Avaldatud: 22. veebruar 2025 / Uuendatud: 22. veebruar 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Nutikad seadmed: Reaalajas andmed kaubaalustelt Pal2Reciga – tehisintellekti kasutamine andurite andmete analüüsimiseks – Algne pilt: Fraunhofer IML / Loominguline pilt: Xpert.Digital
Reaalajas jälgimine: kaubaalustest saavad digitaalsed teabeallikad
Nutikad kaubaalused: intralogistika ümberkujundamine reaalajas andmete ja intelligentse tehnoloogia abil
Logistika keerulises maailmas, kus tõhusus ja läbipaistvus on edu ja konkurentsivõime seisukohalt üliolulised, mängivad kaubaalused keskset, ehkki sageli alahinnatud rolli. Need tagasihoidlikud kaubaalused on globaalsete kaubavoogude selgroog, liigutades iga päev lugematul hulgal esemeid läbi ladude, tootmisüksuste ja jaotuskeskuste. Kuid nende potentsiaal ulatub kaugemale pelgast transpordist. Fraunhoferi materjalivoogude ja logistika instituut IML on uurinud neid varjatud võimalusi ja uurimisprojekti "Pal2Rec" (lühend sõnadest "Pallet to Recognition") raames läbi viinud teostatavusuuringu, mis muudab põhjalikult traditsioonilist arusaama kaubaalustest. Eesmärk oli ambitsioonikas: tõestada, et kaubaalused suudavad teha enamat kui lihtsalt koormate kandmist. Need peaksid kaasa mõtlema ja andma väärtuslikku teavet oma logistilise teekonna, protsessietappide ja liikumise kohta reaalajas. Selle uuringu esialgsed tulemused kinnitavad seda visiooni muljetavaldavalt ja viitavad eelseisvale revolutsioonile intralogistikas.
Logistikatööstuse väljakutsed
Me elame ajal, mil logistikatööstus on tohutu surve all tegutseda üha tõhusamalt, jätkusuutlikumalt ja säästlikumalt. Protsesside optimeerimine, kulude vähendamine ja keskkonnamõju minimeerimine on muutunud peamisteks väljakutseteks. Paljude ettevõtete jaoks on aga suureks probleemiks läbipaistvuse puudumine nende endi logistikatoimingutes. Sageli puudub läbipaistvus kaupade tegeliku liikumise, ressursside kasutamise ja üksikute protsessietappide tõhususe osas. See teabe puudumine toob paratamatult kaasa ebaefektiivsed protsessid, tarbetud kulud ja optimeerimisvõimaluste kasutamata jätmise. Siin tulebki mängu Pal2Rec, et sellele läbipaistmatusele valgust heita.
Kaubaaluste intelligentsed andurid
Projekti uuenduslik lähenemine seisneb kaubaaluste varustamises intelligentsete anduritega. Need andurid, mida saab diskreetselt ja kindlalt kaubaalustesse integreerida, jäädvustavad hulgaliselt andmepunkte, mis on logistikaprotsessi mõistmiseks üliolulised. Reaalajas liikumised, löökide ja vibratsiooni täpne tuvastamine, kaldenurgad – kogu see teave salvestatakse sujuvalt ja paigutatakse terviklikku logistilisse konteksti. Kujutage ette, et igast kaubaalusest saab "rääkiv" objekt, mis dokumenteerib oma teekonda läbi logistikaahela ja annab väärtuslikku teavet protsesside tõhususe ja kvaliteedi kohta.
Sellega seotud:
Tehisintellekt andmete analüüsimiseks
Nende nutikate kaubaaluste genereeritud tohutu andmemaht oleks ilma intelligentse analüüsita väärtusetu. Siin tulebki mängu tehisintellekt (AI). Pal2Reci teadlased kasutasid kogutud andurite andmeid tehisintellekti treenimiseks, mis on võimeline ära tundma keerulisi liikumismustreid ja määrama need vastavatele tegevustele igapäevases logistikas. Olgu selleks kaubaaluse laadimine kaubaga, selle ladustamine kõrglaos, transportimine kahveltõstukiga või esemete komplekteerimine – tehisintellekt õpib tuvastama ja tõlgendama iga tegevuse iseloomulikke liikumisprofiile. Tulemuseks on iga üksiku kaubaaluse jaoks omamoodi "tegevusprofiil", mis annab üksikasjalikku teavet selle ülesannete, läbitud protsessietappide ja liikumise kohta.
