スマートの機器：センサーデータのデータ分析に対する人工知能のPAL2recuseを使用したパレットのリアルタイムデータ

公開：2025年2月22日 /更新：2025年2月22日 - 著者： Konrad Wolfenstein

SMARTES機器：センサーデータ分析のための人工知能のPAL2REC-USEを使用したパレットのリアルタイムデータオリジナル画像：Fraunhofer IML / Creative Image：Xpert.Digital

リアルタイム追跡：パレットはデジタル情報源になります

スマートパレット：実際のデータとインテリジェントなテクノロジーを介したイントラロジーの変革

効率と透明性が成功と競争力を決定的に決定する複雑な物流の世界では、パレットは中心になりますが、しばしば過小評価されています。これらの目立たない負荷キャリアは、世界の商品のバックボーンであり、毎日倉庫、生産施設、流通センターを通じて無数の商品を移動しています。しかし、それらの可能性は純粋な輸送機能をはるかに超えています。 Fraunhofer Material Flow and Logistics IMLは、隠された可能性を引き受け、「PAL2REC」研究プロジェクト「PAL2REC」の一部として、「パレットのパレット」を実施し、パレットの従来の理解を根本的に変えました。目標は野心的でした。パレットが荷物を摩耗するだけではないことを証明することです。彼らは、ロジスティックの旅、プロセスのステップ、動きに関する貴重な情報をリアルタイムで「考え」、提供する必要があります。この研究作業の最初の結果は、このビジョンを印象的に確認し、関節内の今後の革命を示しています。

物流業界の課題

私たちは、物流業界がより効率的、より持続可能、経済的に行動するように大きな圧力を受けているときに住んでいます。プロセスの最適化、コストの削減、環境への影響の最小化は、中心的な課題となっています。ただし、多くの企業の主な問題は、独自の物流プロセスの透明性の欠如です。多くの場合、商品の実際の動き、リソースの利用、個々のプロセスステップの効率性に関連する「暗い」があります。この欠落情報は、必然的に非効率的なプロセス、不必要なコスト、および最適化の可能性を逃したことにつながります。これは、Pal2recがこの暗闇を照らすためにやってくるところです。

パレット用のインテリジェントセンサー

プロジェクトの革新的なアプローチは、パレットにインテリジェントセンサーを装備することです。これらのセンサーは、目立たずにパレットに目立たず堅牢に統合でき、物流イベントを理解するために非常に重要なさまざまなデータポイントを記録します。リアルタイムでの動き、バンプと振動の正確な記録、傾斜、傾斜角 - この情報はすべて、ギャップなしで記録され、包括的な物流文脈に配置されます。すべてのパレットは、ロジスティクスチェーンを介して独自の方法を文書化し、プロセスの効率と品質に関する貴重な洞察を提供する「スピーキング」オブジェクトになると想像してください。

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データ分析のための人工知能

ただし、このインテリジェントなパレットによって生成されたデータの量は、インテリジェントな評価がなければ価値がありません。これは、人工知能（AI）が出てくる場所です。 PAL2RECの研究者は、収集されたセンサーデータを使用して、複雑な動きパターンを特定できるAIをトレーニングし、日常のロジスティクスで対応するアクティビティに割り当てることができました。パレットに商品を積み込んだり、高くなる倉庫に保管したり、フォークリフトを備えたトランスポート、または記事のピッキングを搭載する問題であるかどうか。結果は、タスク、プロセスの手順、動きに関する詳細な情報を提供する個々のパレットごとに一種の「アクティビティプロファイル」です。

取得したデータの利点

PAL2RECのプロジェクトマネージャーであり、Fraunhofer IMLのリサーチアシスタントであるJulian Brandtは、このデータの膨大な付加価値を強調しています。しかし、利点は純粋なプロセスの最適化をはるかに超えています。特に有望なアプリケーションの領域は、「予測メンテナンス」とも呼ばれる、将来の見通しメンテナンスです。パレットの動きの継続的な監視と振動と荷重の分析は、それらが発生する前の初期段階で認識できます。たとえば、パレットが強いバンプに繰り返しさらされたり、物質的な疲労の兆候を示している場合、これはパレットを循環から引き抜き、高価な故障や事故さえも避けるために、良い時期に認識できます。この先進的なメンテナンスは、セキュリティの増加に貢献するだけでなく、修理と交換の調達のコストを大幅に削減します。

