Regalplatzierung
Zeigt vorab, wie ein versetztes Regal Kundenströme und Warenkorbgröße verändert.
Teste es in der Simulation, bevor du den Store änderst.
AI-gestützter Digital Twin für Handel und Lager
Wir bauen eine 3D-Kopie deines Ladens, Lagers oder Werks. Bevor du ein Regal versetzt, berechnet sie Verkaufseffekt, Laufwege und Kommissionierzeit.
Problem
Das Store-Layout änderst du mit Prognosen.
Das Regallayout eines Supermarkts zu ändern kostet viel: Arbeitszeit, Schließzeit und Umsatzrisiko. Trotzdem entscheidet man oft aus Erfahrung, also nach Gefühl. War die Entscheidung falsch, zeigt sich das erst Wochen später am sinkenden Umsatz.
Im Lager lässt sich das klarer messen. Ein paar Meter mehr pro Kommissionierung werden bei Tausenden Bestellungen am Tag schnell zu Stunden.
Was wird getestet?
Wir bauen eine Kopie mit den Maßen des echten Ladens. Änderungen testen wir zuerst dort und setzen sie danach vor Ort um.
Kundenfluss
Bewegungsmuster aus echten Kamera- und Kassendaten laufen erneut in der Simulation ab.
Dichtebereiche
Die Heatmap zeigt blockierte Gänge und tote Bereiche ohne Besucher.
Route fürs Personal
Berechnet ein Layout, das Wege beim Auffüllen und Kommissionieren verkürzt.
Roboter einbinden
Wir testen die Routen autonomer Transporter samt Personenverkehr, bevor sie vor Ort starten.
Pickzeit
Misst im Lager Laufweg und Kommissionierzeit pro Bestellung.
Who it's for
People who want to see it before changing the layout.
Retail hesitant to change store layout
Chains that only learn how moving an aisle affects sales after the move, when reversing it is costly.
Warehouses where picking time is the bottleneck
Operations where walking distances grow with orders and layouts follow gut feeling.
Businesses considering robot investment
Those who want to see whether automation will really pay off before buying.
Live-Demo
Beispiellauf · ohne echte Daten
Digitaler Zwilling · Heatmap
Simulationsergebnis ist symbolisch
So funktioniert es
Vier Schritte.
01
Messen
Ladenplan, Regalhöhen und Kassenpositionen bilden die Grundlage. Daraus bauen wir eine maßstabsgetreue Kopie.
02
Füttern
Kamera-, Kassen- und Bestandsdaten fließen in die Kopie. Die Simulation bildet echtes Verhalten nach.
03
Testen
Das neue Layout läuft virtuell. Wir vergleichen Heatmap und Dauer.
04
Anwenden
Das beste Layout kommt vor Ort zum Einsatz. Echte Ergebnisse fließen zurück in die Simulation.
Technologie
Worauf es basiert.
- NVIDIA Omniverse
- Isaac Sim
- Cosmos
- Python
- Go
- USD
Die Szene entsteht im USD-Format auf NVIDIA Omniverse. Isaac Sim simuliert Bewegungen von Robotern und Menschen. Cosmos erzeugt Szenarien und Bilder. Python betreibt die Datenpipeline, Go die Services.
Bilder
Häufige Fragen
Was du vor dem Gespräch wissen willst.
What do we need to set up the model?
The space dimensions and shelf layout. If you have architectural drawings, we use them directly. If not, we measure and build it. The simulation becomes realistic once product and sales data are connected.
How reliable is the simulation?
Only as accurate as the data you enter. With real sales and traffic data, it shows the trend accurately. We don't promise exact figures. It's built as a comparison tool.
Does it talk to our current warehouse software?
It works with systems that can export stock and order data. We build the integration during initial setup.
How many scenarios can we try at once?
There's no limit. Each scenario stays as a separate record. You can compare two side by side. The chosen one and the reason also remain on record.
Can you buy it now?
No, it's in development. We're discussing a pilot.
Kontakt
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Beschreib es in einem Satz. Wir sagen dir, was nötig ist und wie lange es dauert.