Équipement intelligent: données en temps réel de palettes avec PAL2rec utilise de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données des données du capteur

Konrad Wolfenstein

Il y a 15 heures

Équipement de Smart: Données réelles de palettes avec PAL2REC - Utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données des données du capteur

Équipement intelligent: données en temps réel de palettes avec PAL2REC Utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse des données du capteur Image originale des données: Fraunhofer IML / Image créative: Xpert.Digital

Suivi en temps réel: les palettes deviennent des sources d'informations numériques

Palettes intelligentes: la transformation de l'intraralogistique à travers des données réelles et une technologie intelligente

Dans le monde complexe de la logistique, où l'efficacité et la transparence décident de manière décisive du succès et de la compétitivité, les palettes jouent un rôle central, bien que souvent sous-estimé. Ces transporteurs de charge discrets sont l'épine dorsale des produits mondiaux et déplacent d'innombrables produits dans les entrepôts, les installations de production et les centres de distribution chaque jour. Mais leur potentiel va bien au-delà de la fonction de transport pur. L'Institut Fraunhofer pour l'écoulement des matériaux et la logistique IML a pris les possibilités cachées et réalisé une étude de faisabilité dans le cadre du projet de recherche "PAL2REC" "PAL2REC"-pour "palette à la reconnaissance" - qui a fondamentalement changé la compréhension traditionnelle des palettes. L'objectif était ambitieux: prouver que les palettes peuvent faire plus que de porter des charges. Ils devraient "penser" et fournir des informations précieuses sur leur parcours logistique, les étapes du processus et leurs mouvements en temps réel. Les premiers résultats de ce travail de recherche confirment de manière impressionnante cette vision et indiquent une révolution à venir dans l'intraralogistique.

Défis de l'industrie logistique

Nous vivons à un moment où l'industrie de la logistique est soumise à une pression énorme pour agir plus efficacement, plus durable et sur le plan économique. L'optimisation des processus, la réduction des coûts et la minimisation des impacts environnementaux sont devenus des défis centraux. Cependant, un problème majeur de nombreuses entreprises est le manque de transparence de leurs propres processus logistiques. Il y a souvent un "sombre" par rapport aux mouvements réels des biens, l'utilisation des ressources et l'efficacité des étapes de processus individuelles. Ces informations manquantes conduisent inévitablement à des processus inefficaces, à des coûts inutiles et à un potentiel d'optimisation manqué. C'est là que Pal2rec arrive pour éclairer cette obscurité.

Capteurs intelligents pour les palettes

L'approche innovante du projet consiste à équiper des palettes de capteurs intelligents. Ces capteurs, qui peuvent être intégrés de manière discrètement et robuste dans les palettes, enregistrent une variété de points de données qui sont d'une importance cruciale pour comprendre les événements logistiques. Mouvements en temps réel, enregistrement précis des bosses et vibrations, inclination et angle d'inclinaison - toutes ces informations sont enregistrées sans lacunes et placées dans un contexte logistique complet. Imaginez que chaque palette devient un objet «parlant» qui documente sa propre voie à travers la chaîne logistique et fournit des informations précieuses sur l'efficacité et la qualité des processus.

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Intelligence artificielle pour l'analyse des données

Cependant, la quantité de données générée par ces palettes intelligentes serait sans valeur sans une évaluation intelligente. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) entre en jeu. Les chercheurs de PAL2REC ont utilisé les données du capteur collectées pour former une IA qui est capable d'identifier les modèles de mouvement complexes et de les attribuer aux activités correspondantes dans la logistique quotidienne. Qu'il s'agisse de charger une palette avec des marchandises, de stockage dans l'entrepôt à haut bay, le transport avec un chariot élévateur ou la cueillette d'articles - qui apprend à identifier et interpréter les profils de mouvement caractéristiques de toute activité. Le résultat est une sorte de «profil d'activité» pour chaque palette individuelle qui fournit des informations détaillées sur vos tâches, les étapes du processus et vos mouvements.

