SMARTES设备：使用PAL2REC使用的人工智能的实时数据用于传感器数据 - 原始图片的数据分析：Fraunhofer IML /创意图像：XPERT.Digigital.digital.digital.digital
实时跟踪：托盘成为数字信息来源
智能托盘：通过实际时间数据和智能技术对内凝学的转换
在复杂的物流世界中，效率和透明度决定了成功和竞争力，托盘起着核心，尽管经常被低估了。这些不起眼的负载载体是全球商品的支柱，每天通过仓库，生产设施和配送中心移动无数商品。但是它们的潜力远远超出了纯运输功能。 Fraunhofer物质流与物流研究所IML采取了隐藏的可能性，并进行了可行性研究，作为“ PAL2REC”研究项目“ PAL2REC”的一部分，以实质上改变了托盘的“托盘”，这根本改变了传统的对托盘的理解。目标是雄心勃勃的：证明托盘不仅可以戴上负载。他们应该“思考”并提供有关其后勤旅程，过程步骤和动作的宝贵信息。这项研究工作的第一个结果令人印象深刻地证实了这一愿景，并表明了即将进行的内部革命。
物流行业的挑战
我们生活在物流行业承受着巨大压力以更有效，更可持续和经济上的巨大压力。流程的优化，降低成本以及对环境影响的最小化已成为核心挑战。但是，许多公司的一个主要问题是他们自己的后勤过程缺乏透明度。与商品的实际运动，资源的利用以及单个过程步骤的效率有关。这些丢失的信息不可避免地会导致流程效率低下，不必要的成本和错过的优化潜力。这就是Pal2Rec来照亮这种黑暗的地方。
托盘的智能传感器
该项目的创新方法是为托盘配备智能传感器。这些传感器可以不显眼和稳健地集成到托盘中，记录了多种数据点，这些数据点对于理解后勤事件至关重要。实时的运动，凸起和振动的精确记录，倾斜度和倾斜角度 - 所有这些信息都没有空白记录，并将其放置在全面的后勤环境中。想象一下，每个调色板都成为一个“说话”对象，该对象通过物流链记录了自己的方式，并为过程的效率和质量提供了宝贵的见解。
适合：
人工智能用于数据分析
但是，如果没有智能评估，该智能托盘产生的大量数据将是毫无价值的。这是人工智能（AI）发挥作用的地方。 PAL2REC的研究人员使用收集的传感器数据训练AI，该AI能够识别复杂的运动模式并将其分配给日常物流中的相应活动。无论是将调色板带入货物，在高湾仓库中存储，带有叉车的运输还是采摘文章的问题 - AI学会识别和解释任何活动的特征运动概况。结果是每个调色板的一种“活动配置文件”，可提供有关您的任务，过程步骤和运动的详细信息。
获得的数据的优势
PAL2REC项目经理兼Fraunhofer IML的研究助理朱利安·布兰特（Julian Brandt）强调了该数据的巨大附加值：“数据提供了有价值的见解，这些见解可支持公司专门识别弱点和完全利用优化潜力。”但是，优点远远超出了纯过程优化。一个特别有希望的应用领域是前瞻性维护，也称为“预测维护”。可以在早期阶段识别托盘运动和振动和载荷的分析甚至在出现之前就可以识别出来。例如，如果调色板反复暴露于剧烈的颠簸或显示出物质疲劳的迹象，则可以在良好的时间内识别这一点，以便将调色板从流通中拉出并避免昂贵的故障甚至事故。这种前瞻性维护不仅有助于提高安全性，而且大大降低了维修和更换采购的成本。
选择合适的传感器技术
PAL2REC项目的另一个重要方面是仔细选择合适的传感器技术。作为可行性研究的一部分，研究人员深入研究了哪些传感器最适合这种苛刻的应用。一个令人惊讶的令人满意的结果是，即使是成本效益的传感器模型也可以在许多情况下满足要求。这是在行业中广泛接受和实施技术的决定性因素。因此，公司不仅可以从智能托盘的众多优势中受益，而且可以在经济上便携式的框架中受益。因此，对智能托盘的投资有望通过提高效率，降低成本和改善过程质量来快速投资回报。
伙伴关系和资金
PAL2REC项目是研究与科学之间成功合作的令人印象深刻的例子。它是与多特蒙德的著名资金和平衡椅子（FLW）的联合项目进行的。该项目获得了财政支持，作为联邦数字和运输部（BMDV）的MFUND创新计划的一部分，资金额约为180,000欧元。这笔资金强调了该项目对物流行业进一步发展的重要性，并促进了德国的数字创新。该项目的先前结果不仅被认为是完全成功的，而且还可以激励项目合作伙伴努力努力遵循促进，并开发有前途的技术并将其转化为实践。
