Chytré vybavení: Data z palet v reálném čase s Pal2Rec – využití umělé inteligence pro analýzu dat ze senzorů

Konrad Wolfenstein

Před 1 rokem

Chytré zařízení: Data z palet v reálném čase s Pal2Rec – využití umělé inteligence pro analýzu dat ze senzorů – Původní obrázek: Fraunhofer IML / Kreativní obrázek: Xpert.Digital

Sledování v reálném čase: Palety se stávají digitálními zdroji informací

Chytré palety: Transformace intralogistiky prostřednictvím dat v reálném čase a inteligentních technologií

Ve složitém světě logistiky, kde jsou efektivita a transparentnost klíčové pro úspěch a konkurenceschopnost, hrají palety ústřední, i když často podceňovanou roli. Tyto nenápadné nosiče nákladu jsou páteří globálních toků zboží a denně přepravují nespočet položek sklady, výrobními zařízeními a distribučními centry. Jejich potenciál však sahá daleko za pouhou přepravu. Fraunhoferův institut pro materiálové toky a logistiku IML prozkoumal tyto skryté možnosti a v rámci výzkumného projektu „Pal2Rec“ – zkratka pro „Pallet to Recognition“ – provedl studii proveditelnosti, která zásadně mění tradiční chápání palet. Cíl byl ambiciózní: dokázat, že palety dokážou víc než jen přepravovat náklady. Měly by „přemýšlet“ a poskytovat cenné informace o své logistické cestě, procesních krocích, kterými procházejí, a svých pohybech v reálném čase. První výsledky tohoto výzkumu tuto vizi působivě potvrzují a poukazují na blížící se revoluci v intralogistice.

Výzvy logistického průmyslu

Žijeme v době, kdy je logistický průmysl pod obrovským tlakem, aby fungoval stále efektivněji, udržitelněji a hospodárněji. Optimalizace procesů, snižování nákladů a minimalizace dopadu na životní prostředí se staly klíčovými výzvami. Hlavním problémem pro mnoho společností je však nedostatek transparentnosti v jejich vlastních logistických operacích. Často chybí transparentnost ohledně skutečného pohybu zboží, využití zdrojů a efektivity jednotlivých kroků procesu. Tento nedostatek informací nevyhnutelně vede k neefektivním procesům, zbytečným nákladům a promarněným příležitostem k optimalizaci. A právě zde přichází na řadu Pal2Rec, který tuto neprůhlednost odhalí.

Inteligentní senzory pro palety

Inovativní přístup projektu spočívá ve vybavení palet inteligentními senzory. Tyto senzory, které lze diskrétně a robustně integrovat do palet, zachycují množství datových bodů klíčových pro pochopení logistického procesu. Pohyby v reálném čase, přesná detekce otřesů a vibrací, úhly náklonu a sklonu – všechny tyto informace jsou bezproblémově zaznamenávány a zasazeny do komplexního logistického kontextu. Představte si, že se každá paleta stává „mluvícím“ objektem, dokumentuje svou vlastní cestu logistickým řetězcem a poskytuje cenné poznatky o efektivitě a kvalitě procesů.

Souvisí s tím:

Nová logistická řešení s agenty umělé inteligence a 2D maticovými kódy: Budoucnost odvětví s maticovou logistikou DataMatrix

Umělá inteligence pro analýzu dat

Obrovský objem dat generovaných těmito chytrými paletami by bez inteligentní analýzy byl bezcenný. A právě zde přichází na řadu umělá inteligence (AI). Výzkumníci z Pal2Rec použili shromážděná data ze senzorů k vycvičení umělé inteligence schopné rozpoznávat složité vzorce pohybu a přiřazovat je k odpovídajícím aktivitám v každodenní logistice. Ať už se jedná o nakládání palety zbožím, její skladování ve výškovém skladu, přepravu vysokozdvižným vozíkem nebo vychystávání položek – umělá inteligence se naučí identifikovat a interpretovat charakteristické profily pohybu každé aktivity. Výsledkem je jakýsi „profil aktivity“ pro každou jednotlivou paletu, který poskytuje podrobné informace o jejích úkolech, procesních krocích, kterými prošla, a jejích pohybech.

