Akıllı Ekipman: Pal2Rec ile paletlerden gerçek zamanlı veri – sensör verilerinin analizi için yapay zekanın kullanımı

Konrad Wolfenstein

1 yıl önce

Akıllı ekipman: Pal2Rec ile paletlerden gerçek zamanlı veri – sensör verilerinin analizi için yapay zekanın kullanımı – Orijinal görsel: Fraunhofer IML / Yaratıcı görsel: Xpert.Digital

Gerçek zamanlı takip: Paletler dijital bilgi kaynaklarına dönüşüyor

Akıllı Paletler: Gerçek Zamanlı Veriler ve Akıllı Teknolojiyle İç Lojistiğin Dönüşümü

Başarı ve rekabet gücü için verimlilik ve şeffaflığın hayati önem taşıdığı karmaşık lojistik dünyasında, paletler merkezi, ancak çoğu zaman hafife alınan bir rol oynar. Bu gösterişsiz yük taşıyıcıları, küresel mal akışlarının omurgasını oluşturarak, her gün sayısız ürünü depolardan, üretim tesislerinden ve dağıtım merkezlerinden geçirir. Ancak potansiyelleri sadece taşımanın çok ötesine uzanır. Fraunhofer Malzeme Akışı ve Lojistik Enstitüsü (IML), bu gizli olasılıkları araştırdı ve "Pal2Rec" (açılımı "Paletten Tanıma") araştırma projesi çerçevesinde, paletlere ilişkin geleneksel anlayışı temelden değiştiren bir fizibilite çalışması yürüttü. Amaç iddialıydı: Paletlerin sadece yük taşımaktan daha fazlasını yapabileceğini kanıtlamak. Paletler, lojistik yolculukları, geçirdikleri işlem adımları ve hareketleri hakkında gerçek zamanlı olarak değerli bilgiler sağlayarak "düşünmelidir". Bu araştırmanın ilk sonuçları, bu vizyonu etkileyici bir şekilde doğruluyor ve iç lojistikte yaklaşan bir devrime işaret ediyor.

Lojistik sektörünün zorlukları

Lojistik sektörünün, her zamankinden daha verimli, sürdürülebilir ve ekonomik bir şekilde faaliyet göstermesi için muazzam bir baskı altında olduğu bir dönemde yaşıyoruz. Süreçleri optimize etmek, maliyetleri düşürmek ve çevresel etkiyi en aza indirmek temel zorluklar haline geldi. Ancak birçok şirket için büyük bir sorun, kendi lojistik operasyonlarında şeffaflık eksikliğidir. Genellikle, malların gerçek hareketine, kaynak kullanımına ve bireysel süreç adımlarının verimliliğine ilişkin şeffaflık eksikliği vardır. Bu bilgi eksikliği kaçınılmaz olarak verimsiz süreçlere, gereksiz maliyetlere ve kaçırılan optimizasyon fırsatlarına yol açar. İşte Pal2Rec, bu şeffaflık eksikliğine ışık tutmak için devreye giriyor.

Paletler için akıllı sensörler

Projenin yenilikçi yaklaşımı, paletleri akıllı sensörlerle donatmakta yatıyor. Paletlere gizlice ve sağlam bir şekilde entegre edilebilen bu sensörler, lojistik sürecini anlamak için hayati önem taşıyan çok sayıda veri noktasını yakalıyor. Gerçek zamanlı hareketler, şok ve titreşimlerin hassas tespiti, eğim ve yatış açıları – tüm bu bilgiler sorunsuz bir şekilde kaydediliyor ve kapsamlı bir lojistik bağlamına yerleştiriliyor. Her bir paletin, lojistik zinciri boyunca kendi yolculuğunu belgeleyen ve süreçlerin verimliliği ve kalitesi hakkında değerli bilgiler sağlayan "konuşan" bir nesne haline geldiğini hayal edin.

