Veröffentlicht am: 22. Februar 2025 / Update vom: 22. Februar 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Smartes Equipment: Echtzeit-Daten von Paletten mit Pal2Rec – Einsatz von Künstliche Intelligenz zur Datenanalyse der Sensordaten – Originalbild: Fraunhofer IML / Kreativbild: Xpert.Digital
Echtzeit-Tracking: Paletten werden zu digitalen Informationsquellen
Smarte Paletten: Die Transformation der Intralogistik durch Echtzeitdaten und intelligente Technologie
In der komplexen Welt der Logistik, wo Effizienz und Transparenz entscheidend über Erfolg und Wettbewerbsfähigkeit entscheiden, spielen Paletten eine zentrale, wenngleich oft unterschätzte Rolle. Diese unscheinbaren Lastenträger sind das Rückgrat globaler Warenströme und bewegen täglich unzählige Güter durch Lagerhallen, Produktionsstätten und Verteilzentren. Doch ihr Potenzial geht weit über die reine Transportfunktion hinaus. Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML hat sich dieser verborgenen Möglichkeiten angenommen und im Rahmen des Forschungsprojekts „Pal2Rec“ – kurz für „Pallet to Recognition“ – eine Machbarkeitsstudie durchgeführt, die das traditionelle Verständnis von Paletten grundlegend verändert. Das Ziel war ambitioniert: Zu beweisen, dass Paletten mehr können, als nur Lasten zu tragen. Sie sollen „mitdenken“ und wertvolle Informationen über ihre logistische Reise, die durchlaufenen Prozessschritte und ihre Bewegungen in Echtzeit liefern. Die ersten Ergebnisse dieser Forschungsarbeit bestätigen diese Vision eindrucksvoll und deuten auf eine bevorstehende Revolution in der Intralogistik hin.
Herausforderungen der Logistikbranche
Wir leben in einer Zeit, in der die Logistikbranche unter enormem Druck steht, immer effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher zu agieren. Die Optimierung von Prozessen, die Reduzierung von Kosten und die Minimierung von Umweltauswirkungen sind zu zentralen Herausforderungen geworden. Ein wesentliches Problem vieler Unternehmen besteht jedoch in der mangelnden Transparenz ihrer eigenen logistischen Abläufe. Oftmals herrscht ein „Dunkel“ in Bezug auf die tatsächlichen Bewegungen von Gütern, die Auslastung von Ressourcen und die Effizienz einzelner Prozessschritte. Diese fehlenden Informationen führen unweigerlich zu ineffizienten Prozessen, unnötigen Kosten und verpassten Optimierungspotenzialen. Hier setzt Pal2Rec an, um dieses Dunkel zu erhellen.
Intelligente Sensorik für Paletten
Der innovative Ansatz des Projekts besteht darin, Paletten mit intelligenter Sensorik auszustatten. Diese Sensoren, die unauffällig und robust in die Paletten integriert werden können, erfassen eine Vielzahl von Datenpunkten, die für das Verständnis des logistischen Geschehens von entscheidender Bedeutung sind. Bewegungen in Echtzeit, präzise Erfassung von Stößen und Vibrationen, Neigungs- und Kippwinkel – all diese Informationen werden lückenlos aufgezeichnet und in einen umfassenden logistischen Kontext gesetzt. Stellen Sie sich vor, jede Palette wird zu einem „sprechenden“ Objekt, das seinen eigenen Weg durch die Logistikkette dokumentiert und wertvolle Einblicke in die Effizienz und Qualität der Prozesse liefert.
