Avaldatud: 22. veebruar 2025 / UPDATE FROM: 22. veebruar 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Smartes seadmed: kaubaaluste reaalajas andmed koos tehisintellekti PAL2REC-kasutamise kasutamise kohta anduri andmete andmete andmete analüüsimiseks: Fraunhofer IML / Creative Image: Xpert.digital
Reaalajas jälgimine: kaubaalustest saavad digitaalsed teabeallikad
Nutikad kaubaalused: intralogistika muundamine reaalsete andmete ja intelligentse tehnoloogia kaudu
Logistika keerulises maailmas, kus tõhusus ja läbipaistvus otsustavad otsustavalt edu ja konkurentsivõime üle, mängivad kaubaalused keskset, ehkki sageli alahinnatud rolli. Need silmapaistmatud koormuse kandjad on globaalsete kaupade selgroog ja liigutavad lugematuid kaupu iga päev ladude, tootmisrajatiste ja turustuskeskuste kaudu. Kuid nende potentsiaal ületab puhta transpordifunktsiooni. Fraunhoferi materiaalse voo ja logistika instituut on kasutanud varjatud võimalusi ja viinud läbi teostatavusuuringu osana "PAL2REC" uurimisprojekti "PAL2REC"-kaubaaluse jaoks "äratundmiseks"-mis muutis põhimõtteliselt kaubaaluste traditsioonilist mõistmist. Eesmärk oli ambitsioonikas: tõestada, et kaubaalused saavad teha midagi enamat kui lihtsalt koorma kandmine. Nad peaksid "mõtlema" ja andma väärtuslikku teavet oma logistilise teekonna, protsessi sammude ja nende liikumiste kohta reaalajas. Selle uurimistöö esimesed tulemused kinnitavad seda visiooni muljetavaldavalt ja viitavad intralogistilise eelseisvale revolutsioonile.
Logistikatööstuse väljakutsed
Me elame ajal, mil logistikatööstusel on tohutu surve tegutseda tõhusamalt, jätkusuutlikumalt ja majanduslikult. Protsesside optimeerimine, kulude vähendamine ja keskkonnamõjude minimeerimine on muutunud keskseks väljakutseks. Paljude ettevõtete peamine probleem on aga nende endi logistiliste protsesside läbipaistvuse puudumine. Kaupade tegelike liikumiste, ressursside kasutamise ja üksikute protsessi etappide tõhususe osas on sageli "tume". See puuduv teave põhjustab paratamatult ebatõhusaid protsesse, tarbetuid kulusid ja optimeerimise potentsiaali. See on koht, kus PAL2REC tuleb seda pimedust valgustama.
Intelligentsed andurid kaubaaluste jaoks
Projekti uuenduslik lähenemisviis on varustada kaubaalused intelligentsete anduritega. Need andurid, mida saab kaubaalustesse silmapaistmatult ja kindlalt integreerida, registreerivad mitmesuguseid andmepunkte, millel on logistiliste sündmuste mõistmiseks ülioluline tähtsus. Reaalajas liikumised, konaruste ja vibratsioonide täpne registreerimine, kalduvus ja kaldenurk- kogu see teave registreeritakse lünkadeta ja paigutatakse põhjalikku logistilisse konteksti. Kujutage ette, et igast paletist saab "rääkimisobjekt", mis dokumenteerib oma teed läbi logistikaahela ja pakub väärtuslikku teavet protsesside tõhususest ja kvaliteedist.
Sobib selleks:
Tehisintellekt andmete analüüsiks
Selle intelligentsete kaubaaluste poolt tekitatud andmete suur hulk oleks aga ilma aruka hindamiseta väärtusetu. Siin tuleb mängu tehisintellekt (AI). PAL2RECi teadlased kasutasid kogutud anduri andmeid AI koolitamiseks, mis on võimeline tuvastama keerukaid liikumisharjumusi ja määrama need igapäevases logistikas vastavatele tegevustele. Ükskõik, kas tegemist on kaupudega paleti laadimisega, kõrgel laos ladustamisega, transpordiga kahveltõstukiga või artiklite valimisega -, mida AI õpib tuvastama ja tõlgendama mis tahes tegevuse iseloomulikke liikumisprofiile. Tulemuseks on omamoodi "aktiivsuse profiil" iga üksiku paleti jaoks, mis annab üksikasjalikku teavet teie ülesannete, protsessi sammude ja liigutuste kohta.