Bununla ilgili olarak:

Yapay zekâ ajanları ve 2 boyutlu matris kodlarıyla yeni lojistik çözümleri: DataMatrix matris lojistiği ile sektörün geleceği

Veri analizi için yapay zeka

Bu akıllı paletler tarafından üretilen muazzam miktardaki veri, akıllı bir analiz olmadan değersiz olurdu. İşte burada yapay zekâ (YZ) devreye giriyor. Pal2Rec'teki araştırmacılar, toplanan sensör verilerini kullanarak karmaşık hareket modellerini tanıyabilen ve bunları günlük lojistikteki ilgili faaliyetlere atayabilen bir YZ eğittiler. İster bir paleti mallarla yüklemek, ister yüksek raflı bir depoda saklamak, ister forkliftle taşımak veya ürünleri toplamak olsun, YZ her aktivitenin karakteristik hareket profillerini tanımlamayı ve yorumlamayı öğreniyor. Sonuç olarak, her bir palet için, görevleri, geçirdiği işlem adımları ve hareketleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan bir tür "aktivite profili" elde ediliyor.

Elde edilen verilerin avantajları

Fraunhofer IML'de araştırma görevlisi ve Pal2Rec proje yöneticisi Julian Brandt, bu verilerin muazzam katma değerini vurguluyor: "Veriler, şirketlerin zayıf noktaları belirlemelerine ve optimizasyon potansiyelini tam olarak kullanmalarına yardımcı olan değerli bilgiler sağlıyor." Ancak avantajlar, saf süreç optimizasyonunun çok ötesine uzanıyor. Özellikle umut vadeden bir uygulama ise öngörücü bakımdır. Palet hareketlerini sürekli olarak izleyerek ve titreşimleri ve yükleri analiz ederek, potansiyel hasarlar daha oluşmadan erken aşamada tespit edilebilir. Örneğin, bir palet tekrar tekrar güçlü darbelere maruz kalırsa veya malzeme yorgunluğu belirtileri gösterirse, bu durum paleti hizmet dışı bırakmak ve maliyetli arızaları veya hatta kazaları önlemek için zamanında tespit edilebilir. Bu öngörücü bakım, yalnızca güvenliğin artmasına katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda onarım ve değiştirme maliyetlerini de önemli ölçüde azaltır.

Uygun sensör teknolojisinin seçimi

Pal2Rec projesinin bir diğer önemli yönü de uygun sensör teknolojisinin dikkatli seçimiydi. Fizibilite çalışmasının bir parçası olarak, araştırmacılar bu zorlu uygulama için hangi sensörlerin en uygun olduğunu yoğun bir şekilde araştırdılar. Şaşırtıcı ve cesaret verici bir sonuç, birçok durumda maliyet etkin sensör modellerinin bile gereksinimleri karşılayabilmesidir. Bu, teknolojinin endüstride yaygın kabulü ve uygulanması için çok önemli bir faktördür. Şirketler böylece akıllı paletlerin sayısız avantajından yararlanmakla kalmaz, aynı zamanda bunu ekonomik olarak uygulanabilir bir çerçeve içinde de yapabilirler. Bu nedenle akıllı paletlere yatırım yapmak, artan verimlilik, maliyet düşüşleri ve iyileştirilmiş süreç kalitesi yoluyla hızlı bir yatırım getirisi vaat etmektedir.

Ortaklık ve destek

Pal2Rec projesi, araştırma ve akademi arasındaki başarılı iş birliğinin etkileyici bir örneğidir. TU Dortmund Üniversitesi'ndeki ünlü Malzeme Taşıma ve Depolama Kürsüsü (FLW) ile ortak bir proje olarak yürütülmüştür. Proje, mFUND inovasyon girişimi kapsamında Federal Dijital ve Ekonomik İşler Bakanlığı'ndan (BMDV) yaklaşık 180.000 € tutarında mali destek almıştır. Bu fon, projenin lojistik sektörünün daha da geliştirilmesi ve Almanya'da dijital inovasyonun teşvik edilmesi açısından önemini vurgulamaktadır. Projenin bugüne kadarki sonuçları sadece tam bir başarı olarak değerlendirilmekle kalmayıp, proje ortakları için takip fonu aramak ve bu umut vadeden teknolojiyi daha da geliştirmek ve uygulamak için güçlü bir teşvik görevi görmektedir.

