物料流不清楚
布局、缓存、路线、补货呼叫和交接点没有被表达成统一运营模型。
为自动化而设计，为 Physical AI 而准备。
产品主导的自动化，面向 Physical AI-ready 运营
DropletAI 是一家产品主导的自动化公司，为仓库、工厂和智能制造交付机器人、AI 赋能软件、开放集成架构和全生命周期现场执行。
今天为自动化交付可靠系统，同时建立面向明天 Physical AI 的数据、接口和现场执行基础。
客户痛点
流程被割裂时，自动化很难成功
许多项目之所以受阻，是因为软件、机器、数据和现场团队被当作彼此分离的孤岛。
数据流不连通
ERP、WMS、MES、RCS、PLC 和看板之间缺少足够上下文，难以稳定编排。
任务流缺少责任方
机器人、人员、输送线和工作站都在执行任务，但没有统一层负责作业顺序。
决策流过于被动
仿真、诊断和现场执行没有连起来，优化往往在问题出现之后才发生。
自动化执行栈
从业务逻辑到物理动作的一套执行栈
DropletAI 将机器人、AI 赋能软件、软件定义自动化、数字孪生仿真、开放集成架构和现场执行连接成一个可部署系统。
业务系统
ERP | WMS | MES | OMS
商业、生产、库存和订单逻辑定义运营需要完成什么。
编排层
iWMS | MCS | RCS | APIs | Dashboards
软件把业务意图转化为人、机器人和设备可以执行的任务。
AI + 数字孪生层
Simulation | Scenario Modeling | Task Logic | Optimization
模型在部署前后验证吞吐、交通、瓶颈和优化路径。
机器人 + 视觉层
AMR | AGV | Robotic Arms | Vision | Sensors | Conveyors
DropletAI-first where our products fit; open integration where the operation requires it.
物理执行
Picking | QC | Assembly | Transfer | Replenishment | Sortation
系统通过安装、调试、培训、稳定运行和生命周期服务真正落地。
Why Work With Us
流程先可见，自动化才更可靠
先数字化流程，再自动化动作
在推荐设备之前，我们先梳理物料流、数据流、任务流和决策流。
设备投资前先获得运营可视化用数据判断自动化优先级通向 Physical AI 准备度的务实路径
点击展开从业务逻辑到物理执行
产品主导、开放设计的架构
我们把 DropletAI 产品、软件定义自动化、开放接口、控制、视觉、数字孪生规划和现场执行连接成一个系统。
适合场景优先采用 DropletAI-first 机器人与自动化产品面向 WMS、MES、RCS、PLC、看板和选定第三方设备的开放集成架构从设计到稳定运行的全生命周期责任
点击展开把成本控制、执行速度和本地支持放在一起工程化
严谨供应链管理与高质量制造
依托严谨管理的供应链、高质量制造流程和本地化交付支持，DropletAI 帮助客户以更强的成本控制、更快的执行速度和可靠的长期服务部署自动化。
严谨管理的供应链与合格制造选项具备成本和交期可视性的高质量制造流程面向部署和生命周期服务的本地化交付支持
点击展开Scenario Library
Reusable Automation Scenarios for Real Operations
We build reusable automation scenarios, not one-off equipment islands.
智能拣选
结合视觉、机器人手臂、SKU 逻辑和下游流程，形成可复用的件拣工作站。
柔性质检
通过机器视觉、缺陷逻辑、追溯和异常流程，应对多变的检测需求。
柔性装配
将机器人工作站、安全逻辑、路径规划和人工交接用于混线生产。
线边配送
用 AMR/AGV 呼叫、缓存规则和生产优先级逻辑支持线边补给。
循环配送
面向固定物料循环的多站点路线、任务优先级和车队调度。
转运交接
打通输送线、AMR、机器人上下料和交接逻辑，减少断点。
分拣合流
连接扫码、分拣机、WMS/WES 和异常处理，支撑包裹与料箱流。
WIP 流转
让生产单元之间的料车、料箱和托盘移动可视、可控、可追踪。
数字孪生 + AI 准备度
数字孪生是自动化与智能之间的桥梁
机器人优化运营之前，运营必须先被数字化表达。DropletAI 使用布局模型、流程数据、任务逻辑和仿真，在现场部署前验证自动化方案。
布局仿真
车队规模测算
路线规划
交通冲突分析
吞吐建模
瓶颈诊断
降低上线风险
未来 AI 优化准备
物理世界智能路线图
超越表面视觉，但仍服务于自动化
视觉 AI 仍是重要基础，但许多高价值工业问题需要感知相机看不到的隐藏缺陷、材料差异、结构变化和内部属性。
DropletAI 正在引入计算电磁学、微波与雷达感知、天线系统、多物理场建模以及基于深度学习的感知应用方面的顾问级专业能力。
雷达 + 微波感知
通过天线设计、频率选择、信号处理和 AI，可支持无损检测与材料表征。
物理信息 AI
电磁与多物理场模型可以帮助把传感信号转化为面向检测、机器人和自动化的可靠决策。
工业检测应用
重点保持务实：隐藏缺陷检测、质量检查、机器人巡检，以及更安全的物理世界流程。
我们的服务方式
两类客户路径，一个产品主导的自动化底座。
Operator Transformation (Digitalization First)
For warehouse and factory operators moving from manual processes to structured digital operations
We replace disconnected workflows with operational software and simulation-ready data, then build a phased roadmap from digitalization to automation and intelligence.
Digital workflows for inbound, outbound, production, and inventory
Exception handling, work orders, and full traceability
Step-by-step roadmap: digitalization -> automation -> intelligence -> Physical AI readiness
交付模型
战略、架构和现场执行必须作为一个系统负责
自动化成功的关键，是把战略、软件、设备和现场执行连接到同一个可负责的交付模型中。
发现
梳理运营、业务约束、现场准备度和可衡量目标。
设计
定义架构、场景、接口、安全假设和仿真要求。
集成
连接软件、控制、机器人、视觉、看板和运营工作流。
部署
安装、调试、培训，并把现场从试点切换到真实执行。
稳定
调优吞吐、处理异常、沉淀文档，并支持生命周期改进。
常见问题
理解 Physical AI-Ready Automation
Who does DropletAI serve?
DropletAI 服务于仓库、工厂与智能制造运营方，提供产品主导的自动化设备、AI 软件、开放集成架构，以及从规划到全生命周期服务的制造商主导现场执行。
What does Physical AI-ready automation mean?
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.
What scenarios and technologies do you cover?
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.
运营方应如何开始与 DropletAI 合作？
多数团队会从流程与自动化准备度评估开始。随后 DropletAI 会梳理设备、软件、接口、现场执行计划和服务模式，明确责任边界与可衡量成果。
工业 + 仓储自动化
规划你的 Physical AI-Ready Automation 路径
无论你正在规划仓库、工厂还是智能制造自动化项目，我们都可以围绕流程、现场现实和 ROI 约束梳理下一步。
或发送邮件至 hello@dropletai.services
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