Saadud andmete eelised
Julian Brandt, Pal2Reci projektijuht ja Fraunhofer IML-i teadur, rõhutab nende andmete tohutut lisaväärtust: „Andmed pakuvad väärtuslikku teavet, mis aitab ettevõtetel nõrkusi tuvastada ja optimeerimispotentsiaali täielikult ära kasutada.“ Kuid eelised ulatuvad kaugemale pelgast protsesside optimeerimisest. Üks eriti paljutõotav rakendus on ennustav hooldus. Kaubaaluste liikumise pideva jälgimise ning vibratsioonide ja koormuste analüüsimise abil saab potentsiaalseid kahjustusi tuvastada varakult, enne kui need isegi tekivad. Näiteks kui kaubaalus on korduvalt tugevate löökide all või näitab materjali väsimuse märke, saab seda õigeaegselt tuvastada, et kaubaalus kasutusest kõrvaldada ja vältida kulukaid rikkeid või isegi õnnetusi. See ennustav hooldus mitte ainult ei aita kaasa ohutuse suurendamisele, vaid vähendab oluliselt ka remondi- ja asenduskulusid.
Sobiva anduritehnoloogia valik
Pal2Reci projekti teine oluline aspekt oli sobiva anduritehnoloogia hoolikas valik. Teostatavusuuringu osana uurisid teadlased põhjalikult, millised andurid sobivad selle nõudliku rakenduse jaoks kõige paremini. Üllatav ja julgustav tulemus oli see, et isegi kulutõhusad andurimudelid suudavad paljudel juhtudel nõuetele vastata. See on tehnoloogia laialdase omaksvõtmise ja rakendamise tööstuses oluline tegur. Seega saavad ettevõtted mitte ainult kasu nutikate kaubaaluste arvukatest eelistest, vaid teha seda ka majanduslikult tasuvas raamistikus. Seega lubab nutikatesse kaubaalustesse investeerimine kiiret investeeringutasuvust suurenenud tõhususe, kulude vähendamise ja parema protsessikvaliteedi kaudu.
Partnerlus ja tugi
Pal2Rec projekt on muljetavaldav näide edukast koostööst teadus- ja akadeemiliste ringkondade vahel. See viidi läbi ühisprojektina koos TU Dortmundi Ülikooli tuntud materjalikäitluse ja ladustamise õppetooliga (FLW). Projekt sai Saksamaa Liitvabariigi digitaal- ja majandusministeeriumilt (BMDV) ligikaudu 180 000 euro suuruse rahalise toetuse osana innovatsioonialgatusest mFUND. See rahastamine rõhutab projekti olulisust logistikatööstuse edasiarendamiseks ja digitaalse innovatsiooni edendamiseks Saksamaal. Projekti seniseid tulemusi ei peeta mitte ainult täielikuks õnnestumiseks, vaid need on ka tugevaks stiimuliks projektipartneritele jätkurahastuse otsimiseks ning selle paljulubava tehnoloogia edasiarendamiseks ja rakendamiseks.
Lõpuüritus
Kõigile, keda huvitab logistika tulevik ja nutikate kaubaaluste potentsiaal, pakub 25. veebruar 2025 suurepärast võimalust. Sel päeval toimub Pal2Reci uurimisprojekti ametlik lõpuüritus. Tööstuse, akadeemiliste ringkondade ja praktika esindajad on südamest oodatud osalema projekti tulemuste esitlusel nii isiklikult kui ka veebis ning arutama neid otse valdkonna ekspertidega. See üritus pakub ainulaadset platvormi, et saada otse teada nutikate kaubaaluste valdkonna uusimatest arengutest ja luua väärtuslikke kontakte.
Lisateavet selle kohta siin:
Pal2Rec projekti üksikasjalik ülevaade: eesmärgid, tehnoloogia ja eelised
Pal2Rec (kaubaalustest äratundmiseni) uurimisprojekt on enamat kui lihtsalt teostatavusuuring – see on uuenduslik algatus, millel on potentsiaal logistikat põhjalikult muuta. Projekti keskmes on visioon muuta kaubaalused logistikas nutikamaks ja muuta need passiivsetest koormakandjatest aktiivseteks teabeallikateks.
Eesmärk ja kontseptsioon: Autonoomne tegevuste tuvastamine intelligentsete logistikaprotsesside jaoks
Pal2Reci keskne eesmärk on uurida, kuidas (euro)kaubaaluseid saab anduripõhise aktiivsuse tuvastamise abil autonoomselt ja ennetavalt logistikaprotsessidesse integreerida. Projekt järgib lähenemisviisi, mis võimaldab kaubaaluste liikumisandmeid täpselt jäädvustada ja intelligentselt tõlgendada andurite abil, ilma et see tugineks täiendavale, kulukale ja keerulisele kaasnevale teabele, näiteks kaamerapiltidele. Idee seisneb selles, et kaubaalusest endast saab „informaator“, mis edastab reaalajas oma olekut, asukohta ja protsesse, mida see on läbinud.
