Az Exotec Áttekintése és Funkciói – Mélyreható betekintés a Skypod rendszerbe és az Astar szoftverbe

Deploy a focused pilot of the Skypod system to validate throughput before scaling. Seeing real-world results across a single unit helps you evaluate sequencing, and it provides a concrete baseline for continuous management. gyakran reveals bottlenecks that static simulations miss, especially in ai-driven control environments. This pilot will show how sequencing and handling steps influence overall performance, seeing gains in real-time.

The Skypod hardware stacks goods on tall, compact bays beneath elevated aisles, while the ai-driven Astar software coordinates movement across the entire system. Each egység operates with a decentralized control model that enables real-time sequencing of picks and replenishments, reducing deadheading and storage travel. When deployed across a broader network, you gain consistent status visibility through a single pane of glass. news about updates and improvements flow into the system, enabling continuous improvement in management. ő enable operators to compare results across shifts and facilities.

Astar’s planning engine ingests ERP and WMS feeds, delivering ai-driven optimization for inbound and outbound flows. It stores historical data to support thorough evaluation of performance, with dashboards showing status by pod and by item. Növelés throughput by tuning replenishment windows, optimizing storage policies, and strengthening exception handling. Thanks to cross-site integration and a modular API, you can scale across campuses while maintaining a common control logic.

Plan a phased rollout: begin with one zone, then expand to adjacent bays, and finally scale across sites. Build continuous monitoring and set clear targets for utilization of stored inventory and reduction of handling steps. The team should evaluate performance monthly, adjusting sequencing rules and replenishment thresholds as you receive news from field operations. Track egység uptime and management practices to drive reliability, and document root causes of recurring issues beneath the surface for ongoing learning.

Exotec Overview and Features

Start with a 90-day pilot in a single zone to quantify capacity gains and validate the solution before scaling. Map the rail layout to your fastest-moving SKUs and connect the Astar software to your WMS to automate the order workflow and reduce touches.

Skypod packs high-density storage on a rail-guided platform that minimizes walking and lets robotics retrieve stored items with high precision. The solution pairs elevated bays with a compact footprint, delivering capacity gains in tight facilities and enabling multi-order workflows. In practice, enterprises often see 2x-3x throughput for standard e-commerce orders and a 40-60% reduction in travel distance for pickers, which accelerates growth and reduces labor costs.

From a perspective of reliability, the system is enterprise-grade with fault-tolerant automation and a technical foundation designed to handle peak demand with consistent performance. Astar coordinates each task with real-time visibility, pushing following orders to the closest pod and balancing load to maximize capacity. The result is predictable performance under high-volume conditions.

Scalability across industries becomes straightforward with a modular design: retail, grocery, 3PL, and manufacturing can tailor the workflow to their needs. The system stores inventory data locally and on the cloud, enabling rapid growth from pilot to full deployment. In each industry, the ability to reuse standard components accelerates time-to-value and supports rapid capacity expansion.

Best practices to maximize value: start with a small batch of SKUs, synchronize with your ERP, and monitor key metrics like order fill rate, cycle time, and pick accuracy. Use next-gen analytics to measure throughput and performance, and adjust the routing rules in Astar. Through regular validation, your workflow becomes faster, and you can become the fastest option in your space for high-demand SKUs.

Skypod System and Astar Software: Visibility to Automated Action

Enable real-time visibility by linking Skypod feeds to Astar and take automated action on exceptions within 60 seconds, ensuring their task queues stay aligned with SLA targets.

The Skypod System provides an overview of operations with a cutting-edge monitoring layer and a thorough configuration that ties availability to automated responses. Information flows from the origin of each event through a unified form, delivering well-structured data that guides decisions. Operators can track peaks and rates, measure highest and lower throughput, and respond before delays cascade. The interface remains intuitive, and the signals isnt buried in noise, supporting a quick return to normal conditions as changes occur. The approach helps teams remain proactive rather than reactive.

Configuration and optimization enable optimizing task routing by linking the windows where data is fresh to the windows where actions occur. This approach enhances efficiency and reduces latency, requiring managing thresholds, alerting, and escalation rules. You can take action across their fleets, or, when needed, act alone to isolate the root cause. The form of data and the information provided become the basis for proactive adjustments that have changed operating rhythms to meet demand.

In practice, this setup lets teams manage operations with confidence–data informs action, action returns control, and changes stay aligned with what matters most: uptime, throughput, and task completion.

Skypod Hardware Architecture: Parcel Handling, Lifts, and Stow/Dispatch Workflows

Recommendation: deploy a zone-based Skypod layout with dedicated lifts per area and automated stow/dispatch triggers. The users then assign tasks to a robot via Astar, reducing travel and enabling an optimized outbound flow that keeps operators productive.

