Опубліковано: 22 лютого 2025 р. / Оновлення з: 22 лютого 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
ОБМЕЖЕННЯ ОБМЕЖЕННЯ: Дані в режимі реального часу піддонів з PAL2REC-використанням штучного інтелекту для аналізу даних датчика-оригінальної картини: Fraunhofer IML / Creative Image: xpert.digital
Відстеження в режимі реального часу: піддони стають цифровими джерелами інформації
Розумні піддони: трансформація внутрішньології за допомогою даних реального часу та інтелектуальної технології
У складному світі логістики, де ефективність та прозорість рішуче вирішують про успіх та конкурентоспроможність, піддони відіграють центральну, хоча часто недооцінювали роль. Ці непомітні носії навантаження є основою глобальних товарів і переміщують незліченну кількість товарів через склади, виробничі потужності та центри розподілу щодня. Але їх потенціал виходить далеко за межі чистої транспортної функції. Інститут фраунгофера з питань матеріального потоку та логістики IML взяв на себе приховані можливості та провів дослідження техніко-економічного обґрунтування в рамках дослідницького проекту "Pal2Rec" "pal2Rec"-для "Палет до визнання"-що принципово змінило традиційне розуміння піддонів. Мета була амбітною: довести, що піддони можуть робити більше, ніж просто носити навантаження. Вони повинні "думати" та надавати цінну інформацію про свою логістичну подорож, кроки процесу та свої рухи в режимі реального часу. Перші результати цієї дослідницької роботи вражаюче підтверджують це бачення та вказують на майбутню революцію в внутрішньожемії.
Проблеми логістичної галузі
Ми живемо в той час, коли логістична галузь перебуває під величезним тиском, щоб діяти більш ефективно, стійкіше та економічно. Оптимізація процесів, зменшення витрат та мінімізація впливу на навколишнє середовище стали центральними проблемами. Однак головною проблемою багатьох компаній є відсутність прозорості власних логістичних процесів. Часто є "темний" по відношенню до фактичних рухів товарів, використання ресурсів та ефективності індивідуальних кроків процесу. Ця відсутня інформація неминуче призводить до неефективних процесів, непотрібних витрат та пропущеного потенціалу оптимізації. Тут приходить Pal2Rec, щоб висвітлити цю темряву.
Інтелектуальні датчики для піддонів
Інноваційний підхід проекту полягає у оснащенні піддонів інтелектуальними датчиками. Ці датчики, які можуть бути інтегровані непомітно та міцно в піддони, записують різноманітні точки даних, які мають вирішальне значення для розуміння логістичної події. Рухи в режимі реального часу, точний запис ударів та вібрацій, нахилу та кута нахилу- вся ця інформація записується без прогалин і розміщується у всебічному логістичному контексті. Уявіть, що кожна палітра стає "розмовним" об'єктом, який документує свій шлях через логістичну ланцюг і дає цінну інформацію про ефективність та якість процесів.
Підходить для цього:
Штучний інтелект для аналізу даних
Однак велика кількість даних, отриманих цим інтелектуальним піддоном, була б нікчемною без інтелектуальної оцінки. Тут вступає в гру штучного інтелекту (AI). Дослідники PAL2REC використовували зібрані дані датчика для підготовки ШІ, який здатний визначити складні схеми руху та призначити їх відповідною діяльністю у повсякденній логістиці. Незалежно від того, чи це питання завантаження палітру з товарами, зберігання на складі високого, транспорту з навантажувачем або вибору статей - який AI вчиться ідентифікувати та інтерпретувати характерні профілі руху будь -якої діяльності. Результат - це своєрідний «профіль діяльності» для кожної окремої палітри, яка надає детальну інформацію про ваші завдання, кроки процесу та ваші рухи.
Переваги отриманих даних
Джуліан Брандт, менеджер проекту PAL2REC та науковий співробітник Fraunhofer IML, підкреслює величезну додаткову цінність цих даних: "Дані дають цінні уявлення, які підтримують компанії в конкретно виявленні слабких місць і повністю використовують потенціал оптимізації". Але переваги виходять далеко за рамки чистої оптимізації процесів. Особливо перспективна сфера застосування -це перспективне обслуговування, яке також відоме як "прогнозне обслуговування". Постійний моніторинг рухів піддонів та аналіз вібрацій та навантажень можна розпізнати на ранній стадії, перш ніж вони навіть виникнуть. Наприклад, якщо палітра неодноразово піддається сильних ударів або демонструє ознаки втоми матеріалу, це можна вчасно розпізнати, щоб витягнути палітру з обігу та уникнути дорогих збоїв або навіть нещасних випадків. Це обслуговування вперед не тільки сприяє підвищенню безпеки, але й значно зменшує витрати на ремонт та закупівлю заміни.
