Resumen

El proceso de  transporte automatizado de piezas de manufactura dentro de la planta de producción mediante robots es un intento para incrementar la productividad mediante el uso optimizado de las instalaciones en la planta Por lo tanto, es necesario disponer de rastreo inteligente y predicción de la posición final de captura en 3D de los objetos lanzados, mientras se observa su trayectoria de vuelo inicial en tiempo real, mediante el robot de captura para agarrarlos con precisión. Este estudio se enfoca en el desarrollo de un entorno de simulación 3D que permite el lanzamiento de objetos esféricos con características diferentes de masa, diámetro o superficie, con propiedades de fricción del aire  entorno logístico interno controlado.

• Materias:Automatización Cadena de suministros Logística Manufacturas con ayuda de computador Procesos de manufactura Redes neuronales (Computadores) Robots
• Subjects:Automation Supply chain Logistics Computer - assisted manufactures Manufacturing processes Neural networks (Computer science) Robot
• Palabras claves:Predicción de trayectoria en tiempo real; Objetos lanzados mecánicamente; Logística interna; Sistemas de fabricación inteligentes; Simulación multicámara; Pronóstico de series de tiempo de muchos a muchos; Codificador-decodificador bidireccional LSTM redes neuronales profundas
• Keywords:Real-time trajectory prediction; Mechanically thrown objects; Internal logistics; Smart manufacturing systems; Multi-camera simulation; Many-to-many time series forecasting; Encoder-decoder bidirectional LSTM deep neural networks