Avantages des données obtenues

Julian Brandt, chef de projet de PAL2REC et assistante de recherche chez Fraunhofer IML, met l'accent sur l'énorme valeur ajoutée de ces données: "Les données fournissent des informations précieuses qui soutiennent les entreprises pour identifier spécifiquement les faiblesses et exploiter pleinement le potentiel d'optimisation." Mais les avantages vont bien au-delà de l'optimisation des processus pure. Un domaine d'application particulièrement prometteur est la maintenance à l'avant, également connu sous le nom de «maintenance prédictive». La surveillance continue des mouvements de palettes et l'analyse des vibrations et des charges peuvent être reconnues à un stade précoce avant même de se produire. Par exemple, si une palette est exposée à plusieurs reprises à des bosses fortes ou montre des signes de fatigue matérielle, cela peut être reconnu en bon temps afin de retirer la palette de la circulation et d'éviter des échecs coûteux ou même des accidents. Cette maintenance à l'attente vers l'avant contribue non seulement à l'augmentation de la sécurité, mais réduit également considérablement les coûts de réparations et d'approvisionnement de remplacement.

Sélection de la technologie des capteurs appropriés

Un autre aspect important du projet PAL2REC a été la sélection minutieuse de la technologie des capteurs appropriés. Dans le cadre de l'étude de faisabilité, les chercheurs ont examiné de manière intensive quels capteurs sont les mieux adaptés à cette application exigeante. Un résultat surprenant et gratifiant a été que même les modèles de capteurs coûteux peuvent répondre aux exigences dans de nombreux cas. Il s'agit d'un facteur décisif pour une large acceptation et mise en œuvre de la technologie dans l'industrie. Les entreprises peuvent donc non seulement bénéficier des nombreux avantages des palettes intelligentes, mais aussi le faire dans un cadre économiquement portable. L'investissement dans des palettes intelligentes promet ainsi un retour sur investissement rapide grâce à des augmentations d'efficacité, des baisses de coûts et une meilleure qualité de processus.

Partenariat et financement

Le projet PAL2REC est un exemple impressionnant de coopération réussie entre la recherche et la science. Il a été réalisé en tant que projet conjoint avec la chaise renommée pour le financement et l'équilibre (FLW) du Tu Dortmund. Le projet a reçu un soutien financier dans le cadre de la MFUND Innovation Initiative du ministère fédéral du Digital et des Transports (BMDV) avec un montant de financement d'environ 180 000 euros. Ce financement souligne l'importance du projet pour le développement ultérieur de l'industrie de la logistique et la promotion des innovations numériques en Allemagne. Les résultats précédents du projet sont non seulement considérés comme un succès complet, mais servent également d'incitation forte pour les partenaires du projet à viser la promotion de suivi et à développer la technologie prometteuse et à la convertir en pratique.

Dernier événement

Le 25 février 2025, pour tous ceux qui s'intéressent à l'avenir de la logistique et au potentiel de palettes intelligentes. L'événement final officiel du projet de recherche PAL2REC a lieu ce jour-là. Les parties intéressées de l'industrie, de la science et de la pratique sont les bienvenues pour participer à la présentation des résultats du projet sur place et en ligne et à discuter directement avec les experts de l'industrie. Cet événement propose une plate-forme unique pour vous informer en premier sur les derniers développements dans le domaine des palettes intelligentes et pour établir des contacts précieux.

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Aperçu détaillé du projet PAL2REC: Objectif, technologie et avantages

Le projet de recherche PAL2REC (Palette to Reconnaissance) est plus qu'une simple étude de faisabilité - c'est une initiative innovante qui a le potentiel de changer fondamentalement la logistique. Au cœur du projet se trouve la vision de rendre les palettes plus intelligentes dans la logistique et de les transformer des porteurs de charge passifs en sources actifs d'information.