最终活动
2025年2月25日，每个对物流未来和智能托盘潜力感兴趣的人。 PAL2REC研究项目的官方最终活动发生在这一天。欢迎来自行业，科学和实践的有兴趣的政党参与现场和在线的项目结果的介绍，并直接与该行业的专家进行讨论。该活动提供了一个独特的平台，可以首先告知自己，了解智能托盘领域的最新发展并建立宝贵的联系。
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对PAL2REC项目的详细见解：目标，技术和优势
研究项目PAL2REC（认可托盘）不仅仅是一项可行性研究，它是一项创新的计划，有可能从根本上改变物流。该项目的核心是使托盘在物流方面更聪明，并将其从被动负载载体转变为主动信息来源。
目标和概念：智能物流过程的自主活动识别
PAL2REC的核心目标是检查如何通过基于传感器的活动识别（欧元）托盘独立并主动地积极地集成到后勤过程中。该项目遵循使用传感器精确捕获和解释托盘的移动数据的方法，而不依赖于其他，昂贵且详尽的随附信息（例如相机图像）。这个想法是，调色板本身成为“线人”，并实时传达其状况，位置和通过的过程。
技术和实施：传感器设备，基于AI的数据分析和活动概况
为了实现这一雄心勃勃的目标，PAL2REC依靠最新传感器和人工智能的结合。技术实施本质上包括以下步骤：
托盘的传感器设备
第一步，传统的托盘（尤其是代表工业标准的欧元托盘）配备了智能传感器。这些传感器能够测量各种物理量，以提供有关调色板运动和状况的信息。这通常包括加速传感器，陀螺仪，位置传感器以及必要时记录温度，湿度或振动的传感器。将传感器集成到调色板中，以使其与日常物流中的粗糙条件相比具有稳健性，并且不会影响调色板的功能。传感器的能量供应可以通过小型电池或能量收集技术来进行，从而从调色板的运动或振动中获得能量。
AI用于数据解释
传感器收集的数据连续收集并转移到中央评估单元。这是人工智能发挥作用的地方。传感器收集的原始数据最初不是很有意义。只有通过智能处理和分析，您才能成为宝贵的信息。 AI经过训练以识别复杂的运动模式并分配这些特定的后勤活动。 Ki正在借助大量在实际物流环境中记录的传感器数据培训。通过机器学习，AI学会了区分不同活动的特征运动概况，例如加载，卸载，存储，外包，使用叉车，采摘等。
创建活动概况
基于AI的数据分析的结果是为每个调色板创建详细的“活动概况”。该配置文件精确地记录了该物流过程已经通过了调色板，这些过程的何时何地以及它们花了多长时间。因此，活动概况包含有关物流链中调色板的整个“生命故事”的宝贵信息。这些信息可用于从流程优化到库存管理到质量保证的各种应用程序。
优势和应用：过程优化，预测性维护和成本效率
基于PAL2REC技术的智能托盘的实施为公司提供了各种优势，并开发了物流中的新应用领域：
过程优化和效率提高
通过对托盘运动的详细记录和分析，公司获得了对其后勤过程的透明见解。弱点，瓶颈和效率低下变得可见，可以以目标方式进行修复。例如，可以识别和优化不必要的等待时间，空旅或繁琐的运输路线。智能托盘的真实时间数据可以使过程动态调整，并为不可预见的事件做出更灵活的反应。这导致效率显着提高，减少交货时间并优化材料流。
预测性维护和减少降低时间
如前所述，对托盘运动的持续监测以及压力和振动的分析可以尽早发现潜在损害。通过预测性维护，公司可以在发生故障，货物损坏甚至事故之前及时将托盘从流通中拉出。这不仅降低了维修和更换采购的成本，而且还减少了下降和生产中断的最小化。因此，预测性维护有助于托盘的较高可用性以及更稳定和更可靠的物流。
改善库存管理和仓储
智能托盘提供有关您的位置和内容的精确信息。这可以改善库存管理和仓储。公司对商品下落的概述进行了精确概述，并可以随时优化其库存。搜索仓库中某些托盘或文章的搜索已大大简化和加速。通过自动记录托盘运动和位置，也可以使库存更有效。
质量保证和预防损害
通过记录颠簸，振动和极端温度，智能托盘还可以有助于预防质量保证和损坏。如果运输敏感的商品，传感器数据可以提供有关在运输过程中是否对商品进行不正确处理的信息，并且可能已损坏。这使得早期的损害检测并启动了合适的措施，以最大程度地减少损害。
