Knapp, Technologiepartner für intelligente Wertschöpfungsketten, und Covariant, Anbieter von KI-Robotiksoftware, bekräftigen ihre Partnerschaft, um die Marktpräsenz bei KI-Roboterlösungen weiter auszubauen. Knapp und Covariant haben bereits mehrere Projekte gemeinsam umgesetzt, in deren Mittelpunkt der Knapp-Roboter steht. Pick-it-Easy Robot hat sich für ein breites Warenspektrum und verschiedene Branchenanwendungen im Live-Betrieb mehrfach bewährt.
Mehrere Kunden in Nordamerika, Europa und Australien haben bereits eine Roboterlösung von Knapp im Einsatz, wie beispielsweise der US-Pharmakonzern McKesson. Bei McKesson arbeitet der Pick-it-Easy Robot 24/7. Das Covariant-Brain, die künstliche Intelligenz, hilft ihm dabei, die unterschiedlichen Verpackungen und Merkmale auf den Arzneimitteln zu erfassen. Dies ermöglicht eine vollautomatische Auftragsbearbeitung, die alle rechtlichen Vorgaben zum Schutz von Patienten erfüllt. „Die Verpackungen der Arzneimittel in den USA sind sehr komplex und deswegen eine große Herausforderung für die vollautomatische Roboterkommissionierung. Heute können wir mit Pick-it-Easy Robot einen großen Teil unseres Warenspektrums bearbeiten“, sagt Todd Kleinow, Vice President Strategic Distribution and Operations McKesson.
Hohe Anforderungen mit künstlicher Intelligenz lösbar
Durch die hohen Anforderungen an Qualität, Effizienz und Leistung in der Logistik steigt auch der Kostendruck. Es mangelt zunehmend an Platz und qualifizierten Arbeitskräften. In diesem Umfeld übernimmt der Pick-it-Easy Robot die vollautomatische Kommissionierung. Der Roboter handhabt zuverlässig Artikel mit unterschiedlichen Eigenschaften. Verschiedene Greifer, kombiniert mit KI-basierter Objekterkennung und Greifpunktbestimmung – dem Covariant-Brain – ermöglichen die Handhabung eines breiten Artikelspektrums und den Einsatz in verschiedenen Branchen. So sind monotone oder schwere Arbeiten schnell erledigt und das rund um die Uhr.
Roboter handhabt ein breites Warenspektrum
Pick-it-Easy Robot greift zuverlässig Artikel verschiedenster Größen und Gewichte sowie diverse Formen, Oberflächeneigenschaften und Verpackungen. Das breite Artikelspektrum umfasst kubische, runde oder zylindrische Objekte, Flaschen und Polybags. Artikel mit transparenter Oberfläche oder reflektierenden Verpackungen werden ebenfalls problemlos gehandhabt. Ein weiterer Vorteil ist das schonende und platzoptimierte Ablegen der Artikel in den Auftragsbehälter. Diese Vielseitigkeit macht den Pick-it-Easy Robot in zahlreichen Branchen, wie beispielsweise E-Commerce, Lebensmittelhandel, Elektronik-, Kosmetik- Mode- oder Pharmahandel einsetzbar.
Pick-it-Easy Robot erledigt Kundenbestellungen bei Obeta
Der deutsche Elektrogroßhändler Obeta, mit 28.000 Kunden und 64 Filialen in ganz Deutschland, kommissioniert tagtäglich tausende Kundenbestellungen mithilfe des Knapp-Roboters. Dieser greift die Artikel mühelos und legt sie schonend in die vorgesehenen Zielbehälter. Er ist täglich bis zu 14 Stunden im Einsatz. „Wir können uns darauf verlassen, dass der Roboter seine Arbeit macht, ohne uns Sorgen machen zu müssen, dass er die Arbeitslast einmal nicht schafft und das stellt für uns einen Riesengewinn dar“, so Michael Pultke, Head of Logistics bei Obeta in Berlin.
Roboter lernt laufend das Greifen von neuen Artikeln
Besonders die enorme Bandbreite von E-Commerce-Artikeln macht es für Roboter schwierig, den perfekten Greifpunkt zu ermitteln und diese zuverlässig zu greifen. Pick-it-Easy Robot löst diese Herausforderung mit seinem starken Kamerasystem und KI-basierter Objekterkennung von Covariant. Pick-it-Easy Robot nutzt die Software, um den idealen Greifpunkt sowie die richtige Geschwindigkeit zur Kommissionierung der Artikel zu ermitteln. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning dem Roboter laufend das Greifen von neuen Artikeln zu lernen. Cloud-Robotics lässt zudem allen Pick-it-Easy Robots weltweit auf kollektive Intelligenz zurückzugreifen. Das ist ein echter Mehrwert für Knapp-Kunden: Lernt ein Roboter, ist das neue Wissen sofort auf allen weiteren Roboterstationen verfügbar.
