게시 : 2025 년 2 월 22 일 / 업데이트 : 2025 년 2 월 22 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
SMARTES 장비 : 센서 데이터 원산지의 데이터 분석을위한 PAL2REC- 인공 지능을 사용한 팔레트의 실시간 데이터 : Fraunhofer IML / Creative Image : Xpert.Digital
실시간 추적 : 팔레트는 디지털 정보 소스가됩니다
스마트 팔레트 : 실시간 데이터 및 지능형 기술을 통한 intralogistics의 변환
효율성과 투명성이 성공과 경쟁력을 결정적으로 결정하는 복잡한 물류 세계에서 팔레트는 종종 과소 평가 된 역할을 수행하지만 중심적인 역할을합니다. 이러한 눈에 띄지 않는 부하 운송 업체는 글로벌 상품의 중추이며 매일 창고, 생산 시설 및 유통 센터를 통해 수많은 상품을 이동합니다. 그러나 그들의 잠재력은 순수한 운송 기능을 훨씬 뛰어 넘습니다. Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML은 숨겨진 가능성을 취했으며 "PAL2REC"연구 프로젝트 "PAL2REC"-FOR "Pallet to"인식 "의 일부로 타당성 조사를 수행했습니다. 목표는 야심적이었다. 팔레트가 마모 하중 이상을 할 수 있음을 증명하기 위해. 그들은 물류 여정, 프로세스 단계 및 움직임에 대해 실시간으로 "생각"하고 귀중한 정보를 제공해야합니다. 이 연구의 첫 번째 결과는이 비전을 인상적으로 확인하고 다가오는 혁명의 혁명을 나타냅니다.
물류 산업의 도전
우리는 물류 산업이보다 효율적이고 지속 가능하고 경제적으로 행동해야한다는 엄청난 압력을받을 때 살고 있습니다. 프로세스 최적화, 비용 절감 및 환경 영향의 최소화는 중심적인 과제가되었습니다. 그러나 많은 회사의 주요 문제는 자체 물류 프로세스의 투명성이 부족하다는 것입니다. 상품의 실제 움직임, 자원 활용 및 개별 공정 단계의 효율성과 관련하여 종종 "어두운"이 있습니다. 이 누락 된 정보는 필연적으로 비효율적 인 프로세스, 불필요한 비용 및 최적화 잠재력을 누락하게됩니다. 이곳은 PAL2REC 가이 어둠을 밝히기 위해 들어오는 곳입니다.
팔레트 용 지능형 센서
이 프로젝트의 혁신적인 접근 방식은 팔레트에 지능형 센서를 장착하는 것입니다. 눈에 띄지 않고 강력하게 팔레트에 통합 될 수있는이 센서는 물류 이벤트를 이해하는 데 중요한 다양한 데이터 포인트를 기록합니다. 실시간, 범프 및 진동의 정확한 기록, 성향 및 기울기 각도의 움직임-이 정보는 모두 간격없이 기록되어 포괄적 인 물류 컨텍스트에 배치됩니다. 모든 팔레트가 물류 체인을 통해 자체 방식을 문서화하고 프로세스의 효율성과 품질에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 "말하기"객체가된다고 상상해보십시오.
적합:
데이터 분석을위한 인공 지능
그러나이 지능형 팔레트에 의해 생성 된 엄청난 양의 데이터는 지능적인 평가 없이는 가치가 없습니다. 인공 지능 (AI)이 시작되는 곳입니다. PAL2REC의 연구원들은 수집 된 센서 데이터를 사용하여 복잡한 이동 패턴을 식별하고 일상적인 물류의 해당 활동에 할당 할 수있는 AI를 훈련 시켰습니다. 상품으로 팔레트를로드하거나, 하이 베이 창고에 보관, 지게차의 운송 또는 기사 선택 - AI는 모든 활동의 특징적인 움직임 프로파일을 식별하고 해석하는 법을 배웁니다. 결과는 작업, 프로세스 단계 및 움직임에 대한 자세한 정보를 제공하는 각 개별 팔레트에 대한 일종의 "활동 프로파일"입니다.