Passend dazu:
Künstliche Intelligenz zur Datenanalyse
Die schiere Menge an Daten, die durch diese intelligenten Paletten generiert wird, wäre jedoch ohne eine intelligente Auswertung wertlos. Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Die Forschenden von Pal2Rec haben die gesammelten Sensordaten genutzt, um eine KI zu trainieren, die in der Lage ist, komplexe Bewegungsmuster zu erkennen und sie den entsprechenden Aktivitäten im Logistikalltag zuzuordnen. Ob es sich um das Beladen einer Palette mit Waren handelt, das Einlagern im Hochregallager, den Transport mit einem Gabelstapler oder das Kommissionieren von Artikeln – die KI lernt, die charakteristischen Bewegungsprofile jeder Aktivität zu identifizieren und zu interpretieren. Das Ergebnis ist eine Art „Aktivitätsprofil“ für jede einzelne Palette, das detaillierte Informationen über ihre Aufgaben, die durchlaufenen Prozessschritte und ihre Bewegungen liefert.
Vorteile der gewonnenen Daten
Julian Brandt, Projektleiter von Pal2Rec und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IML, betont den enormen Mehrwert dieser Daten: „Die Daten liefern wertvolle Erkenntnisse, die Unternehmen dabei unterstützen, Schwachstellen gezielt zu identifizieren und Optimierungspotenziale voll auszuschöpfen.“ Doch die Vorteile gehen weit über die reine Prozessoptimierung hinaus. Ein besonders vielversprechender Anwendungsbereich ist die vorausschauende Wartung, auch bekannt als „Predictive Maintenance“. Durch die kontinuierliche Überwachung der Palettenbewegungen und die Analyse von Erschütterungen und Belastungen können potenzielle Schäden frühzeitig erkannt werden, bevor sie überhaupt entstehen. Wenn beispielsweise eine Palette wiederholt starken Stößen ausgesetzt ist oder Anzeichen von Materialermüdung zeigt, kann dies rechtzeitig erkannt werden, um die Palette aus dem Verkehr zu ziehen und teure Ausfälle oder gar Unfälle zu vermeiden. Diese vorausschauende Wartung trägt nicht nur zur Erhöhung der Sicherheit bei, sondern reduziert auch die Kosten für Reparaturen und Ersatzbeschaffung erheblich.
Auswahl der geeigneten Sensortechnologie
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Pal2Rec-Projekts war die sorgfältige Auswahl der geeigneten Sensortechnologie. Die Forschenden haben im Rahmen der Machbarkeitsstudie intensiv untersucht, welche Sensoren für diese anspruchsvolle Anwendung am besten geeignet sind. Ein überraschendes und erfreuliches Ergebnis war, dass auch kostengünstige Sensormodelle die Anforderungen in vielen Fällen erfüllen können. Dies ist ein entscheidender Faktor für die breite Akzeptanz und Implementierung der Technologie in der Industrie. Unternehmen können somit nicht nur von den zahlreichen Vorteilen intelligenter Paletten profitieren, sondern dies auch in einem wirtschaftlich tragbaren Rahmen tun. Die Investition in smarte Paletten verspricht somit einen schnellen Return on Investment durch Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und verbesserte Prozessqualität.
Partnerschaft und Förderung
Das Projekt Pal2Rec ist ein eindrucksvolles Beispiel für erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Forschung und Wissenschaft. Es wurde als Gemeinschaftsprojekt mit dem renommierten Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW) der TU Dortmund durchgeführt. Die finanzielle Unterstützung erhielt das Projekt im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) mit einer Fördersumme von rund 180.000 Euro. Diese Förderung unterstreicht die Bedeutung des Projekts für die Weiterentwicklung der Logistikbranche und die Förderung digitaler Innovationen in Deutschland. Die bisherigen Ergebnisse des Projekts werden nicht nur als voller Erfolg gewertet, sondern dienen auch als starker Ansporn für die Projektpartner, sich um eine Anschlussförderung zu bemühen und die vielversprechende Technologie weiterzuentwickeln und in die Praxis zu überführen.
