Поставщик роботов выбрал SML как технологического партнера для кастомной интеграции складских роботов с WMS-системами заказчиков
Автоматизация бизнеса: интеграция роботов
в WMS-системы
О клиенте
Компания Lardo Robotics — официальный представитель ведущих разработчиков сервисных роботов: промышленных AMR, беспилотных манипуляторов, вилочных погрузчиков. Клиенты поставщика — крупные логистические и торговые компании, для которых ограниченные возможности роботов “из коробки” не подходят.
Проблема
Роботизация складской логистики — больше не опция, а необходимость. В условиях кадрового дефицита, роста издержек и требований к скорости обработки заказов мобильные роботы становятся драйвером эффективности. Но роботизация — это не просто поставки оборудования: каждой компании требуется адаптация решений под бизнес-процессы.
Бизнес-задача

SML как технологическому интегратору предстояло разработать FMS (Fleet Management System) — систему управления роботами для складского комплекса одного из клиентов Lardo Robotics.
Партнеру было важно, чтобы роботы:
  • интегрировались с WMS (системой управления складом) клиента, а она у каждой компании может быть своя
  • работали по индивидуальным сценариям и маршрутам, типам зон и грузов
  • автоматически принимали задания и передавали статусы
  • безопасно взаимодействовали между собой и с людьми
  • могли управляться единой системой в контуре организации, из которой можно выгружать отчеты
  • могли масштабироваться по мере роста склада
Что реализовали в SML
Мы спроектировали и реализовали FMS, которая:
  • Получает задания и передаёт статусы выполнения
  • Управляет поведением робота в реальном времени

  • Распознаёт штрихкоды через Android-приложение с использованием C-библиотек
  • Поддерживает сценарий возвращения в зону ожидания, а также на зарядную станцию при низком уровне аккумулятора
  • Собирает статистику использования роботов для оценки эффективности их работы по количеству задач, времени использования и простоев
Хочу такой кейс!
Оставить заявку
Также мы разработали Android-приложение, позволяющее сканировать и фотографировать грузы и передавать снимки на печать, распознавать штрихкоды и передавать данные на сервер управления.

В качестве тестовой платформы использовался робот модели «Mars» — передвижная тележка с полками без подъемника. На него мы установили двойную систему считывания штрихкодов: верхняя камера нужна для сканирования на стеллажах, нижняя — для работы с паллетами. Также робот фиксирует паллеты на фото, чтобы подтвердить соответствие грузов заданию и исключить ошибки при транспортировке.

На данный момент система полностью протестирована, и мы готовимся к следующему этапу — запуску с вилочным роботом для полноценной работы с паллетами.
Технологии
TypeScript
Система управления (FMS) написана на TypeScript. Язык выбран за гибкость и возможность легкого масштабирования
C
Сканирование и распознавание штрихкодов реализовано через модули на C для лучшей производительности и надежности
Java
Приложения роботов - Android, написаны на Java, обеспечивают работу с камерами, сенсорными панелями и коммуникацию с сервером
SOAP-протокол
Взаимодействие с внешними WMS-системами осуществляется по SOAP-протоколу с проработкой формата сообщений и полей данных
Команда проекта
Команда состоит из бекэнд-разработчиков, инженеров по интеграции и технической поддержки на местах. Партнеры из Lardo Robotics отвечают за поставку и настройку аппаратного обеспечения. Команда постоянно на связи с заказчиками для уточнения требований и оперативных решений.
Развитие проекта
На следующих этапах запланированы:
Интеграция вилочного робота
с WMS-системой заказчика
Внедрение голосового управления (Voice Picking)
для управления через гарнитуры
Оптимизация бизнес-логики маршрутов
и навигации под более сложные сценарии
Результат
Партнёрство с SML позволило Lardo Robotics превратить поставку роботов в индивидуальное решение для конечного заказчика. Как технологический интегратор, SML взял на себя все задачи по разработке и тестированию, адаптации решения индивидуально под заказчика.
Для конечного заказчика в перспективе ожидаются:

Потенциальное снижение фонда оплаты труда до 40%

Повышение скорости и точности логистических операций
Возможность масштабирования роботизированной инфраструктуры без переработки архитектуры
Связаться с нами
+
ОТПРАВИТЬ
+7 (343) 339-40-42
911@softmedialab.com

ООО "Софтмедиалаб"
ОГРН 1156658028009
ИНН 6658472405

Россия, г. Екатеринбург,
улица Мамина-Сибиряка 101, офис 8.19
Политика конфиденциальности и согласие на обработку данных
Нажимая "Отправить", я даю согласие на обработку данных