얻은 데이터의 장점
PAL2REC의 프로젝트 관리자이자 Fraunhofer IML의 연구 조교 인 Julian Brandt는이 데이터의 엄청난 부가 가치를 강조합니다. "이 데이터는 약점을 구체적으로 식별하고 최적화 최적화 잠재력을 완전히 식별 할 수있는 회사를 지원하는 귀중한 통찰력을 제공합니다." 그러나 장점은 순수한 프로세스 최적화를 훨씬 뛰어 넘습니다. 특히 유망한 응용 분야는 "예측 유지 보수"라고도 알려진 전진하는 유지 보수입니다. 팔레트 움직임의 지속적인 모니터링 및 진동 및 하중 분석은 초기 단계에서 발생하기 전에 인식 될 수 있습니다. 예를 들어, 팔레트가 강한 범프에 반복적으로 노출되거나 재료 피로의 징후를 보여 주면 팔레트를 순환시키지 않고 고가의 실패 나 사고를 피하기 위해 좋은 시간에 인식 할 수 있습니다. 이 전진하는 유지 보수는 보안 증가에 기여할뿐만 아니라 수리 및 교체 조달 비용을 크게 줄입니다.
적절한 센서 기술 선택
PAL2REC 프로젝트의 또 다른 중요한 측면은 적절한 센서 기술을 신중하게 선택하는 것이 었습니다. 타당성 조사의 일환으로 연구원들은이 까다로운 응용 프로그램에 가장 적합한 센서를 집중적으로 조사했습니다. 놀랍고 만족스러운 결과는 비용 효율적인 센서 모델조차도 많은 경우 요구 사항을 충족시킬 수 있다는 것입니다. 이것은 산업에서 기술의 광범위한 수용 및 구현을위한 결정적인 요소입니다. 따라서 기업은 지능형 팔레트의 수많은 장점을 활용할 수있을뿐만 아니라 경제적으로 휴대용 프레임 워크에서도 그렇게 할 수 있습니다. 따라서 스마트 팔레트에 대한 투자는 효율성 증가, 비용 절감 및 프로세스 품질 향상을 통해 빠른 투자 수익을 약속합니다.
파트너십 및 자금
PAL2REC 프로젝트는 연구와 과학 간의 성공적인 협력의 인상적인 예입니다. TU Dortmund의 자금 지원 및 잔액 (FLW)의 유명한 의장과 함께 공동 프로젝트로 수행되었습니다. 이 프로젝트는 약 180,000 유로의 자금 조달 금액을 가진 연방 디지털 운송부 (BMDV)로부터 Mfund Innovation Initiative의 일환으로 재정 지원을 받았습니다. 이 자금은 물류 산업의 추가 개발과 독일의 디지털 혁신 홍보를위한 프로젝트의 중요성을 강조합니다. 이 프로젝트의 이전 결과는 완전한 성공으로 간주 될뿐만 아니라 프로젝트 파트너가 추종을 위해 노력하고 유망한 기술을 개발하고이를 실천하기 위해 강력한 인센티브 역할을합니다.
마지막 이벤트
2025 년 2 월 25 일, 물류의 미래와 지능형 팔레트의 잠재력에 관심이있는 모든 사람들을 위해. PAL2REC 연구 프로젝트의 공식 마지막 이벤트는이 날에 진행됩니다. 산업, 과학 및 실습의 이해 관계자는 사이트 및 온라인에서 프로젝트 결과를 발표하고 업계 전문가들과 직접 논의 할 수 있습니다. 이 이벤트는 스마트 팔레트 영역의 최신 개발에 대해 먼저 정보를 제공하고 귀중한 연락처를 설정하는 독특한 플랫폼을 제공합니다.
자세한 내용은 여기를 참조하세요.
PAL2REC 프로젝트에 대한 자세한 통찰력 : 객관적, 기술 및 장점
Research Project PAL2REC (Pallet to Recognition)는 단순한 타당성 조사 그 이상입니다. 이는 물류를 근본적으로 변화시킬 수있는 혁신적인 이니셔티브입니다. 이 프로젝트의 핵심에는 팔레트를 물류에서 더 지능적으로 만들고 수동 하중 캐리어에서 활발한 정보 소스로 전환하는 비전이 있습니다.