Tehnoloogia ja rakendamine: anduriseadmed, tehisintellektil põhinev andmeanalüüs ja tegevusprofiilid
Selle ambitsioonika eesmärgi saavutamiseks tugineb Pal2Rec tipptasemel andurite ja tehisintellekti kombinatsioonile. Tehnoloogiline rakendamine hõlmab sisuliselt järgmisi samme:
Kaubaalustel olevad andurid
Esimeses etapis varustatakse tavapärased kaubaalused – eriti euroalused, mis esindavad tööstusstandardit – intelligentsete anduritega. Need andurid on võimelised mõõtma mitmesuguseid füüsikalisi suurusi, mis annavad teavet kaubaaluse liikumise ja seisukorra kohta. Nende hulka kuuluvad tavaliselt kiirendusmõõturid, güroskoobid, positsiooniandurid ja vajadusel ka temperatuuri, niiskuse või vibratsiooni tuvastamise andurid. Andurid on kaubaalusesse integreeritud nii, et need on piisavalt vastupidavad, et taluda igapäevase logistika karme tingimusi ega kahjusta kaubaaluse funktsionaalsust. Andureid saab toita näiteks väikeste patareide või energia kogumise tehnoloogiate abil, mis ammutavad energiat kaubaaluse liikumisest või vibratsioonist.
Tehisintellekti rakendus andmete tõlgendamiseks
Andurite poolt kogutud andmeid kogutakse pidevalt ja edastatakse tsentraalsesse hindamisüksusesse. Siin tulebki mängu tehisintellekt. Andurite toorandmed ei ole esialgu eriti informatiivsed. Alles intelligentse töötlemise ja tehisintellekti abil analüüsimise kaudu saavad need väärtuslikuks teabeks. Tehisintellekti treenitakse ära tundma keerulisi liikumismustreid ja määrama need konkreetsetele logistilisele tegevusele. See treening viiakse läbi reaalsetes logistikakeskkondades kogutud suure hulga anduriandmete abil. Masinõppe abil õpib tehisintellekt eristama erinevate tegevuste, näiteks laadimise, mahalaadimise, ladustamise, väljavõtmise, kahveltõstuki transpordi, tellimuste komplekteerimise jne iseloomulikke liikumisprofiile.
Tegevusprofiilide loomine
Tehisintellekti toel tehtud andmeanalüüsi tulemuseks on iga üksiku kaubaaluse detailne „tegevusprofiil“. See profiil dokumenteerib täpselt, milliseid logistilisi protsesse kaubaalus on läbinud, millal ja kus need protsessid toimusid ning kui kaua need kestsid. Seega sisaldab tegevusprofiil väärtuslikku teavet kaubaaluse kogu „eluloo“ kohta logistikaahelas. Seda teavet saab kasutada mitmesugustes rakendustes, alates protsesside optimeerimisest ja varude haldamisest kuni kvaliteedi tagamiseni.
Eelised ja rakendused: protsesside optimeerimine, ennustav hooldus ja kulutõhusus
Pal2Rec tehnoloogial põhinevate intelligentsete kaubaaluste juurutamine pakub ettevõtetele hulgaliselt eeliseid ja avab logistikas uusi rakendusvaldkondi:
Protsesside optimeerimine ja efektiivsuse parandamine
Kaubaaluste liikumise detailne jälgimine ja analüüs annab ettevõtetele läbipaistva ülevaate oma logistikaprotsessidest. Nõrkused, kitsaskohad ja ebatõhusus muutuvad nähtavaks ning nendega saab ennetavalt tegeleda. Näiteks saab tuvastada ja optimeerida ebavajalikke ooteaegu, tühje sõite või tülikaid transpordimarsruute. Nutikate kaubaaluste reaalajas andmed võimaldavad dünaamilisi protsesside kohandusi ja paindlikumat reageerimist ettenägematutele sündmustele. See toob kaasa efektiivsuse märkimisväärse suurenemise, lühemad tarneajad ja optimeeritud materjalivoo.
Ennustav hooldus ja seisakuaja vähendamine
Nagu varem mainitud, võimaldab kaubaaluste liikumise pidev jälgimine ning koormate ja vibratsiooni analüüs võimalikke kahjustusi varakult avastada. Ennetav hooldus võimaldab ettevõtetel kaubaalused õigeaegselt ringlusest eemaldada, enne kui tekivad rikkeid, kaubakahjustusi või isegi õnnetusi. See mitte ainult ei vähenda remondi- ja asenduskulusid, vaid minimeerib ka seisakuid ja tootmiskatkestusi. Seega aitab ennetav hooldus kaasa kaubaaluste paremale kättesaadavusele ning üldiselt stabiilsemale ja usaldusväärsemale logistikasüsteemile.