Вибір відповідної сенсорної технології
Ще одним важливим аспектом проекту PAL2REC був ретельний вибір відповідної сенсорної технології. У рамках дослідження техніко -економічного обґрунтування дослідники інтенсивно вивчали, які датчики найкраще підходять для цього вимогливого застосування. Дивовижним та втішним результатом було те, що навіть вигідні моделі датчиків можуть відповідати вимогам у багатьох випадках. Це вирішальний фактор для широкого прийняття та впровадження технологій у промисловості. Таким чином, компанії можуть не тільки отримати користь від численних переваг інтелектуальних піддонів, але й можуть це зробити в економічно портативній основі. Інвестиції в розумні піддони, таким чином, обіцяють швидку віддачу від інвестицій за рахунок підвищення ефективності, зниження витрат та покращення якості процесів.
Партнерство та фінансування
Проект PAL2REC - це вражаючий приклад успішної співпраці між дослідженнями та наукою. Він був проведений як спільний проект із відомим кріслом для фінансування та балансу (FLW) Tu Dortmund. Проект отримав фінансову підтримку в рамках інноваційної ініціативи MFUND від Федерального міністерства цифрових та транспорту (BMDV) із суми фінансування близько 180 000 євро. Це фінансування підкреслює важливість проекту для подальшого розвитку логістичної галузі та просування цифрових інновацій у Німеччині. Попередні результати проекту не лише вважаються повним успіхом, але й слугують сильним стимулом для партнерів проекту прагнути до просування промоції та розробки перспективних технологій та перетворення її на практику.
Остаточна подія
25 лютого 2025 року для всіх, хто цікавиться майбутнім логістикою та потенціалом інтелектуальних піддонів. Офіційна остаточна подія дослідницького проекту PAL2REC відбувається в цей день. Зацікавлені сторони з промисловості, науки та практики можуть взяти участь у презентації результатів проекту як на сайті, так і в Інтернеті, а також безпосередньо обговорити з експертами галузі. Ця подія пропонує унікальну платформу, щоб спочатку повідомити себе про останні розробки в області розумних піддонів та встановити цінні контакти.
Детальніше про це тут:
Детальні уявлення про проект PAL2REC: Мета, технологія та переваги
Дослідницький проект PAL2REC (Pallet to Inversition) - це більше, ніж просто техніко -економічне обґрунтування - це інноваційна ініціатива, яка має потенціал для принципової зміни логістики. В основі проекту лежить бачення піддонів більш розумними в логістиці та перетворення їх з пасивних носіїв навантаження в активні джерела інформації.
Мета та концепція: Розпізнавання автономної діяльності для інтелектуальних логістичних процесів
Центральна мета PAL2REC-вивчити, як (євро) піддони можуть бути інтегровані незалежно та активно в логістичні процеси шляхом розпізнавання активності на основі сенсорів. Проект слідує за підходом точно зйомки та інтерпретації даних руху піддонів за допомогою датчиків за допомогою датчиків, не залежачи від додаткових, дорогих та складних супровідних інформацій, таких як зображення камери. Ідея полягає в тому, що сама палітра стає "інформатором" і передає свій стан, її положення та проходження процесів у режимі реального часу.
Технологія та впровадження: сенсорне обладнання, аналіз даних на основі AI та профілі активності
Щоб досягти цієї амбітної мети, Pal2Rec покладається на поєднання останніх датчиків та штучного інтелекту. Технологічна реалізація по суті включає такі кроки:
Сенсорне обладнання піддонів
На першому кроці звичайні піддони - особливо євро піддони, які представляють промисловий стандарт - оснащені інтелектуальними датчиками. Ці датчики здатні вимірювати різноманітні фізичні величини, які надають інформацію про рух та стан палітри. Зазвичай це включає датчики прискорення, гіроскопи, датчики положення та, при необхідності, датчики для запису температури, вологості або вібрацій. Датчики інтегровані в палітру таким чином, щоб вони були надійними порівняно з грубими умовами в повсякденній логістиці і не впливають на функціональність палітри. Енергопостачання датчиків може здійснюватися, наприклад, невеликими акумуляторами або технологіями збирання енергії, які отримують енергію від руху або вібрації палітри.
