Slimme apparatuur: realtime data van pallets met Pal2Rec – gebruik van kunstmatige intelligentie voor data-analyse van sensorgegevens – Originele afbeelding: Fraunhofer IML / Creatieve afbeelding: Xpert.Digital
Realtime tracking: pallets worden digitale informatiebronnen
Slimme pallets: de transformatie van intralogistiek door middel van realtime data en intelligente technologie
In de complexe wereld van de logistiek, waar efficiëntie en transparantie cruciaal zijn voor succes en concurrentievermogen, spelen pallets een centrale, zij het vaak onderschatte, rol. Deze onopvallende ladingdragers vormen de ruggengraat van de wereldwijde goederenstromen en verplaatsen dagelijks talloze artikelen door magazijnen, productiefaciliteiten en distributiecentra. Maar hun potentieel reikt veel verder dan louter transport. Het Fraunhofer Instituut voor Materiaalstroom en Logistiek IML heeft deze verborgen mogelijkheden onderzocht en, in het kader van het onderzoeksproject "Pal2Rec"—afkorting van "Pallet to Recognition"—een haalbaarheidsstudie uitgevoerd die het traditionele begrip van pallets fundamenteel verandert. Het doel was ambitieus: bewijzen dat pallets meer kunnen dan alleen ladingen dragen. Ze moeten "meedenken" en waardevolle informatie verschaffen over hun logistieke reis, de processtappen die ze doorlopen en hun bewegingen in realtime. De eerste resultaten van dit onderzoek bevestigen deze visie op indrukwekkende wijze en wijzen op een aanstaande revolutie in de intralogistiek.
Uitdagingen van de logistieke sector
We leven in een tijd waarin de logistieke sector onder enorme druk staat om steeds efficiënter, duurzamer en economischer te opereren. Het optimaliseren van processen, het verlagen van kosten en het minimaliseren van de milieu-impact zijn belangrijke uitdagingen geworden. Een groot probleem voor veel bedrijven is echter het gebrek aan transparantie in hun eigen logistieke activiteiten. Vaak is er een gebrek aan transparantie over de daadwerkelijke goederenbeweging, het gebruik van hulpbronnen en de efficiëntie van afzonderlijke processtappen. Dit gebrek aan informatie leidt onvermijdelijk tot inefficiënte processen, onnodige kosten en gemiste optimalisatiekansen. Hier komt Pal2Rec in beeld om licht te werpen op deze onduidelijkheid.
Intelligente sensoren voor pallets
De innovatieve aanpak van het project bestaat uit het uitrusten van pallets met intelligente sensoren. Deze sensoren, die discreet en robuust in de pallets kunnen worden geïntegreerd, registreren een veelheid aan gegevens die cruciaal zijn voor het begrijpen van het logistieke proces. Realtime bewegingen, nauwkeurige detectie van schokken en trillingen, kantel- en hellingshoeken – al deze informatie wordt naadloos geregistreerd en in een uitgebreide logistieke context geplaatst. Stel je voor dat elke pallet een 'sprekend' object wordt, dat zijn eigen reis door de logistieke keten documenteert en waardevolle inzichten verschaft in de efficiëntie en kwaliteit van de processen.
Dit is hiermee gerelateerd:
Kunstmatige intelligentie voor data-analyse
De enorme hoeveelheid data die door deze slimme pallets wordt gegenereerd, zou waardeloos zijn zonder intelligente analyse. Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek komt kijken. De onderzoekers van Pal2Rec gebruikten de verzamelde sensorgegevens om een AI te trainen die complexe bewegingspatronen kan herkennen en deze kan toewijzen aan de overeenkomstige activiteiten in de dagelijkse logistiek. Of het nu gaat om het laden van een pallet met goederen, het opslaan ervan in een hoogbouwmagazijn, het transporteren ervan met een heftruck of het verzamelen van artikelen – de AI leert de karakteristieke bewegingsprofielen van elke activiteit te identificeren en te interpreteren. Het resultaat is een soort 'activiteitsprofiel' voor elke individuele pallet, met gedetailleerde informatie over de taken, de processtappen die zijn doorlopen en de bewegingen.
