ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Figure AI
BMW: от кузовного пилота Figure02 к логистике Figure03
Заказчик / оператор: BMW Group, Plant Spartanburg
Место: Spartanburg, South Carolina, США
Дата: 2026-06-25
BMW сообщила о следующем проекте с Figure03 на заводе Spartanburg: робот должен разбирать поступившие компоненты и раскладывать их в тележки по последовательности сборки. Дальнейшую доставку предусматривают через автоматизированный транспорт. Основанием названы результаты предшествующего пилота Figure02 в кузовном производстве. Это разные модели и разные операции; релиз о новом применении не доказывает его завершение или массовое внедрение.
Стадия: объявлен следующий проект; результаты предшествующего пилота сообщены отдельно
Релиз описывает запланированный логистический сценарий Figure03, а не итоговый отчёт по его результатам.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие артикулы, массы и допуски должен обслуживать робот?
- Как контролируются последовательность, ошибки захвата и исключения?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Mobile Industrial Robots (MiR)
DENSO: подвоз компонентов со склада к производству
Заказчик / оператор: DENSO
Место: Athens, Tennessee, США
Дата: Дата публикации в проверенном источнике не установлена
В истории MiR описан завод автокомпонентов DENSO в Athens, где мобильные роботы MiR250 перевозили материалы между складом и производством. После начального маршрута применение расширили до подвоза компонентов непосредственно к линиям. Кейс показывает, что выбор AMR связан с организацией снабжения, изменяемыми маршрутами и обучением сотрудников. Сведения опубликованы производителем роботов; актуальный состав парка отдельно не подтверждён.
Стадия: исторический описанный производственный кейс
Дата публикации и текущее состояние парка не установлены.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие маршруты и частота подвоза критичны для вашей линии?
- Как обрабатываются пересечения с людьми, очереди и нехватка тары?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Boston Dynamics
DHL: разгрузка контейнеров с Boston Dynamics Stretch
Заказчик / оператор: DHL Supply Chain / DHL Group
Место: Северная Америка, Великобритания и Европа — по релизу DHL
Дата: 2025-05-13
DHL описала использование Stretch для разгрузки коробов из контейнеров и развитие решения вместе с конвейерами и паллетизаторами. Оператор указал коммерческое применение в Северной Америке с 2023 года и дальнейшее расширение в Европе. В том же релизе объявлен меморандум о дополнительном масштабировании. План увеличения парка следует отделять от количества уже работающих роботов и подтверждённых результатов отдельного склада.
Стадия: коммерческие внедрения описаны; дополнительное расширение оформлено как MOU
Архивный релиз 2025 года; не новость текущего дня.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие типы, массы и состояния коробов поступают на разгрузку?
- Какой транспорт принимает короб после робота?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / PUDU Robotics
Parkhotel: несколько сервисных роботов под разные операции
Заказчик / оператор: Parkhotel Eisenstadt
Место: Eisenstadt, Burgenland, Австрия
Дата: Дата публикации в проверенном источнике не установлена
PUDU описывает Parkhotel Eisenstadt как пример сочетания роботов для гостиничного сервиса: приветствие гостей, перемещение еды и предметов, доставка к номерам и уборка. В материале названы KettyBot, HolaBot, BellaBot, FlashBot и CC1; приведён отзыв сотрудника о переноске горячих блюд. Кейс полезен разделением операций между платформами. Показатели окупаемости и измеренный эффект для всего отеля в проверенном тексте не установлены.
Стадия: внешний гостиничный кейс производителя
Источник — производитель, а не независимый тест.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие маршруты проходят через двери, лифты и узкие места?
- Кто загружает, принимает и обслуживает роботов?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Gausium; интегратор Gerobo International
AB Vassilopoulos: уборочные роботы в сети супермаркетов
Заказчик / оператор: AB Vassilopoulos (Ahold Delhaize)
Место: Греция, сеть супермаркетов
Дата: 2026-05-12
Gausium сообщила о внедрении Omnie и Phantas S1 Pro в супермаркетах AB Vassilopoulos через Gerobo International. По материалу, развёртывание проходило в январе—мае 2026 года; парк сочетает крупные и компактные машины с рабочими станциями. Это пример выбора нескольких платформ для разных зон магазина. Заявленные эффекты принадлежат публикации производителя и не доказывают аналогичный результат на другом объекте.
Стадия: описано развёртывание в январе—мае 2026 года
Проценты улучшений в источнике — заявления производителя/участников проекта.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие участки требуют компактной машины, а какие большой?
- Где разместить станции воды, зарядки и обслуживания?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Brain Corp; Tennant Company
Sam’s Club: инвентаризация на базе уборочного робота
Заказчик / оператор: Sam’s Club (Walmart)
Место: США, национальная сеть Sam’s Club
Дата: 2022-10-20
Sam’s Club в октябре 2022 года объявила завершение установки Inventory Scan на существующий парк автономных поломоечных машин. Надстройки на базе BrainOS собирают данные во время движения по клубам; в релизе описаны локализация товаров и будущая выдача сведений о наличии, выкладке и ценах по мере развёртывания функций. Это архивный пример использования мобильной платформы одновременно для уборки и сбора данных.
Стадия: архивный кейс; объявлено завершение национального развёртывания
История 2022 года не подтверждает актуальное состояние парка или функций в 2026 году.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Нужна ли отдельная машина для инвентаризации или полезна общая платформа?
- Как проверяются точность распознавания и доступ к данным?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Boston Dynamics
National Grid: дистанционная инспекция с Spot
Заказчик / оператор: National Grid
Место: Sandy Pond HVDC Converter Station, США
Дата: Дата публикации в проверенном источнике не установлена
В истории Boston Dynamics описан пилот Spot на высоковольтной преобразовательной станции National Grid Sandy Pond. Перед выходом в рабочую зону команда проверяла электромагнитную совместимость, навигацию и безопасные дистанции. Платформа с оптической и инфракрасной камерами использовалась для осмотра оборудования и поиска тепловых аномалий. Важен весь процесс допуска и интерпретации данных; сам робот не заменяет экспертизу обслуживающей команды.
Стадия: исторический пилот в проверенном источнике
Пилот на конкретном объекте не означает универсальный допуск Spot к электроустановкам.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Какие измерения нужны и кто интерпретирует их результаты?
- Какие ограничения среды, связи и доступа действуют на объекте?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗
ВНЕШНИЙ ПРИМЕР / Naïo Technologies
P&C Farms: полевой опыт роботизированной прополки Dino
Заказчик / оператор: P&C Farms
Место: Gonzales, California, США
Дата: Дата публикации в проверенном источнике не установлена
Naïo описывает опыт P&C Farms с электрическим роботом Dino для прополки овощных культур. Маршрут поддерживает GPS RTK, а камера помогает корректировать положение инструментов относительно рядов. В материале рассматривается услуга прополки и продолжающаяся проверка затрат, удаления сорняков и урожайности. Это ранняя полевая оценка, а не завершённое доказательство окупаемости или рекомендация актуальной модели к поставке.
Стадия: описан ранний этап полевых испытаний/сервисной работы
Дата публикации и текущая коммерческая доступность Dino не установлены.
Что спросить перед похожим пилотом?
- Для какой культуры, междурядья и стадии роста нужен проход?
- Каковы требования к RTK, погоде, почве и надзору?
Вопросы поставлены редакцией. Наше участие в проекте отсутствует. Первичный материал ↗