Výhody získaných dat

Julian Brandt, projektový manažer Pal2Rec a výzkumný pracovník ve Fraunhofer IML, zdůrazňuje obrovskou přidanou hodnotu těchto dat: „Data poskytují cenné poznatky, které pomáhají společnostem konkrétně identifikovat slabiny a plně využít potenciál optimalizace.“ Výhody však sahají daleko za rámec čisté optimalizace procesů. Jednou z obzvláště slibných aplikací je prediktivní údržba. Neustálým sledováním pohybů palet a analýzou vibrací a zatížení lze potenciální poškození odhalit včas, ještě než k němu vůbec dojde. Pokud je například paleta opakovaně vystavena silným nárazům nebo vykazuje známky únavy materiálu, lze to včas odhalit, aby se paleta vyřadila z provozu a zabránilo se nákladným poruchám nebo dokonce nehodám. Tato prediktivní údržba nejen přispívá ke zvýšení bezpečnosti, ale také výrazně snižuje náklady na opravy a výměny.

Výběr vhodné senzorové technologie

Dalším důležitým aspektem projektu Pal2Rec byl pečlivý výběr vhodné senzorové technologie. V rámci studie proveditelnosti vědci intenzivně zkoumali, které senzory se pro tuto náročnou aplikaci nejlépe hodí. Překvapivým a povzbudivým výsledkem bylo, že i cenově dostupné modely senzorů mohou v mnoha případech splňovat požadavky. To je klíčový faktor pro široké přijetí a implementaci této technologie v průmyslu. Firmy tak mohou nejen těžit z četných výhod chytrých palet, ale také tak činit v ekonomicky životaschopném rámci. Investice do chytrých palet proto slibuje rychlou návratnost investic díky zvýšené efektivitě, snížení nákladů a zlepšení kvality procesů.

Partnerství a podpora

Projekt Pal2Rec je působivým příkladem úspěšné spolupráce mezi výzkumem a akademickou sférou. Byl realizován jako společný projekt s renomovanou katedrou pro manipulaci s materiálem a skladování (FLW) na Univerzitě TU Dortmund. Projekt získal finanční podporu ve výši přibližně 180 000 eur od Spolkového ministerstva pro digitální záležitosti a hospodářství (BMDV) v rámci inovační iniciativy mFUND. Toto financování podtrhuje význam projektu pro další rozvoj logistického průmyslu a podporu digitálních inovací v Německu. Dosavadní výsledky projektu jsou nejen považovány za naprostý úspěch, ale slouží také jako silná pobídka pro projektové partnery k hledání následného financování a k dalšímu rozvoji a implementaci této slibné technologie.

Závěrečná akce

Pro všechny, kteří se zajímají o budoucnost logistiky a potenciál chytrých palet, se 25. února 2025 nabízí skvělá příležitost. V tento den se uskuteční oficiální závěrečná akce výzkumného projektu Pal2Rec. Zájemci z průmyslu, akademické sféry i praxe jsou srdečně zváni k účasti na prezentaci výsledků projektu, a to jak osobně, tak online, a k přímé diskusi s odborníky z oboru. Tato akce poskytuje jedinečnou platformu pro seznámení se s nejnovějším vývojem v oblasti chytrých palet z první ruky a pro navázání cenných kontaktů.

Více informací zde:

Pal2Rec vrhá světlo na temnotu intralogistiky

Podrobný vhled do projektu Pal2Rec: cíle, technologie a výhody

Výzkumný projekt Pal2Rec (Pallet to Recognition) je více než jen studie proveditelnosti – je to inovativní iniciativa s potenciálem zásadně změnit logistiku. Jádrem projektu je vize inteligentnějšího používání palet v logistice a jejich transformace z pasivních nosičů nákladu na aktivní zdroje informací.