適切なセンサー技術の選択

PAL2RECプロジェクトのもう1つの重要な側面は、適切なセンサー技術を慎重に選択することでした。実現可能性調査の一環として、研究者は、この厳しいアプリケーションに最適なセンサーを集中的に検討しました。驚くべきことで満足のいく結果は、多くの場合、コスト効果の高いセンサーモデルでさえ要件を満たすことができることでした。これは、業界における技術の幅広い受け入れと実装の決定的な要因です。したがって、企業はインテリジェントなパレットの多くの利点から恩恵を受けるだけでなく、経済的に携帯可能なフレームワークでもそうすることができます。したがって、スマートパレットへの投資は、効率の向上、コスト削減、プロセスの品質の向上による投資収益率を迅速に約束します。

パートナーシップと資金調達

PAL2RECプロジェクトは、研究と科学の間の成功した協力の印象的な例です。 Tu Dortmundの資金調達と残高（FLW）のために、有名な議長との共同プロジェクトとして実施されました。このプロジェクトは、デジタル輸送省（BMDV）からMFUNDイノベーションイニシアチブの一環として、約180,000ユーロの資金を受け取りました。この資金は、物流業界のさらなる発展とドイツのデジタルイノベーションの促進のためのプロジェクトの重要性を強調しています。プロジェクトの以前の結果は、完全な成功と見なされるだけでなく、プロジェクトパートナーがフォローアッププロモーションに努力し、有望なテクノロジーを開発し、それを実践に変換するための強力なインセンティブとしても役立ちます。

最終イベント

2025年2月25日、ロジスティクスの将来とインテリジェントパレットの可能性に興味があるすべての人のために。 PAL2REC研究プロジェクトの公式の最終イベントは、この日に開催されます。業界、科学、実践の利害関係者は、現場とオンラインの両方でプロジェクトの結果の提示に参加し、業界の専門家と直接話し合うことを歓迎します。このイベントは、スマートパレットの分野での最新の開発について、まず最初に自分自身に通知するユニークなプラットフォームを提供し、貴重な連絡先を確立します。

詳細については、こちらをご覧ください:

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PAL2RECプロジェクトに関する詳細な洞察：客観的、技術、および利点

研究プロジェクトPAL2REC（Pallet to lutledition）は、単なる実現可能性調査以上のものです。これは、物流を根本的に変化させる可能性を秘めた革新的なイニシアチブです。プロジェクトの中心にあるのは、パレットを物流においてよりインテリジェントにし、それらをパッシブロードキャリアからアクティブな情報源に変換するというビジョンです。

目標と概念：インテリジェントロジスティクスプロセスの自律アクティビティ認識

PAL2RECの中心的な目標は、センサーベースのアクティビティ認識により、（ユーロ）パレットを独立して積極的に物流プロセスに統合する方法を調べることです。このプロジェクトは、センサーの助けを借りてセンサーを使用してパレットの動きデータを正確にキャプチャおよび解釈するアプローチに従います。アイデアは、パレット自体が「情報提供者」になり、その状態、その位置、および合格プロセスをリアルタイムで伝えるということです。

技術と実装：センサー機器、AIベースのデータ分析とアクティビティプロファイル

この野心的な目標を達成するために、PAL2RECは最新のセンサーと人工知能の組み合わせに依存しています。技術実装には、基本的に次の手順が含まれています。

パレットのセンサー機器

最初のステップでは、従来のパレット、特に工業標準を表すユーロパレット - には、インテリジェントセンサーが装備されています。これらのセンサーは、パレットの動きと状態に関する情報を提供するさまざまな物理量を測定できます。これには通常、加速センサー、ジャイロスコープ、位置センサー、および必要に応じて、温度、湿度、または振動を記録するためのセンサーが含まれます。センサーは、日常の物流の大まかな条件と比較して堅牢であり、パレットの機能に影響を与えないように、パレットに統合されています。センサーのエネルギー供給は、たとえば小さなバッテリーやエネルギー収穫技術によって実行できます。これは、パレットの動きまたは振動からエネルギーを獲得します。

AIデータ解釈に使用します

センサーによって収集されたデータは連続的に収集され、中央評価ユニットに転送されます。これは、人工知能が登場する場所です。センサーの収集された生データは、最初はあまり意味がありません。 AIの助けを借りてインテリジェントな処理と分析を通じてのみ、貴重な情報になりますか。 AIは、複雑な動きのパターンを特定し、これらの特定の物流活動を割り当てるように訓練されています。 KIは、実際の物流環境で記録されている大量のセンサーデータの助けを借りてトレーニングを行っています。機械学習を通じて、AIは、荷重、アンロード、保管、アウトソーシング、フォークリフトによる輸送、ピッキングなど、さまざまなアクティビティの特徴的な動きプロファイルを区別することを学びます。