Objectif et concept: Reconnaissance d'activités autonomes pour les processus logistiques intelligents

L'objectif central de PAL2REC est d'examiner comment les palettes (euros) peuvent être intégrées indépendamment et de manière proactive dans les processus logistiques par reconnaissance d'activité basée sur les capteurs. Le projet suit l'approche de la capture et de l'interprétation avec précision des données de mouvement des palettes à l'aide de capteurs à l'aide de capteurs, sans dépendre d'informations supplémentaires, coûteuses et élaborées, telles que les images de la caméra. L'idée est que la palette elle-même devient un "informateur" et communique son état, sa position et les processus passés en temps réel.

Technologie et mise en œuvre: équipement des capteurs, analyse des données basée sur l'IA et profils d'activité

Afin d'atteindre cet objectif ambitieux, PAL2REC s'appuie sur une combinaison des derniers capteurs et de l'intelligence artificielle. La mise en œuvre technologique comprend essentiellement les étapes suivantes:

Équipement de capteur des palettes

Dans la première étape, les palettes conventionnelles - en particulier les palettes en euros qui représentent la norme industrielle - sont équipées de capteurs intelligents. Ces capteurs sont capables de mesurer une variété de quantités physiques qui fournissent des informations sur le mouvement et l'état de la palette. Cela comprend généralement des capteurs d'accélération, des gyroscopes, des capteurs de position et, si nécessaire, des capteurs pour l'enregistrement de la température, de l'humidité ou des vibrations. Les capteurs sont intégrés dans la palette de telle manière qu'ils sont robustes par rapport aux conditions difficiles de la logistique quotidienne et n'affectent pas la fonctionnalité de la palette. L'alimentation énergétique des capteurs peut être effectuée, par exemple, par de petites batteries ou des technologies de récolte d'énergie, qui gagnent de l'énergie du mouvement ou de la vibration de la palette.

Utilisation de l'IA pour l'interprétation des données

Les données recueillies par les capteurs sont collectées en continu et transférées dans une unité d'évaluation centrale. C'est là que l'intelligence artificielle entre en jeu. Les données brutes collectées des capteurs ne sont initialement pas très significatives. Ce n'est qu'à travers le traitement et l'analyse intelligents à l'aide de l'IA que vous devenez des informations précieuses. L'IA est formée pour identifier les modèles de mouvement complexes et attribuer ces activités logistiques spécifiques. Le KI s'entraîne à l'aide de grandes quantités de données de capteurs enregistrées dans des environnements logistiques réels. Grâce à l'apprentissage automatique, l'IA apprend à distinguer les profils de mouvement caractéristiques de différentes activités telles que le chargement, le déchargement, le stockage, l'externalisation, le transport avec des chariots élévateurs, la cueillette, etc.

Création de profils d'activité

Le résultat de l'analyse des données basée sur l'IA est la création d'un «profil d'activité» détaillé pour chaque palette individuelle. Ce profil documente précisément, quels processus logistiques ont passé la palette, quand et où ces processus ont eu lieu et combien de temps ils ont pris. Le profil d'activité contient donc des informations précieuses sur l'ensemble de "l'histoire de la vie" de la palette dans la chaîne logistique. Ces informations peuvent être utilisées pour une variété d'applications, de l'optimisation des processus à la gestion des stocks en passant par l'assurance qualité.

Avantages et applications: optimisation des processus, maintenance prédictive et rentabilité

La mise en œuvre de palettes intelligentes basées sur la technologie PAL2REC offre aux entreprises une variété d'avantages et ouvre de nouveaux domaines d'application en logistique:

Optimisation du processus et augmentation de l'efficacité

Grâce à l'enregistrement et à l'analyse détaillés des mouvements de palettes, les entreprises reçoivent un aperçu transparent de leurs processus logistiques. Les faiblesses, les goulots d'étranglement et les inefficacités deviennent visibles et peuvent être corrigés de manière ciblée. Par exemple, des temps d'attente inutiles, des voyages vides ou des voies de transport lourds peuvent être identifiées et optimisées. Les données réelles des palettes intelligentes permettent un ajustement dynamique des processus et une réaction plus flexible aux événements imprévus. Cela conduit à une augmentation significative de l'efficacité, en réduisant les délais de direction et en optimisant le flux de matériau.