Saadud andmete eelised
Fraunhofer IMLi PAL2RECi projektijuht Julian Brandt rõhutab nende andmete tohutut lisaväärtust: "Andmed pakuvad väärtuslikke teadmisi, mis toetavad ettevõtteid konkreetselt nõrkusi ja kasutavad täielikult optimeerimise potentsiaali." Kuid eelised ületavad puhta protsessi optimeerimise kaugelt. Eriti paljutõotav rakendusala on tulevikku suunatud hooldus, tuntud ka kui "ennustav hooldus". Kaubaaluste liikumiste pidevat jälgimist ning vibratsioonide ja koormuste analüüsi saab varases staadiumis ära tunda enne nende isegi tekimist. Näiteks kui palett puutub korduvalt tugevate muhketega kokku või näitab materiaalse väsimuse tunnuseid, saab seda õigel ajal ära tunda, et palett ringlusest välja tõmmata ja kallite ebaõnnestumiste või isegi õnnetuste vältimiseks. See tulevikku suunatud hooldus ei aita mitte ainult suurendada turvalisust, vaid vähendab märkimisväärselt ka remonditööde ja asendamise hanke kulusid.
Sobiva sensoritehnoloogia valik
Teine PAL2RECi projekti oluline aspekt oli sobiva andurite tehnoloogia hoolikas valik. Teostatavusuuringu osana on teadlased intensiivselt uurinud, millised andurid sobivad selle nõudliku rakenduse jaoks kõige paremini. Üllatav ja tänuväärne tulemus oli see, et isegi kuluefektiivsed andurimudelid võivad paljudel juhtudel nõudeid täita. See on otsustav tegur tehnoloogia laialdaseks aktsepteerimiseks ja rakendamiseks tööstuses. Seetõttu ei saa ettevõtted mitte ainult intelligentsete kaubaaluste arvukatest eelistest, vaid ka majanduslikult kaasaskantavas raamistikus. Nutikas kaubaalustesse investeering lubab seega kiiret investeeringutasuvust tõhususe suurendamise, kulude kärpimise ja parema protsessi kvaliteedi kaudu.
Partnerlus ja rahastamine
Projekt PAL2REC on muljetavaldav näide edukast koostööst teadusuuringute ja teaduse vahel. See viidi läbi tuntud tooliga ühiseks projektiks, et saada raha rahastamise ja tasakaalu (FLW). Projekt sai rahalist tuge osana MFUND INNOVATION INNISLAATIONALISE algatusest föderaalse digitaal- ja transpordiministeeriumilt (BMDV) rahastamisega umbes 180 000 eurot. See rahastamine rõhutab projekti olulisust logistikatööstuse edasises arendamisel ja digitaalsete uuenduste edendamisel Saksamaal. Projekti varasemaid tulemusi ei peeta mitte ainult täielikuks õnnestumiseks, vaid on ka projektipartnerite tugevaks stiimuliks, et püüdleda jälgida edendamise ja paljutõotava tehnoloogia arendamiseks ning selle praktikas teisendamiseks.
Lõppsündmus
25. veebruaril 2025 kõigile, kes on huvitatud logistika tulevikust ja intelligentsete kaubaaluste potentsiaalist. PAL2REC uurimisprojekti ametlik lõppsündmus toimub sellel päeval. Tööstuse, teaduse ja praktika huvitatud osapooled on oodatud osaks projekti tulemuste tutvustamisest nii kohapeal kui ka veebis ning arutama otse tööstuse ekspertidega. See üritus pakub ainulaadset platvormi, et end esmalt teavitada nutikate kaubaaluste valdkonna uusimatest arengutest ja väärtuslike kontaktide loomiseks.
Lisateavet selle kohta siin:
PAL2REC projekti üksikasjalik ülevaade: objektiivne, tehnoloogia ja eelised
Uurimisprojekt PAL2REC (kaubaalune tunnustus) on midagi enamat kui lihtsalt teostatavusuuring - see on uuenduslik algatus, millel on potentsiaal logistika põhjalikult muuta. Projekti keskmes on visioon muuta kaubaalused logistikas intelligentsemaks ja muuta need passiivsete koormuskandjatest aktiivseteks teabeallikateks.
