본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 Forklift 시스템입니다.

Navigation Scan Lidar를 통한 항법 센싱 및 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 Multi-Lidar 그리고 파렛트, 케이지 적재를 위한 2D/3D 카메라를 통한 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식을 제공하고 있습니다.

SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.

프로젝트 배경 및 목적

자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업

로봇	자율주행 무인 지게차: SFL-CDD140; - Payload 1400kg (타 모델 Max. 2500kg); - Lifting Height: 1600/3000mm (타 모델 Max. 5755mm); - Navigation position/angle accuracy: ±10mm / ±0.5º; - Auto-Charging Unit; AMR 운영 SW: ; - RDS: Scenario Builder; - RoboView(Option): CCTV based Vision AI Solution;

※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.

운영의 효율성과 안전성

Market Proven AMR 글로벌 시장 점유율 1위, 자율주행 로봇의 안정성 확보

효율적 공간 활용 및 최적의 물류 동선 확보: SLAM 자율 주행 로봇 기반 3D Mapping, Digital Twin CCTV 모니터링 적용

Max 12~ 18개월 ROI

인건비(부대 비용 포함) X 2 Shifts = 90~100백만원/연간(지게차 구입 비용 별도)

일반 판매 시, 12~18개월 ROI 예상

하자보증(Warranty) 기간 1년 제공

투자회수기간	최대 12~18개월
주요지표	운영 손실 감소 + 사고 감소 = 기회 비용 증가
도입기업 피드백	무인지게차의 뛰어난 성능 덕에 안정적이면서도 정확한 물류 시나리오를 구성할 수 있었습니다.

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해밀FA 무인지게차 SFL-COD140

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