Die Umgebungen und Prozesse im Lager sind zumeist weniger strukturiert als die in der Fertigung. Jeder Lagerprozess folgt einer bestimmten Linie vom Wareneingang bis zum Warenausgang. Dazwischen liegen verschiedene Verarbeitungsstufen – von den Paletten über die Kartons bis zu den Artikeln. Die Prozesse variieren jedoch stark und sehen je nach den Artikeln – z.B. Mode oder Lebensmittel – ganz unterschiedlich aus. In der Logistik sind es vor allem die Artikel selbst, die variabel sind: Produkte, Pakete, Päckchen und Paletten gibt es in einer Vielzahl von Formen, Größen und Materialien. Sie befinden sich auf breiten Förderbändern und Ladeflächen in allen möglichen Positionen und Gruppierungen.
Um in Lager und Logistik einsetzbar zu sein, müssen Bildverarbeitung, 3D- und industrielle Scantechnologie daher mit größeren Abweichungen und unerwarteten Szenen und Formationen umgehen können. Das konnten sie lange nicht: Die Bildverarbeitung war in den letzten 25 Jahren eine Domäne der Fertigungsindustrie mit ihren wesentlich stärker strukturierten Prozessen und gleichförmigen Artikeln pro Förderband. Hier haben die Bildverarbeitungstechnologien und ihre Anwendungsfälle ihren Ursprung und sind über Jahrzehnte hinweg ausgereift.
Durch die Weiterentwicklung der neuronalen Verarbeitung, der 3D-Sensorik und KI-Algorithmen in den letzten drei bis fünf Jahren ist die fortschrittliche Bildverarbeitung jedoch leichter zugänglich geworden. Software-Suiten und Hardware-Plattformen können diese neueren Tools für neue Anwendungsfälle in der Fertigung einsetzen, beispielsweise zur Erkennung subtilerer Fehler oder Anomalien. Die Tools sind nun aber auch in weitaus weniger strukturierten Umgebungen wie im Lager und der Logistik einsetzbar. Dafür gibt es zahlreiche Beispiele aus der Praxis.
Praktische Beispiele für alle vier Einsatzkategorien
Visuelle Automatisierungslösungen lassen sich in vier Kategorien einteilen, in denen Bildverarbeitung, industrielles Scannen, KI und 3D eingesetzt werden können.
1. Bildverarbeitungsgesteuerte Robotik
Die erste Kategorie ist die bildverarbeitungsgesteuerte Robotik zum Kommissionieren und Sortieren von Artikeln. So erzielt beispielsweise eine industrielle Bäckerei in Europa mit einer Bildverarbeitungssoftware, die einen Roboter steuert, geringere Fehlerquoten und einen höheren Durchsatz. Die Bäckerei prüft ihr gesamtes Brotsortiment mit dieser integrierten Lösung. Das MOVEsystem von IEF-Werner transportiert Bauteile und Produkte zuverlässig, modular und kosteneffizient – ob auf Werkstückträgern, direkt auf Riemen oder in Paletten. Anwender profitieren von maximaler Flexibilität. ‣ weiterlesen
MOVEsystem bewegt mehr:
Mit dem Robotergreifer, der zwischen 25 und 30 Verpackungen pro Minute handhabt, wird eine effiziente, intelligent automatisierte Kommissionierung ausgeführt, ohne dass Brot oder Verpackungen beschädigt werden. Die Notwendigkeit für repetitive manuelle Sichtprüfungen und Kommissionierungen wurde beseitigt. Schätzungen zufolge spart die Lösung im Vergleich zu herkömmlichen Kamera- und Beleuchtungsinspektionsverfahren 75 Prozent der Kosten.
2. Inspektion
Die zweite Kategorie ist die Inspektion. Hierbei werden die Produktintegrität und die Vollständigkeit der Bestellung überprüft und Beschädigungen erkannt. Beispielsweise kann hyperspektrale Bildgebung feststellen, ob Kartons undicht sind, was auf ein beschädigtes Produkt hindeuten könnte. Dies ist mit einer Farbkamera erkennbar.
