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Wie Vision Systeme den Lagerbetrieb beschleunigen – die automatisierte Palettenerkennung in der Praxis

Mit dem richtigen 3D-Sensorsystem können Automated Guided Vehicles (AGV) eine Pick-Genauigkeit von mehr als 98,5 % erreichen und damit die Zykluszeit verkürzen. Selbst schwierigste Hochregalarbeiten lassen sich automatisiert effizient erledigen.

Im Frühjahr 2018 berichtete das US Bureau of Labor Statistics (BLS) zum ersten Mal überhaupt, dass es in den USA mehr offene Stellen als Arbeitssuchende gab.

Sinnbild für den wachsenden Fachkräftemangel ist die US-Fertigung: Die National Association of Manufacturers (NAM) prognostiziert, dass mehr als die Hälfte der 4,6 Millionen Arbeitsplätze, die im Laufe des nächsten Jahrzehnts in der Fertigung geschaffen werden, unbesetzt bleiben werden. Doch auch Logistik, Lagerhaltung und Vertrieb verspüren zunehmend den Druck, Opfer ihres eigenen Erfolgs und der eskalierenden E-Commerce-Geschäftstrends zu werden. Dieser Druck auf die Lagerhausbetreiber wird wahrscheinlich nicht so bald verschwinden. Das Marktforschungsunternehmen Technavio prognostiziert, dass die Lagerhaltungsdienste aufgrund der wachsenden Nachfrage aus der verarbeitenden Industrie, der Pharmaindustrie und dem Gesundheitswesen bis 2021 weiterhin um durchschnittlich 6% pro Jahr wachsen werden. Eine Möglichkeit, wie Unternehmen auf den zu erwartenden Personalmangel reagieren könnten, sei der Einsatz von Technologien wie maschinenlesbaren Strichcodes und Robotern, um „die Geschwindigkeit zu erhöhen und Fehler im Auftragsabwicklungsprozess zu reduzieren“. Die Automatisierung bietet Lager- und Logistikunternehmen trotz eines Mangels an ausgebildeten, zertifizierten Arbeitskräften, wie beispielsweise Gabelstaplerfahrern, einen Weg in die Zukunft.

Der Logistikbranche macht der Fachkräftemangel finanziell bereits doppelt zu schaffen. So können bereits heute viele Unternehmen nicht das volle Potential ihres Geschäfts auszuschöpfen, weil es an qualifizierten Arbeitskräften fehlt. Zusätzlich zu den entgangenen potenziellen Einnahmen schrumpfen die Margen, bedingt durch die kostspielige Mehrarbeit, die vom Personal geleistet wird, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. In der Vergangenheit hatten nur wenige Lager- und Fertigungsunternehmen die finanziellen Mittel, um den Gabelstaplerbetrieb zu automatisieren. Der Grund für die hohen Kosten: Die technischen Herausforderungen beim Einsatz von Automated Guided Vehicles (AGV) für die sichere Kommissionierung und Lagerung von palettierten Waren sind nicht trivial, und die Investitionen in die Infrastruktur sind beträchtlich. Heute jedoch verändern Einnahmeverluste und höhere Arbeitskosten die Berechnung der Kapitalrendite (Return on Investment; ROI) zum Besseren und helfen den Lagerbetreibern, neue Wege zur Automatisierung ihrer Abläufe finanziell zu rechtfertigen. Gleichzeitig tragen neue, kostengünstige Sensorsysteme, wie etwa 3D-Sensoren, dazu bei, die Anforderungen an die Infrastruktur zu reduzieren und gleichzeitig den effizienten und sicheren Betrieb von AGVs in chaotischen Lagerumgebungen der realen Welt zu verbessern.

Chaotische Lagerhäuser? Kein Problem

Lagerhäuser sind in vielerlei Hinsicht (und buchstäblich auf vielen Ebenen) chaotische Umgebungen.

Die Ankunft eines Lastwagens versetzt einen wahrhaftigen Schwarm von Gabelstaplern in emsiges Treiben. Paletten werden zu temporären Bereitstellungsbereichen bewegt, um Lkw schnellstmöglich zu entladen und die Rampe für die nächste Lieferung freizumachen. Gleichzeitig bewegen andere Gabelstapler die Paletten von den Bereitstellungsbereichen zu vorbestimmten Regalplätzen, damit sie für die nächste Verteilungsstufe leicht gefunden werden können.

