Паметна опрема: Подаци у реалном времену са палета помоћу Pal2Rec-а – употреба вештачке интелигенције за анализу података сензора

Konrad Wolfenstein

Пре 1 године

Паметна опрема: Подаци у реалном времену са палета помоћу Pal2Rec-а – употреба вештачке интелигенције за анализу података сензора – Оригинална слика: Fraunhofer IML / Креативна слика: Xpert.Digital

Праћење у реалном времену: Палете постају дигитални извори информација

Паметне палете: Трансформација интралогистике кроз податке у реалном времену и интелигентну технологију

У сложеном свету логистике, где су ефикасност и транспарентност кључни за успех и конкурентност, палете играју централну, мада често потцењену, улогу. Ови неупадљиви носачи терета су окосница глобалних токова робе, свакодневно премештајући безброј предмета кроз складишта, производне погоне и дистрибутивне центре. Али њихов потенцијал се протеже далеко изван пуког транспорта. Фраунхоферов институт за проток материјала и логистику IML истражио је ове скривене могућности и, у оквиру истраживачког пројекта „Pal2Rec“ – скраћеница од „Pallet to Recognition“ – спровео је студију изводљивости која фундаментално мења традиционално схватање палета. Циљ је био амбициозан: доказати да палете могу више од пуког ношења терета. Требало би да „размишљају“ заједно и пруже вредне информације о свом логистичком путовању, процесним корацима кроз које пролазе и својим кретањима у реалном времену. Први резултати овог истраживања импресивно потврђују ову визију и указују на предстојећу револуцију у интралогистици.

Изазови логистичке индустрије

Живимо у времену када је логистичка индустрија под огромним притиском да послује све ефикасније, одрживије и економичније. Оптимизација процеса, смањење трошкова и минимизирање утицаја на животну средину постали су кључни изазови. Међутим, велики проблем за многе компаније је недостатак транспарентности у њиховим сопственим логистичким операцијама. Често постоји недостатак транспарентности у погледу стварног кретања робе, коришћења ресурса и ефикасности појединачних корака процеса. Овај недостатак информација неизбежно доводи до неефикасних процеса, непотребних трошкова и пропуштених могућности за оптимизацију. Ту долази Pal2Rec да баци светло на ову непрозирност.

Интелигентни сензори за палете

Иновативни приступ пројекта лежи у опремању палета интелигентним сензорима. Ови сензори, који се могу дискретно и робусно интегрисати у палете, бележе мноштво података кључних за разумевање логистичког процеса. Кретање у реалном времену, прецизна детекција удараца и вибрација, углови нагиба и нагиба – све ове информације се беспрекорно бележе и смештају у свеобухватни логистички контекст. Замислите да свака палета постаје „говорећи“ објекат, документујући своје путовање кроз логистички ланац и пружајући драгоцене увиде у ефикасност и квалитет процеса.

У вези са овим:

Нова логистичка решења са вештачком интелигенцијом и 2Д матричним кодовима: Будућност индустрије са матричном логистиком DataMatrix-а

Вештачка интелигенција за анализу података

Сама количина података коју генеришу ове паметне палете била би безвредна без интелигентне анализе. Ту долази до изражаја вештачка интелигенција (ВИ). Истраживачи у Pal2Rec-у су користили прикупљене податке сензора да би обучавали ВИ способну да препозна сложене обрасце кретања и додели их одговарајућим активностима у свакодневној логистици. Било да се ради о утовару палете робом, складиштењу у складишту са високим регалима, транспорту виљушкаром или избору артикала – ВИ учи да идентификује и тумачи карактеристичне профиле кретања сваке активности. Резултат је нека врста „профила активности“ за сваку појединачну палету, који пружа детаљне информације о њеним задацима, корацима процеса које је прошла и њеним кретањима.

Предности добијених података

Џулијан Брант, руководилац пројекта Pal2Rec и истраживачки сарадник у Fraunhofer IML, истиче огромну додатну вредност ових података: „Подаци пружају вредне увиде који помажу компанијама да конкретно идентификују слабости и у потпуности искористе потенцијал оптимизације.“ Али предности се протежу далеко изван чисте оптимизације процеса. Једна посебно обећавајућа примена је предиктивно одржавање. Континуираним праћењем кретања палета и анализом вибрација и оптерећења, потенцијална оштећења могу се открити рано, пре него што се чак и догоде. На пример, ако је палета више пута изложена јаким ударцима или показује знаке замора материјала, то се може открити на време како би се палета избацила из употребе и избегли скупи кварови или чак несреће. Ово предиктивно одржавање не само да доприноси повећаној безбедности већ и значајно смањује трошкове поправки и замена.