목표 및 개념 : 지능형 물류 프로세스에 대한 자율 활동 인식
PAL2REC의 중심 목표는 센서 기반 활동 인식을 통해 (EURO) 팔레트를 어떻게 독립적이고 사전 예방 적으로 물류 프로세스에 통합 할 수 있는지 조사하는 것입니다. 이 프로젝트는 센서를 사용하여 센서를 사용하여 팔레트의 이동 데이터를 정확하게 캡처하고 해석하는 접근 방식을 따라 카메라 이미지와 같은 추가적이고 비용이 많이 들고 정교한 정보에 의존하지 않습니다. 아이디어는 팔레트 자체가 "정보원"이되어 조건, 위치 및 전달 된 프로세스를 실시간으로 전달한다는 것입니다.
기술 및 구현 : 센서 장비, AI 기반 데이터 분석 및 활동 프로파일
이 야심 찬 목표를 달성하기 위해 PAL2REC는 최신 센서와 인공 지능의 조합에 의존합니다. 기술 구현에는 본질적으로 다음 단계가 포함됩니다.
팔레트의 센서 장비
첫 번째 단계에서, 기존의 팔레트, 특히 산업 표준을 나타내는 유로 팔레트에는 지능형 센서가 장착되어 있습니다. 이 센서는 팔레트의 움직임과 상태에 대한 정보를 제공하는 다양한 물리적 수량을 측정 할 수 있습니다. 여기에는 일반적으로 가속 센서, 자이로 스코프, 위치 센서 및 필요한 경우 온도, 습도 또는 진동을 기록하기위한 센서가 포함됩니다. 센서는 일상적인 물류의 거친 조건에 비해 강력한 방식으로 팔레트에 통합되어 팔레트의 기능에 영향을 미치지 않습니다. 센서의 에너지 공급은 예를 들어, 작은 배터리 또는 에너지 수확 기술에 의해 수행 될 수 있으며, 이는 팔레트의 움직임 또는 진동으로부터 에너지를 얻는다.
데이터 해석에 AI 사용
센서에 의해 수집 된 데이터는 지속적으로 수집되어 중앙 평가 장치로 전송됩니다. 인공 지능이 작용하는 곳입니다. 센서의 수집 된 원시 데이터는 처음에는 그다지 의미가 없습니다. AI의 도움으로 지능적인 처리 및 분석을 통해서만 귀중한 정보가됩니다. AI는 복잡한 움직임 패턴을 식별하고 이러한 특정 물류 활동을 할당하도록 교육을 받았습니다. KI는 실제 물류 환경에서 기록 된 다량의 센서 데이터를 사용하여 교육을 받고 있습니다. AI는 머신 러닝을 통해 로딩, 언 로딩, 저장, 아웃소싱, 지게차로 운송, 피킹 등과 같은 다양한 활동의 특징적인 움직임 프로파일을 구별하는 법을 배웁니다.
활동 프로파일 생성
AI 기반 데이터 분석의 결과는 각 개별 팔레트에 대한 상세한 "활동 프로파일"을 생성하는 것입니다. 이 프로파일은 정확하게 문서를 문서화하여 물류 프로세스가 팔레트를 통과했으며, 언제 어디서이 프로세스가 발생했는지, 얼마나 오래 걸렸는지. 따라서 활동 프로파일에는 물류 체인의 팔레트의 전체 "생명 이야기"에 대한 귀중한 정보가 포함되어 있습니다. 이 정보는 프로세스 최적화에서 재고 관리, 품질 보증에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다.
장점 및 응용 프로그램 : 프로세스 최적화, 예측 유지 보수 및 비용 효율성
PAL2REC 기술을 기반으로하는 지능형 팔레트를 구현하면 회사가 다양한 장점을 제공하고 물류의 새로운 응용 분야를 열어줍니다.
프로세스 최적화 및 효율성 증가
팔레트 움직임의 세부 기록 및 분석을 통해 회사는 물류 프로세스에 대한 투명한 통찰력을받습니다. 약점, 병목 현상 및 비 효율성이 눈에 띄게되며 목표로하는 방식으로 치료할 수 있습니다. 예를 들어, 불필요한 대기 시간, 빈 여행 또는 번거로운 운송 경로를 식별하고 최적화 할 수 있습니다. 스마트 팔레트의 실시간 데이터는 프로세스의 동적 조정과 예상치 못한 이벤트에 대한보다 유연한 반응을 가능하게합니다. 이로 인해 효율이 크게 증가하여 리드 시간을 줄이고 재료 흐름을 최적화합니다.