Die Notwendigkeit von Schnelligkeit in Verbindung mit den Unwägbarkeiten der menschlichen Materialhandhabung hat zur Folge, dass Paletten mitunter nicht in der exakt vorgesehenen Ausrichtung positioniert werden. Leichte Verdrehungen oder gar eine Rotation um 90 Grad haben zur Folge, dass kein freier Zugang zum Einführen der Gabeln in die Palettentaschen besteht. Diese beiden Bedingungen stellen eine Herausforderung für den völlig autonomen Gabelstapler dar, der programmierten Pfaden, Magnetband oder Regalreflektoren vom Bereitstellungsbereich zum Palettenregal folgt. Wenn man dem AGV eine Möglichkeit gibt, Objekte eigenständig zu erkennen, etwa durch eine Palettenerkennungstechnologie (Maschinelles Sehen oder Computer Vision), lässt sich die Zahl der Kollisionen mit Regalen und beschädigter Waren reduzieren – und damit auch die Zeit, die ein AGV in einem kollisionsbedingten Stillstand verharrt. Kurz: Die industrielle Bildverarbeitung erhöht die Gesamtanlageneffektivität (GAE), die eine der wichtigsten Kennzahlen für die Messung der Fertigungsproduktivität ist und auf der Verfügbarkeit, Leistungsrate und Qualitätsrate der Anlage basiert.

Von diesen drei Faktoren basiert die AGV GAE in erster Linie auf der Leistungsrate, die abnimmt, wenn ein Roboter langsame Zyklen und kleine Stopps erfährt. Das System reduziert hierbei die Palettenpositionierungs- und Entnahmezeiten von fünf Sekunden auf unter eine Sekunde, bei deutlich besserer Genauigkeit und Wiederholbarkeit im Vergleich zu Standard-AGV-Systemen. AGVs, die ihre Umgebung wahrnehmen können, bieten daher eine erheblich bessere GAE-Metrik und eine schnellere Amortisation.

Das Palette Detection System (PDS) von ifm hilft bei Start und Ende jeder AGV-Mission

Heute ermöglichen es die besten Palettenerkennungssysteme ihrer Klasse einem AGV, dessen Umgebung zu „sehen“. Zudem versorgen sie das Fahrzeug mit allen notwendigen Daten, um gute Entscheidungen beim Aufnehmen und Absetzen von Paletten zu treffen.

Das PDS Von Ifm wird zwischen den Gabeln des AGV montiert. Nach Erhalt eines Materialtransportauftrags löst das Fahrzeug die PDS-Kamera von ifm aus, um ein 3D-Bild der Palette oder des Regals zu erfassen. Die in der Kamera integrierte Recheneinheit, auf der ein von ifm entwickelter Algorithmus läuft, analysiert das Bild, um das AGV optimal zum Aufnahmeort der Palette zu führen. Bei der Aufnahme wird die relative Position der Palettentaschen zum AGV unter Einbeziehung der sechs Freiheitsgrade berechnet.

Ist der Abstellort erreicht, führt das Pds Von Ifm eine Volumenabtastung durch, wobei ein ähnliches Verfahren wie bei der Lokalisierung der Palette angewendet wird, um zu überprüfen, ob das Regal oder der Bereitstellungsbereich für die Ablage der Palette bereit ist.

Aktuell ist nur das Palettenerkennungssystem (PDS) von ifm in der Lage, die Position einer beladenen oder leeren Palette mit sechs Freiheitsgraden zu erfassen und das Volumen des Regals oder Bereitstellungsbereichs vor der Ablage per 3D-Scan zu verifizieren. Diese bislang einzigartigen sensorbasierten Automatismen zum Start und Abschluss des Palettentransports ermöglicht es den ifm-Kunden, eine neue Stufe der GAE und der Produktivität zu erreichen sowie die Zykluszeiten zu reduzieren.