Kapanış etkinliği

Lojistiğin geleceği ve akıllı paletlerin potansiyeliyle ilgilenen herkes için 25 Şubat 2025 mükemmel bir fırsat sunuyor. Bu tarihte, Pal2Rec araştırma projesinin resmi kapanış etkinliği gerçekleşecek. Sektörden, akademiden ve uygulama alanından ilgili herkes, proje sonuçlarının sunumuna hem şahsen hem de çevrimiçi olarak katılmaya ve sektör uzmanlarıyla doğrudan görüşmeye davetlidir. Bu etkinlik, akıllı paletler alanındaki en son gelişmeleri ilk elden öğrenmek ve değerli bağlantılar kurmak için eşsiz bir platform sağlıyor.

Daha fazla bilgi burada:

Pal2Rec, iç lojistiğin karanlık yönlerine ışık tutuyor

Pal2Rec projesine dair detaylı bilgiler: hedefleri, teknolojisi ve faydaları

Pal2Rec (Paletten Tanıma) araştırma projesi, sadece bir fizibilite çalışmasından çok daha fazlası; lojistiği temelden değiştirme potansiyeline sahip yenilikçi bir girişimdir. Projenin özünde, lojistikteki paletleri daha akıllı hale getirme ve onları pasif yük taşıyıcılarından aktif bilgi kaynaklarına dönüştürme vizyonu yer almaktadır.

Amaç ve konsept: Akıllı lojistik süreçleri için otonom faaliyet tanıma

Pal2Rec'in temel amacı, sensör tabanlı aktivite tespiti yoluyla (Euro) paletlerin lojistik süreçlerine nasıl otonom ve proaktif bir şekilde entegre edilebileceğini araştırmaktır. Proje, kamera görüntüleri gibi ek, maliyetli ve karmaşık bilgilere dayanmadan, sensörler kullanarak palet hareket verilerini hassas bir şekilde yakalama ve akıllıca yorumlama yaklaşımını benimsemektedir. Buradaki fikir, paletin kendisinin "bilgilendirici" haline gelmesi ve durumunu, konumunu ve geçirdiği süreçleri gerçek zamanlı olarak iletmesidir.

Teknoloji ve uygulama: Sensör ekipmanları, yapay zeka destekli veri analizi ve aktivite profilleri

Bu iddialı hedefe ulaşmak için Pal2Rec, en son teknolojiye sahip sensörler ve yapay zekanın bir kombinasyonuna dayanmaktadır. Teknolojik uygulama esasen aşağıdaki adımları içermektedir:

Paletler üzerindeki sensör ekipmanları

İlk adımda, özellikle endüstri standardını temsil eden Euro paletler olmak üzere geleneksel paletler, akıllı sensörlerle donatılır. Bu sensörler, paletin hareketi ve durumu hakkında bilgi sağlayan çeşitli fiziksel nicelikleri ölçebilme özelliğine sahiptir. Bunlar tipik olarak ivmeölçerler, jiroskoplar, konum sensörleri ve gerekirse sıcaklık, nem veya titreşim algılama sensörlerini içerir. Sensörler, günlük lojistiğin zorlu koşullarına dayanacak ve paletin işlevselliğini bozmayacak şekilde palete entegre edilir. Sensörler, örneğin küçük pillerle veya paletin hareketinden veya titreşiminden enerji çıkaran enerji toplama teknolojileriyle çalıştırılabilir.