アクティビティプロファイルの作成

AIベースのデータ分析の結果は、個々のパレットごとに詳細な「アクティビティプロファイル」の作成です。このプロファイルは正確に文書化されており、ロジスティックプロセスがパレットを通過し、これらのプロセスがいつ、どこで行われたか、どのくらいかかったかを記録しています。したがって、アクティビティプロファイルには、ロジスティクスチェーンのパレットの「ライフストーリー」全体に関する貴重な情報が含まれています。この情報は、プロセスの最適化から在庫管理、品質保証まで、さまざまなアプリケーションに使用できます。

利点とアプリケーション：プロセスの最適化、予測メンテナンス、コスト効率

PAL2RECテクノロジーに基づいたインテリジェントパレットの実装は、企業にさまざまな利点を提供し、ロジスティクスの新しいアプリケーション分野を開きます。

プロセスの最適化と効率の向上

パレットの動きの詳細な記録と分析を通じて、企業は物流プロセスに対する透明な洞察を受け取ります。弱点、ボトルネック、および非効率性が目に見えるようになり、ターゲットを絞った方法で改善することができます。たとえば、不必要な待ち時間、空の旅行、または面倒な輸送ルートを特定して最適化できます。スマートパレットの実際のタイムデータにより、プロセスの動的な調整と、予期せぬイベントに対するより柔軟な反応が可能になります。これにより、効率が大幅に向上し、リードタイムが短縮され、材料の流れが最適化されます。

予測的なメンテナンスとダウンタイムの削減

すでに述べたように、パレットの動きの継続的な監視とストレスと振動の分析により、潜在的な損傷を早期に検出できます。予測的なメンテナンスを通じて、企業は失敗、商品の損傷、さらには事故が発生する前に、良い時期に循環からパレットを引き出すことができます。これにより、修理と交換の調達のコストが削減されるだけでなく、ダウンタイムと生産の中断を最小限に抑えます。したがって、予測的なメンテナンスは、パレットのより高い可用性と、全体的により安定した信頼性の高いロジスティクスに貢献します。

在庫管理と倉庫の改善

インテリジェントパレットは、あなたの場所とコンテンツに関する正確な情報を提供します。これにより、在庫管理と倉庫の改善が可能になります。企業は、商品の所在について正確に概要を把握しており、いつでも在庫を最適化できます。倉庫内の特定のパレットまたは物品の検索は、大幅に簡素化され、加速されています。パレットの動きと場所を自動記録することにより、在庫をより効率的にすることもできます。

品質保証と損害防止

バンプ、振動、極端な温度を記録することにより、スマートパレットは品質保証と損傷防止にも貢献できます。敏感な商品が輸送された場合、センサーデータは、輸送中に商品が不適切に処理され、損傷している可能性があるかどうかに関する情報を提供できます。これにより、早期の損傷の検出と適切な対策の開始により、損傷を最小限に抑えることができます。

コスト効率と経済

インテリジェントパレットの実装には、当初、センサーとITインフラストラクチャへの投資が必要ですが、長期的には高いコスト効率と経済を約束します。初期投資コストは、一般に、プロセスの最適化、予測的メンテナンス、在庫管理の改善、損害防止を通じて、節約を大幅に超えています。さらに、PAL2RECの実現可能性調査では、安価なセンサーモデルも要件を満たすことができることが示されており、中小企業にとってテクノロジーを魅力的にしています。

センサーベースのアクティビティ検出詳細：データ収集、AI評価、アクティビティプロファイル

PAL2RECプロジェクトの一部として開発されたパレットのセンサーベースのアクティビティ検出は、センサーの洗練された相互作用、データ送信、人工知能、データ分析に基づいています。以下では、このプロセスの個々の手順についてさらに詳しく説明します。

詳細な移動データ用の包括的なセンサー機器

最初のステップは、詳細な動きデータを記録できるさまざまなセンサーを備えたパレットの機器です。さまざまなセンサータイプが使用され、それぞれがパレットの動きの特定の側面を測定します。