Entretien prédictif et réduction des temps d'arrêt

Comme déjà mentionné, la surveillance continue des mouvements de palette et l'analyse de la contrainte et des vibrations permettent une détection précoce des dommages potentiels. Grâce à l'entretien prédictif, les entreprises peuvent retirer les palettes de la circulation en temps avant qu'il n'y ait des échecs, des dommages aux marchandises ou même aux accidents. Cela réduit non seulement les coûts des réparations et des achats de remplacement, mais minimise également les temps d'arrêt et les interruptions de production. La maintenance prédictive contribue ainsi à la plus grande disponibilité des palettes et à une logistique globale plus stable et plus fiable.

Amélioration de la gestion des stocks et de l'entreposage

Les palettes intelligentes fournissent des informations précises sur votre emplacement et votre contenu. Cela permet une amélioration de la gestion des stocks et de l'entreposage. Les entreprises ont un aperçu précis de l'endroit où se trouvent leurs marchandises et peuvent optimiser leur inventaire à tout moment. La recherche de certaines palettes ou articles dans l'entrepôt est considérablement simplifiée et accélérée. L'inventaire peut également être rendu plus efficace en enregistrant automatiquement les mouvements et les emplacements des palettes.

Assurance qualité et prévention des dommages

En enregistrant des bosses, des vibrations et des températures extrêmes, les palettes intelligentes peuvent également contribuer à l'assurance qualité et à la prévention des dommages. Si les marchandises sensibles sont transportées, les données du capteur peuvent fournir des informations quant à savoir si les marchandises ont été traitées mal pendant le transport et peuvent avoir été endommagées. Cela permet la détection précoce des dommages et l'initiation de mesures appropriées pour minimiser les dommages.

Rentabilité et économie

Bien que la mise en œuvre de palettes intelligentes nécessite initialement des investissements dans des capteurs et des infrastructures informatiques, il promet une rentabilité et une économie élevée à long terme. Les coûts d'investissement initiaux dépassent généralement considérablement considérablement les économies par l'optimisation des processus, la maintenance prédictive, l'amélioration de la gestion des stocks et la prévention des dommages. De plus, l'étude de faisabilité PAL2REC a montré que les modèles de capteurs peu coûteux peuvent répondre aux exigences, ce qui rend la technologie attrayante pour les petites et moyennes entreprises.

Détection d'activité basée sur les capteurs en détail: acquisition de données, évaluation de l'IA et profils d'activité

La détection d'activité basée sur le capteur pour les palettes développées dans le cadre du projet PAL2REC est basée sur une interaction sophistiquée des capteurs, de la transmission des données, de l'intelligence artificielle et de l'analyse des données. Dans ce qui suit, les étapes individuelles de ce processus sont expliquées plus en détail:

Équipement de capteur complet pour des données de mouvement détaillées

La première étape est l'équipement des palettes avec une variété de capteurs qui peuvent enregistrer des données de mouvement détaillées. Divers types de capteurs sont utilisés, chacun mesurant des aspects spécifiques du mouvement de la palette:

Capteurs d'accélération

Capturez les accélérations dans trois espaces et fournissez des informations sur la dynamique du mouvement, comme le démarrage, le freinage ou l'accélération de la palette.

Gyroscopes

Mesurez les taux rotatifs autour de trois axes et capturez ainsi la rotation et les rotations de la palette, par exemple lors de la conduite ou de la tournure avec un chariot élévateur.

Capteurs de liaison (capteurs d'inclinaison)

Déterminez l'orientation de la palette dans la pièce et capturez l'angle d'inclinaison et d'inclinaison, par exemple lors de la levée ou du réglage de la palette.

Facultatif: capteurs environnementaux

Selon l'application, les capteurs peuvent également être utilisés pour enregistrer la température, l'humidité de l'air, les vibrations ou l'intensité de la lumière afin de documenter d'autres conditions environnementales pertinentes.