Parcel handling architecture centers on a clear origin to form path. Parcels arrive tagged with origin and destination, pass sensors to confirm form and size, and enter an inbound queue. A lift moves the parcel to the correct pod level, and the robot gripper places it into the assigned bay, ready for stow or later dispatch. Points along the path provide status updates that feed the control loop and improve accuracy.

Stow/Dispatch workflows: The system executes two linked flows. Stow pre-positions items in assigned bays during idle cycles, while dispatch aggregates outbound items by address and places them on the outbound line. The uses of rules consider workload, location, and carrier requirements. If a condition fails, manual override is available and logged for certified review.

Capacity and accuracy: With several lifts operating in parallel, capacity can reach 40–60 parcels per hour per pod; overall capacity scales with the number of pods. Typical cycle times range from 25 to 35 seconds from pickup to storage or release, delivering parcels within target windows. System accuracy stays above 99% in steady runs, helping to minimize misroutes and rehandling.

Operations and maintenance: Routine checks by certified technicians occur quarterly; maintenance fees apply for parts and service. The software provides alerts and witnessing events for safety audits, and the architecture supports manual interventions when needed. A go-live plan includes training, data validation, and staged deployment to minimize downtime.

Go-live and studies: Before go-live, run several pilots to observe behavior under real demand. Studies and mccown tests show the workflow addresses demand effectively, improving throughput and witnessing fewer bottlenecks. Recognizing operator feedback helps fine-tune stow rules and addresses any misalignment between zones and bays.

Astar Software: Feladatirányítás, ütemezés és API integráció

Valós idejű feladatirányítás bevezetése a bejövő és kimenő feladatok AMR-ekhez rendeléséhez, csökkentve a tőkekiadásokat és a betanítási időt; az új generációs telepítések javították az átviteli sebességet, miközben megőrizték a tárolóláda-kezelés hatékonyságát.

• Valós idejű feladatirányításAz Astar motor folyamatosan figyeli a sorokat, az AMR elérhetőségét és a tárolók helyét, először a magas prioritású feladatokat osztja ki, és kiegyensúlyozza a terhelést a műszakok közötti egyenletesség fenntartása érdekében. Késések esetén dinamikusan újraoptimalizál, minimalizálva a kezelői állásidőt és növelve a pontosságot a kimenő folyamatokban.

• Ütemezés és megfelelő méretezésű tervezésA dinamikus ütemezés figyelembe veszi a megfelelő méretű kapacitást a beérkező forgalom, az ügytípusok és az operátorok lefedettségének figyelembevételével. Ez a megközelítés csökkenti a korlátozott túl- vagy alulhasznosított erőforrásokat, megelőzve a szükségtelen beruházásokat és biztosítva a feladatok tervezett időkereten belüli elvégzését. Támogatja továbbá a későbbi változáskezelést a feladatok egyértelmű ütemezésével és a kiugrásokhoz szükséges pufferkapacitással.

• API integráció és adatfolyamA RESTful API-k zökkenőmentes kapcsolatot tesznek lehetővé a WMS, ERP és analitikai csomagokhoz. A webhookok valós idejű állapotfrissítéseket küldenek, míg a programozott feladat létrehozás és frissítés automatizálja a munkafolyamatokat a kimenő, bejövő és visszáru folyamatokban. Ez lehetővé teszi a teljesen automatizált feladat-koordinációt és az átfogó átláthatóságot.

• Eset és eredmények: Skypod-kompatibilis műveletek esetén az ügyfelek gyorsabb kimenő ciklusokról, javított tárolószintű pontosságról és zökkenőmentesebb kezelői átadásokról számolnak be. Az Astar támogatja a több telephelyes telepítéseket, segítve a vállalat hálózatának szinkronban maradását, miközben a változáskezelés egyszerű marad.

• Implementation tips: Kezdje a korlátozott feladatkészlettel az útválasztási szabályok érvényesítéséhez, majd skálázza. Valós idejű irányítópultokkal figyelje a sor hosszát, az AMR kihasználtságot és az átviteli sebességet. Tervezzen tömör képzési utat a kezelők számára, és nyújtson folyamatos támogatást az elfogadás fenntartásához.

Valós idejű átláthatóság: Irányítópultok, KPI-k és riasztások a raktári műveletekhez

Egy konkrét javaslat: telepítsenek egyetlen, egységes, valós idejű irányítópultot, amely adatokat gyűjt a Skypod-ból, a WMS-ből és a szállítói feedekből, egy intelligens riasztási réteggel párosítva. Ez a beállítás minimalizálja a válaszidőt, csökkenti a manuális ellenőrzéseket és támogatja a gyorsabb döntéshozatalt a műszakok között. Az adatok edge és felhő rétegeken keresztül áramlanak, hogy az irányítópultok naprakészek maradjanak.