Eesmärk ja kontseptsioon: intelligentsete logistikaprotsesside autonoomne aktiivsuse äratundmine
PAL2RECi keskne eesmärk on uurida, kuidas (Euro) kaubaalusi saab sensoripõhise aktiivsuse tuvastamise abil iseseisvalt ja ennetavalt logistilistesse protsessidesse integreerida. Projekt järgib andurite abil andurite kasutamisel täpselt jäädvustamise ja tõlgendamise lähenemisviisi, ilma et see sõltuks lisa-, kulukast ja keerukast kaasnevast teabest, näiteks kaamerapiltidest. Idee on see, et palett ise saab "informaatoriks" ja edastab reaalajas selle seisundi, positsiooni ja läbitud protsessid.
Tehnoloogia ja rakendamine: anduri seadmed, AI-põhised andmete analüüsi ja aktiivsuse profiilid
Selle ambitsioonika eesmärgi saavutamiseks tugineb PAL2REC uusimate andurite ja tehisintellekti kombinatsioonile. Tehnoloogiline rakendamine sisaldab põhimõtteliselt järgmisi samme:
Kaubaaluste anduri seadmed
Esimeses etapis on tavalised kaubaalused - eriti tööstusstandardit esindavad euro kaubaalused - varustatud intelligentsete anduritega. Need andurid suudavad mõõta mitmesuguseid füüsilisi koguseid, mis pakuvad teavet paleti liikumise ja seisundi kohta. Tavaliselt hõlmab see kiirendusandureid, güroskoope, positsiooniandureid ja vajadusel andureid temperatuuri, niiskuse või vibratsiooni registreerimiseks. Andurid on paletisse integreeritud nii, et need oleksid igapäevaste logistikas töötlemata tingimustega võrreldes vastupidavad ega mõjuta paleti funktsionaalsust. Andurite energiavarustust saab läbi viia näiteks väikeste akude või energia koristamise tehnoloogiate abil, mis saavad energiat paleti liikumisest või vibratsioonist.
AI kasutamine andmete tõlgendamiseks
Andurite kogutud andmed kogutakse pidevalt ja viiakse kesksesse hindamisüksusesse. Siin tuleb mängu tehisintellekt. Andurite kogutud töötlemata andmed pole algselt eriti tähenduslikud. Ainult intelligentse töötlemise ja analüüsi kaudu AI abil saate väärtuslikuks teabeks. AI on koolitatud keerukate liikumisharjumuste tuvastamiseks ja nende konkreetsete logistiliste tegevuste määramiseks. Ki koolitab suures koguses andurite andmete abil, mis on registreeritud reaalses logistikakeskkonnas. Masinaõppe kaudu õpib AI eristama erinevate tegevuste iseloomulikke liikumisprofiile, näiteks laadimine, mahalaadimine, ladustamine, allhanked, transportimist kahveltõstukitega, korjamine jne.
Aktiivsuse profiilide loomine
AI-põhise andmeanalüüsi tulemuseks on iga üksiku paleti üksikasjaliku "aktiivsuse profiili" loomine. See profiil dokumenteerib täpselt, millised logistilised protsessid on paletist möödas, millal ja kus need protsessid on toimunud ja kui kaua nad võtsid. Seega sisaldab tegevuse profiil väärtuslikku teavet kogu logistikaketi paleti "eluloo" kohta. Seda teavet saab kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks, alates protsessi optimeerimisest kuni varude haldamiseni kuni kvaliteedi tagamiseni.
Eelised ja rakendused: protsesside optimeerimine, ennustav hooldus ja kuluefektiivsus
PAL2REC tehnoloogial põhinevate intelligentsete kaubaaluste rakendamine pakub ettevõtetele mitmesuguseid eeliseid ja avab uued logistika rakendusvaldkonnad:
Protsessi optimeerimine ja tõhususe suurenemine
Kaubaaluste liikumiste üksikasjaliku salvestamise ja analüüsi kaudu saavad ettevõtted oma logistiliste protsesside kohta läbipaistva ülevaate. Nõrkused, kitsaskohad ja ebatõhusused muutuvad nähtavaks ja neid saab sihitud viisil parandada. Näiteks saab tuvastada ja optimeerida tarbetuid ooteaega, tühje reise või tülikad transpordi marsruute. Nutikate kaubaaluste reaalsed andmed võimaldavad protsesside dünaamilist kohandamist ja paindlikumat reaktsiooni ettenägematutele sündmustele. See toob kaasa tõhususe olulise suurenemise, vähendades tarneaega ja optimeerides materjali voolu.