AI Використання для інтерпретації даних
Дані, зібрані датчиками, постійно збираються та переносяться в центральну оцінку. Тут грає штучний інтелект. Зібрані необроблені дані датчиків спочатку не дуже значущі. Тільки завдяки інтелектуальній обробці та аналізі за допомогою ШІ ви стаєте цінною інформацією. ШІ навчається ідентифікувати складні схеми руху та призначати ці конкретні логістичні дії. KI навчається за допомогою великої кількості даних датчиків, які записуються в реальних логістичних умовах. Завдяки машинному навчанню AI вчиться розрізняти характерні профілі руху різних видів діяльності, такі як завантаження, розвантаження, зберігання, аутсорсинг, транспорт з навантажувачами, вибором тощо
Створення профілів діяльності
Результатом аналізу даних на основі ШІ є створення детального "профілю діяльності" для кожної окремої палітри. Цей профіль точно документує, які логістичні процеси пройшли палітру, коли і де ці процеси відбувалися та скільки часу вони зайняли. Таким чином, профіль діяльності містить цінну інформацію про всю "історію життя" палітри в логістичному ланцюзі. Ця інформація може бути використана для різних додатків, від оптимізації процесів до управління запасами до забезпечення якості.
Переваги та додатки: оптимізація процесів, підтримка прогнозування та ефективність витрат
Реалізація інтелектуальних піддонів на основі технології PAL2REC пропонує компаніям різноманітні переваги та відкриває нові сфери програми в логістиці:
Оптимізація процесів та підвищення ефективності
Через детальний запис та аналіз рухів піддонів компанії отримують прозорого розуміння своїх логістичних процесів. Слабкі місця, вузькі місця та неефективність стають видимими і можуть бути усунені цільовим чином. Наприклад, непотрібні часи очікування, порожні поїздки або громіздкі транспортні маршрути можна визначити та оптимізувати. Дані в реальному часі розумних піддонів дають змогу динамічне коригування процесів та більш гнучку реакцію на непередбачені події. Це призводить до значного підвищення ефективності, скорочення часу відведення та оптимізації потоку матеріалу.
Прогностичне обслуговування та скорочення часу
Як уже згадувалося, безперервний моніторинг рухів піддонів та аналіз напруги та вібрацій дозволяє раннього виявлення потенційних пошкоджень. Завдяки прогнозованому технічному обслуговуванню, компанії можуть витягувати піддони з обігу вчасно, перш ніж відбудеться збої, пошкодження товарів або навіть нещасних випадків. Це не тільки зменшує витрати на ремонт та закупівлю заміни, але й мінімізує час та переривання виробництва. Таким чином, прогнозне обслуговування сприяє більшій доступності піддонів та загальній більш стабільній та більш надійній логістиці.
Покращене управління запасами та складання
Інтелектуальні піддони надають точну інформацію про ваше місцезнаходження та вміст. Це дозволяє покращити управління запасами та складання. Компанії мають точний огляд місця перебування своїх товарів і можуть оптимізувати їх інвентар у будь -який час. Пошук певних піддонів або статей на складі значно спрощується та прискорюється. Інвентар також можна зробити більш ефективним шляхом автоматичного запису рухів та місць піддону.
Забезпечення якості та запобігання шкоді
Записуючи удари, вібрації та екстремальні температури, розумні піддони також можуть сприяти забезпеченню якості та запобігання шкоди. Якщо чутливі товари перевозяться, дані датчиків можуть надати інформацію про те, чи було оброблено товари неправильно під час транспортування, і, можливо, були пошкоджені. Це дає можливість раннього виявлення пошкоджень та ініціації відповідних заходів для мінімізації пошкоджень.
Ефективність витрат та економіка
Незважаючи на те, що реалізація інтелектуальних піддонів спочатку вимагає інвестицій у датчики та ІТ -інфраструктуру, він обіцяє високу економічну ефективність та економіку в довгостроковій перспективі. Початкові інвестиційні витрати, як правило, значно значно значно перевищують заощадження за рахунок оптимізації процесів, прогнозного обслуговування, поліпшення управління запасами та запобігання шкоам. Крім того, дослідження техніко -економічного обґрунтування PAL2REC показало, що також недорогі моделі датчиків можуть відповідати вимогам, що робить технологію привабливою для малих та середніх компаній.
Детально виявлення активності на основі сенсорів: збору даних, профілі оцінки та активності AI
Виявлення активності на основі датчиків для піддонів, розроблених у рамках проекту PAL2REC, базується на складній взаємодії датчиків, передачі даних, штучному інтелекту та аналізі даних. Далі, окремі кроки цього процесу пояснюються більш докладно:
Вичерпне сенсорне обладнання для детальних даних про рух
Перший крок - це обладнання піддонів з різноманітними датчиками, які можуть записувати детальні дані про рух. Використовуються різні типи датчиків, кожен вимірював конкретні аспекти руху піддону:
Датчики прискорення
Захоплюйте прискорення в трьох просторах та надайте інформацію про динаміку руху, наприклад, запуск, гальмування або прискорення палітри.