Voordelen van de verkregen gegevens
Julian Brandt, projectmanager van Pal2Rec en onderzoeksmedewerker bij Fraunhofer IML, benadrukt de enorme meerwaarde van deze data: "De data biedt waardevolle inzichten die bedrijven helpen om zwakke punten specifiek te identificeren en het optimalisatiepotentieel volledig te benutten." Maar de voordelen reiken veel verder dan pure procesoptimalisatie. Een bijzonder veelbelovende toepassing is voorspellend onderhoud. Door continu palletbewegingen te monitoren en trillingen en belastingen te analyseren, kan potentiële schade vroegtijdig worden opgespoord, nog voordat deze zich voordoet. Als een pallet bijvoorbeeld herhaaldelijk aan sterke schokken wordt blootgesteld of tekenen van materiaalmoeheid vertoont, kan dit tijdig worden gedetecteerd om de pallet buiten gebruik te stellen en kostbare storingen of zelfs ongelukken te voorkomen. Dit voorspellende onderhoud draagt niet alleen bij aan een verhoogde veiligheid, maar verlaagt ook de kosten van reparaties en vervangingen aanzienlijk.
Selectie van de juiste sensortechnologie
Een ander belangrijk aspect van het Pal2Rec-project was de zorgvuldige selectie van geschikte sensortechnologie. In het kader van de haalbaarheidsstudie onderzochten de onderzoekers intensief welke sensoren het meest geschikt waren voor deze veeleisende toepassing. Een verrassend en bemoedigend resultaat was dat zelfs kosteneffectieve sensormodellen in veel gevallen aan de eisen kunnen voldoen. Dit is een cruciale factor voor de brede acceptatie en implementatie van de technologie in de industrie. Bedrijven kunnen zo niet alleen profiteren van de talrijke voordelen van slimme pallets, maar dit ook doen binnen een economisch haalbaar kader. Investeren in slimme pallets belooft daarom een snelle terugverdientijd door verhoogde efficiëntie, kostenverlagingen en verbeterde proceskwaliteit.
Partnerschap en ondersteuning
Het Pal2Rec-project is een indrukwekkend voorbeeld van succesvolle samenwerking tussen onderzoek en wetenschap. Het werd uitgevoerd als een gezamenlijk project met de gerenommeerde leerstoel Materials Handling and Warehousing (FLW) aan de TU Dortmund. Het project ontving een financiële ondersteuning van circa € 180.000 van het Duitse Ministerie van Digitale Zaken en Economische Zaken (BMDV) in het kader van het mFUND-innovatie-initiatief. Deze financiering onderstreept het belang van het project voor de verdere ontwikkeling van de logistieke sector en de bevordering van digitale innovatie in Duitsland. De resultaten tot nu toe worden niet alleen als een groot succes beschouwd, maar vormen ook een sterke stimulans voor de projectpartners om vervolgfinanciering te zoeken en deze veelbelovende technologie verder te ontwikkelen en te implementeren.
Slotevenement
Voor iedereen die geïnteresseerd is in de toekomst van de logistiek en de mogelijkheden van slimme pallets, biedt 25 februari 2025 een uitgelezen kans. Op deze dag vindt de officiële afsluiting van het onderzoeksproject Pal2Rec plaats. Geïnteresseerden uit de industrie, wetenschap en praktijk zijn van harte uitgenodigd om de presentatie van de projectresultaten bij te wonen, zowel fysiek als online, en deze direct met experts uit de sector te bespreken. Dit evenement biedt een uniek platform om uit de eerste hand kennis te nemen van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van slimme pallets en waardevolle contacten te leggen.
Meer informatie vindt u hier:
Gedetailleerde inzichten in het Pal2Rec-project: doelstellingen, technologie en voordelen
Het Pal2Rec (Pallet to Recognition) onderzoeksproject is meer dan alleen een haalbaarheidsstudie – het is een innovatief initiatief met het potentieel om de logistiek fundamenteel te veranderen. De kern van het project is de visie om pallets in de logistiek slimmer te maken en ze te transformeren van passieve ladingdragers naar actieve informatiebronnen.
Doel en concept: Autonome activiteitenherkenning voor intelligente logistieke processen
Het centrale doel van Pal2Rec is te onderzoeken hoe (Europallets) pallets autonoom en proactief in logistieke processen kunnen worden geïntegreerd door middel van sensorgebaseerde activiteitsdetectie. Het project streeft ernaar om palletbewegingsgegevens nauwkeurig vast te leggen en intelligent te interpreteren met behulp van sensoren, zonder afhankelijk te zijn van aanvullende, kostbare en complexe begeleidende informatie zoals camerabeelden. Het idee is dat de pallet zelf de "informant" wordt en zijn status, positie en de processen die hij heeft ondergaan in realtime communiceert.