Избор одговарајуће сензорске технологије

Још један важан аспект пројекта Pal2Rec био је пажљив избор одговарајуће сензорске технологије. Као део студије изводљивости, истраживачи су интензивно истраживали који су сензори најпогоднији за ову захтевну примену. Изненађујући и охрабрујући резултат био је да чак и исплативи модели сензора могу да испуне захтеве у многим случајевима. Ово је кључни фактор за широко прихватање и имплементацију технологије у индустрији. Компаније стога могу не само да имају користи од бројних предности паметних палета, већ то могу да чине и у економски исплативом оквиру. Улагање у паметне палете стога обећава брз повраћај инвестиције кроз повећану ефикасност, смањење трошкова и побољшани квалитет процеса.

Партнерство и подршка

Пројекат Pal2Rec је импресиван пример успешне сарадње између истраживања и академске заједнице. Спроведен је као заједнички пројекат са реномираном Катедром за руковање материјалима и складиштење (FLW) на Универзитету ТУ Дортмунд. Пројекат је добио финансијску подршку од приближно 180.000 евра од Савезног министарства за дигиталне и економске послове (BMDV) као део иновативне иницијативе mFUND. Ово финансирање наглашава значај пројекта за даљи развој логистичке индустрије и промоцију дигиталних иновација у Немачкој. Досадашњи резултати пројекта се не само сматрају потпуним успехом, већ служе и као снажан подстицај за партнере у пројекту да траже накнадно финансирање и да даље развијају и имплементирају ову обећавајућу технологију.

Завршни догађај

За све који су заинтересовани за будућност логистике и потенцијал паметних палета, 25. фебруар 2025. године нуди одличну прилику. Тог дана ће се одржати званични завршни догађај истраживачког пројекта Pal2Rec. Заинтересовани из индустрије, академске заједнице и праксе су срдачно позвани да присуствују презентацији резултата пројекта, како лично тако и онлајн, и да о њима директно разговарају са стручњацима из индустрије. Овај догађај пружа јединствену платформу за упознавање из прве руке са најновијим достигнућима у области паметних палета и за успостављање вредних контаката.

Више информација овде:

Pal2Rec баца светло на таму интралогистике

Детаљан увид у пројекат Pal2Rec: циљеви, технологија и предности

Истраживачки пројекат Pal2Rec (Од палете до препознавања) је више од пуке студије изводљивости – то је иновативна иницијатива са потенцијалом да фундаментално промени логистику. У сржи пројекта је визија да се палете у логистици учине паметнијим и трансформишу од пасивних носача терета у активне изворе информација.

Циљ и концепт: Аутономно препознавање активности за интелигентне логистичке процесе

Централни циљ пројекта Pal2Rec је истраживање како се (евро) палете могу аутономно и проактивно интегрисати у логистичке процесе путем сензорског детектовања активности. Пројекат следи приступ прецизног снимања и интелигентног тумачења података о кретању палета помоћу сензора, без ослањања на додатне, скупе и сложене пратеће информације као што су слике са камера. Идеја је да сама палета постане „информатор“, који у реалном времену комуницира свој статус, положај и процесе кроз које је прошла.

Технологија и имплементација: Сензорска опрема, анализа података и профили активности подржани вештачком интелигенцијом

Да би постигао овај амбициозни циљ, Pal2Rec се ослања на комбинацију најсавременијих сензора и вештачке интелигенције. Технолошка имплементација у суштини обухвата следеће кораке:

Сензорска опрема на палетама

У првом кораку, конвенционалне палете – посебно евро палете, које представљају индустријски стандард – опремљене су интелигентним сензорима. Ови сензори су способни да мере разне физичке величине које пружају информације о кретању и стању палете. То обично укључује акцелерометре, жироскопе, сензоре положаја и, ако је потребно, сензоре за детекцију температуре, влажности или вибрација. Сензори су интегрисани у палету на такав начин да су довољно робусни да издрже тешке услове свакодневне логистике и да не умањују функционалност палете. Сензори се могу напајати, на пример, малим батеријама или технологијама за сакупљање енергије које извлаче енергију из кретања или вибрација палете.