Täiustatud varude haldamine ja ladustamine
Nutikad kaubaalused annavad täpset teavet oma asukoha ja sisu kohta. See võimaldab paremat varude haldamist ja ladustamist. Ettevõtetel on igal ajal selge ülevaade oma kaupade asukohast ja nad saavad oma laoseisu optimeerida. Konkreetsete kaubaaluste või esemete otsimine laost on oluliselt lihtsustatud ja kiirenenud. Varude loendamist saab ka kaubaaluste liikumise ja asukohtade automaatse registreerimise abil tõhusamaks muuta.
Kvaliteedi tagamine ja kahjustuste ennetamine
Löökide, vibratsiooni ja äärmuslike temperatuuride tuvastamise abil saavad nutikad kaubaalused aidata kaasa ka kvaliteedi tagamisele ja kahjustuste ennetamisele. Tundlike kaupade transportimisel saavad andurite andmed tuvastada, kas kaupu transpordi ajal valesti käsitseti ja kas need võisid olla kahjustatud. See võimaldab kahjustusi varakult tuvastada ja võtta asjakohaseid meetmeid kahjustuste minimeerimiseks.
Kulutõhusus ja kasumlikkus
Kuigi nutikate kaubaaluste juurutamine nõuab esialgu investeeringuid anduritesse ja IT-taristusse, lubab see pikas perspektiivis suurt kulutõhusust ja kasumlikkust. Protsesside optimeerimise, ennustava hoolduse, parema varude haldamise ja kahjustuste ennetamise kaudu saavutatav kokkuhoid ületab tavaliselt esialgsed investeerimiskulud. Lisaks näitas Pal2Reci teostatavusuuring, et isegi kulutõhusad andurimudelid suudavad nõuetele vastata, muutes tehnoloogia atraktiivseks ka väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele).
Anduripõhine aktiivsuse tuvastamine detailselt: andmete kogumine, tehisintellekti analüüs ja aktiivsuse profiilid
Pal2Rec projekti raames välja töötatud kaubaaluste anduripõhine aktiivsuse tuvastamise süsteem tugineb andurite, andmeedastuse, tehisintellekti ja andmeanalüüsi keerukale koosmõjule. Selle protsessi üksikuid samme selgitatakse allpool üksikasjalikumalt:
Põhjalik andurite komplekt detailsete liikumisandmete jaoks
Esimene samm on kaubaaluste varustamine mitmesuguste anduritega, mis on võimelised jäädvustama üksikasjalikke liikumisandmeid. Kasutatakse erinevat tüüpi andureid, millest igaüks mõõdab kaubaaluste liikumise teatud aspekte:
Kiirendusmõõturid
Need tuvastavad kiirendusi kolmes ruumisuunas ja annavad teavet liikumise dünaamika kohta, näiteks kaubaaluse käivitamise, pidurdamise või kiirendamise kohta.
Güroskoobid
Need mõõdavad pöörlemiskiirust kolme telje ümber ja registreerivad seega kaubaaluse pöörlemisliikumisi ja pöördeid, näiteks kurvides või kahveltõstukiga pöörates.
Positsiooniandurid (kaldeandurid)
Need määravad kaubaaluse orientatsiooni ruumis ning tuvastavad kaldenurki ja kaldenurki, näiteks kaubaaluse tõstmisel või mahapanemisel.
Valikuline: keskkonnaandurid
Sõltuvalt rakendusest saab temperatuuri, niiskuse, vibratsiooni või valguse intensiivsuse salvestamiseks kasutada täiendavaid andureid, et dokumenteerida muid olulisi keskkonnatingimusi.
Pidev andmete kogumine täieliku teabe saamiseks
Andurid koguvad pidevalt andmeid kaubaaluste tegevuse ja liikumise kohta. Mõõteandmeid kogutakse ja salvestatakse lühikeste intervallidega, et tagada sujuv teabe kogumine kogu logistikaprotsessi vältel. Andmeedastus anduritelt keskse hindamisüksuseni saab toimuda juhtmevabalt raadiotehnoloogiate, näiteks Bluetoothi, WLANi või kitsaribalise IoT (NB-IoT) kaudu. NB-IoT sobib oma pika ulatuse ja energiatõhususe tõttu eriti hästi suurtes ladudes või välitingimustes kasutamiseks.