Technologie en implementatie: Sensorapparatuur, AI-ondersteunde data-analyse en activiteitsprofielen
Om dit ambitieuze doel te bereiken, maakt Pal2Rec gebruik van een combinatie van state-of-the-art sensoren en kunstmatige intelligentie. De technologische implementatie omvat in essentie de volgende stappen:
Sensorapparatuur op de pallets
In de eerste stap worden conventionele pallets – met name europallets, die de industriestandaard vertegenwoordigen – uitgerust met intelligente sensoren. Deze sensoren kunnen diverse fysieke grootheden meten die informatie verschaffen over de beweging en de conditie van de pallet. Het gaat hierbij doorgaans om accelerometers, gyroscopen, positiesensoren en, indien nodig, sensoren voor temperatuur, luchtvochtigheid of trillingen. De sensoren zijn zodanig in de pallet geïntegreerd dat ze robuust genoeg zijn om de zware omstandigheden van de dagelijkse logistiek te weerstaan en de functionaliteit van de pallet niet belemmeren. De sensoren kunnen bijvoorbeeld worden gevoed door kleine batterijen of door energieoogsttechnologieën die energie onttrekken aan de beweging of trillingen van de pallet.
AI-toepassing voor data-interpretatie
De door de sensoren verzamelde gegevens worden continu verzameld en verzonden naar een centrale evaluatie-eenheid. Hier komt kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek kijken. De ruwe sensordata zijn in eerste instantie niet erg informatief. Pas door intelligente verwerking en analyse met behulp van AI worden ze waardevolle informatie. De AI wordt getraind om complexe bewegingspatronen te herkennen en deze toe te wijzen aan specifieke logistieke activiteiten. Deze training wordt uitgevoerd met behulp van grote hoeveelheden sensordata die in echte logistieke omgevingen zijn verzameld. Door middel van machine learning leert de AI de karakteristieke bewegingsprofielen van verschillende activiteiten te onderscheiden, zoals laden, lossen, opslaan, ophalen, transport met een heftruck, orderpicken, enzovoort.
Aanmaken van activiteitenprofielen
Het resultaat van AI-ondersteunde data-analyse is het creëren van een gedetailleerd "activiteitenprofiel" voor elke individuele pallet. Dit profiel documenteert nauwkeurig welke logistieke processen de pallet heeft ondergaan, wanneer en waar deze processen plaatsvonden en hoe lang ze duurden. Het activiteitenprofiel bevat zo waardevolle informatie over de volledige "levensgeschiedenis" van de pallet binnen de logistieke keten. Deze informatie kan worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen, van procesoptimalisatie en voorraadbeheer tot kwaliteitsborging.
Voordelen en toepassingen: Procesoptimalisatie, predictief onderhoud en kostenefficiëntie
De implementatie van intelligente pallets op basis van Pal2Rec-technologie biedt bedrijven een veelvoud aan voordelen en opent nieuwe toepassingsgebieden in de logistiek:
Procesoptimalisatie en efficiëntieverbetering
Gedetailleerde tracking en analyse van palletbewegingen biedt bedrijven transparant inzicht in hun logistieke processen. Zwakke punten, knelpunten en inefficiënties worden zichtbaar en kunnen proactief worden aangepakt. Zo kunnen onnodige wachttijden, lege ritten of omslachtige transportroutes worden geïdentificeerd en geoptimaliseerd. De realtime data van slimme pallets maakt dynamische procesaanpassingen mogelijk en een flexibelere reactie op onvoorziene gebeurtenissen. Dit leidt tot een aanzienlijke efficiëntieverhoging, kortere doorlooptijden en een geoptimaliseerde materiaalstroom.
Voorspellend onderhoud en vermindering van downtime
Zoals eerder vermeld, maakt continue monitoring van palletbewegingen en analyse van ladingen en trillingen het mogelijk om potentiële schade vroegtijdig op te sporen. Voorspellend onderhoud stelt bedrijven in staat om pallets tijdig uit de circulatie te halen voordat er storingen, schade aan goederen of zelfs ongelukken optreden. Dit verlaagt niet alleen de kosten van reparaties en vervangingen, maar minimaliseert ook stilstand en productieonderbrekingen. Voorspellend onderhoud draagt zo bij aan een hogere beschikbaarheid van pallets en een algeheel stabieler en betrouwbaarder logistiek systeem.