Veri yorumlama için yapay zeka uygulaması

Sensörler tarafından yakalanan veriler sürekli olarak toplanır ve merkezi bir değerlendirme birimine iletilir. İşte burada yapay zekâ devreye giriyor. Ham sensör verileri başlangıçta çok bilgilendirici değildir. Sadece yapay zekâ kullanılarak yapılan akıllı işleme ve analiz sayesinde değerli bilgilere dönüşür. Yapay zekâ, karmaşık hareket modellerini tanımak ve bunları belirli lojistik faaliyetlere atamak üzere eğitilir. Bu eğitim, gerçek dünya lojistik ortamlarında toplanan büyük miktarda sensör verisi kullanılarak gerçekleştirilir. Makine öğrenimi yoluyla yapay zekâ, yükleme, boşaltma, depolama, geri alma, forklift taşımacılığı, sipariş toplama vb. çeşitli faaliyetlerin karakteristik hareket profillerini ayırt etmeyi öğrenir.

Aktivite profillerinin oluşturulması

Yapay zekâ destekli veri analizinin sonucu, her bir palet için ayrıntılı bir "aktivite profili" oluşturulmasıdır. Bu profil, paletin hangi lojistik süreçlerden geçtiğini, bu süreçlerin ne zaman ve nerede gerçekleştiğini ve ne kadar sürdüğünü kesin olarak belgelemektedir. Dolayısıyla aktivite profili, paletin lojistik zinciri içindeki tüm "yaşam öyküsü" hakkında değerli bilgiler içermektedir. Bu bilgiler, süreç optimizasyonundan envanter yönetimine ve kalite güvencesine kadar geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilir.

Avantajlar ve uygulamalar: Proses optimizasyonu, öngörücü bakım ve maliyet verimliliği

Pal2Rec teknolojisine dayalı akıllı paletlerin uygulanması, şirketlere çok sayıda avantaj sunmakta ve lojistikte yeni uygulama alanları açmaktadır:

Süreç optimizasyonu ve verimlilik iyileştirmesi

Palet hareketlerinin detaylı takibi ve analizi, şirketlere lojistik süreçlerine dair şeffaf bilgiler sunar. Zayıf noktalar, darboğazlar ve verimsizlikler görünür hale gelir ve proaktif olarak ele alınabilir. Örneğin, gereksiz bekleme süreleri, boş seferler veya zahmetli taşıma rotaları belirlenip optimize edilebilir. Akıllı paletlerden gelen gerçek zamanlı veriler, dinamik süreç ayarlamalarına ve öngörülemeyen olaylara daha esnek bir yanıt verilmesine olanak tanır. Bu da verimlilikte önemli bir artışa, teslimat sürelerinin kısalmasına ve malzeme akışının optimize edilmesine yol açar.

Öngörücü bakım ve arıza sürelerinin azaltılması

Daha önce de belirtildiği gibi, palet hareketlerinin sürekli izlenmesi ve yüklerin ve titreşimlerin analizi, potansiyel hasarın erken tespitini sağlar. Tahminleyici bakım, şirketlerin arızalar, mal hasarı veya hatta kazalar meydana gelmeden önce paletleri zamanında dolaşımdan çıkarmalarına olanak tanır. Bu, yalnızca onarım ve değiştirme maliyetlerini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda arıza sürelerini ve üretim kesintilerini de en aza indirir. Bu nedenle tahminleyici bakım, daha yüksek palet kullanılabilirliğine ve genel olarak daha istikrarlı ve güvenilir bir lojistik sistemine katkıda bulunur.

Geliştirilmiş envanter yönetimi ve depolama

Akıllı paletler, konumları ve içerikleri hakkında hassas bilgiler sağlar. Bu, envanter yönetimini ve depolamayı iyileştirir. Şirketler, mallarının nerede olduğunu her zaman net bir şekilde görebilir ve stok seviyelerini optimize edebilirler. Depoda belirli paletleri veya ürünleri aramak önemli ölçüde basitleştirilir ve hızlandırılır. Palet hareketlerinin ve konumlarının otomatik olarak kaydedilmesi sayesinde envanter sayımları da daha verimli hale getirilebilir.