Cíl a koncept: Autonomní rozpoznávání aktivit pro inteligentní logistické procesy

Ústředním cílem projektu Pal2Rec je prozkoumat, jak lze (euro)palety autonomně a proaktivně integrovat do logistických procesů pomocí senzorů. Projekt využívá přístup přesného snímání a inteligentní interpretace dat o pohybu palet pomocí senzorů, aniž by se spoléhal na další, nákladné a složité doprovodné informace, jako jsou snímky z kamer. Myšlenka spočívá v tom, že se samotná paleta stává „informátorem“, který v reálném čase sděluje svůj stav, polohu a procesy, kterými prošla.

Technologie a implementace: Senzorické vybavení, analýza dat a profily aktivit podporované umělou inteligencí

K dosažení tohoto ambiciózního cíle se Pal2Rec spoléhá na kombinaci nejmodernějších senzorů a umělé inteligence. Technologická implementace v podstatě zahrnuje následující kroky:

Senzorické vybavení na paletách

V prvním kroku jsou konvenční palety – zejména europalety, které představují průmyslový standard – vybaveny inteligentními senzory. Tyto senzory jsou schopny měřit různé fyzikální veličiny, které poskytují informace o pohybu a stavu palety. Mezi ně obvykle patří akcelerometry, gyroskopy, senzory polohy a v případě potřeby senzory pro detekci teploty, vlhkosti nebo vibrací. Senzory jsou integrovány do palety tak, aby byly dostatečně robustní, aby odolaly náročným podmínkám každodenní logistiky a nenarušily funkčnost palety. Senzory mohou být napájeny například malými bateriemi nebo technologiemi pro získávání energie, které odebírají energii z pohybu nebo vibrací palety.

Aplikace umělé inteligence pro interpretaci dat

Data zachycená senzory jsou průběžně shromažďována a přenášena do centrální vyhodnocovací jednotky. Zde vstupuje do hry umělá inteligence. Nezpracovaná data ze senzorů zpočátku nejsou příliš informativní. Teprve díky inteligentnímu zpracování a analýze pomocí umělé inteligence se stávají cennými informacemi. Umělá inteligence je trénována k rozpoznávání složitých pohybových vzorců a jejich přiřazování ke konkrétním logistickým činnostem. Toto trénování se provádí s využitím velkého množství dat ze senzorů shromážděných v reálných logistických prostředích. Prostřednictvím strojového učení se umělá inteligence učí rozlišovat charakteristické pohybové profily různých činností, jako je nakládka, vykládka, skladování, vyzvedávání, přeprava vysokozdvižným vozíkem, vychystávání objednávek atd.

Vytváření profilů aktivit

Výsledkem analýzy dat s podporou umělé inteligence je vytvoření podrobného „profilu aktivity“ pro každou jednotlivou paletu. Tento profil přesně dokumentuje, jakými logistickými procesy paleta prošla, kdy a kde tyto procesy proběhly a jak dlouho trvaly. Profil aktivity tak obsahuje cenné informace o celém „životním příběhu“ palety v rámci logistického řetězce. Tyto informace lze využít pro širokou škálu aplikací, od optimalizace procesů a řízení zásob až po zajištění kvality.

Výhody a aplikace: Optimalizace procesů, prediktivní údržba a nákladová efektivita

Implementace inteligentních palet založených na technologii Pal2Rec nabízí firmám řadu výhod a otevírá nové oblasti uplatnění v logistice:

Optimalizace procesů a zvýšení efektivity

Detailní sledování a analýza pohybu palet poskytuje firmám transparentní vhled do jejich logistických procesů. Slabá místa, úzká hrdla a neefektivita se stávají viditelnými a lze je proaktivně řešit. Lze například identifikovat a optimalizovat zbytečné čekací doby, prázdné jízdy nebo těžkopádné přepravní trasy. Data z chytrých palet v reálném čase umožňují dynamické úpravy procesů a flexibilnější reakci na nepředvídané události. To vede k výraznému zvýšení efektivity, zkrácení dodacích lhůt a optimalizaci toku materiálu.