Ennustav hooldus ja alanduste vähendamine
Nagu juba mainitud, võimaldab kaubaaluste liikumiste pidev jälgimine ning stressi ja vibratsioonide analüüs võimalike kahjustuste varajast tuvastamist. Ennustava hoolduse kaudu saavad ettevõtted kaubaalused aeg -ajalt ringlusest välja tõmmata, enne kui tekivad ebaõnnestumised, kaubad või isegi õnnetused. See mitte ainult ei vähenda remonditööde ja asendamise hanke kulusid, vaid minimeerib ka alasid ja tootmise katkestusi. Ennustav hooldus aitab seega kaasa kaubaaluste suuremale kättesaadavusele ning üldisele stabiilsemale ja usaldusväärsemale logistikale.
Täiustatud varude haldamine ja ladustamine
Intelligentsed kaubaalused pakuvad täpset teavet teie asukoha ja sisu kohta. See võimaldab paremat varude haldamist ja ladustamist. Ettevõtetel on täpne ülevaade oma kauba asukohast ja nad saavad oma varusid igal ajal optimeerida. Teatud kaubaaluste või artiklite otsimine on märkimisväärselt lihtsustatud ja kiirendatud. Inventuuri saab tõhusamaks muuta, salvestades kaubaaluste liikumised ja asukohad automaatselt.
Kvaliteeditagamine ja kahju ennetamine
Kokkupõrke, vibratsiooni ja äärmuslike temperatuuride salvestamisega saavad nutikad kaubaalused aidata kaasa ka kvaliteedi tagamisele ja kahjustuste ennetamisele. Tundlike kaupade transporditamisel võivad anduri andmed anda teavet selle kohta, kas kaupa käsitleti transpordi ajal valesti ja see võib olla kahjustatud. See võimaldab kahjustuste varajast tuvastamist ja sobivate meetmete alustamist kahjustuste minimeerimiseks.
Kuluefektiivsus ja majandus
Ehkki intelligentsete kaubaaluste rakendamine nõuab algselt investeeringuid anduritesse ja IT -infrastruktuuri, lubab see pikas perspektiivis suurt kulutõhusust ja majandust. Esialgsed investeerimiskulud ületavad märkimisväärselt märkimisväärselt märkimisväärselt kokkuhoidu protsesside optimeerimise, ennustava hoolduse, varude parema haldamise ja kahjustuste ennetamise kaudu. Lisaks on PAL2REC teostatavusuuring näidanud, et ka odavad andurimudelid võivad vastata nõuetele, mis muudab tehnoloogia väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks atraktiivseks.
Anduripõhine aktiivsuse tuvastamine üksikasjalikult: andmete hankimine, AI hindamine ja aktiivsuse profiilid
Projekti PAL2REC osana välja töötatud anduripõhine aktiivsuse tuvastamine põhineb andurite, andmeedastuse, tehisintellekti ja andmete analüüsi keerukal interaktsioonil. Järgnevalt selgitatakse selle protsessi individuaalseid etappe üksikasjalikumalt:
Põhjalikud anduri seadmed üksikasjalike liikumisandmete jaoks
Esimene samm on mitmesuguste anduritega kaubaaluste seadmed, mis saavad salvestada üksikasjalikke liikumisandmeid. Kasutatakse mitmesuguseid anduritüüpe, iga mõõdetakse kaubaaluse liikumise spetsiifilisi aspekte:
Kiirendusandurid
Jäädvustage kiirendusi kolmes ruumis ja pakuvad teavet liikumise dünaamika kohta, näiteks paleti käivitamine, pidurdamine või kiirendamine.
Güroskoobid
Mõõtke pöörlemiskiirused kolme telje ümber ja seeläbi panustage paleti pöörlemine ja pöördeid, näiteks kahveltõstukiga sõitmisel või pööramisel.
Lahendusandurid (kaldeandurid)
Määrake ruumis paleti orientatsioon ja jäädvustage kalduvus ja kaldenurk, näiteks paleti tõstmisel või seadistamisel.
Valikuline: keskkonnaandurid
Sõltuvalt rakendusest saab andureid kasutada ka temperatuuri, õhuniiskuse, vibratsiooni või valguse intensiivsuse registreerimiseks, et dokumenteerida täiendavaid asjakohaseid keskkonnatingimusi.
Pidev andmete hankimine täieliku teabe saamiseks
Andurid koguvad pidevalt andmeid paleti tegevuse ja liikumiste kohta. Mõõtmisandmed registreeritakse ja salvestatakse lühikese ajavahemike järel, et tagada kogu logistikaprotsessi kohta teabe täielik registreerimine. Andmeülekannet anduritest kesksesse hindamisüksusesse saab juhtmevabalt raadiotehnoloogiate kaudu nagu Bluetooth, WLAN või kitsariba-IOT (NB-IIT). NB-IIT on eriti kasulik rakenduste jaoks suurtes ladudes või õues, kuna sellel on kõrge ulatus ja energiatõhusus.