Kalite güvencesi ve hasar önleme

Akıllı paletler, darbeleri, titreşimleri ve aşırı sıcaklıkları algılayarak kalite güvencesine ve hasar önlemeye de katkıda bulunabilir. Hassas malların taşınması sırasında, sensör verileri malların taşıma esnasında yanlış şekilde ele alınıp alınmadığını ve hasar görmüş olabileceğini ortaya çıkarabilir. Bu, hasarın erken tespit edilmesini ve hasarı en aza indirmek için uygun önlemlerin alınmasını sağlar.

Maliyet verimliliği ve karlılık

Akıllı paletlerin uygulanması başlangıçta sensörlere ve BT altyapısına yatırım gerektirse de, uzun vadede yüksek maliyet verimliliği ve karlılık vaat ediyor. Süreç optimizasyonu, öngörücü bakım, iyileştirilmiş envanter yönetimi ve hasar önleme yoluyla elde edilen tasarruflar, genellikle ilk yatırım maliyetlerini fazlasıyla aşıyor. Dahası, Pal2Rec fizibilite çalışması, maliyet etkin sensör modellerinin bile gereksinimleri karşılayabileceğini göstererek, teknolojiyi küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için de cazip hale getiriyor.

Sensör tabanlı aktivite tespiti detaylı olarak: veri toplama, yapay zeka analizi ve aktivite profilleri

Pal2Rec projesi kapsamında geliştirilen paletler için sensör tabanlı aktivite algılama sistemi, sensörlerin, veri iletiminin, yapay zekanın ve veri analizinin karmaşık bir etkileşimine dayanmaktadır. Bu sürecin bireysel adımları aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır:

Ayrıntılı hareket verileri için kapsamlı sensör paketi

İlk adım, paletleri ayrıntılı hareket verilerini yakalayabilen çeşitli sensörlerle donatmaktır. Palet hareketinin belirli yönlerini ölçen çeşitli sensör tipleri kullanılır:

İvmeölçerler

Üç uzamsal yöndeki ivmeleri algılarlar ve paletin hareket dinamikleri hakkında bilgi sağlarlar; örneğin, paletin kalkışı, frenlenmesi veya hızlanması gibi.

Jiroskoplar

Üç eksen etrafındaki dönüş hızlarını ölçerek, örneğin forkliftle viraj alırken veya dönerken paletin dönme hareketlerini ve rotasyonlarını kaydederler.

Konum sensörleri (eğim sensörleri)

Paletin uzaydaki yönünü belirler ve örneğin paleti kaldırırken veya indirirken eğim ve yatma açılarını tespit ederler.

İsteğe bağlı: Çevresel sensörler

Kullanım amacına bağlı olarak, diğer ilgili çevresel koşulları belgelemek amacıyla sıcaklık, nem, titreşim veya ışık yoğunluğunu kaydetmek için ek sensörler kullanılabilir.

Eksiksiz bilgi için sürekli veri toplama

Sensörler, paletin faaliyetleri ve hareketleri hakkında sürekli olarak veri toplar. Ölçüm verileri, tüm lojistik süreci boyunca kesintisiz bilgi yakalama sağlamak için kısa aralıklarla yakalanır ve depolanır. Sensörlerden merkezi değerlendirme ünitesine veri iletimi, Bluetooth, WLAN veya Dar Bant IoT (NB-IoT) gibi radyo teknolojileri aracılığıyla kablosuz olarak gerçekleştirilebilir. NB-IoT, uzun menzili ve enerji verimliliği nedeniyle özellikle büyük depolarda veya açık alanlardaki uygulamalar için uygundur.