Prediktivní údržba a zkrácení prostojů

Jak již bylo zmíněno, nepřetržité sledování pohybu palet a analýza zatížení a vibrací umožňuje včasnou detekci potenciálního poškození. Prediktivní údržba umožňuje společnostem včas vyřadit palety z oběhu, než dojde k poruchám, poškození zboží nebo dokonce nehodám. To nejen snižuje náklady na opravy a výměny, ale také minimalizuje prostoje a přerušení výroby. Prediktivní údržba tak přispívá k vyšší dostupnosti palet a celkově stabilnějšímu a spolehlivějšímu logistickému systému.

Vylepšené řízení zásob a skladování

Chytré palety poskytují přesné informace o jejich poloze a obsahu. To umožňuje lepší správu zásob a skladování. Firmy mají kdykoli jasný přehled o tom, kde se jejich zboží nachází, a mohou optimalizovat své zásoby. Vyhledávání konkrétních palet nebo položek ve skladu je výrazně zjednodušeno a zrychleno. Inventuru lze také zefektivnit automatickým zaznamenáváním pohybů a umístění palet.

Zajištění kvality a prevence škod

Detekcí nárazů, vibrací a extrémních teplot mohou chytré palety také přispět k zajištění kvality a prevenci poškození. Při přepravě citlivého zboží mohou data ze senzorů odhalit, zda bylo se zbožím během přepravy nesprávně zacházeno a zda mohlo být poškozeno. To umožňuje včasnou detekci poškození a zahájení vhodných opatření k minimalizaci škod.

Nákladová efektivita a ziskovost

Ačkoli implementace chytrých palet zpočátku vyžaduje investice do senzorů a IT infrastruktury, slibuje vysokou nákladovou efektivitu a ziskovost v dlouhodobém horizontu. Úspory dosažené optimalizací procesů, prediktivní údržbou, vylepšeným řízením zásob a prevencí škod obvykle daleko převyšují počáteční investiční náklady. Studie proveditelnosti Pal2Rec navíc prokázala, že i cenově dostupné modely senzorů mohou splňovat požadavky, což činí tuto technologii atraktivní i pro malé a střední podniky (MSP).

Detekce aktivity pomocí senzorů podrobně: sběr dat, analýza pomocí umělé inteligence a profily aktivity

Systém detekce aktivity palet na bázi senzorů, vyvinutý v rámci projektu Pal2Rec, se opírá o sofistikovanou souhru senzorů, přenosu dat, umělé inteligence a analýzy dat. Jednotlivé kroky tohoto procesu jsou podrobněji vysvětleny níže:

Komplexní sada senzorů pro detailní data o pohybu

Prvním krokem je vybavení palet řadou senzorů schopných zaznamenávat detailní data o pohybu. Používají se různé typy senzorů, z nichž každý měří specifické aspekty pohybu palet:

Akcelerometry

Detekují zrychlení ve třech prostorových směrech a poskytují informace o dynamice pohybu, jako je rozjezd, brzdění nebo zrychlení palety.

Gyroskopy

Měří rychlost otáčení kolem tří os a zaznamenávají tak rotační pohyby a otáčení palety, například při zatáčení nebo otáčení vysokozdvižným vozíkem.

Snímače polohy (snímače náklonu)

Určují orientaci palety v prostoru a detekují úhly náklonu a sklonu, například při zvedání nebo pokládání palety.

Volitelné: Snímače prostředí

V závislosti na aplikaci lze použít další senzory k zaznamenávání teploty, vlhkosti, vibrací nebo intenzity světla za účelem dokumentování dalších relevantních podmínek prostředí.