Acquisition continue de données pour des informations complètes

Les capteurs collectent continuellement des données sur les activités et les mouvements de la palette. Les données de mesure sont enregistrées et enregistrées à des intervalles de temps courts pour assurer un enregistrement complet des informations sur l'ensemble du processus logistique. La transmission des données des capteurs vers l'unité d'évaluation centrale peut être sans fil via des technologies radio telles que Bluetooth, WLAN ou Narrowband-Band-iot (NB-IOT). NB-IOT est particulièrement utile pour les applications dans de grands entrepôts ou à l'extérieur, car il a une gamme élevée et une efficacité énergétique.

Évaluation basée sur l'IA pour la reconnaissance des modèles et l'attribution d'activités

Les données du capteur collectées sont utilisées pour former l'intelligence artificielle (IA). Cette IA est conçue pour identifier les modèles de mouvement complexes et leur attribuer des activités logistiques spécifiques. La formation de l'IA est effectuée à l'aide de l'apprentissage automatique, en particulier avec les processus d'apprentissage en profondeur. L'IA est présentée de grandes quantités de données de capteurs, qui sont annotées avec les activités logistiques associées (par exemple, "chargement", "stockage", "voyage de chariot élévateur"). L'IA apprend à identifier et à généraliser les profils de mouvement caractéristiques de toute activité. Après l'entraînement, l'IA est capable d'analyser les modèles de mouvement inconnus et de reconnaître l'activité logistique sous-jacente avec une grande précision.

Création de profils d'activité pour les informations complètes du processus

Sur la base des données évaluées et des activités reconnues, un profil d'activité détaillé de la palette est créé. Ce profil contient des informations sur divers processus logistiques que la palette a traversés, tels que:

Charger et décharger

Détection des processus de chargement et de déchargement, y compris les horodatages et la durée.

Stockage et externalisé

Identification des processus de stockage et d'externalisation dans l'entrepôt, y compris l'emplacement de stockage (s'il est complété par des technologies de localisation supplémentaires).

Transport avec chariot élévateur

Détection des voyages élévateurs, y compris un itinéraire, une vitesse et un comportement de conduite.

Ramasser

Identification des processus de sélection, y compris l'article commandé (s'il est combiné avec des technologies d'identification supplémentaires).

Attendre et l'arrêt

Enregistrement des temps d'attente et des normes dans diverses étapes de processus.

Interprétation et analyse de l'optimisation des processus

Les modèles et activités reconnus sont utilisés pour interpréter et analyser les processus logistiques. Les profils d'activité fournissent aux entreprises de précieuses informations sur leurs processus logistiques et permettent aux faiblesses d'identifier les vulnérabilités dans leurs processus et d'identifier le potentiel d'optimisation. Par exemple, les entreprises peuvent analyser les étapes du processus en particulier en temps, où il y a des temps d'attente inutiles ou où les flux de matériaux sont inefficaces. Sur la base de ces résultats, des mesures d'optimisation des processus ciblées peuvent être initiées.

Preuve de faisabilité pour la logistique autonome et transparente

Le projet PAL2REC vise à fournir la preuve de faisabilité que les processus logistiques peuvent être interprétés et reproductibles par les données de capteur supplémentaires, sans dépendre d'informations externes telles que les images de la caméra ou l'acquisition de données manuelles. La détection d'activité autonome des palettes intelligentes augmente considérablement la transparence de la chaîne logistique. Les entreprises reçoivent un aperçu complet et en temps réel de leurs mouvements de marchandises et peuvent optimiser leurs processus basés sur les données.

Palettes intelligentes comme clé de la logistique du futur

Cette technologie innovante transforme les palettes des transporteurs de charge simples en sources intelligentes d'informations dans la chaîne logistique. Les palettes intelligentes sont plus qu'une simple tendance - elles sont une clé de la logistique du futur. Ils permettent une amélioration de la transparence, de l'efficacité et de la durabilité dans les processus logistiques et aident à gérer les défis de la logistique moderne. Le projet PAL2REC du Fraunhofer IML et du Tu Dortmund a jeté une base importante pour la large mise en œuvre de cette technologie prometteuse et montre de manière impressionnante le potentiel des palettes intelligentes pour révolutionner l'intralogistique. L'avenir de la logistique est intelligent - et les palettes jouent un rôle crucial.