成本效率和经济
尽管智能托盘的实施最初需要在传感器和IT基础设施上进行投资，但从长远来看，它有望提供高成本效率和经济。通过过程优化，预测性维护，改善库存管理和预防损害，初始投资成本通常显着明显超过了节省的费用。此外，PAL2REC的可行性研究表明，廉价的传感器模型也可以满足要求，这使技术对中小型公司的吸引力有吸引力。
基于传感器的活动检测：数据采集，AI评估和活动概况
作为PAL2REC项目的一部分开发的基于传感器的活动检测是基于传感器，数据传输，人工智能和数据分析的复杂相互作用的。在下文中，更详细地说明了此过程的各个步骤：
详细移动数据的全面传感器设备
第一步是带有各种传感器的托盘设备，可以记录详细的移动数据。使用各种传感器类型，每个测量托盘运动的特定方面：
加速传感器
在三个空间中捕获加速度，并提供有关运动动力学的信息，例如启动，制动或加速调色板。
陀螺仪
测量三个轴周围的旋转速率，从而捕获调色板的旋转和旋转，例如在用叉车驾驶或转动时。
lating传感器（倾斜传感器）
确定房间中调色板的方向，并捕获倾斜度和倾斜角度，例如在提起或设置调色板时。
可选：环境传感器
根据应用的不同，传感器也可以用于记录温度，空气湿度，振动或光强度，以记录进一步的相关环境条件。
连续数据获取以获取完整信息
传感器不断收集有关调色板活动和运动的数据。在短时间间隔记录并保存测量数据，以确保完整记录有关整个物流过程的信息。从传感器到中央评估单元的数据传输可以通过无线电技术（例如蓝牙，WLAN或窄带iot（NB-iot））无线化。 NB-iot对于在大型仓库或户外的应用特别有用，因为它具有较高的范围和能源效率。
基于AI的模式识别和活动分配的评估
收集的传感器数据用于训练人工智能（AI）。该AI旨在识别复杂的运动模式并分配特定的后勤活动。 AI培训是在机器学习的帮助下进行的，尤其是在深度学习过程中。向AI提供了大量的传感器数据，这些数据用相关的后勤活动（例如“加载”，“存储”，“ forklift Trip”）注释。 AI学会了识别和推广任何活动的特征运动概况。训练后，AI能够分析未知的运动模式，并以高精度识别基本的后勤活动。
创建活动概况以获取全面流程信息
基于评估的数据和公认的活动，创建了调色板的详细活动概况。此配置文件包含有关调色板已通过的各种后勤过程的信息，例如：
加载和卸载
检测负载和卸载过程，包括时间戳和持续时间。
存储和外包
识别仓库中的存储和外包过程，包括存储位置（如果补充了其他本地化技术）。
叉车运输
检测叉车旅行，包括路线，速度和驾驶行为。
捡起
识别采摘过程，包括委托文章（如果与其他身份识别技术相结合）。
等待和停滞
以各种过程步骤记录等待时间和标准。
解释和分析过程优化
公认的模式和活动用于解释和分析后勤过程。活动概况为公司提供了对后勤过程的宝贵见解，并使弱点能够确定其过程中的漏洞并确定优化的潜力。例如，公司可以分析哪些过程步骤尤其是时间耗费，其中有不必要的等待时间或物料流效率低下的地方。基于这些发现，可以启动目标的过程优化措施。
自主和透明物流的可行性证明
PAL2REC项目旨在提供可行性的证明，即其他传感器数据可以解释和重现后勤过程，而无需依赖外部随附的信息，例如摄像机图像或手动数据采集。智能托盘的自主活动检测显着提高了物流链中的透明度。公司获得了对其商品变动的全面和实时见解，并可以优化基于数据的流程。
智能托盘是未来物流的关键
这种创新的技术将托盘从简单的电荷载体转变为物流链中智能信息来源。智能托盘不仅仅是一种趋势 - 它们是实现未来物流的关键。它们可以提高后勤过程中的透明度，效率和可持续性，并有助于管理现代物流的挑战。 Fraunhofer IML和Tu Dortmund的PAL2REC项目为这项有前途的技术的广泛实施奠定了重要的基础，并令人印象深刻地展示了智能托盘的潜力，以革命性内部学术。物流的未来很聪明 - 托盘起着至关重要的作用。
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