Průběžný sběr dat pro kompletní informace

Senzory nepřetržitě shromažďují data o aktivitách a pohybech palet. Naměřená data jsou zaznamenávána a ukládána v krátkých intervalech, aby byl zajištěn bezproblémový sběr informací v celém logistickém procesu. Přenos dat ze senzorů do centrální vyhodnocovací jednotky může být bezdrátový prostřednictvím rádiových technologií, jako je Bluetooth, WLAN nebo Narrowband IoT (NB-IoT). NB-IoT je díky svému dlouhému dosahu a energetické účinnosti obzvláště vhodný pro aplikace ve velkých skladech nebo venku.

Analýza s podporou umělé inteligence pro rozpoznávání vzorů a přiřazování aktivit

Shromážděná data ze senzorů se používají k trénování umělé inteligence (AI). Tato AI je navržena tak, aby rozpoznávala složité vzorce pohybu a přiřazovala je ke konkrétním logistickým činnostem. AI je trénována pomocí strojového učení, zejména metod hlubokého učení. AI je prezentováno velké množství dat ze senzorů, anotovaných odpovídajícími logistickými činnostmi (např. „nakládka“, „skladování“, „obsluha vysokozdvižného vozíku“). AI se naučí identifikovat a zobecnit charakteristické profily pohybu každé činnosti. Po trénování je AI schopna analyzovat i neznámé vzorce pohybu a s vysokou přesností rozpoznávat podkladovou logistickou činnost.

Vytváření profilů aktivit pro komplexní informace o procesech

Na základě vyhodnocených dat a identifikovaných aktivit je vytvořen podrobný profil aktivit palety. Tento profil obsahuje informace o různých logistických procesech, kterými paleta prošla, například:

Nakládka a vykládka

Detekce procesů nabíjení a vybíjení, včetně časového razítka a trvání.

Skladování a vyhledávání

Identifikace procesů skladování a vyzvedávání ve skladu, včetně místa skladování (pokud je doplněna dalšími lokalizačními technologiemi).

Přeprava vysokozdvižným vozíkem

Detekce jízd vysokozdvižného vozíku, včetně ujeté vzdálenosti, rychlosti a jízdních stylů.

vychystávání objednávek

Identifikace vychystávacích operací, včetně vychystaných položek (pokud je kombinována s dalšími identifikačními technologiemi).

Čekání a zastavení

Zaznamenávání čekacích dob a prostojů v různých procesních krocích.

Interpretace a analýza pro optimalizaci procesů

Identifikované vzorce a aktivity se používají k interpretaci a analýze logistických procesů. Profily aktivit poskytují společnostem cenné poznatky o jejich logistických operacích, což jim umožňuje identifikovat slabé stránky a rozpoznat potenciál optimalizace. Společnosti mohou například analyzovat, které kroky procesu jsou obzvláště časově náročné, kde dochází ke zbytečným čekacím dobám nebo kde jsou toky materiálu neefektivní. Na základě těchto zjištění lze zahájit cílená opatření pro optimalizaci procesů.

Ověření konceptu pro autonomní a transparentní logistiku

Projekt Pal2Rec si klade za cíl demonstrovat, že logistické procesy lze interpretovat a reprodukovat pomocí dodatečných dat ze senzorů, aniž by se musely spoléhat na externí informace, jako jsou snímky z kamer nebo ruční zadávání dat. Autonomní detekce aktivity chytrých palet výrazně zvyšuje transparentnost logistického řetězce. Společnosti získají komplexní přehled o pohybu svého zboží v reálném čase a na základě těchto dat mohou optimalizovat své procesy.

Chytré palety jako klíč k logistice budoucnosti

Tato inovativní technologie transformuje palety z jednoduchých nosičů nákladu na inteligentní informační zdroje v rámci logistického řetězce. Chytré palety jsou více než jen trend – jsou klíčem k logistice budoucnosti. Umožňují větší transparentnost, efektivitu a udržitelnost logistických procesů a pomáhají čelit výzvám moderní logistiky. Projekt Pal2Rec od Fraunhofer IML a TU Dortmund položil důležitý základ pro široké zavedení této slibné technologie a působivě demonstruje potenciál chytrých palet k revoluci v intralogistice. Budoucnost logistiky je chytrá – a palety v ní hrají klíčovou roli.