Smart utrustning: Realtidsdata från pallar med Pal2Rec – användning av artificiell intelligens för dataanalys av sensordata – Originalbild: Fraunhofer IML / Kreativ bild: Xpert.Digital
Spårning i realtid: Pallar blir digitala informationskällor
Smarta pallar: Transformationen av intralogistik genom realtidsdata och intelligent teknik
I den komplexa logistikvärlden, där effektivitet och transparens är avgörande för framgång och konkurrenskraft, spelar pallar en central, om än ofta underskattad, roll. Dessa anspråkslösa lastbärare är ryggraden i globala varuflöden och flyttar otaliga artiklar dagligen genom lager, produktionsanläggningar och distributionscentraler. Men deras potential sträcker sig långt bortom bara transporter. Fraunhofer-institutet för materialflöde och logistik (IML) har utforskat dessa dolda möjligheter och, inom ramen för forskningsprojektet "Pal2Rec" – förkortning för "Pallet to Recognition" – genomfört en förstudie som fundamentalt förändrar den traditionella förståelsen av pallar. Målet var ambitiöst: att bevisa att pallar kan göra mer än att bara bära laster. De ska "tänka med" och ge värdefull information om sin logistiska resa, de processteg de genomgår och sina rörelser i realtid. De första resultaten av denna forskning bekräftar imponerande denna vision och pekar på en kommande revolution inom intralogistiken.
Utmaningar inom logistikbranschen
Vi lever i en tid där logistikbranschen är under enorm press att arbeta alltmer effektivt, hållbart och ekonomiskt. Att optimera processer, minska kostnader och minimera miljöpåverkan har blivit viktiga utmaningar. Ett stort problem för många företag är dock bristen på transparens i deras egen logistikverksamhet. Ofta saknas transparens gällande den faktiska varuförflyttningen, resursutnyttjandet och effektiviteten i enskilda processteg. Denna brist på information leder oundvikligen till ineffektiva processer, onödiga kostnader och missade optimeringsmöjligheter. Det är här Pal2Rec kommer in för att belysa denna ogenomskinlighet.
Intelligenta sensorer för pallar
Projektets innovativa tillvägagångssätt ligger i att utrusta pallar med intelligenta sensorer. Dessa sensorer, som diskret och robust kan integreras i pallarna, fångar en mängd datapunkter som är avgörande för att förstå logistikprocessen. Rörelser i realtid, exakt detektering av stötar och vibrationer, lutnings- och lutningsvinklar – all denna information registreras sömlöst och placeras i ett omfattande logistiskt sammanhang. Tänk dig att varje pall blir ett "talande" objekt, som dokumenterar sin egen resa genom logistikkedjan och ger värdefulla insikter i processernas effektivitet och kvalitet.
Relaterat till detta:
Artificiell intelligens för dataanalys
Den stora mängd data som genereras av dessa smarta pallar skulle vara värdelös utan intelligent analys. Det är här artificiell intelligens (AI) kommer in i bilden. Forskarna på Pal2Rec använde den insamlade sensordatan för att träna en AI som kan känna igen komplexa rörelsemönster och tilldela dem motsvarande aktiviteter inom den dagliga logistiken. Oavsett om det handlar om att lasta en pall med varor, lagra den i ett höglager, transportera den med en gaffeltruck eller plocka varor – AI:n lär sig att identifiera och tolka de karakteristiska rörelseprofilerna för varje aktivitet. Resultatet är en slags "aktivitetsprofil" för varje enskild pall, som ger detaljerad information om dess uppgifter, de processteg den har genomgått och dess rörelser.
Fördelar med de erhållna uppgifterna
Julian Brandt, projektledare för Pal2Rec och forskningsassistent på Fraunhofer IML, betonar det enorma mervärdet av dessa data: "Data ger värdefulla insikter som hjälper företag att specifikt identifiera svagheter och fullt utnyttja optimeringspotentialen." Men fördelarna sträcker sig långt bortom ren processoptimering. En särskilt lovande tillämpning är prediktivt underhåll. Genom att kontinuerligt övervaka pallrörelser och analysera vibrationer och belastningar kan potentiella skador upptäckas tidigt, innan de ens inträffar. Om till exempel en pall upprepade gånger utsätts för kraftiga stötar eller visar tecken på materialutmattning kan detta upptäckas i tid för att ta pallen ur bruk och undvika kostsamma fel eller till och med olyckor. Detta prediktiva underhåll bidrar inte bara till ökad säkerhet utan minskar också kostnaderna för reparationer och utbyten avsevärt.