Abschlussveranstaltung
Für alle, die sich für die Zukunft der Logistik und die Potenziale intelligenter Paletten interessieren, bietet sich am 25. Februar 2025 eine hervorragende Gelegenheit. An diesem Tag findet die offizielle Abschlussveranstaltung des Forschungsprojekts Pal2Rec statt. Interessierte aus Industrie, Wissenschaft und Praxis sind herzlich eingeladen, sowohl vor Ort als auch online an der Präsentation der Projektergebnisse teilzunehmen und direkt mit den Experten aus der Branche zu diskutieren. Diese Veranstaltung bietet eine einzigartige Plattform, um sich aus erster Hand über die neuesten Entwicklungen im Bereich der smarten Paletten zu informieren und wertvolle Kontakte zu knüpfen.
Mehr dazu hier:
Detaillierte Einblicke in das Pal2Rec-Projekt: Zielsetzung, Technologie und Vorteile
Das Forschungsprojekt Pal2Rec (Pallet to Recognition) ist mehr als nur eine Machbarkeitsstudie – es ist eine innovative Initiative, die das Potenzial hat, die Logistik grundlegend zu verändern. Im Kern des Projekts steht die Vision, Paletten in der Logistik intelligenter zu machen und sie von passiven Lastenträgern zu aktiven Informationsquellen zu transformieren.
Ziel und Konzept: Autonome Aktivitätserkennung für intelligente Logistikprozesse
Das zentrale Ziel von Pal2Rec ist es, zu untersuchen, wie (Euro-)Paletten durch sensorbasierte Aktivitätserkennung eigenständig und proaktiv in logistische Prozesse eingebunden werden können. Das Projekt verfolgt den Ansatz, Bewegungsdaten von Paletten mithilfe von Sensoren präzise zu erfassen und intelligent zu interpretieren, ohne auf zusätzliche, kostenintensive und aufwendige Begleitinformationen wie beispielsweise Kamerabilder angewiesen zu sein. Die Idee ist, dass die Palette selbst zum „Informanten“ wird und ihren Zustand, ihre Position und die durchlaufenen Prozesse in Echtzeit kommuniziert.
Technologie und Umsetzung: Sensorausstattung, KI-gestützte Datenanalyse und Aktivitätsprofile
Um dieses ambitionierte Ziel zu erreichen, setzt Pal2Rec auf eine Kombination aus modernster Sensorik und Künstlicher Intelligenz. Die technologische Umsetzung umfasst im Wesentlichen die folgenden Schritte:
Sensorausstattung der Paletten
Im ersten Schritt werden herkömmliche Paletten – insbesondere Europaletten, die den Industriestandard darstellen – mit einer intelligenten Sensorik ausgestattet. Diese Sensoren sind in der Lage, eine Vielzahl von physikalischen Größen zu messen, die Aufschluss über die Bewegung und den Zustand der Palette geben. Dazu gehören typischerweise Beschleunigungssensoren, Gyroskope, Lagesensoren und gegebenenfalls auch Sensoren zur Erfassung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Erschütterungen. Die Sensoren werden so in die Palette integriert, dass sie robust gegenüber den rauen Bedingungen im Logistikalltag sind und die Funktionalität der Palette nicht beeinträchtigen. Die Energieversorgung der Sensoren kann beispielsweise durch kleine Batterien oder durch Energy Harvesting-Technologien erfolgen, die Energie aus der Bewegung oder Vibration der Palette gewinnen.
KI-Einsatz zur Dateninterpretation
Die von den Sensoren erfassten Daten werden kontinuierlich gesammelt und an eine zentrale Auswertungseinheit übertragen. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Die gesammelten Rohdaten der Sensoren sind zunächst wenig aussagekräftig. Erst durch die intelligente Verarbeitung und Analyse mit Hilfe von KI werden sie zu wertvollen Informationen. Die KI wird darauf trainiert, komplexe Bewegungsmuster zu erkennen und diese spezifischen logistischen Aktivitäten zuzuordnen. Das Training der KI erfolgt mit Hilfe von großen Mengen an Sensordaten, die in realen Logistikumgebungen erfasst werden. Durch maschinelles Lernen lernt die KI, die charakteristischen Bewegungsprofile verschiedener Aktivitäten wie Beladen, Entladen, Einlagern, Auslagern, Transport mit Gabelstapler, Kommissionieren usw. zu unterscheiden.