Főbb tervezési szempontok:

• A szűrési szempontokon alapuló nézetek zóna, SKU, fuvarozó, adattartalom-típus és ügyfél alapján szűrik az adatokat, hogy a legrelevánsabb mutatók jelenjenek meg.
• A KPI-k közé tartozik az időben történő szállítási arány, a dokkolástól a raktárba kerülés ideje, a rendelés teljesítési aránya, a komissiózási pontosság, a hasznos teher kihasználtsága, a berendezések állóképessége és az adat késleltetése, puffereléssel a feedben lévő hiányosságok simítására.
• A riasztások kétszintű modellt használnak: figyelmeztető riasztások a küszöbértékhez közeli eseményekhez és kritikus riasztások a sorállásokhoz, biztosítva, hogy a csapatok zaj nélkül teljesítsék az SLA-t.
• A hagyományos irányítópultok gyakran nélkülözik a valós idejű kontextust; ez a megközelítés összekapcsolja az eseménygyakoriságot a működési eredményekkel, és támogatja az iteratív fejlesztéseket.

Egy minimális KPI készlettel kezdve a csapatok mérik az eredményeket és idővel módosítják a küszöbértékeket. Az értékelés feltárja a hiányosságokat, tájékoztatja a projekteket a műszakok között, és megmutatja, hogy a rendszer hogyan segíti elő a hibák csökkentését és a jobb átvitelt.

Implementation steps:

1. Minimális KPI készlet, mely közvetlenül a szállítási eredményekhez és a működési teljesítményhez kapcsolódik:.
2. Tervezzen facet-alapú irányítópultokat zónák, SKU-k, fuvarozók és hasznos teher típusok között.
3. Implementálj intelligens riasztásokat puffereléssel, hogy egyensúlyt teremts az időszerűség és a zaj között.
4. Kialakítani képzési és értékelési ciklusokat a személyzet képzésére és az eredmények mérésére.
5. Kövesse nyomon a befektetésarányos megtérülést folyamatban lévő projekteken és a funkcióközi felülvizsgálatokon keresztül.

Adatminőség és pufferelés:

• A stream-összekötőknek puffereléssel kell élő adatokat szolgáltatniuk a kiugrások elnyelésére és az elmulasztott események minimalizálására.
• Adatvalidálás az adattárház eseményeinek és hibaszázalékainak rendszeres felmérésével, majd a szabályok és küszöbértékek kiigazításával.

Automatizációs forgatókönyvek: Készletfeltöltés, rendeléskonszolidáció és kivételkezelés

Kezdje automatizált feltöltéssel, összekapcsolva a Skypod csomagot egy saját fejlesztésű szabályrendszerrel, amely automatikusan elindítja az egységszintű feltöltést, amikor a rendelkezésre álló anyagok egy küszöbérték alá esnek. Ezek az intézkedések lehetővé teszik a feltöltési döntések automatizálását a különböző termékosztályokban, a feltöltést gyorsan és minimális emberi beavatkozással végzik, tevékenységeket és munkaerőt takarítanak meg, és 30-40%-kal csökkentik a feltöltési ciklusidőt. Az adatok a belső szállítóhálózaton keresztül közlekednek, feltöltve tartva a polcokat, biztosítva a követelmények teljesülését és a SLA-k betartását.

A rendeléskonszolidáció engedélyezése az árukiadási területen történő válogatással, amely a termékeket azonos állomásokhoz csoportosítja, majd konszolidált rendeléseket generál egységenként. Ez csökkenti a megtett távolságot és a berendezések kihasználtságát, lerövidíti az utazási időt és növeli az áteresztőképességet az első menetben, a megtett távolság jellemzően 20%-35%-kal csökken. A csomag koordinálja a szállítási útvonalakat és az üzlet elrendezését, minimalizálva a folyosók közötti utakat, és egyetlen, hatékony menetben szállítja le az árukat.

Konfigurálja a kivételkezelést úgy, hogy automatikus ellenőrzéseket futtasson, amelyek összehasonlítják a komissiózást a rendelési követelményekkel, és valós időben jelzik az eltéréseket. Ha problémák merülnek fel, a rendszer javaslatokat tesz a műveletekre, és azokat egy emberhez irányítja gyors validálásra, miközben automatikusan folytatja a többi rendelést. Ez a megközelítés csökkenti a késéseket, megőrzi a szállítási SLA-kat, és átlátható tevékenységnaplókat tart fenn. Minden tevékenység naplózásra kerül a nyomon követhetőség és a folyamatos fejlesztés érdekében, megerősítve a követelményeknek való megfelelést és lehetővé téve a gyorsabb korrekciós intézkedéseket.