설명
에베레스트랩스 내비게이터는 재활용 및 자원 회수 공장의 운영자를 위해 구축된 에이전트 AI 플랫폼입니다. 이는 분류 라인의 지속적인 비전 AI 모니터링과 채팅 인터페이스를 결합하여, 공장 관리자가 일반 영어로 질문을 하고 해당 공장의 데이터에 기반한 답변을 얻으며, 이미 행동이 연결된 상태로 제공합니다.
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내비게이터의 비전 AI는 컨베이어 벨트의 RGB-깊이 비디오 스트림을 읽어, 15밀리초 이내에 프레임당 수백 개의 객체를 식별합니다. 에베레스트랩스는 이 AI가 수십억 개의 실제 객체로 훈련되었으며, 95% 이상의 탐지 정확도로 65개 이상의 자재 클래스를 추적하고, 훈련 후 며칠 이내에 새로운 객체 카테고리를 인식할 수 있다고 말합니다. 이 스트림은 하나의 공유 채팅에서 응답하는 네 개의 전문 에이전트에 공급됩니다: 공장 시스템 질문을 위한 데이터 에이전트, 조성 변화 및 오염을 감시하는 비전 에이전트, 분류기 및 벨트에 장비 프리셋을 적용할 수 있는 자동화 에이전트, 로봇 및 분류 장비의 상태를 모니터링하는 플릿 에이전트입니다. 내비게이터 자체는 결코 독자적으로 행동하지 않으며, 자동화 에이전트는 운영자가 승인한 후에만 변경을 적용합니다.
인터페이스는 네 개의 패널로 구성되어 있습니다: 라인 수준 메트릭을 위한 대시보드, 장비 및 프로세스를 관리하기 위한 아티팩트, 임계값 기반 알림을 위한 경고, 그리고 내비게이터에 질문하는 채팅 패널입니다. 에베레스트랩스는 이 제품을 네 가지 반복적인 사용 사례를 중심으로 구성합니다: 수동 샘플 대신 EPR 보고를 위한 지속적인 자재 감사, 회수 가능한 자재가 매립지로 손실되는 위치를 파악하고 장비 수정을 추천, 다운타임을 유발하기 전에 장비 이상을 플래그 지정, 그리고 라인 간 부하를 균형 있게 조정하여 오늘날 많은 시설이 운영하는 60-70% 이상의 벨트 활용도를 높이는 것입니다.
내비게이터는 자재 및 플라스틱 회수 시설, 플라스틱 재활용업체, 금속 재활용업체, 전자기기 재활용업체, 건설 및 철거 재활용업체, 폐기물 및 재활용 플릿, 포장 지능을 수행하는 브랜드를 대상으로 합니다. 이는 에베레스트랩스 로보틱스의 물리적 고속 분류 하드웨어와는 별도의 제품이며, 내비게이터는 모니터링 및 의사 결정 레이어입니다. 에베레스트랩스는 공개 가격을 게시하지 않으며, 고객이 약속하기 전에 시설의 라인과 스트림을 매핑하고 예상 회수 수치와 투자 회수 날짜를 반환하는 현장 조사를 제공합니다.
- 카테고리로보틱스 및 AI 하드웨어
- 요금제SLA 지원
- 배포온프레미스
- 플랫폼기존 컨베이어 시스템
에베레스트랩스 내비게이터의 핵심 기능
비전 AI가 RGB-깊이 비디오를 통해 실시간으로 컨베이어 벨트를 읽습니다.
15밀리초 이내에 프레임당 수백 개의 객체를 식별합니다.
95% 이상의 탐지 정확도로 65개 이상의 자재 클래스를 추적합니다.
"내비게이터에게 물어보세요" 채팅 인터페이스가 자연어로 공장 질문에 답변합니다.
데이터, 비전, 자동화 및 플릿 에이전트가 각각 다른 기능을 담당합니다.
자동화 에이전트는 운영자가 승인한 후에만 장비 프리셋을 적용합니다.
일일 공장 관리를 위한 대시보드, 아티팩트, 경고 및 채팅 패널이 있습니다.
지속적인 감사 기록이 EPR 보고를 지원합니다.
벨트 활용도를 높이기 위한 부하 균형 추천을 제공합니다.
벨트 또는 모터 고장 전에 예측 유지보수 알림을 제공합니다.
에베레스트랩스 내비게이터 사용 방법은?
현장 조사 요청: 에베레스트랩스가 귀하의 라인과 스트림을 매핑하여 회수 가능성과 투자 회수 기간을 추정합니다.
내비게이터 연결: 비전 AI 카메라가 실시간으로 컨베이어 벨트를 읽기 시작합니다.
질문하기: 채팅 인터페이스를 사용하여 손실, 조성 또는 장비 상태에 대해 질문합니다.
추천 검토: 내비게이터가 근본 원인과 제안된 수정을 지원 데이터와 함께 제시합니다.
행동 승인: 자동화 프리셋은 귀하가 승인한 후에만 분류 장비에 적용됩니다.
결과 추적: 시간 경과에 따른 감사, 경고 및 처리량을 대시보드에서 모니터링합니다.
에베레스트랩스 내비게이터의 사용 사례
- 자재 감사 및 추적
- 회수 최적화
- 유지보수 및 다운타임 예방
- 처리량 및 활용도