Erstellung von Aktivitätsprofilen
Das Ergebnis der KI-gestützten Datenanalyse ist die Erstellung eines detaillierten „Aktivitätsprofils“ für jede einzelne Palette. Dieses Profil dokumentiert präzise, welche logistischen Prozesse die Palette durchlaufen hat, wann und wo diese Prozesse stattgefunden haben und wie lange sie gedauert haben. Das Aktivitätsprofil enthält somit wertvolle Informationen über die gesamte „Lebensgeschichte“ der Palette in der Logistikkette. Diese Informationen können für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden, von der Prozessoptimierung über die Bestandsverwaltung bis hin zur Qualitätssicherung.
Vorteile und Anwendungen: Prozessoptimierung, Predictive Maintenance und Kosteneffizienz
Die Implementierung intelligenter Paletten auf Basis der Pal2Rec-Technologie bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen und eröffnet neue Anwendungsfelder in der Logistik:
Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung
Durch die detaillierte Erfassung und Analyse der Palettenbewegungen erhalten Unternehmen einen transparenten Einblick in ihre logistischen Prozesse. Schwachstellen, Engpässe und Ineffizienzen werden sichtbar und können gezielt behoben werden. Beispielsweise können unnötige Wartezeiten, Leerfahrten oder umständliche Transportwege identifiziert und optimiert werden. Die Echtzeitdaten der smarten Paletten ermöglichen eine dynamische Anpassung der Prozesse und eine flexiblere Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse. Dies führt zu einer deutlichen Steigerung der Effizienz, einer Verkürzung der Durchlaufzeiten und einer Optimierung des Materialflusses.
Predictive Maintenance und Reduzierung von Ausfallzeiten
Wie bereits erwähnt, ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Palettenbewegungen und die Analyse von Belastungen und Erschütterungen die frühzeitige Erkennung potenzieller Schäden. Durch Predictive Maintenance können Unternehmen Paletten rechtzeitig aus dem Verkehr ziehen, bevor es zu Ausfällen, Beschädigungen von Waren oder gar Unfällen kommt. Dies reduziert nicht nur die Kosten für Reparaturen und Ersatzbeschaffung, sondern minimiert auch Ausfallzeiten und Produktionsunterbrechungen. Die vorausschauende Wartung trägt somit zu einer höheren Verfügbarkeit der Paletten und einer insgesamt stabileren und zuverlässigeren Logistik bei.
Verbesserte Bestandsverwaltung und Lagerhaltung
Die intelligenten Paletten liefern präzise Informationen über ihren Standort und ihren Inhalt. Dies ermöglicht eine verbesserte Bestandsverwaltung und Lagerhaltung. Unternehmen haben jederzeit einen genauen Überblick über den Verbleib ihrer Waren und können ihre Lagerbestände optimieren. Die Suche nach bestimmten Paletten oder Artikeln im Lager wird deutlich vereinfacht und beschleunigt. Auch die Inventur kann durch die automatische Erfassung der Palettenbewegungen und -standorte effizienter gestaltet werden.
Qualitätssicherung und Schadensprävention
Durch die Erfassung von Stößen, Erschütterungen und extremen Temperaturen können die smarten Paletten auch zur Qualitätssicherung und Schadensprävention beitragen. Wenn empfindliche Güter transportiert werden, können die Sensordaten Aufschluss darüber geben, ob die Ware während des Transports unsachgemäß behandelt wurde und möglicherweise Schaden genommen hat. Dies ermöglicht eine frühzeitige Schadenserkennung und die Einleitung geeigneter Maßnahmen zur Schadensminimierung.
