L'IA physique désigne l'intelligence artificielle conçue pour fonctionner dans le monde physique imprévisible. Dans l'automatisation des entrepôts, elle permet aux robots de voir, de raisonner et de s'adapter lors de la manipulation d'objets, leur permettant ainsi de prélever, de placer et de manipuler des articles de manière fiable même lorsque les produits, les emballages et les conditions changent constamment.
Les robots dotés d'intelligence artificielle utilisent des modèles de vision avancés et l'apprentissage automatique pour analyser la forme, l'orientation et les propriétés physiques d'un objet avant de déterminer la meilleure façon de le saisir. Des systèmes comme Nomagic Grip AI sont entraînés sur des millions d'interactions, ce qui permet aux robots d'identifier des objets dans des environnements encombrés et de sélectionner les points de préhension optimaux pour une manipulation fiable.
La préparation de commandes en entrepôt est complexe en raison de la grande variété de tailles, de formes, d'emballages et de matériaux disponibles. Les produits peuvent se déplacer dans les bacs, refléter la lumière ou être emballés de manière irrégulière, ce qui complique leur automatisation traditionnelle. La robotique basée sur l'IA surmonte ces difficultés en apprenant des interactions réelles et en s'adaptant aux produits inconnus.
La technologie de placement pilotée par l'IA analyse la géométrie des objets, l'espace disponible et l'efficacité du flux de travail afin de déterminer la meilleure façon de placer les articles dans des bacs, des conteneurs ou des emballages d'expédition. Des systèmes comme Nomagic Place AI permettent d'optimiser la densité d'emballage, de réduire les erreurs de commande et d'accélérer le traitement des commandes en calculant les stratégies de placement en temps réel.
L'automatisation traditionnelle des entrepôts repose sur des règles rigides et des conditions prévisibles, ce qui limite sa capacité à gérer la variété des produits et les changements imprévus. L'IA physique de Nomagic utilise l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le retour d'information de capteurs en temps réel pour permettre aux robots de percevoir les objets, de s'adapter aux nouveaux produits et d'améliorer continuellement leurs performances lors des opérations réelles d'entrepôt.