Апликација вештачке интелигенције за интерпретацију података

Подаци које сензори прикупљају се континуирано прикупљају и преносе у централну јединицу за процену. Ту на сцену ступа вештачка интелигенција. Сирови подаци сензора у почетку нису баш информативни. Тек кроз интелигентну обраду и анализу помоћу вештачке интелигенције они постају вредне информације. Вештачка интелигенција је обучена да препозна сложене обрасце кретања и додели их одређеним логистичким активностима. Ова обука се спроводи коришћењем великих количина података сензора прикупљених у реалним логистичким окружењима. Машинским учењем, вештачка интелигенција учи да разликује карактеристичне профиле кретања различитих активности као што су утовар, истовар, складиштење, преузимање, транспорт виљушкаром, прикупљање поруџбина и тако даље.

Креирање профила активности

Резултат анализе података уз подршку вештачке интелигенције је креирање детаљног „профила активности“ за сваку појединачну палету. Овај профил прецизно документује које је логистичке процесе палета прошла, када и где су се ти процеси одвијали и колико су дуго трајали. Профил активности тако садржи вредне информације о целокупној „животној причи“ палете унутар логистичког ланца. Ове информације се могу користити за широк спектар примена, од оптимизације процеса и управљања залихама до осигурања квалитета.

Предности и примене: Оптимизација процеса, предиктивно одржавање и исплативост

Имплементација интелигентних палета заснованих на Pal2Rec технологији нуди компанијама мноштво предности и отвара нова поља примене у логистици:

Оптимизација процеса и побољшање ефикасности

Детаљно праћење и анализа кретања палета пружа компанијама транспарентан увид у њихове логистичке процесе. Слабости, уска грла и неефикасности постају видљиви и могу се проактивно решити. На пример, непотребна времена чекања, празни вожње или гломазне транспортне руте могу се идентификовати и оптимизовати. Подаци у реалном времену из паметних палета омогућавају динамичко прилагођавање процеса и флексибилнији одговор на непредвиђене догађаје. То доводи до значајног повећања ефикасности, смањења времена испоруке и оптимизованог тока материјала.

Предиктивно одржавање и смањење застоја

Као што је претходно поменуто, континуирано праћење кретања палета и анализа оптерећења и вибрација омогућавају рано откривање потенцијалних оштећења. Предиктивно одржавање омогућава компанијама да благовремено уклоне палете из оптицаја пре него што дође до кварова, оштећења робе или чак незгода. Ово не само да смањује трошкове поправки и замене, већ и минимизира застоје и прекиде производње. Предиктивно одржавање тако доприноси већој доступности палета и свеукупно стабилнијем и поузданијем логистичком систему.

Побољшано управљање залихама и складиштење

Паметне палете пружају прецизне информације о њиховој локацији и садржају. Ово омогућава побољшано управљање залихама и складиштење. Компаније имају јасан преглед где се њихова роба налази у сваком тренутку и могу да оптимизују нивое залиха. Претрага одређених палета или артикала у складишту је значајно поједностављена и убрзана. Пописивање залиха такође може бити ефикасније кроз аутоматско евидентирање кретања и локација палета.

Осигурање квалитета и спречавање штете

Детекцијом удараца, вибрација и екстремних температура, паметне палете такође могу допринети осигурању квалитета и спречавању оштећења. Приликом транспорта осетљиве робе, подаци сензора могу открити да ли је роба неправилно рукована током транспорта и да ли је можда оштећена. Ово омогућава рано откривање оштећења и покретање одговарајућих мера за минимизирање штете.

Исплативост и економичност

Иако имплементација паметних палета у почетку захтева улагање у сензоре и ИТ инфраструктуру, она обећава високу исплативост и профитабилност на дужи рок. Уштеде постигнуте оптимизацијом процеса, предиктивним одржавањем, побољшаним управљањем залихама и спречавањем штете обично далеко надмашују почетне трошкове улагања. Штавише, студија изводљивости Pal2Rec показала је да чак и исплативи модели сензора могу да испуне захтеве, што технологију чини атрактивном и за мала и средња предузећа (МСП).

Детаљно откривање активности помоћу сензора: прикупљање података, анализа вештачком интелигенцијом и профили активности

Систем за детекцију активности палета заснован на сензорима, развијен у оквиру пројекта Pal2Rec, ослања се на софистицирану интеракцију сензора, преноса података, вештачке интелигенције и анализе података. Појединачни кораци овог процеса детаљније су објашњени у наставку:

Свеобухватни пакет сензора за детаљне податке о кретању

Први корак је опремање палета разним сензорима способним да снимају детаљне податке о кретању. Користе се различити типови сензора, од којих сваки мери специфичне аспекте кретања палете:

Акцелерометри

Они детектују убрзања у три просторна правца и пружају информације о динамици кретања, као што су покретање, кочење или убрзавање палете.