Einblicke in das Pallet Detection System (PDS)

Bei Unternehmen, die AGVs einsetzten, kommen unterschiedliche Abtastoptionen für den Pick-and-Rack-Betrieb zum Einsatz, wobei jede Technologie unterschiedliche Vor- und Nachteile bietet. Kommerziell erhältliche automatische Palettenerkennungssysteme (PDS) verwenden eine Vielzahl von Fernerkennungstechnologien. Die hochmoderne Time-of-Flight-Technologie (ToF) bietet die Geschwindigkeit stereoskopischer Systeme ohne höhere Kosten und zusätzliche Recheneinheit und bieten gleichzeitig volle 3D-Erfassungsfähigkeit über das gesamte Sichtfeld. Im Gegensatz zu Lidar-Scansystemen, die nur einen 3D-Querschnitt eines Regals oder einer Palette liefern und die bei hohen Hubhöhen beim exakten Positionieren der Palette an ihre Grenzen stoßen, kann ein PDS die vollständige Form einer gestapelten 3D-Palette oder eines Regals erfassen. Nützliche Daten von Lidar-Systemen werden durch Berechnungsalgorithmen granularer ausgewertet, sodass Ausreißer-Datenpunkte herausgefiltert werden, wie sie etwa durch stark reflektierende Materialien, wie beispielsweise Reflektoren oder Kunststoffschrumpffolie verursacht werden. Der minimierte Datenumfang führt zu einer robusten AGV-Führung und trägt zu einer erhöhten GAE bei. ToF kamerabasierte PDSs bieten weitere Vorteile, wie etwa die Leistung des Beleuchtungssystems, das glänzende Materialien wie Plastikschrumpffolie besser durchdringen kann als Laser. Da das PDS-System auf Infrarotlicht basiert, ist es zudem resistent gegenüber einstrahlendem Umgebungslicht – ein weiteres Problem traditioneller AGV-Sensorsysteme auf Basis industrieller Bildverarbeitung.

Software, die immer intelligenter wird

Das letzte Stück des PDS-Puzzles stellt die Software dar, die dem Sensorsystem des AGV dessen Intelligenz verleiht. Da aber keine Lagerinfrastruktur der anderen gleicht, enden die Anforderungen an eine PDS-Software nie. Beispielsweise erfordert die Entwicklung und Optimierung von PDS-Erkennungsalgorithmen reale Lager-Testumgebungen mit Hunderten verschiedenen Palettentypen, Bedingungen und Konfigurationen. Nachdem sie mit Standardpaletten begonnen hatten, erkannten die ifm-Ingenieure, dass eine wirklich robuste Lösung in der Lage sein musste, auf mehrere hundert Ausreißer und Sonderbedingungen zu reagieren. Daher verlagerten die ifm-Ingenieure ihre Entwicklung vom Labor auf eine Lager-Testumgebung und stockten ihre Paletten-Trainingsbibliothek schnell von einer Handvoll Muster auf mehr als 300 Paletten auf. Seitdem wuchs die Testreihe auf mehr als 1.000 Palettentypen, -bedingungen und -varianten an.

Die PDS-Software muss in der Lage sein, jede Palettentasche schnell zu lokalisieren, unabhängig davon, ob es sich um eine Europool-, GMA- oder CHEP-Palette handelt und ganz gleich, ob diese intakt oder defekt ist. Da sich Paletten und Palettenmischungen ändern, muss die Software so eingestellt werden können, dass sie sich an wechselnde Palettenabmessungen anpassen und Palettenstrukturen von anderen Konfigurationen unterscheiden kann. Beispielsweise muss ein PDS in der Lage sein, zwischen zwei Taschen einer Palette und den beiden Taschen von zwei nebeneinander liegenden Paletten zu unterscheiden. (siehe Abbildung) Solche Situationen können eine selbst entwickelte AGV-Sensorlösung schnell überfordern. Deshalb arbeitet ifm mit Partnern in realen Lagerszenarien zusammen, um die Robustheit der PDS-Lagerintelligenz zu verbessern.

Einzelpaletten-Zug

Doppelpaletten-Zug

Partner für Paletten

Um einen robusten PDS-Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, die GAE zu verbessern, ohne den bestehenden Betrieb zu unterbrechen, arbeitete ifm mit mehreren großen Distributionsunternehmen zusammen und verfeinerte deren PDS-Algorithmen. Dabei stieg die Testumgebung von anfangs 300 auf weit über 1.000 Paletten, Palettentypen und Bedingungen an. Tendenz steigend.

Die für die Entwicklung einer robusten PDS-Lösung erforderlichen Jahre und Millionen von Handgriffen haben bei vielen Kunden zu der Erkenntnis geführt, dass sie nicht eine Technologie oder eine Lösung suchen, sondern einen Partner für die automatische Lageroptimierung.