AI-põhine hindamine mustri äratundmiseks ja aktiivsuse määramiseks
Kogutud anduri andmeid kasutatakse tehisintellekti (AI) koolitamiseks. See AI on loodud keerukate liikumisharjumuste tuvastamiseks ja neile konkreetsete logistiliste tegevuste määramiseks. AI -koolitus viiakse läbi masinõppe abil, eriti sügava õppe protsesside abil. AI -le on esitatud suures koguses andurite andmeid, mis on annoteeritud seotud logistiliste tegevustega (nt "laadimine", "salvestusruum", "kahveltõstuk -reis"). AI õpib tuvastama ja üldistama mis tahes tegevuse iseloomulikke liikumisprofiile. Pärast treenimist on AI võimeline analüüsima tundmatuid liikumisharjumusi ja ära tundma aluseks olevat logistilist aktiivsust suure täpsusega.
Tegevuse profiilide loomine tervikliku protsessiteabe saamiseks
Hinnatud andmete ja tunnustatud tegevuste põhjal luuakse paleti üksikasjalik tegevusprofiil. See profiil sisaldab teavet mitmesuguste logistiliste protsesside kohta, mida palett on läbi saanud, näiteks:
Laadima ja laadima
Laadimis- ja mahalaadimisprotsesside tuvastamine, sealhulgas ajatemplid ja kestus.
Ladustamine ja sisseostetud
Laos ladustamis- ja allhankeprotsesside tuvastamine, sealhulgas salvestusruumi (kui seda täiendavate lokaliseerimistehnoloogiate abil).
Transport koos kahveltõstukiga
Kahveltõstukite tuvastamine, sealhulgas marsruut, kiirus ja sõidukäitumine.
Järele jõudma
Korjamisprotsesside tuvastamine, sealhulgas tellitud artikkel (kui seda kombineeritakse täiendavate identifitseerimistehnoloogiatega).
Oota ja seisab
Ooteaegade ja standardite salvestamine erinevates protsesside etappides.
Protsessi optimeerimise tõlgendamine ja analüüs
Tunnustatud mustreid ja tegevusi kasutatakse logistiliste protsesside tõlgendamiseks ja analüüsimiseks. Tegevusprofiilid pakuvad ettevõtetele väärtuslikku teavet oma logistiliste protsesside kohta ja võimaldavad nõrkusi tuvastada oma protsessides olevaid haavatavusi ja tuvastada optimeerimise potentsiaal. Näiteks saavad ettevõtted analüüsida, millised protsessi etapid on eriti ajalised, kus on tarbetuid ooteaega või kus materiaalvood on ebaefektiivsed. Nende leidude põhjal saab algatada suunatud protsessi optimeerimise meetmeid.
Autonoomse ja läbipaistva logistika teostatavuse tõend
Projekti PAL2REC eesmärk on esitada teostatavuse tõendus, et logistilisi protsesse saab täiendavate andurite andmete abil tõlgendada ja reprodutseerida, ilma et see sõltuks välisest kaasnevast teabest, näiteks kaamerapildid või käsitsi andmete hankimine. Nutikate kaubaaluste autonoomne aktiivsuse tuvastamine suurendab märkimisväärselt logistikaahela läbipaistvust. Ettevõtted saavad põhjaliku ja reaalajas ülevaate oma kaupade liikumisest ning saavad oma protsesside andmetel optimeerida.
Nutikad kaubaalused kui tuleviku logistika võti
See uuenduslik tehnoloogia muudab kaubaalused lihtsatest laadimisvedudest intelligentseteks teabeallikateks logistikaahelas. Nutikad kaubaalused on midagi enamat kui lihtsalt trend - need on tuleviku logistika võti. Need võimaldavad logistilistes protsessides paremat läbipaistvust, tõhusust ja jätkusuutlikkust ning aitavad kaasaegse logistika väljakutseid hallata. Fraunhoferi IML ja Tu Dortmundi PAL2REC -i projekt on koostanud olulise aluse selle paljulubava tehnoloogia laialdasele rakendamiseks ja näitab muljetavaldavalt intelligentsete kaubaaluste potentsiaali intralogistide revolutsiooniliseks muutmiseks. Logistika tulevik on nutikas - ja kaubaalused mängivad üliolulist rolli.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.