Жироскопи

Они мере брзине ротације око три осе и тако бележе ротационе покрете и ротације палете, на пример при скретању или окретању виљушкаром.

Сензори положаја (сензори нагиба)

Они одређују оријентацију палете у простору и детектују углове нагиба и нагиба, на пример приликом подизања или спуштања палете.

Опционо: Сензори за животну средину

У зависности од примене, додатни сензори могу се користити за снимање температуре, влажности, вибрација или интензитета светлости како би се документовали други релевантни услови околине.

Континуирано прикупљање података за потпуне информације

Сензори континуирано прикупљају податке о активностима и кретању палете. Подаци мерења се снимају и чувају у кратким интервалима како би се осигурало беспрекорно прикупљање информација током целог логистичког процеса. Пренос података од сензора до централне јединице за процену може бити бежични путем радио технологија као што су Bluetooth, WLAN или Narrowband IoT (NB-IoT). NB-IoT је посебно погодан за примену у великим складиштима или на отвореном због свог великог домета и енергетске ефикасности.

Анализа подржана вештачком интелигенцијом за препознавање образаца и додељивање активности

Прикупљени подаци сензора користе се за обуку вештачке интелигенције (ВИ). Ова ВИ је дизајнирана да препозна сложене обрасце кретања и додели их специфичним логистичким активностима. ВИ се обучава коришћењем машинског учења, посебно метода дубоког учења. Велике количине података сензора се приказују ВИ, означене одговарајућим логистичким активностима (нпр. „утовар“, „складиштење“, „руковање виљушкаром“). ВИ учи да идентификује и генерализује карактеристичне профиле кретања сваке активности. Након обуке, ВИ је у стању да анализира чак и непознате обрасце кретања и препозна основну логистичку активност са високом тачношћу.

Креирање профила активности за свеобухватне информације о процесу

На основу процењених података и идентификованих активности, креира се детаљан профил активности палете. Овај профил садржи информације о различитим логистичким процесима кроз које је палета прошла, као што су:

Утовар и истовар

Детекција процеса пуњења и пражњења, укључујући временску ознаку и трајање.

Складиштење и преузимање

Идентификација процеса складиштења и преузимања у складишту, укључујући локацију складиштења (ако је допуњена додатним технологијама локализације).

Превоз виљушкаром

Детекција путовања виљушкара, укључујући пређену удаљеност, брзину и понашање у вожњи.

прикупљање поруџбина

Идентификација операција прикупљања, укључујући прикупљене ставке (ако се комбинује са додатним технологијама идентификације).

Чекање и застој

Забележавање времена чекања и застоја у различитим корацима процеса.

Интерпретација и анализа за оптимизацију процеса

Идентификовани обрасци и активности се користе за тумачење и анализу логистичких процеса. Профили активности пружају компанијама драгоцене увиде у њихове логистичке операције, омогућавајући им да идентификују слабости и препознају потенцијал за оптимизацију. На пример, компаније могу да анализирају који кораци процеса посебно одузимају много времена, где се јављају непотребна времена чекања или где су токови материјала неефикасни. На основу ових налаза, могу се покренути циљане мере за оптимизацију процеса.

Доказ концепта за аутономну и транспарентну логистику

Пројекат Pal2Rec има за циљ да покаже да се логистички процеси могу интерпретирати и репродуковати коришћењем додатних података сензора, без ослањања на спољне информације као што су слике са камера или ручни унос података. Аутономно откривање активности паметних палета значајно повећава транспарентност у логистичком ланцу. Компаније добијају свеобухватан увид у кретање своје робе у реалном времену и могу оптимизовати своје процесе на основу ових података.

Паметне палете као кључ логистике будућности

Ова иновативна технологија трансформише палете од једноставних носача терета у интелигентне изворе информација унутар логистичког ланца. Паметне палете су више од обичног тренда – оне су кључ логистике будућности. Оне омогућавају побољшану транспарентност, ефикасност и одрживост у логистичким процесима и помажу у суочавању са изазовима модерне логистике. Пројекат Pal2Rec, који су спровели Fraunhofer IML и TU Dortmund, поставио је важну основу за широку примену ове перспективне технологије и импресивно демонстрира потенцијал паметних палета да револуционишу интралогистику. Будућност логистике је паметна – а палете у њој играју кључну улогу.