다운 타임의 예측 유지 보수 및 감소
이미 언급했듯이, 팔레트 움직임의 지속적인 모니터링과 응력 및 진동의 분석은 잠재적 손상을 조기에 감지 할 수있게합니다. 예측 유지 보수를 통해 회사는 실패, 상품 손상 또는 사고가 발생하기 전에 좋은 시간에 팔레트를 유통에서 빼낼 수 있습니다. 이는 수리 및 교체 조달 비용을 줄일뿐만 아니라 다운 타임 및 생산 중단을 최소화합니다. 따라서 예측 유지 보수는 팔레트의 가용성이 높고 전반적으로 더 안정적이고 신뢰할 수있는 물류에 기여합니다.
재고 관리 및 창고 개선
지능형 팔레트는 귀하의 위치 및 콘텐츠에 대한 정확한 정보를 제공합니다. 이를 통해 개선 된 재고 관리 및 창고가 가능합니다. 회사는 상품의 소재지에 대한 정확한 개요를 가지고 있으며 언제든지 인벤토리를 최적화 할 수 있습니다. 창고의 특정 팔레트 또는 기사를 검색하는 것이 상당히 단순화되고 가속화됩니다. 팔레트 움직임 및 위치를 자동으로 녹음함으로써 인벤토리를보다 효율적으로 만들 수도 있습니다.
품질 보증 및 손상 예방
범프, 진동 및 극한 온도를 기록함으로써 스마트 팔레트는 품질 보증 및 손상 예방에도 기여할 수 있습니다. 민감한 상품이 운송되면 센서 데이터는 운송 중에 상품이 부적절하게 처리되었는지에 대한 정보를 제공 할 수 있으며 손상되었을 수 있습니다. 이를 통해 조기 손상 감지 및 적절한 조치를 시작하여 손상을 최소화 할 수 있습니다.
비용 효율성과 경제
지능형 팔레트를 구현하려면 처음에는 센서 및 IT 인프라에 대한 투자가 필요하지만 장기적으로 높은 비용 효율성과 경제를 약속합니다. 초기 투자 비용은 일반적으로 프로세스 최적화, 예측 유지 보수, 개선 된 재고 관리 및 손상 방지를 통해 절감 효과를 크게 초과합니다. 또한 PAL2REC 타당성 조사에 따르면 저렴한 센서 모델도 요구 사항을 충족시켜 기술이 중소 기업에 매력적으로 만듭니다.
센서 기반 활동 감지 세부 사항 : 데이터 수집, AI 평가 및 활동 프로파일
PAL2REC 프로젝트의 일부로 개발 된 팔레트의 센서 기반 활동 감지는 센서의 정교한 상호 작용, 데이터 전송, 인공 지능 및 데이터 분석을 기반으로합니다. 다음 과정 에서이 과정의 개별 단계는 더 자세히 설명됩니다.
자세한 이동 데이터를위한 포괄적 인 센서 장비
첫 번째 단계는 상세한 움직임 데이터를 기록 할 수있는 다양한 센서가있는 팔레트의 장비입니다. 팔레트 이동의 특정 측면을 측정하는 다양한 센서 유형이 사용됩니다.
가속 센서
3 개의 공간에서 가속화를 캡처하고 팔레트의 시작, 제동 또는 가속과 같은 움직임의 역학에 대한 정보를 제공하십시오.
자이로 스코프
예를 들어 지게차로 운전하거나 돌릴 때 팔레트의 회전 및 회전을 캡처합니다.
라이팅 센서 (경사 센서)
예를 들어 팔레트를 들어 올리거나 설정할 때 방에서 팔레트의 방향을 결정하고 경사 및 기울기 각도를 포착하십시오.
선택 사항 : 환경 센서
응용 프로그램에 따라 센서를 사용하여 추가 관련 환경 조건을 문서화하기 위해 온도, 공기 습도, 진동 또는 광 강도를 기록 할 수 있습니다.
