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Selección inteligente – Selección inteligente

Selección inteligente - Selección inteligente - Imagen: Zapp2Photo|Shutterstock.com

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Robots y realidad virtual en la logística de almacenes

Los robots están omnipresentes en la economía alemana desde hace décadas. Sin embargo, hasta ahora el campo de aplicación de los auxiliares mecánicos se ha centrado principalmente en la fabricación y el montaje, mientras que en la logística han tenido una existencia más bien oscura. Con la llegada de la Industria 4.0 y la creciente interconexión y automatización en el almacén, también comienza allí la era de los robots.

Si observa el uso de robots en el almacén, notará que normalmente solo se utilizan para transportar mercancías mediante sistemas de transporte sin conductor (AGV). Sin embargo, actualmente apenas existen soluciones automatizadas en el ámbito del almacenamiento y la preparación de pedidos. Sin embargo, en vista del rápido desarrollo técnico y las ventajas de los sistemas automáticos en términos de rentabilidad, velocidad y seguridad, la industria está cambiando su forma de pensar. Cada vez más empresas de logística pueden imaginarse el uso futuro de sistemas robóticos en áreas de almacenamiento y preparación , o ya lo están implementando.

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Esto también es necesario porque el sector de la logística se enfrenta a grandes desafíos debido a la ya evidente escasez de trabajadores cualificados, provocada por el cambio demográfico, y el constante crecimiento del rendimiento. Para combatir esto, tienen sentido los sistemas automatizados y la preparación de pedidos autónoma. Si bien mover mercancías a través de un almacén es relativamente sencillo utilizando cintas transportadoras o AGV, la preparación de pedidos es mucho más difícil de automatizar. Según las estadísticas, la proporción de trabajo manual aquí todavía supera el 90 por ciento. Esto se debe a que hasta ahora ha sido demasiado complicado replicar de manera satisfactoria y rentable el ojo y la mano humanos, incluido su sentido del tacto, para una solución robótica.

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Otra dificultad es que los robots no sólo tienen que navegar con seguridad en un almacén, sino que también tienen que hacer frente a condiciones en constante cambio. Debe evitar otros sistemas de forma independiente y también debe poder agarrar con precisión artículos de distintos tamaños en el centro de control o en la estación de preparación de pedidos. Dado que en un futuro próximo no se podrá prescindir por completo de los trabajadores humanos, también deben interactuar en cooperación entre humanos y robots sin molestar o incluso poner en peligro al trabajador.

Agarrar y detectar con precisión: los dos grandes problemas de los robots

Los desarrolladores ahora tienen bajo control el complejo control del software, que es la base para los movimientos coordinados de los brazos de agarre del robot. Sin embargo, un problema mucho mayor es el tacto de los propios productos, que se debe principalmente a la heterogeneidad de la gama de artículos. Las mercancías a recoger en un almacén presentan en ocasiones grandes diferencias en cuanto a forma, rigidez, resistencia, peso, volumen y superficie. Para procesar con éxito estos artículos se utilizan diferentes técnicas. Pero ya sean pinzas de sujeción, de tracción o de vacío, no todo el mundo puede cubrir toda la gama de productos. Por lo tanto, se necesitan soluciones aún más variables para garantizar que todas las mercancías puedan retirarse de forma fiable.

Otra razón por la que la automatización de la preparación de pedidos con robots resulta difícil es la falta de flexibilidad en el procesamiento de imágenes por parte de los sistemas automáticos. Hasta ahora, a los dispositivos les resultaba demasiado difícil identificar claramente la gran cantidad de productos diferentes. Por lo tanto, las empresas recurren a enumerar detalladamente cada artículo a procesar con sus propiedades en términos de calidad, peso e instrucciones especiales de manejo. Una solución que aún puede tener sentido para un inventario manejable, pero que alcanza sus límites cuando la gama de productos contiene varios cientos o incluso miles de artículos. Sin embargo, con una combinación de procesamiento de imágenes 2D y 3D, ahora es posible que los robots ya no se confundan tan fácilmente con la variedad de productos y la identificación de una amplia variedad de productos y embalajes, incluidos productos escalonados o inclinados, es una tarea fácil. tarea solucionable para ellos.

Maty , que ha automatizado con éxito el suministro de sus artículos, nos muestra cómo funciona El corazón del sistema es un robot pick & place controlado por software que prepara de forma totalmente automática las piezas de joyería y sus cajas correspondientes para su posterior recolección. En comparación con el procesamiento manual de pedidos, la producción de paquetes listos para enviar podría aumentar en un 50 por ciento.

Tecnología de paletizado Smart Robotics: Aumento de la productividad en almacenes de palets o sistemas de paletizado

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Soluciones semiautomáticas mediante técnicas de realidad virtual.

HoloLens como ayuda para recoger (fuente Richard Hagl)

Un paso más allá son los sistemas que ayudan a los trabajadores del almacén en la preparación de pedidos. Después de que las gafas de datos ya hayan llegado a la logística, se vislumbra otro cambio en el horizonte con el uso de soluciones de realidad virtual y mixta. A diferencia de las pequeñas pantallas de las gafas de datos, con las HoloLens, no existe riesgo de que los ojos del usuario se cansen demasiado rápido ni de que se produzcan problemas como dolores de cabeza. Las gafas de realidad virtual tienen pantallas mucho más grandes y, por tanto, más fáciles de usar, lo que también permite utilizarlas durante períodos de tiempo más prolongados. Dado que las gafas VR cerradas ocultan el entorno real del usuario, estos sistemas no son adecuados por el momento para un uso regular en logística.

Ayuda digital para la preparación de pedidos (Fuente: TU Munich)

Este problema no ocurre con la solución HoloLens semitransparente porque el usuario todavía tiene su campo de visión habitual. En el almacén se proporciona información relevante según el lugar, el tiempo y la perspectiva, lo que facilita considerablemente el trabajo. En uso real, HoloLens reconoce la ubicación de almacenamiento de un artículo que se va a recoger y siempre muestra al preparador de pedidos la ruta óptima hasta allí. Al llegar al compartimento de almacenamiento, se indica mediante símbolos el contenedor correcto con el artículo que se va a retirar. El artículo recogido se comprueba mediante un módulo de escáner y se marca inmediatamente como procesado en la lista de recogida electrónica. Esto aumenta tanto la velocidad de acceso como su precisión.

Logro pionero realidad extendida Para ello se equiparon las gafas de datos con un software de selección especialmente desarrollado, cuya facilidad de uso se probará y optimizará durante el proyecto.

Si tiene éxito, este innovador tipo de pick by view podría sustituir en el futuro a los métodos clásicos y tender un puente entre el trabajo manual y la automatización en el almacén. Sin embargo, para un uso regular, aún es necesario realizar mejoras en términos de peso y duración de la batería de los dispositivos.

 

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Konrad Wolfenstein

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