3. Messung und Vermessung
Die dritte Kategorie ist die Messung, insbesondere die Vermessung von Artikeln, Paketen und Paletten. Dabei werden unterschiedliche Formen und Größen erfasst, eine Voraussetzung, um sie in verschiedene Verpackungen, Ladeflächen und Fahrzeuge einzupassen. Das Logistikteam des italienischen Lebensmitteleinzelhändlers Dimar beispielsweise hat mit einer intelligenten Automatisierungslösung die Arbeitsabläufe um bis zu 50 Prozent verkürzt. Die Lösung basiert auf einer Flotte mobiler Geräte mit integrierter Software zur Paketdimensionierung, die moderne Time-of-Flight-Sensoren in Kombination mit KI-Algorithmen verwendet. Gemeinsam rekonstruieren diese Technologie standardmäßige quaderförmige Pakete und unregelmäßige, nicht quaderförmige Artikel virtuell und vermessen diese.
4. Identifizierung
Die vierte Kategorie ist die Identifizierung. Dabei kommen verschiedene Methoden wie Barcodes, Datenmatrizen, Farben, optische Zeichenerkennung (OCR), Muster und Formen zum Einsatz. Das Logistikunternehmen Noerpel-Group z.B. erhält an einem seiner Standorte wöchentlich bis zu 25 LKW-Ladungen mit Waren von einem führenden Mode- und Lifestyle-Einzelhandelskunden. Die damit verbundenen Daten werden im Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) von Noerpel erfasst. Bei der Einlagerung der Kisten wird durch fest installierte Industriescanner eine Zeitersparnis von über 50 Prozent erzielt.
In den ersten fünf Monaten nach der Installation konnte Noerpel mit der Lösung das Scannen und Validieren von rund 700.000 Paketen intelligent automatisieren. Da die Gesamtprozesszeit für jedes Paket drastisch reduziert wurde, konnten die Folgeprozesse weiter automatisiert werden. Nun müssen die Mitarbeitenden nur noch in Ausnahmefällen eingreifen.
Ein weiteres Beispiel für automatisierte Identifizierung ist die Industriebäckerei Zeelandia. Diese setzt Industriescanner ein, die fest an Gabelstaplern installiert sind und mit Bildverarbeitungssoftware betrieben werden. Mit dieser Lösung spart Zeelandia jährlich mindestens 20.000 Euro ein.
Parallel strukturiertes Licht: die nächste Generation von 3D-Sensorik
Wie bei der 2D-Bildverarbeitung hat beim 3D-Scannen die Fertigungsindustrie mit ihren stärker strukturierten Prozessen eine Vorreiterrolle übernommen. Ein Beispiel ist ein Bildverarbeitungsspezialist, der Automobilherstellern dabei hilft, die Fehlerquote bei so komplexen Teilen wie Autotüren um 10 bis 15 Prozent zu senken. Das Unternehmen entwickelte eine Lösung auf Basis eines Dual-Kamera-3D-Sensors mit einem Laser, der mit einer KI-Software integriert ist. Der 3D-Sensor scannt Teile, erfasst Tausende von Datenpunkten und wandelt diese in hochdetaillierte Punktwolken und Tiefenkarten um, die von der KI-Software interpretiert und auf Fehler überprüft werden.
Auch beim 3D-Scannen holen Lager- und Logistikunternehmen jedoch auf – und die neue Entwicklung des 3D-Scannens mit parallel strukturiertem Licht bietet sich speziell für die Anwendungsfälle der Branche an. Noch sind in der Logistik in erster Linie herkömmliche 3D-Scanner mit strukturiertem (nicht: parallel strukturiertem) Licht im Einsatz. Diese bieten eine Auflösung im Submillimeterbereich und eine hohe Genauigkeit beim Scannen statischer Szenen. Wenn sich jedoch der Sensor oder die Szene während des Scanvorgangs bewegt – was aufgrund der unstrukturierten Natur von Logistikgütern und Artikel auf Förderbändern im Lager immer möglich ist – wird der 3D-Scan verzerrt. Herkömmliche Time-of-Flight-Systeme sind bieten eine sehr hohe Scangeschwindigkeit und Datenerfassung, allerdings sind die Auflösung und der Rauschpegel oftmals nicht ideal.
Neuere Generationen von 3D-Sensorik liefern hochpräzise Scans durch parallel strukturiertes Licht. Dieses ermöglicht das Echtzeit-Scannen von sich schnell bewegenden Objekten in hoher Auflösung, indem es mehrere virtuelle Bilder innerhalb eines Belichtungsfensters erstellt. Die 3D-Sensorik mit parallel strukturiertem Licht eröffnet neue Möglichkeiten in der Lager- und Logistikrobotik, bei der Schadenserkennung, der Behälter- und Förderbandkommissionierung, der einheitlichen und gemischten Palettierung und Depalettierung sowie bei der Erstellung digitaler Zwillinge.