Kosteneffizienz und Wirtschaftlichkeit
Obwohl die Implementierung intelligenter Paletten zunächst Investitionen in Sensorik und IT-Infrastruktur erfordert, verspricht sie langfristig eine hohe Kosteneffizienz und Wirtschaftlichkeit. Die Einsparungen durch Prozessoptimierung, Predictive Maintenance, verbesserte Bestandsverwaltung und Schadensprävention übersteigen in der Regel die initialen Investitionskosten deutlich. Zudem hat die Machbarkeitsstudie von Pal2Rec gezeigt, dass auch kostengünstige Sensormodelle die Anforderungen erfüllen können, was die Technologie auch für kleinere und mittlere Unternehmen attraktiv macht.
Sensorbasierte Aktivitätserkennung im Detail: Datenerfassung, KI-Auswertung und Aktivitätsprofile
Die sensorbasierte Aktivitätserkennung bei Paletten, die im Rahmen des Pal2Rec-Projekts entwickelt wurde, basiert auf einem ausgeklügelten Zusammenspiel von Sensorik, Datenübertragung, Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse. Im Folgenden werden die einzelnen Schritte dieses Prozesses detaillierter erläutert:
Umfassende Sensorausstattung für detaillierte Bewegungsdaten
Der erste Schritt ist die Ausstattung der Paletten mit einer Vielzahl von Sensoren, die detaillierte Bewegungsdaten erfassen können. Dabei kommen verschiedene Sensortypen zum Einsatz, die jeweils spezifische Aspekte der Palettenbewegung messen:
Beschleunigungssensoren
Erfassen Beschleunigungen in drei Raumrichtungen und liefern Informationen über die Dynamik der Bewegung, wie beispielsweise das Anfahren, Bremsen oder Beschleunigen der Palette.
Gyroskope
Messen Drehraten um drei Achsen und erfassen somit Drehbewegungen und Rotationen der Palette, beispielsweise beim Kurvenfahren oder beim Drehen mit einem Gabelstapler.
Lagesensoren (Neigungssensoren)
Bestimmen die Orientierung der Palette im Raum und erfassen Neigungs- und Kippwinkel, beispielsweise beim Anheben oder Absetzen der Palette.
Optional: Umweltsensoren
Je nach Anwendungsfall können zusätzlich Sensoren zur Erfassung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Erschütterungen oder Lichtintensität eingesetzt werden, um weitere relevante Umweltbedingungen zu dokumentieren.
Kontinuierliche Datenerfassung für lückenlose Informationen
Die Sensoren sammeln kontinuierlich Daten über die Aktivitäten und Bewegungen der Palette. Die Messdaten werden in kurzen Zeitintervallen erfasst und gespeichert, um eine lückenlose Erfassung von Informationen über den gesamten Logistikprozess hinweg zu gewährleisten. Die Datenübertragung von den Sensoren zur zentralen Auswertungseinheit kann drahtlos über Funktechnologien wie Bluetooth, WLAN oder Narrowband-IoT (NB-IoT) erfolgen. NB-IoT bietet sich insbesondere für Anwendungen in großen Lagerhallen oder im Außenbereich an, da es eine hohe Reichweite und Energieeffizienz aufweist.
KI-gestützte Auswertung zur Mustererkennung und Aktivitätszuordnung
Die gesammelten Sensordaten werden verwendet, um eine Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren. Diese KI ist darauf ausgelegt, komplexe Bewegungsmuster zu erkennen und sie spezifischen logistischen Aktivitäten zuzuordnen. Das Training der KI erfolgt mit Hilfe von maschinellem Lernen, insbesondere mit Deep-Learning-Verfahren. Dabei werden der KI große Mengen an Sensordaten präsentiert, die mit den zugehörigen logistischen Aktivitäten annotiert sind (z.B. „Beladen“, „Einlagern“, „Gabelstaplerfahrt“). Die KI lernt, die charakteristischen Bewegungsprofile jeder Aktivität zu identifizieren und zu generalisieren. Nach dem Training ist die KI in der Lage, auch unbekannte Bewegungsmuster zu analysieren und die zugrunde liegende logistische Aktivität mit hoher Genauigkeit zu erkennen.