Verbeterd voorraadbeheer en magazijnbeheer
De slimme pallets geven nauwkeurige informatie over hun locatie en inhoud. Dit maakt een verbeterd voorraadbeheer en magazijnbeheer mogelijk. Bedrijven hebben te allen tijde een duidelijk overzicht van de locatie van hun goederen en kunnen hun voorraadniveaus optimaliseren. Het zoeken naar specifieke pallets of artikelen in het magazijn wordt aanzienlijk vereenvoudigd en versneld. Voorraadtellingen kunnen ook efficiënter worden gemaakt door de automatische registratie van palletbewegingen en -locaties.
Kwaliteitsborging en schadepreventie
Door schokken, trillingen en extreme temperaturen te detecteren, kunnen slimme pallets ook bijdragen aan kwaliteitsborging en schadepreventie. Bij het transport van gevoelige goederen kunnen de sensorgegevens aantonen of de goederen tijdens het transport onjuist zijn behandeld en mogelijk beschadigd zijn geraakt. Dit maakt vroegtijdige schadedetectie en het nemen van passende maatregelen mogelijk om de schade te minimaliseren.
Kostenefficiëntie en winstgevendheid
Hoewel de implementatie van slimme pallets in eerste instantie investeringen in sensoren en IT-infrastructuur vereist, belooft het op de lange termijn een hoge kostenefficiëntie en winstgevendheid. De besparingen die worden gerealiseerd door procesoptimalisatie, voorspellend onderhoud, verbeterd voorraadbeheer en schadepreventie, wegen doorgaans ruimschoots op tegen de initiële investeringskosten. Bovendien toonde de haalbaarheidsstudie van Pal2Rec aan dat zelfs kosteneffectieve sensormodellen aan de eisen kunnen voldoen, waardoor de technologie ook aantrekkelijk is voor het midden- en kleinbedrijf (MKB).
Sensorgebaseerde activiteitsherkenning in detail: data-acquisitie, AI-analyse en activiteitsprofielen
Het sensorgebaseerde activiteitsdetectiesysteem voor pallets, ontwikkeld binnen het Pal2Rec-project, is gebaseerd op een geavanceerd samenspel van sensoren, datatransmissie, kunstmatige intelligentie en data-analyse. De afzonderlijke stappen van dit proces worden hieronder nader toegelicht:
Uitgebreide sensorsuite voor gedetailleerde bewegingsgegevens
De eerste stap is het uitrusten van de pallets met diverse sensoren die gedetailleerde bewegingsgegevens kunnen vastleggen. Er worden verschillende sensortypen gebruikt, die elk specifieke aspecten van de palletbeweging meten:
Versnellingsmeters
Ze detecteren versnellingen in drie ruimtelijke richtingen en geven informatie over de dynamiek van de beweging, zoals het starten, remmen of versnellen van het pallet.
Gyroscopen
Ze meten rotatiesnelheden rondom drie assen en registreren zo draaibewegingen en rotaties van de pallet, bijvoorbeeld bij het nemen van bochten of het keren met een heftruck.
Positiesensoren (kantelsensoren)
Ze bepalen de oriëntatie van de pallet in de ruimte en detecteren kantel- en hellingshoeken, bijvoorbeeld bij het optillen of neerzetten van de pallet.
Optioneel: Omgevingssensoren
Afhankelijk van de toepassing kunnen extra sensoren worden ingezet om temperatuur, vochtigheid, trillingen of lichtintensiteit te registreren. Zo kunnen andere relevante omgevingsomstandigheden worden gedocumenteerd.
Continue gegevensverzameling voor volledige informatie
De sensoren verzamelen continu gegevens over de activiteiten en bewegingen van de pallet. De meetgegevens worden met korte tussenpozen verzameld en opgeslagen om een naadloze informatieverzameling gedurende het gehele logistieke proces te garanderen. De gegevensoverdracht van de sensoren naar de centrale evaluatie-eenheid kan draadloos plaatsvinden via radiotechnologieën zoals Bluetooth, WLAN of Narrowband IoT (NB-IoT). NB-IoT is dankzij het grote bereik en de energie-efficiëntie bijzonder geschikt voor toepassingen in grote magazijnen of buiten.
