È importante analizzare tutte le informazioni necessarie per migliorare le prestazioni dei robot mobili AMR e individuare la migliore configurazione dell’ambiente in cui gli AMR devono muoversi, al fine di garantire al cliente un ROI ottimale.

L’analisi dei dati garantisce numerosi vantaggi nell’utilizzo di un sistema autonomo mobile: consente di migliorare la produttività, grazie alla movimentazione di più merci in poco tempo. Inoltre, effettuare una manutenzione secondo modelli predittivi consente di non avere momenti di inattività improvvisi e da risolvere con interventi costosi. Infine, grazie a una configurazione del sistema altamente automatizzata, i tempi di installazione sono notevolmente ridotti.

Il cuore pulsante dei sistemi AMR è l’intelligenza artificiale, che consente di utilizzare modelli complessi di machine learning in applicazioni reali, ad esempio non solo il rilevamento di oggetti, ma anche la capacità di creare percorsi alternativi per evitarli.

I due concetti alla base dell’apprendimento automatico sono automazione e dati, estremamente connessi l’uno con l’altro: più automazione fornisce più dati e più dati alimentano modelli di apprendimento automatico più competenti che a loro volta permettono una maggiore automazione. Questo processo si traduce in un numero sempre maggiore di decisioni prese dalle macchine con conseguente risparmio di tempo e risorse.