Die Betrachtung der PDS-Lösung von allen Seiten und aus allen Perspektiven hilft nicht nur bei der Entwicklung robuster Algorithmen, sondern trägt auch zur Gesamteffizienz des Systems bei und senkt die Betriebskosten. ifm hat einen Algorithmus entwickelt, der direkt auf der O3D-Kamera, dem Herzstück des PDS, läuft. Durch die in der Kamera integrierte Recheneinheit ist diese Lösung schneller als konkurrierende Lösungen, da die gesamte Verarbeitung an Bord des AGV erfolgt, wodurch der Roboter weniger mit entfernten Servern und Führungssystemen kommunizieren muss. Diese hochoptimierten, „embedded device“-Lösungen laufen schneller als PC-Host- und AGV-Controller-basierte Lösungen, wodurch die GAE-Kennzahlen verbessert und gleichzeitig die Wartungsanforderungen reduziert werden, da die Hardware und Betriebssysteme dieser Lösungen länger unterstützt werden als Lösungen in Verbraucherqualität.

Alles klar? PDS-Software meistert beide Enden der AGV-Herausforderung

Wenige AGV-Systeme auf dem Markt bieten heute Palettenerkennungsalgorithmen, die robust genug sind, um sowohl die Kommissionierung der Palette als auch die Überprüfung, ob der Regalplatz leer ist, vor der Einlagerung zu bewältigen.

Die meisten PDS-Erfassungslösungen versuchen nicht, leere Regalvolumen zu scannen, da die allgegenwärtigen Reflektoren, die an Regalsystemen und Lagerböden verwendet werden, ein „Rauschen“ in der 3D-Punktewolke verursachen. Diese Reflektoren verursachen bei kamerabasierten Standard-Palettenerkennungssystemen Überbelichtungen oder helle Flecken.

Die PDS-Software von ifm verwendet intelligente Filter, um Ausreißer und Überbelichtungen im Sichtfeld des Sensors zu entfernen, die durch Reflektoren, Schrumpfverpackungen und andere reflektierende Oberflächen verursacht werden. Auf diese Weise kann das PDS sicher feststellen, ob ein Regalvolumen – und nicht nur ein programmierter Regalplatz – für eine Palette bereit ist. AGVs, die das PDS von ifm sowohl mit Paletten-Erkennung als auch mit der Volumen-Scan-Funktion zum Abgleich von Palletten-Volumen und Leervolumen des zugeteilten Regalplatzes verwenden, bewältigen beide Enden der Mission ohne Zwischenfälle.

Regal-Erkennung (links: Amplituden-Aufnahme der Kamera, rechts: Punktwolke, die die Position des Regals zeigt)

Aus diesen und vielen anderen Gründen bevorzugen ifm-Kunden einen „Expert Tuning“-Algorithmus-Entwicklungsprozess und -Support gegenüber einem „Black Box“-Ansatz für maschinelle Lernalgorithmen. Durch die Nutzung der ifm-Technologie und des betrieblichen Know-hows können Kunden erfolgreich mit den für ihre Lagerhäuser spezifischen Bedingungen umgehen. Dies sind beispielsweise Fragen im Zusammenhang mit beladenen versus leeren Paletten, dem Reflexionsverhalten beladener Paletten oder der Verwendung der Regal-Scan-Funktion, die sicherstellt, dass ein Platz frei ist, bevor eine Palette in ein Lagerregal oder an einen anderen Ort geladen wird.

Die PDS-Software muss sich leicht in jedes AGV-Controller- und Lagerverwaltungssystem integrieren lassen. ifm hat sich speziell für Standardprogrammiersprachen wie C++ und Python sowie für Open-Source-Robotik- und Bildverarbeitungsprogramme entschieden, die es den Kunden ermöglichen, auf ihre Systeme zuzugreifen und sie zu erweitern, ohne proprietäre Sprachen lernen zu müssen. ifm hat sogar das auf TCP/IP basierende industrielle Standardkommunikationsprotokoll in das Herzstück ihres PDS mit einem CANopen-Software-Wrapper verpackt, so dass das PDS in einer beliebigen Anzahl von Fahrzeugen, von Gabelstaplern über Autos bis hin zu autonomen Fahrzeugen, funktioniert. Nicht zuletzt hat ifm den ToF-Spezialisten pmdtechnologies übernommen, um zu gewährleisten, dass ihre Hardware eng mit den benutzerfreundlichsten Software-Programmierumgebungen integriert ist. Das Know-how von ifm im Bereich der industriellen Anwendungen resultiert in hoher Benutzerfreundlichkeit.