Val av lämplig sensorteknik
En annan viktig aspekt av Pal2Rec-projektet var det noggranna valet av lämplig sensorteknik. Som en del av förstudien undersökte forskarna intensivt vilka sensorer som var bäst lämpade för denna krävande applikation. Ett överraskande och uppmuntrande resultat var att även kostnadseffektiva sensormodeller kan uppfylla kraven i många fall. Detta är en avgörande faktor för en bred acceptans och implementering av tekniken inom industrin. Företag kan därmed inte bara dra nytta av de många fördelarna med smarta pallar, utan också göra det inom en ekonomiskt hållbar ram. Att investera i smarta pallar lovar därför en snabb avkastning på investeringen genom ökad effektivitet, kostnadsminskningar och förbättrad processkvalitet.
Partnerskap och stöd
Pal2Rec-projektet är ett imponerande exempel på framgångsrikt samarbete mellan forskning och akademi. Det genomfördes som ett gemensamt projekt med den välrenommerade professorn i materialhantering och lagerhållning (FLW) vid TU Dortmund universitet. Projektet fick ekonomiskt stöd på cirka 180 000 euro från det federala ministeriet för digitalisering och ekonomi (BMDV) som en del av innovationsinitiativet mFUND. Denna finansiering understryker projektets betydelse för vidareutvecklingen av logistikbranschen och främjandet av digital innovation i Tyskland. Projektets resultat hittills anses inte bara vara en fullständig framgång utan fungerar också som ett starkt incitament för projektpartnerna att söka uppföljningsfinansiering och att vidareutveckla och implementera denna lovande teknik.
Avslutningsevenemang
För alla som är intresserade av logistikens framtid och potentialen hos smarta pallar erbjuder den 25 februari 2025 ett utmärkt tillfälle. Denna dag äger det officiella avslutningsevenemanget för forskningsprojektet Pal2Rec rum. Intresserade från industri, akademi och praktik är hjärtligt välkomna att delta i presentationen av projektresultaten, både personligen och online, och diskutera dem direkt med branschexperter. Detta evenemang ger en unik plattform för att lära sig om den senaste utvecklingen inom smarta pallar och för att knyta värdefulla kontakter.
Mer information här:
Detaljerade insikter i Pal2Rec-projektet: mål, teknik och fördelar
Forskningsprojektet Pal2Rec (Pallet to Recognition) är mer än bara en förstudie – det är ett innovativt initiativ med potential att fundamentalt förändra logistiken. Kärnan i projektet är visionen att göra pallar inom logistiken smartare och omvandla dem från passiva lastbärare till aktiva informationskällor.
Mål och koncept: Autonom aktivitetsidentifiering för intelligenta logistikprocesser
Det centrala målet med Pal2Rec är att undersöka hur (euro)pallar kan integreras autonomt och proaktivt i logistikprocesser genom sensorbaserad aktivitetsdetektering. Projektet strävar efter att exakt fånga och intelligent tolka pallrörelsedata med hjälp av sensorer, utan att förlita sig på ytterligare, kostsam och komplex medföljande information som kamerabilder. Tanken är att pallen i sig blir "informanten" som kommunicerar sin status, position och de processer den har genomgått i realtid.
Teknik och implementering: Sensorutrustning, AI-stödd dataanalys och aktivitetsprofiler
För att uppnå detta ambitiösa mål förlitar sig Pal2Rec på en kombination av toppmoderna sensorer och artificiell intelligens. Den tekniska implementeringen omfattar i huvudsak följande steg:
Sensorutrustning på pallarna
I det första steget utrustas konventionella pallar – särskilt Europallar, som representerar branschstandarden – med intelligenta sensorer. Dessa sensorer kan mäta en mängd olika fysiska storheter som ger information om pallens rörelse och skick. Dessa inkluderar vanligtvis accelerometrar, gyroskop, positionssensorer och, vid behov, sensorer för att detektera temperatur, fuktighet eller vibrationer. Sensorerna är integrerade i pallen på ett sådant sätt att de är tillräckligt robusta för att motstå de hårda förhållandena i den dagliga logistiken och inte försämrar pallens funktionalitet. Sensorerna kan drivas till exempel av små batterier eller av energiskördningstekniker som utvinner energi från pallens rörelse eller vibration.
AI-applikation för datatolkning
Data som sensorerna samlar in kontinuerligt och överförs till en central utvärderingsenhet. Det är här artificiell intelligens kommer in i bilden. Den rådata sensordatan är initialt inte särskilt informativ. Först genom intelligent bearbetning och analys med hjälp av AI blir den värdefull information. AI:n tränas att känna igen komplexa rörelsemönster och tilldela dem specifika logistiska aktiviteter. Denna träning genomförs med hjälp av stora mängder sensordata som samlats in i verkliga logistikmiljöer. Genom maskininlärning lär sig AI:n att urskilja de karakteristiska rörelseprofilerna för olika aktiviteter som lastning, lossning, lagring, hämtning, trucktransport, orderplockning och så vidare.