Desen tanıma ve aktivite ataması için yapay zeka destekli analiz

Toplanan sensör verileri, yapay zekâ (YZ) eğitmek için kullanılır. Bu YZ, karmaşık hareket kalıplarını tanımak ve bunları belirli lojistik faaliyetlere atamak üzere tasarlanmıştır. YZ, makine öğrenimi, özellikle derin öğrenme yöntemleri kullanılarak eğitilir. YZ'ye, ilgili lojistik faaliyetlerle (örneğin, "yükleme", "depolama", "forklift kullanımı") etiketlenmiş büyük miktarda sensör verisi sunulur. YZ, her bir faaliyetin karakteristik hareket profillerini tanımlamayı ve genelleştirmeyi öğrenir. Eğitimden sonra, YZ bilinmeyen hareket kalıplarını bile analiz edebilir ve altta yatan lojistik faaliyeti yüksek doğrulukla tanıyabilir.

Kapsamlı süreç bilgileri için faaliyet profillerinin oluşturulması

Değerlendirilen veriler ve belirlenen faaliyetler temel alınarak paletin detaylı bir faaliyet profili oluşturulur. Bu profil, paletin geçirdiği çeşitli lojistik süreçler hakkında bilgi içerir; örneğin:

Yükleme ve boşaltma

Şarj ve deşarj süreçlerinin zaman damgası ve süresi de dahil olmak üzere tespiti.

Depolama ve geri alma

Depodaki depolama ve geri alma süreçlerinin, depolama konumu da dahil olmak üzere (ek yerelleştirme teknolojileriyle destekleniyorsa) tanımlanması.

Forklift ile taşıma

Forkliftlerin hareketlerinin tespiti; kat edilen mesafe, hız ve sürüş davranışı dahil.

sipariş toplama

Toplama işlemlerinin tanımlanması, toplanan ürünler de dahil olmak üzere (ek tanımlama teknolojileriyle birlikte kullanıldığında).

Bekleme ve durgunluk

Çeşitli işlem aşamalarındaki bekleme sürelerinin ve arıza sürelerinin kaydedilmesi.

Süreç optimizasyonu için yorumlama ve analiz

Belirlenen kalıplar ve faaliyetler, lojistik süreçlerini yorumlamak ve analiz etmek için kullanılır. Faaliyet profilleri, şirketlere lojistik operasyonları hakkında değerli bilgiler sağlayarak zayıf noktaları belirlemelerine ve optimizasyon potansiyelini tanımalarına olanak tanır. Örneğin, şirketler hangi süreç adımlarının özellikle zaman alıcı olduğunu, gereksiz bekleme sürelerinin nerede oluştuğunu veya malzeme akışlarının nerede verimsiz olduğunu analiz edebilirler. Bu bulgulara dayanarak, süreç optimizasyonu için hedefli önlemler başlatılabilir.

Otonom ve şeffaf lojistik için kavram kanıtı

Pal2Rec projesi, lojistik süreçlerinin kamera görüntüleri veya manuel veri girişi gibi harici bilgilere dayanmadan, ek sensör verileri kullanılarak yorumlanabileceğini ve yeniden üretilebileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. Akıllı paletlerin otonom aktivite tespiti, lojistik zincirindeki şeffaflığı önemli ölçüde artırmaktadır. Şirketler, mallarının hareketlerine ilişkin kapsamlı ve gerçek zamanlı bilgiler edinmekte ve bu verilere dayanarak süreçlerini optimize edebilmektedir.

Akıllı paletler, geleceğin lojistiğinin anahtarı

Bu yenilikçi teknoloji, paletleri basit yük taşıyıcılarından lojistik zinciri içindeki akıllı bilgi kaynaklarına dönüştürüyor. Akıllı paletler sadece bir trendden ibaret değil; geleceğin lojistiğinin anahtarı. Lojistik süreçlerinde şeffaflığı, verimliliği ve sürdürülebilirliği artırarak modern lojistiğin zorluklarının üstesinden gelmeye yardımcı oluyorlar. Fraunhofer IML ve TU Dortmund tarafından yürütülen Pal2Rec projesi, bu umut vadeden teknolojinin yaygın olarak uygulanması için önemli bir temel oluşturdu ve akıllı paletlerin iç lojistikte devrim yaratma potansiyelini etkileyici bir şekilde gösterdi. Lojistiğin geleceği akıllı ve paletler bunda çok önemli bir rol oynuyor.