在家具制造行业，物料搬运环节一直面临着诸多难题。家具生产所需的板材、零部件不体积庞大，而且重量较重，传统人工搬运不效率低下，还容易引发安全问题。海康 AGV 的出现，为这一困境带来了创新性解决方案。海康 AGV 拥有强大的负载能力，能轻松应对各类大型、重型的家具生产物料。其搭载的先进导航技术，赋予了设备灵活的运行方式，哪怕在家具生产车间错综复杂且空间有限的环境中，也能自如穿梭。 当生产流程启动，海康 AGV 迅速响应，将物料送达各个加工工位。这一举措大幅提升了家具制造企业的生产效率，减少因物料搬运不及时导致的停工待料现象，同时极大减轻了工人的劳动强度，让工人从繁重的体力劳动中解脱出来，投身于更具价值的生产环节，推动家具制造行业向智能化、高效化迈进 。搭载自研AI算法，可实现动态避障、路径优化及多车协同调度。国产AGV个性化定制需求
在当今竞争激烈的市场环境下，高效的企业管理是提升竞争力的关键，而海康 AGV 搭载的远程监控功能，正为这一目标提供了强大助力。凭借先进的物联网技术，只要接入网络，管理人员无论是在出差途中，还是在办公室，都能通过电脑或手机端的专属管理平台，一键获取 AGV 的运行状态、位置信息以及务执行情况。 以建材生产车间为例，当 AGV 搬运物料时出现路线偏移，或是设备突发故障时，系统会时间向管理者推送警报信息。管理者足不出户，就能远程下达操作指令，迅速协调维护人员开展维修工作，避免因设备故障导致的生产停滞。同时，远程监控功能大幅降低了现场巡检的频次，将人力从繁琐的日常检查中解放出来，投入到更具价值的工作中。不提升了设备管理的及时性，避免了因人为巡检疏忽导致的安全隐患，还优化了整体运营成本，为企业物流远程管理打造了全新的高效模式。江苏柔性生产AGV项目产品线包括潜伏式、叉车式、移载式及复合机器人等多类型AGV。
江苏林格自动化科技有限公司代理的海康AGV，CTU系列料箱机器人专为高密度仓储设计，支持夹抱、托举等多种执行机构，取货高度可达10.24m，通道宽度*840mm。在医药流通行业，CTU通过“货到人”拣选模式，减少人工走动90%，拣选准确率提升至99.9%。例如，国药乐仁堂项目采用46台CTU与潜伏机器人联动，实现拆零与整箱自动化出入库，库容提升40%。机器人配备360°激光避障与碰撞检测，符合CE安全认证，确保人机混合作业安全。提升车间生产的效率。
海康 AGV 不凭借准时配送能力，助力汽车零部件配送高效运转，在操作与维护方面，同样展现出优势。其操作界面经过精心设计，采用直观的图形化交互方式，用户只需简单的拖拽、点击操作，就能轻松完成务下达、参数设置。哪怕是非专业人员，经过简单培训，也能迅速上手。 在维护环节，海康 AGV 搭载的远程监控与诊断系统，可实时采集设备运行数据，并通过网络传输至维护终端。维护人员足不出户，就能对设备运行状态进行监测，及时发现潜在故障隐患，并迅速采取针对性措施。此外，海康 AGV 采用模块化设计，各个功能模块相对，当某个零部件出现故障时，更换过程简便快捷。这不缩短了设备停机时间，还降低了维护成本，让汽车制造企业在享受高效物流服务的同时，无需为设备运维问题担忧 。运行速度高达2m/s，适应高效物流节拍。
海康 AGV 凭借强大的性能，在物流仓储领域筑牢地位，行业迈向智能化时代。在技术上，其视觉导航系统配置了多个高分辨率摄像头，搭配智能算法，能够敏锐捕捉复杂环境信息，快速构建的环境地图，面对狭窄曲折的通道和复杂的货架布局，都能灵活应对，准确规划行驶路线。 以超大型电商仓库 “618”“双 11” 等促销活动期间为例，海量货物涌入，仓库空间变得愈发紧凑。传统人工搬运与叉车作业不效率低下，还容易出现货物错拿、碰撞等问题。海康 AGV 搭载的先进路径规划算法，快速锁定目标货物位置，实时感知周围动态，灵活避让其他作业设备与人员，将货物送到分拣区。而且，海康 AGV 负载范围广，从几十公斤的快递包裹，到数吨重的大型货物单元，搬运轻松高效。这不大幅提升作业效率，降低人工成本，还减少人为失误导致的运营损耗，加速物流仓储行业智能化升级进程，帮助企业抢占市场先机 。林格代理产品海康AGV可定制货架对接机构，适配不同规格托盘与容器。上海搬运AGV项目
海康AGV广泛应用于电子制造、汽车、医药、电商及第三方物流等领域。国产AGV个性化定制需求
林格科技代理的海康机器人的AMR产品包括潜伏式、叉取式、料箱机器人及复合协作机器人，覆盖仓储物流、生产线搬运等多场景需求。其潜伏式机器人最大负载达1.5吨，支持360°灵活避障，适用于汽车制造中的零部件配送；料箱机器人采用“货到人”拣选模式，可提升仓储密度80%以上。所有AMR均搭载自研的“智能调度系统RCS”，支持多机协同与动态路径规划，确保在复杂环境中高效运行。目前，海康AMR已在全球部署超2万台，广泛应用于电商、医药、3C电子等行业。国产AGV个性化定制需求