Skapande av aktivitetsprofiler
Resultatet av AI-stödd dataanalys är skapandet av en detaljerad "aktivitetsprofil" för varje enskild pall. Denna profil dokumenterar exakt vilka logistiska processer pallen har genomgått, när och var dessa processer ägde rum, och hur länge de varade. Aktivitetsprofilen innehåller således värdefull information om pallens hela "livshistoria" inom logistikkedjan. Denna information kan användas för en mängd olika tillämpningar, från processoptimering och lagerhantering till kvalitetssäkring.
Fördelar och tillämpningar: Processoptimering, prediktivt underhåll och kostnadseffektivitet
Implementeringen av intelligenta pallar baserade på Pal2Rec-teknik erbjuder företag en mängd fördelar och öppnar upp för nya tillämpningsområden inom logistik:
Processoptimering och effektivitetsförbättring
Detaljerad spårning och analys av pallrörelser ger företag transparenta insikter i sina logistikprocesser. Svagheter, flaskhalsar och ineffektivitet blir synliga och kan åtgärdas proaktivt. Till exempel kan onödiga väntetider, tomkörningar eller besvärliga transportrutter identifieras och optimeras. Realtidsdata från smarta pallar möjliggör dynamiska processjusteringar och en mer flexibel respons på oförutsedda händelser. Detta leder till en betydande effektivitetsökning, minskade ledtider och optimerat materialflöde.
Förutsägande underhåll och minskning av driftstopp
Som tidigare nämnts möjliggör kontinuerlig övervakning av pallrörelser och analys av laster och vibrationer tidig upptäckt av potentiella skador. Förebyggande underhåll gör det möjligt för företag att ta pallar ur cirkulation i tid innan fel, skador på varor eller till och med olyckor inträffar. Detta minskar inte bara kostnaderna för reparationer och utbyten utan minimerar också driftstopp och produktionsavbrott. Förebyggande underhåll bidrar därmed till högre palltillgänglighet och ett överlag mer stabilt och tillförlitligt logistiksystem.
Förbättrad lagerhantering och lagerhållning
De smarta pallarna ger exakt information om deras plats och innehåll. Detta möjliggör förbättrad lagerhantering och lagerhållning. Företag har hela tiden en tydlig överblick över var sina varor befinner sig och kan optimera sina lagernivåer. Sökning efter specifika pallar eller artiklar i lagret förenklas och accelereras avsevärt. Lagerräkningar kan också effektiviseras genom automatisk registrering av pallrörelser och platser.
Kvalitetssäkring och skadeförebyggande
Genom att detektera stötar, vibrationer och extrema temperaturer kan smarta pallar också bidra till kvalitetssäkring och skadeförebyggande. Vid transport av känsliga varor kan sensordata avslöja om varorna hanterades felaktigt under transporten och kan ha skadats. Detta möjliggör tidig upptäckt av skador och initiering av lämpliga åtgärder för att minimera skador.
Kostnadseffektivitet och lönsamhet
Även om implementeringen av smarta pallar initialt kräver investeringar i sensorer och IT-infrastruktur, lovar det hög kostnadseffektivitet och lönsamhet på lång sikt. De besparingar som uppnås genom processoptimering, förebyggande underhåll, förbättrad lagerhantering och skadeförebyggande åtgärder överväger vanligtvis de initiala investeringskostnaderna. Dessutom visade Pal2Rec-förstudien att även kostnadseffektiva sensormodeller kan uppfylla kraven, vilket gör tekniken attraktiv även för små och medelstora företag.
Sensorbaserad aktivitetsdetektering i detalj: datainsamling, AI-analys och aktivitetsprofiler
Det sensorbaserade aktivitetsdetekteringssystemet för pallar, som utvecklats inom Pal2Rec-projektet, bygger på ett sofistikerat samspel mellan sensorer, dataöverföring, artificiell intelligens och dataanalys. De enskilda stegen i denna process förklaras mer detaljerat nedan:
Omfattande sensorsvit för detaljerad rörelsedata
Det första steget är att utrusta pallarna med en mängd olika sensorer som kan samla in detaljerad rörelsedata. Olika sensortyper används, där var och en mäter specifika aspekter av pallrörelsen:
Accelerometrar
De detekterar accelerationer i tre rumsliga riktningar och ger information om rörelsens dynamik, såsom start, bromsning eller acceleration av paletten.
Gyroskop
De mäter rotationshastigheter runt tre axlar och registrerar därmed pallens rotationsrörelser och rotationer, till exempel vid kurvtagning eller svängning med en gaffeltruck.