AI-ondersteunde analyse voor patroonherkenning en activiteitstoewijzing
De verzamelde sensordata worden gebruikt om een kunstmatige intelligentie (AI) te trainen. Deze AI is ontworpen om complexe bewegingspatronen te herkennen en deze toe te wijzen aan specifieke logistieke activiteiten. De AI wordt getraind met behulp van machine learning, met name deep learning-methoden. Grote hoeveelheden sensordata worden aan de AI gepresenteerd, geannoteerd met de bijbehorende logistieke activiteiten (bijv. "laden", "opslag", "heftruckbediening"). De AI leert de karakteristieke bewegingsprofielen van elke activiteit te identificeren en te generaliseren. Na training is de AI in staat om zelfs onbekende bewegingspatronen te analyseren en de onderliggende logistieke activiteit met hoge nauwkeurigheid te herkennen.
Aanmaken van activiteitenprofielen voor uitgebreide procesinformatie
Op basis van de geëvalueerde gegevens en de geïdentificeerde activiteiten wordt een gedetailleerd activiteitenprofiel van de pallet opgesteld. Dit profiel bevat informatie over verschillende logistieke processen die de pallet heeft ondergaan, zoals:
Laden en lossen
Detectie van laad- en ontlaadprocessen, inclusief tijdstempel en duur.
Opslag en ophalen
Identificatie van opslag- en ophaalprocessen in het magazijn, inclusief opslaglocatie (indien aangevuld met aanvullende lokalisatietechnologieën).
Transport met heftruck
Detectie van heftruckritten, inclusief afgelegde afstand, snelheid en rijgedrag.
orderpicking
Identificatie van pickoperaties, inclusief gepickte artikelen (indien gecombineerd met aanvullende identificatietechnologieën).
Wachten en stilstand
Registratie van wachttijden en stilstandtijden in verschillende processtappen.
Interpretatie en analyse voor procesoptimalisatie
De geïdentificeerde patronen en activiteiten worden gebruikt om logistieke processen te interpreteren en te analyseren. De activiteitenprofielen bieden bedrijven waardevolle inzichten in hun logistieke activiteiten, waardoor ze zwakke punten kunnen identificeren en optimalisatiemogelijkheden kunnen herkennen. Zo kunnen bedrijven analyseren welke processtappen bijzonder tijdrovend zijn, waar onnodige wachttijden ontstaan of waar materiaalstromen inefficiënt zijn. Op basis van deze bevindingen kunnen gerichte maatregelen voor procesoptimalisatie worden ingezet.
Proof of concept voor autonome en transparante logistiek
Het Pal2Rec-project wil aantonen dat logistieke processen kunnen worden geïnterpreteerd en gereproduceerd met behulp van aanvullende sensordata, zonder afhankelijk te zijn van externe informatie zoals camerabeelden of handmatige gegevensinvoer. De autonome activiteitsdetectie van de slimme pallets verhoogt de transparantie in de logistieke keten aanzienlijk. Bedrijven krijgen volledig realtime inzicht in hun goederenbewegingen en kunnen hun processen op basis van deze data optimaliseren.
Slimme pallets als sleutel tot de logistiek van de toekomst
Deze innovatieve technologie transformeert pallets van eenvoudige ladingdragers tot intelligente informatiebronnen binnen de logistieke keten. Slimme pallets zijn meer dan een trend – ze vormen de sleutel tot de logistiek van de toekomst. Ze maken verbeterde transparantie, efficiëntie en duurzaamheid in logistieke processen mogelijk en helpen de uitdagingen van de moderne logistiek aan te gaan. Het Pal2Rec-project van Fraunhofer IML en de TU Dortmund heeft een belangrijke basis gelegd voor de wijdverspreide implementatie van deze veelbelovende technologie en toont op indrukwekkende wijze het potentieel van slimme pallets om de intralogistiek te revolutioneren. De toekomst van de logistiek is slim – en pallets spelen daarin een cruciale rol.
Dit is hiermee gerelateerd:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ Onze zakelijke voertaal is Engels of Duits
☑️ NIEUW: Correspondentie in uw moedertaal!
Konrad Wolfenstein
Mijn team en ik staan graag tot uw beschikking als uw persoonlijke adviseur.
U kunt contact met mij opnemen door hier het contactformulier in te vullen door mij te bellen op +49 7348 4088 965. Mijn e-mailadres is wolfenstein@xpert.digital:of
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.