50 Jahre Erfahrung im Bereich Sensorik und 15 Jahre in der industriellen Bildverarbeitung u. a. für Lagerverarbeitungslösungen und Robotik, zusammen mit der Erfahrung aus mehreren aktiven Einsätzen von PDS-betriebenen AGVs ermöglichen es ifm, verschiedene Technologien zusammenzuführen, um die einzigartigen Anwendungsherausforderungen von AGVs zuverlässig und robust zu lösen.

Der Fachkräftemangel könnte dazu führen, dass zwischen 2018 und 2028 schätzungsweise 2,4 Millionen Stellen unbesetzt bleiben

Quelle: Studie "2018 Skills Gap and Future of Work", Deloitte and the Manufacturing Institute; Hinweis: Die Studie berücksichtigte noch nicht die Auswirkungen der COVID-19 Pandemie.

Der Erfolg von AGVs erfordert mehr als nur Technologie

Während autonome Gabelstapler-Sensorsysteme und Steuerungssoftware bei der Lösung gängiger Probleme, die bei PDS auftreten, einen langen Weg zurückgelegt haben, ist die autonome Navigation weder einfach noch günstig. Die größten Kosten, die mit AGVs verbunden sind – über die Kosten für die Entwicklung einer effektiven Lösung hinaus – ist die Infrastruktur: Die drahtlose Kommunikation, Magnetband oder andere Navigationssysteme, Reflektoren und Echtzeitverarbeitung, die zur Überwachung von Flotten autonomer Fahrzeuge, die sich in einem gemeinsam genutzten Lagerraum bewegen, erforderlich sind. Bei großen Betrieben, die in drei Schichten mit 10 oder mehr Gabelstaplerfahrern arbeiten, kann die Automatisierung des Prozesses allein bei den direkten Arbeitskräften knapp 1 Million Euro einsparen, was zu einer Amortisation in drei Jahren oder weniger führt. Weniger Personal wird benötigt – was sich auch vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels und der zunehmend kostspieligen Rekrutierung wirtschaftlich positiv auswirkt.

Die Suche nach dem richtigen Vision System für die letzten Meter des Pick-and-Rack-Betriebs kann den Unterschied zwischen fast 100 Einsätzen pro Schicht (12 Einsätze pro Stunde über acht Stunden) und keinen Einsätzen pro Schicht ausmachen. Wenn das Palettenerfassungssystem nicht in der Lage ist, das Regalvolumen sowie den Palettenzustand und -ort zu überprüfen, wird die Produktivität unweigerlich leiden.

Aus all diesen Gründen erfordert die Wahl eines AGV PDS mehr als die Vertrautheit mit 3D-Erfassungssystemen und mobilen Robotern. Es braucht einen Partner, der die Herausforderungen der modernen Lagerumgebung versteht, vom Mangel an zertifizierten Bedienern bis hin zu den Bodenlayouts, Navigationssystemen und Zuverlässigkeitsanforderungen von industriellen Lagersystemen. Die Entwicklung eines erfolgreichen PDS erfordert Tausende von Mannstunden an Testlösungen in realen Lagerumgebungen rund um den Globus und unter allen möglichen Betriebsbedingungen.

Die einzigartige Stellung von ifm in der Industrieelektronik, der industriellen Bildverarbeitung, der Robotik und der Lagerindustrie seit mehr als 50 Jahren gibt ihren Ingenieuren ein 360-Grad-Verständnis für die Herausforderungen, denen Lager- und Betriebsleiter gegenüberstehen, die darum kämpfen, mehr Produktivität aus ihren Materialflusssystemen herauszuholen. Mit dem Augenmerk sowohl auf die Kommissionierung als auch auf die Regalbediengeräte liefern die PDS-Lösungen von ifm genau das richtige Maß an Funktionalität zum richtigen Preis und mit der Robustheit und Zuverlässigkeit, die der Lagerbetrieb erfordert.

Weitere Informationen zur automatisierten Palettenerkennung:

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