수작업 이동은 비용을 숨깁니다
카트, 케이지, 랙, WIP, 빈 용기 회수는 인력, 대기, 누락된 우선순위를 숨기는 경우가 많습니다.
수작업 카트 이동을 줄이고 반복적인 지게차 운행을 줄입니다. 이동 작업을 자율 흐름으로 전환합니다.
현장 중심 실행, 명확한 ROI 목표, Physical AI-ready 운영 로드맵을 바탕으로 실용적인 AMR/AGV 자동화를 구축합니다.
이동, 제약, 인수인계를 먼저 파악합니다. 로봇은 흐름이 명확해진 뒤 선택합니다.
카트, 케이지, 랙, WIP, 빈 용기 회수는 인력, 대기, 누락된 우선순위를 숨기는 경우가 많습니다.
리프트가 필요한 곳에는 지게차를 유지하고, 반복적인 수평 이동은 AMR 흐름으로 전환합니다.
하나의 루프, 하나의 KPI 기준선, 일일 이동 횟수 또는 노동시간 목표에서 시작합니다.
혼합 교통, 좁은 통로, 기존 카트, 충전, 스테이징, 작업자 수용성은 현장 실행이 필요합니다.
경로를 진단하고 장비 적합성을 검증하며, 필요한 곳에만 소프트웨어를 연결하고 현지에서 가동을 지원합니다.
이동 횟수, 대기, 하중, 경로, 인수인계, 제약
자동화할 가치가 있는 반복 이동을 찾고 수작업, 지게차, 컨베이어, AMR, FMR 또는 하이브리드로 나눕니다.
경로 설계, 안전 검토, 로봇 적합성, KPI 기준선
차량을 확장하거나 IT 시스템을 깊게 연결하기 전에 하나의 이동 루프를 먼저 증명합니다.
RCS, WMS, MES, PLC 이벤트, 대시보드, 예외
디스패치, 가시성, 제어 또는 확장성에 도움이 될 때만 인터페이스를 추가합니다.
시운전, 교육, PM, 예비품, SLA 지원
가동, 안정화, 리포팅, 확장까지 하나의 책임 있는 팀이 지원합니다.
반복 이동을 파악한 뒤 AMR, 터거, FMR, 컨베이어, 수작업 또는 하이브리드 실행에 맞춥니다.
작업이 대부분 A-B 이동이라면 지게차 문제가 아니라 흐름 문제일 수 있습니다.
하나의 루프를 먼저 자동화한 뒤 WMS, ERP, MES 또는 PLC 연동 시점을 결정합니다.
카트, 케이지, 랙, 토트, 팔레트, WIP 캐리어를 자율 워크플로로 전환합니다.
사람, 통로 제한, 스테이징, 충전, 서비스, 작업자 수용성을 첫날부터 계획합니다.
“이 유형의 AMR에서 가장 마음에 드는 점은 유연성입니다. 오늘은 라인 간 자재 흐름과 지점 간 운송을 지원하고, 내일은 최소한의 운영 변화로 goods-to-person 또는 shelf-to-person 피킹에 적응할 수 있습니다.
지게차와 비교하면 비용 구조도 훨씬 더 매력적입니다. 많은 반복 자재 이동 작업에서 지게차는 과도한 선택이며, 항상 ROI를 정당화하지는 못합니다.”
공장, 산업공학, 창고, 물류팀이 자동화 적합성을 빠르게 판단할 수 있는 진입점입니다.
라인사이드 공급, 차체 취급 지원, SPS, 배터리 자재, 혼류 생산 물류.
코팅, 캘린더링, 슬리팅, 롤 핸들링, 버퍼 이동, 공정 보충.
다중 박스 자재, 키팅, WIP, 민감 부품, 유연 생산 보충.
통제된 자재 이동, 품질 보류, 추적성, 안정적 인계.
카트, 토트, 랙, 작업셀 보충이 필요한 생산-물류 혼합 운영.
온도 고려 이동, 팔레트, 포장 흐름, 생산-보관 인계.
공장 물류, 창고, 부가 서비스, 유통이 함께 운영되는 현장.
디지털 시뮬레이션은 장비 설치 전에 경로, 플릿 규모, 교통, 버퍼, 예외 로직을 검증해 가동 리스크를 줄입니다.
비전 AI는 중요한 기반이지만 많은 산업 문제는 표면 이미지를 넘어선 센싱이 필요합니다.
DropletAI는 비전 AI, 레이더와 마이크로파 센싱, 물리 기반 AI, 산업 자동화 흐름을 결합한 멀티모달 물리 세계 지능으로 확장하고 있습니다.
표면 결함, 스테이션 확인, 존재 감지, 작업자 보조 흐름.
숨은 결함, 재료 차이, 내부 특성, 비파괴 검사 시나리오를 위한 로드맵.
시뮬레이션, 전자기 모델링, 센싱 인식 모델로 물리 세계를 더 깊이 이해합니다.
시스템 선택 전에 자재, 작업, 데이터, 품질, 의사결정 흐름을 매핑합니다.
현장의 작업 흐름을 먼저 파악하고 그 지도를 제품 적합성, 소프트웨어 설계, 통합, 배포에 사용합니다.
A lower-risk path for teams that need results before broad automation.
장비 선정 전에 자재, 작업, 데이터, 품질, 의사결정 흐름과 제약, 목표를 매핑합니다.
운영에 맞는 곳에 DropletAI 로봇 제품, AI 소프트웨어, RCS / fleet management, WMS, 시뮬레이션, 비전, 센싱을 적용합니다.
MES, ERP, WMS, PLC, scanner, sensor, conveyor, door, elevator, 선택된 타사 장비를 개방형 인터페이스로 연결합니다.
현지 현장팀이 설치, 시운전, 교육, 안전 검증, go-live 안정화, 운영 인계를 수행합니다.
예방 정비, 예비 부품, 진단, 리포팅, 서비스 대응, 지속 개선으로 uptime을 지원합니다.
DropletAI Services는 공장, 창고, 3PL, 물류센터를 위한 제품 주도 자동화 회사입니다. 이동을 자동화하고 소프트웨어와 장비를 연결하며 Physical AI로 가는 실용적 경로를 만듭니다.
It means an operation is structured for intelligent machines that can perceive, plan, execute, and improve inside real workflows. The foundation is not hype; it is clean data, open interfaces, digital workflows, simulation-ready layouts, and reliable field execution.
Core scenarios include picking, QC, assembly, transfer, replenishment, sortation, and WIP movement. We integrate AMR, AGV, conveyors, sorters, robotic arms, machine vision, WMS/MES/RCS interfaces, dashboards, and digital twin planning.
대부분의 팀은 흐름 및 자동화 준비도 평가로 시작합니다. 이후 DropletAI는 장비, 소프트웨어, 인터페이스, 현장 실행 계획, 서비스 모델을 명확한 책임과 측정 가능한 결과 중심으로 정리합니다.
Show us one route, cart loop, pallet move, WIP handoff, or forklift trip. We will map the lowest-risk path to a measurable automation result.
또는 이메일: hello@dropletai.services
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