Erstellung von Aktivitätsprofilen für umfassende Prozessinformationen
Basierend auf den ausgewerteten Daten und den erkannten Aktivitäten wird ein detailliertes Aktivitätsprofil der Palette erstellt. Dieses Profil enthält Informationen über verschiedene logistische Prozesse, die die Palette durchlaufen hat, wie beispielsweise:
Beladen und Entladen
Erkennung von Lade- und Entladevorgängen, inklusive Zeitstempel und Dauer.
Einlagern und Auslagern
Identifizierung von Einlagerungs- und Auslagerungsprozessen im Lager, inklusive Lagerort (falls durch zusätzliche Lokalisierungstechnologien ergänzt).
Transport mit Gabelstapler
Erkennung von Gabelstaplerfahrten, inklusive Fahrstrecke, Geschwindigkeit und Fahrverhalten.
Kommissionieren
Identifizierung von Kommissioniervorgängen, inklusive kommissionierter Artikel (falls mit zusätzlichen Identifikationstechnologien kombiniert).
Warten und Stillstand
Erfassung von Wartezeiten und Stillständen in verschiedenen Prozessschritten.
Interpretation und Analyse zur Prozessoptimierung
Die erkannten Muster und Aktivitäten werden genutzt, um logistische Prozesse zu interpretieren und zu analysieren. Die Aktivitätsprofile liefern Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre logistischen Abläufe und ermöglichen es, Schwachstellen in ihren Prozessen zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu erkennen. Beispielsweise können Unternehmen analysieren, welche Prozessschritte besonders zeitaufwendig sind, wo es zu unnötigen Wartezeiten kommt oder wo Materialflüsse ineffizient sind. Auf Basis dieser Erkenntnisse können gezielte Maßnahmen zur Prozessoptimierung eingeleitet werden.
Machbarkeitsnachweis für autonome und transparente Logistik
Das Pal2Rec-Projekt zielt darauf ab, den Machbarkeitsnachweis zu erbringen, dass logistische Prozesse durch die zusätzlichen Sensordaten interpretierbar und reproduzierbar sind, ohne auf externe Begleitinformationen wie Kamerabilder oder manuelle Datenerfassung angewiesen zu sein. Durch die autonome Aktivitätserkennung der smarten Paletten wird die Transparenz in der Logistikkette deutlich erhöht. Unternehmen erhalten einen umfassenden und Echtzeit-Einblick in ihre Warenbewegungen und können ihre Prozesse datenbasiert optimieren.
Smarte Paletten als Schlüssel zur Logistik der Zukunft
Durch diese innovative Technologie werden Paletten von einfachen Ladungsträgern zu intelligenten Informationsquellen in der Logistikkette transformiert. Smarte Paletten sind mehr als nur ein Trend – sie sind ein Schlüssel zur Logistik der Zukunft. Sie ermöglichen eine verbesserte Transparenz, Effizienz und Nachhaltigkeit in logistischen Abläufen und tragen dazu bei, die Herausforderungen der modernen Logistik zu bewältigen. Das Pal2Rec-Projekt des Fraunhofer IML und der TU Dortmund hat einen wichtigen Grundstein für die breite Implementierung dieser vielversprechenden Technologie gelegt und zeigt eindrucksvoll das Potenzial intelligenter Paletten für die Revolutionierung der Intralogistik. Die Zukunft der Logistik ist smart – und Paletten spielen dabei eine entscheidende Rolle.
Passend dazu:
Ihr globaler Marketing und Business Development Partner
☑️ Unsere Geschäftssprache ist Englisch oder Deutsch
☑️ NEU: Schriftverkehr in Ihrer Landessprache!
Konrad Wolfenstein
Gerne stehe ich Ihnen und mein Team als persönlicher Berater zur Verfügung.
Sie können mit mir Kontakt aufnehmen, indem Sie hier das Kontaktformular ausfüllen oder rufen Sie mich einfach unter +49 89 89 674 804 (München) an. Meine E-Mail Adresse lautet: wolfenstein∂xpert.digital
Ich freue mich auf unser gemeinsames Projekt.