加速センサー

3つのスペースで加速をキャプチャし、パレットの開始、ブレーキ、または加速など、動きのダイナミクスに関する情報を提供します。

ジャイロスコープ

3つの軸の周りの回転速度を測定すると、たとえばフォークリフトで運転したり回転したりするときに、パレットの回転と回転をキャプチャします。

オプション：環境センサー

アプリケーションに応じて、センサーを使用して、さらに関連する環境条件を文書化するために、温度、空気湿度、振動、または光強度を記録することもできます。

完全な情報のための継続的なデータ収集

センサーは、パレットのアクティビティと動きに関するデータを継続的に収集します。測定データは記録され、短い時間間隔で保存され、物流プロセス全体に関する情報の完全な記録を確保します。センサーから中央評価ユニットへのデータ送信は、Bluetooth、WLAN、またはlardband-iot（NB-iot）などの無線技術を介してワイヤレスにすることができます。 NB-Iotは、高い範囲とエネルギー効率を備えているため、大規模な倉庫または屋外でのアプリケーションに特に役立ちます。

パターン認識とアクティビティの割り当てのためのAIベースの評価

収集されたセンサーデータは、人工知能（AI）のトレーニングに使用されます。このAIは、複雑な動きのパターンを特定し、特定のロジスティックアクティビティを割り当てるように設計されています。 AIトレーニングは、特に深い学習プロセスを使用して、機械学習の助けを借りて実施されます。 AIは、関連するロジスティックアクティビティ（「ロード」、「ストレージ」、「フォークリフト旅行」）で注釈が付けられた大量のセンサーデータを提示されます。 AIは、あらゆるアクティビティの特徴的な動きプロファイルを特定し、一般化することを学びます。トレーニング後、AIは未知の運動パターンを分析し、基礎となる物流活動を高精度で認識することができます。

包括的なプロセス情報のアクティビティプロファイルの作成

評価されたデータと認識されたアクティビティに基づいて、パレットの詳細なアクティビティプロファイルが作成されます。このプロファイルには、次のようなパレットが通過したさまざまな物流プロセスに関する情報が含まれています。

ロードとアンロード

タイムスタンプや期間を含む、荷重およびアンロードプロセスの検出。

ストレージとアウトソーシング

ストレージの場所を含む倉庫内の保管およびアウトソーシングプロセスの識別（追加のローカリゼーション技術で補足された場合）。

フォークリフトとの輸送

ルート、速度、運転行動を含むフォークリフト旅行の検出。

選び出す

委託記事を含むピッキングプロセスの識別（追加の識別技術と組み合わせた場合）。

待って停止

さまざまなプロセスステップで待機時間と基準を記録します。

プロセス最適化の解釈と分析

認識されたパターンとアクティビティは、物流プロセスを解釈および分析するために使用されます。アクティビティプロファイルは、企業が物流プロセスに関する貴重な洞察を提供し、弱点がプロセスの脆弱性を特定し、最適化の可能性を特定できるようにします。たとえば、企業は、どのプロセスステップが時間がかかるか、不必要な待ち時間がある、または材料の流れが非効率的である場合、どのプロセスステップが時間がかかるかを分析できます。これらの調査結果に基づいて、ターゲットを絞ったプロセス最適化測定を開始できます。

自律的および透明なロジスティクスの実現可能性の証拠

PAL2RECプロジェクトは、カメラの画像や手動データ収集などの外部添付情報に依存することなく、追加のセンサーデータによってロジスティックプロセスを解釈および再現できるという実現可能性の証拠を提供することを目的としています。スマートパレットの自律的な活動検出は、ロジスティクスチェーンの透明性を大幅に向上させます。企業は、商品の動きに関する包括的かつリアルタイムの洞察を受け取り、データベースのプロセスを最適化できます。

未来の物流の鍵としてのスマートパレット

この革新的な技術は、パレットを単純な電荷キャリアから物流チェーンのインテリジェントな情報源に変換します。スマートパレットは単なるトレンド以上のものです - それらは未来の物流の鍵です。これらは、物流プロセスにおける透明性、効率性、持続可能性の向上を可能にし、現代の物流の課題を管理するのに役立ちます。 Fraunhofer IMLとTu DortmundのPAL2RECプロジェクトは、この有望な技術の幅広い実装のための重要な基盤を築き、イントラロジスティクスに革命をもたらすインテリジェントなパレットの可能性を印象的に示しています。ロジスティクスの未来は賢明であり、パレットが重要な役割を果たします。

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