완전한 정보를위한 지속적인 데이터 수집
센서는 팔레트의 활동과 움직임에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. 측정 데이터는 전체 물류 프로세스에 대한 정보를 완전히 기록하기 위해 짧은 시간 간격으로 기록 및 저장됩니다. 센서에서 중앙 평가 장치로의 데이터 전송은 Bluetooth, WLAN 또는 NB-IOT (Narrowband-IoT)와 같은 라디오 기술을 통해 무선으로 일할 수 있습니다. NB-IOT은 높은 범위와 에너지 효율이 높기 때문에 대형 창고 또는 실외에서 응용 프로그램에 특히 유용합니다.
패턴 인식 및 활동 할당에 대한 AI 기반 평가
수집 된 센서 데이터는 인공 지능 (AI)을 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 AI는 복잡한 움직임 패턴을 식별하고 특정 물류 활동을 할당하도록 설계되었습니다. AI 교육은 기계 학습의 도움으로 특히 딥 러닝 프로세스를 통해 수행됩니다. AI에는 대량의 센서 데이터가 제시되며, 이는 관련 물류 활동 (예 : "로드", "저장", "지게차 여행")에 주석이 붙어 있습니다. AI는 모든 활동의 특징적인 움직임 프로파일을 식별하고 일반화하는 법을 배웁니다. 교육 후 AI는 알려지지 않은 움직임 패턴을 분석하고 높은 정확도로 기본 물류 활동을 인식 할 수 있습니다.
포괄적 인 프로세스 정보를위한 활동 프로파일 생성
평가 된 데이터 및 인식 된 활동을 기반으로 팔레트의 상세한 활동 프로파일이 작성됩니다. 이 프로파일에는 팔레트가 통과 한 다양한 물류 프로세스에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
로드 및 언로드
타임 스탬프 및 기간을 포함한 로딩 및 언 로딩 프로세스 감지.
저장 및 아웃소싱
창고에서 저장 및 아웃소싱 프로세스 (추가 현지화 기술로 보충 된 경우)를 포함하여 저장 및 아웃소싱 프로세스 식별.
지게차로 운송
경로, 속도 및 운전 행동을 포함한 지게차 여행 감지.
찾다
시운전 기사를 포함한 선택 프로세스 식별 (추가 식별 기술과 결합 된 경우).
기다렸다가 정지하십시오
다양한 프로세스 단계에서 대기 시간과 표준을 기록합니다.
프로세스 최적화를위한 해석 및 분석
인식 된 패턴과 활동은 물류 프로세스를 해석하고 분석하는 데 사용됩니다. 활동 프로파일은 회사에 물류 프로세스에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 약점이 프로세스의 취약성을 식별하고 최적화 가능성을 식별 할 수 있도록합니다. 예를 들어, 회사는 어떤 프로세스 단계가 특히 시간이 소요되는지, 불필요한 대기 시간이 있거나 재료 흐름이 비효율적 인 위치를 분석 할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 표적 프로세스 최적화 측정을 시작할 수 있습니다.
자율적이고 투명한 물류에 대한 타당성 증명
PAL2REC 프로젝트는 카메라 이미지 또는 수동 데이터 수집과 같은 외부 동반 정보에 의존하지 않고 추가 센서 데이터에 의해 물류 프로세스를 해석하고 재현 할 수 있다는 타당성의 증거를 제공하는 것을 목표로합니다. 스마트 팔레트의 자율 활동 감지는 물류 체인의 투명성을 크게 증가시킵니다. 회사는 상품 운동에 대한 포괄적이고 실시간 통찰력을 받고 프로세스 데이터 기반 프로세스를 최적화 할 수 있습니다.
미래의 물류의 핵심 인 스마트 팔레트
이 혁신적인 기술은 팔레트를 간단한 충전 캐리어에서 물류 체인의 지능형 정보 소스로 변환합니다. 스마트 팔레트는 단순한 트렌드 이상입니다. 그들은 미래의 물류의 열쇠입니다. 이들은 물류 프로세스에서 투명성, 효율성 및 지속 가능성을 향상시키고 현대 물류의 문제를 관리하는 데 도움이됩니다. Fraunhofer IML과 Tu Dortmund의 PAL2REC 프로젝트는이 유망한 기술의 광범위한 구현을위한 중요한 토대를 마련했으며, 혁신적인 혁신을위한 지능형 팔레트의 잠재력을 보여줍니다. 물류의 미래는 똑똑하고 팔레트는 중요한 역할을합니다.
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콘라드 울펜슈타인
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