezdne i specjalistyczne roboty mobilne, znane jako AGV i AMR, poprzez inteligentne przewidywanie awarii w tych pojazdach. Dzięki temu pozwala uniknąć przestojów i optymalnie wykorzystać dostępny sprzęt. Rozwiązanie jest dostarczane firmom z sektora Przemysłu 4.0, które wdrażają projekty logistyczne na dużą skalę w postaci wózków widłowych, platform transportowych, przenośników i automatyki przemysłowej, czy rozwiązań AGV/AMR. PredictApp instaluje na pojazdach transportu wewnętrznego odpowiednie czujniki, takie jak: akcelerometr, czujnik temperatury, czujnik położenia pojazdu, czujniki inercyjne, enkodery oraz kamery. Dane z tych czujników są zbierane na serwerze firmy, gdzie są przetwarzane w czasie rzeczywistym, dostarczając informacje o bieżących awariach lub serwisowych potrzebach danego pojazdu. Dane te są także przetwarzane w trybie offline w celu szkolenia algorytmów uczenia maszynowego, które obliczają prawdopodobieństwo wystąpienia określonej awarii w pojeździe. Projekt został stworzony z myślą o wózkach widłowych oraz platformach transportowych. Jak się okazało, system dostarczony przez firmę PredictApp nie spełnia wymogów robotów mobilnych, takich jak roboty AGV/AMR. Roboty te mają specyficzne wymagania, które obejmują zdolność rozpoznawania wideł innych wózków widłowych oraz pojazdów transportu wewnętrznego. Najczęściej obserwowanym problemem w praktyce są kolizje tych robotów mobilnych z widłami innych wózków. Jest to spowodowane tym, że operatorzy wózków widłowych nie przestrzegają wewnętrznych regulacji transportowych czy zakładowych, często pozostawiając wyciągnięte widły na trasie przejazdu lub w obszarze pracy robota. Roboty mobilne, mimo posiadania