Die Firma Sereact hat sich darauf spezialisiert, Kommissionier- und Packprozesse mit KI-basierter und Hardware-agnostischer Robotik-Software zu automatisieren. Zentrale Treiber für die Automatisierung von Prozessen in der Intralogistik sind der Fachkräftemangel sowie die im E-Commerce steigenden Anforderungen von Kunden in Bezug auf Lieferzeit und -kosten. Um Kundenerwartungen wie kostenfreier Lieferung und same-day-delivery nachzukommen, müssen die Durchlaufzeiten in der Kommissionierung auf ein Maß gesenkt werden, das ohne Automatisierung kaum möglich ist. Ein weiterer Effekt der manuellen Kommissionierung ist die Fehlerquote bei Auswahl und Verpackung von Artikeln, die zu zusätzlichen Kosten und unzufriedenen Kunden führen kann.
Der Bedarf ist da
Vielen Unternehmen sind die Nachteile der manuellen Kommissionierung zwar bekannt – trotzdem ist sie immer noch die gängigste Methode im Order Fulfillment. Nach Ralf Gulde, CEO und Mitgründer von Sereact, liegt das nicht an einer fehlenden Innovationsbereitschaft: „Im Gegenteil: Viele unserer Kunden suchen seit Langem nach einer Automatisierungslösung für ihre Kommissionierung. Aber bislang hat es sich für sie einfach nicht gelohnt“, sagt Gulde. Denn bei Robotik-Lösungen müssen die Maschinen in der Regel zeitaufwendig programmiert und jedes Objekt einzeln eintrainert werden. Insbesondere bei einem vielfältigen und wechselhaften Produktportfolio wäre das unwirtschaftlich.
Autonome Robotik
Vor dem Hintergrund dieser Marktanforderung hat Sereact eine Software entwickelt, mit der Kommissioniervorgänge vollständig automatisiert werden. Dabei setzt das Stuttgarter Unternehmen auf einen KI-Ansatz, der Roboter mit Deep Learning und Reinforcement Learning dazu befähigt, ihre Umgebung wahrzunehmen und Probleme eigenständig zu lösen. Dadurch kann die Software selbst Greifstrategien für Objekte berechnen, unabhängig von deren Form, Farbe oder Textur. Auch schwierige Griffe, wenn etwa Objekte übereinander oder nah am Rand des Behälters liegen, erfordern nach Angabe des Unternehmens kein menschliches Eingreifen. Solange der Griff physikalisch möglich ist, kann die KI-Software geeignete Objektmanipulations-Strategien applizieren. So kann der Roboter die Artikel etwa verschieben oder umdrehen, bis er sie greifen kann. Um die Integration zu beschleunigen, greift der Roboter auf vortrainierte Erfahrungswerte zurück. Gesammelt wurden diese in einer von Sereact entwickelten Simulationsumgebung. Diese generiert eine unendliche Menge an synthetischen Daten, mit denen die Roboter Problemlösungsverhalten trainieren, und so auf den Produktiveinsatz vorbereitet werden. Mit jedem Pick lernt die Software weiter und kann so die Leistung der Maschinen kontinuierlich verbessern.
Hardwareauswahl freigestellt
Das von Sereact entwickelte universelle Robotik-Framework ist auf die Anforderungen Robustheit, Kollisionsvermeidung und High-Speed-Picking ausgelegt. Damit schafft das System eine durchschnittliche Geschwindigkeit von unter zwei Sekunden pro Pick, verspricht der Anbieter. Zudem soll die Software durch das firmeneigene Framework alle Roboter problemlos ansteuern können. Die Wahl der Roboter hängt damit nicht von der Software ab, sondern von den Anforderungen des Fabrikbetreibers. Die Software ist hardware-agnostisch ausgerichtet. Denn je nach Pick-Objekt können unterschiedliche Greifer sinnvoll sein, etwa Sauggreifer, Zwei-Finger-Greifer oder auch Nadelgreifer beispielsweise für luftdurchlässige Textilien. In Anlagen für ein besonders vielfältiges Produktportfolio, also wenn verschiedene Greifer nötig sind, greift das Startup auf hybride Greifer oder Greiferwechsel-Systeme zurück. Die Software kann dann den Greifer selbstständig wechseln und die Greifstrategie dementsprechend anpassen. Das System lässt sich mit weiteren Applikationen verbinden, etwa einem Barcode-Scanner zur Qualitätssicherung.
