Cueillette intelligente – Cueillette intelligente
Publié le : 13 juillet 2021 / Mise à jour à partir du : 27 octobre 2021 - Auteur : Konrad Wolfenstein
Cueillette intelligente – Cueillette intelligente – Image : Zapp2Photo|Shutterstock.com
Robots et réalité virtuelle dans la logistique d'entrepôt
Les robots sont omniprésents dans l’économie allemande depuis des décennies. Jusqu'à présent, cependant, le domaine d'application des aides mécaniques se limitait principalement à la fabrication et au montage, alors qu'ils avaient une existence plutôt obscure dans la logistique. Avec l’avènement de l’Industrie 4.0 et la mise en réseau et l’automatisation croissantes dans les entrepôts, l’ère des robots commence également là-bas.
Si vous regardez l'utilisation des robots dans l'entrepôt, vous remarquerez qu'ils sont généralement utilisés uniquement pour transporter des marchandises à l'aide de systèmes de transport sans conducteur (AGV). Cependant, il n'existe actuellement pratiquement aucune solution automatisée dans le domaine du stockage et du picking. Cependant, compte tenu de l'évolution technique rapide et des avantages des systèmes automatiques en termes de rentabilité, de rapidité et de sécurité, l'industrie change aujourd'hui sa façon de penser. De plus en plus d'entreprises de logistique imaginent désormais l' utilisation future de systèmes robotisés dans les zones de stockage et de préparation - ou le mettent déjà en œuvre.
Convient à:
Cela est également nécessaire parce que le secteur de la logistique est confronté à des défis majeurs en raison de la pénurie déjà manifeste de main-d'œuvre qualifiée, alimentée par l'évolution démographique, et de la croissance constante du débit. Pour lutter contre cela, les systèmes automatisés et le picking autonome ont du sens. Alors que le déplacement des marchandises dans un entrepôt est relativement simple à l'aide de bandes transporteuses ou d'AGV, le prélèvement est beaucoup plus difficile à automatiser. Selon les statistiques, la proportion de travail manuel dépasse encore 90 pour cent. En effet, jusqu'à présent, il était tout simplement trop compliqué de reproduire de manière satisfaisante et rentable l'œil et la main humains, y compris leur sens du toucher, pour une solution robotique.
Convient à:
- Xtended : réalité étendue pour les entreprises et l'industrie
- Améliorations continues et développements ultérieurs dans la réalité étendue
Une autre difficulté réside dans le fait que les robots doivent non seulement se déplacer en toute sécurité dans un entrepôt, mais également faire face à des conditions en constante évolution. Vous devez éviter les autres systèmes de manière indépendante et devez également être capable de saisir avec précision des articles de différentes tailles au centre de contrôle ou au poste de préparation de commandes. Puisque les travailleurs humains ne pourront pas être complètement supprimés dans un avenir proche, ils doivent également interagir dans une coopération homme-robot sans déranger ni même mettre en danger le travailleur.
Saisir et détecter avec précision – les deux grands problèmes des robots
Les développeurs maîtrisent désormais la commande logicielle complexe, qui constitue la base des mouvements coordonnés des bras de préhension du robot. Cependant, un problème bien plus important réside dans la sensation des produits eux-mêmes, qui est principalement due à l'hétérogénéité de la gamme d'articles. Les marchandises à prélever dans un entrepôt présentent parfois de grandes différences en termes de forme, de rigidité, de résistance, de poids, de volume et de surface. Afin de traiter avec succès ces articles, différentes techniques sont utilisées. Mais qu'il s'agisse de pinces de serrage, de traction ou à vide, tout le monde ne peut pas couvrir toute la gamme d'articles. Des solutions encore plus variables sont donc nécessaires pour garantir que toutes les marchandises puissent être évacuées de manière fiable.
Une autre raison pour laquelle l'automatisation du prélèvement avec des robots est difficile est le manque de flexibilité dans le traitement des images par les systèmes automatiques. Jusqu'à présent, il était tout simplement trop difficile pour les appareils d'identifier clairement le grand nombre de produits différents. Les entreprises ont donc recours à une liste détaillée de chaque article à traiter avec ses propriétés en termes de qualité, de poids et d'instructions de manipulation particulières. Une solution qui peut encore avoir du sens pour un stock gérable, mais qui atteint ses limites lorsque la gamme de produits contient plusieurs centaines, voire milliers d'articles. Cependant, grâce à une combinaison de traitement d'images 2D et 3D, il est désormais possible pour les robots de ne plus être aussi facilement déroutés par la variété des marchandises et l'identification d'une grande variété de produits et d'emballages, y compris les produits décalés ou inclinés, est un défi. tâche résoluble pour eux.
Maty , qui a réussi à automatiser la mise à disposition de ses articles, montre comment cela fonctionne Le cœur du système est un robot pick & place contrôlé par logiciel qui prépare de manière entièrement automatique les bijoux et les étuis correspondants pour une préparation ultérieure. Par rapport au traitement manuel des commandes, la production de colis prêts à être expédiés pourrait être augmentée de 50 pour cent.
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Solutions semi-automatiques utilisant des techniques de réalité virtuelle
HoloLens comme aide au picking (source Richard Hagl)
Les systèmes qui aident les magasiniers lors du prélèvement vont encore plus loin. Après que les lunettes de données ont déjà trouvé leur place dans la logistique, un autre changement se profile à l'horizon avec l'utilisation de solutions de réalité virtuelle et mixte. Contrairement aux petits écrans des lunettes de données, avec les HoloLens aucun risque que les yeux de l'utilisateur se fatiguent trop rapidement ou que des problèmes tels que des maux de tête surviennent. Les lunettes VR ont des écrans beaucoup plus grands et donc plus conviviaux, ce qui permet également de les utiliser pendant de plus longues périodes. Étant donné que les lunettes VR fermées cachent l’environnement réel de l’utilisateur, ces systèmes ne sont pour l’instant pas adaptés à une utilisation régulière dans la logistique.
Aide à la préparation numérique (Source : TU Munich)
Ce problème ne se produit pas avec la solution HoloLens semi-transparente car l'utilisateur dispose toujours de son champ de vision habituel. Dans l'entrepôt, des informations pertinentes sont fournies en fonction du lieu, de l'heure et de la perspective, ce qui facilite considérablement le travail. En utilisation réelle, le HoloLens reconnaît l'emplacement de stockage d'un article à prélever et indique toujours au préparateur de commandes l'itinéraire optimal à cet endroit. Lorsque vous arrivez au compartiment de stockage, le conteneur correct contenant l'article à retirer s'affiche à l'aide de symboles. L'article récupéré est vérifié via un module scanner et immédiatement marqué comme traité dans la liste de prélèvement électronique. Cela augmente à la fois la vitesse d’accès et sa précision.
étendue avec examen des À cet effet, les lunettes de données ont été équipées d'un logiciel de préparation de commandes spécialement développé, dont la convivialité sera testée et optimisée au cours du projet.
En cas de succès, ce type innovant de prélèvement par vue pourrait bien remplacer à l'avenir les méthodes classiques et jeter un pont entre le travail manuel et l'automatisation dans l'entrepôt. Cependant, pour une utilisation régulière, des améliorations doivent encore être apportées en termes de poids et d’autonomie des appareils.
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