Positionssensorer (lutningssensorer)
De bestämmer pallens orientering i rymden och detekterar lutnings- och lutningsvinklar, till exempel vid lyftning eller nedsättning av pallen.
Tillval: Miljösensorer
Beroende på tillämpning kan ytterligare sensorer användas för att registrera temperatur, luftfuktighet, vibrationer eller ljusintensitet för att dokumentera andra relevanta miljöförhållanden.
Kontinuerlig datainsamling för fullständig information
Sensorerna samlar kontinuerligt in data om pallens aktiviteter och rörelser. Mätdata samlas in och lagras med korta intervall för att säkerställa sömlös informationsregistrering genom hela logistikprocessen. Dataöverföring från sensorerna till den centrala utvärderingsenheten kan ske trådlöst via radiotekniker som Bluetooth, WLAN eller Narrowband IoT (NB-IoT). NB-IoT är särskilt lämpligt för applikationer i stora lager eller utomhus tack vare sin långa räckvidd och energieffektivitet.
AI-stödd analys för mönsterigenkänning och aktivitetstilldelning
Den insamlade sensordatan används för att träna en artificiell intelligens (AI). Denna AI är utformad för att känna igen komplexa rörelsemönster och tilldela dem specifika logistiska aktiviteter. AI:n tränas med hjälp av maskininlärning, särskilt djupinlärningsmetoder. Stora mängder sensordata presenteras för AI:n, kommenterade med motsvarande logistiska aktiviteter (t.ex. "lastning", "lagring", "truckkörning"). AI:n lär sig att identifiera och generalisera de karakteristiska rörelseprofilerna för varje aktivitet. Efter träning kan AI:n analysera även okända rörelsemönster och känna igen den underliggande logistiska aktiviteten med hög noggrannhet.
Skapande av aktivitetsprofiler för omfattande processinformation
Baserat på den utvärderade datan och de identifierade aktiviteterna skapas en detaljerad aktivitetsprofil för pallen. Denna profil innehåller information om olika logistiska processer som pallen har genomgått, såsom:
Lastning och lossning
Detektering av laddnings- och urladdningsprocesser, inklusive tidsstämpel och varaktighet.
Lagring och hämtning
Identifiering av lagrings- och hämtningsprocesser i lagret, inklusive lagringsplats (om kompletterat med ytterligare lokaliseringstekniker).
Transport med gaffeltruck
Detektering av gaffeltruckkörningar, inklusive tillryggalagd sträcka, hastighet och körbeteende.
orderplockning
Identifiering av plockningsoperationer, inklusive plockade artiklar (om de kombineras med ytterligare identifieringstekniker).
Väntan och stillastående
Registrering av väntetider och stilleståndstider i olika processteg.
Tolkning och analys för processoptimering
De identifierade mönstren och aktiviteterna används för att tolka och analysera logistikprocesser. Aktivitetsprofilerna ger företag värdefulla insikter i sin logistikverksamhet, vilket gör det möjligt för dem att identifiera svagheter och identifiera optimeringspotential. Företag kan till exempel analysera vilka processteg som är särskilt tidskrävande, var onödiga väntetider uppstår eller var materialflödena är ineffektiva. Baserat på dessa resultat kan riktade åtgärder för processoptimering initieras.
Bevis på koncept för autonom och transparent logistik
Pal2Rec-projektet syftar till att visa att logistiska processer kan tolkas och reproduceras med hjälp av ytterligare sensordata, utan att förlita sig på extern information som kamerabilder eller manuell datainmatning. Den autonoma aktivitetsdetekteringen av de smarta pallarna ökar transparensen i logistikkedjan avsevärt. Företag får omfattande insikter i realtid om sina godsrörelser och kan optimera sina processer baserat på denna data.
Smarta pallar som nyckeln till framtidens logistik
Denna innovativa teknik förvandlar pallar från enkla lastbärare till intelligenta informationskällor inom logistikkedjan. Smarta pallar är mer än bara en trend – de är en nyckel till framtidens logistik. De möjliggör förbättrad transparens, effektivitet och hållbarhet i logistikprocesser och hjälper till att möta utmaningarna inom modern logistik. Pal2Rec-projektet av Fraunhofer IML och TU Dortmund har lagt en viktig grund för en bred implementering av denna lovande teknik och visar imponerande potentialen hos smarta pallar att revolutionera intralogistiken. Logistikens framtid är smart – och pallar spelar en avgörande roll i den.
Relaterat till detta:
Din globala partner för marknadsföring och affärsutveckling
☑️ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑️ NYTT: Korrespondens på ditt modersmål!
Konrad Wolfenstein
Jag och mitt team står gärna till er förfogande som er personliga rådgivare.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret här wolfenstein@xpert.digital:eller helt enkelt ringa mig på +49 7348 4088 965. Min e-postadress är
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.