Гіроскопи
Виміряйте швидкість оберти близько трьох осей і, таким чином, зафіксуйте обертання та обертання палітри, наприклад, при русі або повороті навантажувачем.
Датчики (датчики нахилу)
Визначте орієнтацію палітри в кімнаті та зафіксуйте нахил та кут нахилу, наприклад, під час підйому або встановлення палітру.
Необов’язково: екологічні датчики
Залежно від застосування, датчики також можуть використовуватися для запису температури, вологості повітря, вібрацій або інтенсивності світла, щоб документувати подальші умови навколишнього середовища.
Постійне отримання даних для повної інформації
Датчики постійно збирають дані про діяльність та рухи палітри. Дані вимірювання записуються та зберігаються через короткі проміжки часу, щоб забезпечити повну запис інформації про весь процес логістики. Передача даних від датчиків до центрального блок оцінювання може бути бездротовою за допомогою радіотехнологій, таких як Bluetooth, WLAN або вузькосмуговий зв'язок (NB-IOT). NB-IOT особливо корисний для застосувань на великих складах або на свіжому повітрі, оскільки він має високу дальність та енергоефективність.
Оцінка на основі AI для розпізнавання шаблонів та призначення активності
Зібрані дані датчика використовуються для підготовки штучного інтелекту (AI). Цей ШІ призначений для ідентифікації складних моделей руху та призначення їм конкретної логістичної діяльності. Навчання AI проводиться за допомогою машинного навчання, особливо з глибокими процесами навчання. ШІ представлені великою кількістю даних датчиків, які анотуються пов'язаними логістичними діями (наприклад, "завантаження", "зберігання", "поїздка навантажувача"). ШІ вчиться ідентифікувати та узагальнювати характерні профілі руху будь -якої діяльності. Після тренувань AI здатний аналізувати невідомі схеми руху та розпізнавати основну логістичну діяльність з високою точністю.
Створення профілів діяльності для всебічної інформації про процес
На основі оцінених даних та визнаної діяльності створюється детальний профіль діяльності палітри. Цей профіль містить інформацію про різні логістичні процеси, про які пройшла палітра, наприклад:
Завантажити та вивантажити
Виявлення процесів завантаження та розвантаження, включаючи часові позначки та тривалість.
Зберігання та аутсорсинг
Ідентифікація процесів зберігання та аутсорсингу на складі, включаючи місце зберігання (якщо доповнити додатковими технологіями локалізації).
Транспорт з навантажувачем
Виявлення поїздок на навантажувачі, включаючи маршрут, швидкість та поведінку водіння.
Підбирати
Ідентифікація процесів вибору, включаючи введену в експлуатацію статті (якщо поєднується з додатковими технологіями ідентифікації).
Зачекайте і зупиняється
Запис часу очікування та стандарти в різних кроках процесу.
Інтерпретація та аналіз для оптимізації процесів
Визнані закономірності та діяльність використовуються для інтерпретації та аналізу логістичних процесів. Профілі діяльності дають компаніям цінні уявлення про свої логістичні процеси та дають змогу слабкості виявити вразливості у своїх процесах та визначити потенціал для оптимізації. Наприклад, компанії можуть проаналізувати, які етапи процесу особливо споживають час, де є непотрібні терміни очікування або де матеріальні потоки неефективні. Виходячи з цих висновків, можуть бути ініційовані цілі заходи оптимізації процесів.
Доказ доцільності для автономної та прозорої логістики
Проект PAL2REC має на меті надати підтвердження доцільності того, що логістичні процеси можна інтерпретувати та відтворювати за допомогою додаткових даних датчиків, не залежачи від зовнішньої супровідної інформації, таких як зображення камери або ручне збору даних. Виявлення автономної активності розумних піддонів значно збільшує прозорість у логістичному ланцюзі. Компанії отримують всебічне та в режимі реального часу розуміння своїх товарів і можуть оптимізувати свої процеси на основі даних.
Розумні піддони як ключ до логістики майбутнього
Ця інноваційна технологія перетворює піддони з простих носіїв зарядки в інтелектуальні джерела інформації в логістичній ланцюзі. Розумні піддони - це більше, ніж просто тенденція - вони є ключовим для логістики майбутнього. Вони забезпечують покращення прозорості, ефективності та стійкості в логістичних процесах та допомагають керувати проблемами сучасної логістики. Проект PAL2REC Fraunhofer IML та Tu Dortmund заклали важливу основу для широкого впровадження цієї перспективної технології та вражаюче демонструють потенціал інтелектуальних піддонів для революції внутрішньологістики. Майбутнє логістики розумне - і піддони відіграють вирішальну роль.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.