Tehisintellekti toetatud analüüs mustrite tuvastamiseks ja tegevuste määramiseks
Kogutud andurite andmeid kasutatakse tehisintellekti (AI) treenimiseks. See AI on loodud ära tundma keerulisi liikumismustreid ja määrama need konkreetsetele logistilisele tegevusele. AI-d treenitakse masinõppe, eriti süvaõppe meetodite abil. AI-le esitatakse suur hulk andurite andmeid, mis on tähistatud vastavate logistiliste tegevustega (nt "laadimine", "ladustamine", "tõstuki opereerimine"). AI õpib tuvastama ja üldistama iga tegevuse iseloomulikke liikumisprofiile. Pärast treenimist suudab AI analüüsida isegi tundmatuid liikumismustreid ja tuvastada aluseks oleva logistilise tegevuse suure täpsusega.
Tegevusprofiilide loomine tervikliku protsessiinfo saamiseks
Hinnatud andmete ja tuvastatud tegevuste põhjal luuakse kaubaaluse üksikasjalik tegevusprofiil. See profiil sisaldab teavet kaubaaluse erinevate logistiliste protsesside kohta, näiteks:
Peale- ja mahalaadimine
Laadimis- ja tühjenemisprotsesside tuvastamine, sh ajatempel ja kestus.
Ladustamine ja otsimine
Lao ladustamis- ja väljavõtmisprotsesside tuvastamine, sh ladustamiskoht (kui seda täiendavad täiendavad lokaliseerimistehnoloogiad).
Transport kahveltõstukiga
Kahveltõstuki sõitude tuvastamine, sh läbitud vahemaa, kiirus ja sõidustiil.
tellimuste komplekteerimine
Komplekteerimistoimingute, sh komplekteeritud esemete tuvastamine (kui see on kombineeritud täiendavate identifitseerimistehnoloogiatega).
Ootamine ja seisak
Ooteaegade ja seisakute registreerimine erinevates protsessietappides.
Protsessi optimeerimise tõlgendamine ja analüüs
Tuvastatud mustreid ja tegevusi kasutatakse logistikaprotsesside tõlgendamiseks ja analüüsimiseks. Tegevusprofiilid annavad ettevõtetele väärtuslikku teavet nende logistikatoimingute kohta, võimaldades neil tuvastada nõrkusi ja ära tunda optimeerimispotentsiaali. Näiteks saavad ettevõtted analüüsida, millised protsessi etapid on eriti aeganõudvad, kus tekivad ebavajalikud ooteajad või kus materjalivood on ebaefektiivsed. Nende leidude põhjal saab algatada sihipäraseid meetmeid protsesside optimeerimiseks.
Autonoomse ja läbipaistva logistika kontseptsiooni tõestus
Pal2Rec projekti eesmärk on näidata, et logistilisi protsesse saab tõlgendada ja taasesitada täiendavate andurite andmete abil, ilma et see toetuks välisele teabele, näiteks kaamerapiltidele või käsitsi andmete sisestamisele. Nutikate kaubaaluste autonoomne aktiivsuse tuvastamine suurendab oluliselt logistikaahela läbipaistvust. Ettevõtted saavad oma kaubaliikumisest põhjaliku ja reaalajas ülevaate ning saavad nende andmete põhjal oma protsesse optimeerida.
Nutikad kaubaalused kui tuleviku logistika võti
See uuenduslik tehnoloogia muudab kaubaalused lihtsatest kaubaalustest logistikaahela intelligentseteks teabeallikateks. Nutikad kaubaalused on enamat kui lihtsalt trend – need on tuleviku logistika võti. Need võimaldavad logistikaprotsessides paremat läbipaistvust, tõhusust ja jätkusuutlikkust ning aitavad lahendada tänapäevase logistika väljakutseid. Fraunhofer IML-i ja TU Dortmundi projekt Pal2Rec on loonud olulise aluse selle paljutõotava tehnoloogia laialdaseks rakendamiseks ja demonstreerib muljetavaldavalt nutikate kaubaaluste potentsiaali siselogistikat revolutsiooniliselt muuta. Logistika tulevik on nutikas – ja kaubaalustel on selles oluline roll.
Sellega seotud:
Teie globaalne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või saksa keel
☑️ UUS: Kirjavahetus teie emakeeles!
Konrad Wolfenstein
Mina ja minu meeskond oleme hea meelega teie käsutuses teie isikliku nõustajana.
Võite minuga ühendust võtta, täites siinse kontaktvormi või helistades mulle numbril +49 89 89 674 804 ( München) . Minu e-posti aadress on: [email protected]
Ootan meie ühist projekti.