Cits pēc cita: SSI SCHAEFER atsevišķu preču vienību komplektēšanas sistēma

Pilnībā automātiskas, intraloģistikas procesos nemanāmi integrētas koncepcijas, nodrošina teicamu pamatu īpaši pielāgotai, saudzīgai un uzticamai produktu apstrādei. Šim nolūkam SSI SCHAEFER piedāvā pielāgotus modulārus risinājumus robotu atbalstītai palešu uzkraušanai un komplektēšanai, kā arī augstas veiktspējas robotikas lietojumprogrammas atsevišķu preču vienību atlasei noliktavā.

Tirgus nosaka virzienu

Robotu blīvums, t. i, galvenais uzstādīto robotu uz 10 000 darbinieku attiecības rādītājs, katru gadu palielinās. Pašlaik tie ir 113 roboti uz 10 000 darbinieku, sasniedzot jaunu pasaules robotu blīvuma rekordu. Vācija ir ceturtajā vietā pasaulē ar 346 vienībām (robotiem) un ir Eiropas ranga līdere, apsteidzot Zviedriju un Dāniju. (1) Šobrīd lielāko daļu iekārtu joprojām var attiecināt uz apstrādes rūpniecību, taču loģistikas nozare strauji tai “tuvojas”.

Faktiski šī attīstība arvien vairāk nonāk arī intraloģistikas procesos. Neatkarīgi no tā, vai notiek paletes izkraušana, atlase, vai palešu komplektēšana, augstas veiktspējas robotu tehnoloģija ir kļuvusi neaizstājama daudzās noliktavās un ir būtiska augstas veiktspējas nodrošināšanai.

SSI SCHAEFER atlasīšanas tehnoloģiskie risinājumi

SSI SCHAEFER piedāvā atsevišķu vienību atlasi, kā arī kastu atlases risinājumus. Kastu atlase parasti tiek veikta distribūcijas centros, kas mazumtirgotājiem piegādā veikalam piemērotu nokomplektētu paleti. Atkarībā no lietojuma tiek izmantoti pārbaudīti satveršanas principi kopā ar viedo objektu atpazīšanu – visiem temperatūras diapazoniem (tostarp dziļajai sasaldēšanai -28 °C) un visiem veiktspējas rādītājiem.

Vēl ļoti bieži tiek izmantota atsevišķu vienību atlase, t. i., atsevišķu preču savākšana transporta konteinerā. Atsevišķu vienību atlase ir viens no dārgākajiem procesiem, un ir jāpievērš īpaša uzmanība, lai šis process būtu efektīvs. Divi galvenie izaicinājumi: droša un saudzīga produktu apstrāde un optimāla viedo programmatūras tehnoloģiju izmantošana.

Atsevišķu vienību atlase: gudri un elastīgi

Mašīnmācīšanās un īpaši pilnveidoti, ļoti augstas veiktspējas algoritmi ir būtiski faktori atlases robotu ražīgumam. Pateicoties mākslīgajam intelektam (MI) un 3D attēlu apstrādei, roboti, kas izmanto pašreizējos algoritmus, var ne tikai atkārtot vairāk iepriekš definētu kustību secību, bet arī veikt sarežģītākus uzdevumus. Tagad tie spēj reaģēt un rīkoties atkarībā no situācijas, kas viņus arvien vairāk kvalificē vēl sarežģītākiem intraloģistikas lietojumu scenārijiem. Intraloģistikā katra piegāde ir unikāla un individuāla atlases procesa rezultāts. Papildus efektivitātes paaugstināšanai automātiskie un pusautomātiskie risinājumi koncentrējas uz operatoru ergonomisku atvieglošanu, jo īpaši atkārtotu darbību laikā, kas kaitē veselībai. Pateicoties šiem risinājumiem, atsevišķus procesus var vienmērīgi apvienot. Runājot par veiktspēju, izturību un kvalitāti, robotiem ir dažas priekšrocības salīdzinājumā ar manuālajiem risinājumiem – ar nosacījumu, ka ir piemērots piegādes preču klāsts un tie tiek izmantoti atbilstošā automatizētā vidē. Šajā kontekstā notika nozīmīga attīstība, jo mūsdienās īpaši algoritmi nodrošina to, kas vēl pirms pāris gadiem nebija iespējams. Roboti ir piemēroti visdažādāko formu, piemēram, cilindriskas, kubiskas, koniskas utt., satveršanai.

Integratora kompetence kā veiksmes faktors

Standartizētas atsevišķu vienību atlases robotikas lietojumprogrammas ne tikai atbilst dažādu pasūtījumu struktūru prasībām, bet tās var izmantot arī dažādās rūpniecības nozarēs. SSI SCHAEFER atsevišķu vienību atlases sistēmas var nemanāmi integrēt esošajās sistēmās. Atkarībā no lietojuma jomas un procesa vides augstas veiktspējas atlases roboti sasniedz veiktspēju līdz 1000 atlases reizēm stundā.

Katras sistēmas mērķis vienmēr ir viens: sasniegt maksimālu veiktspēju – protams, vienmēr ir jāgarantē maksimāla procesa uzticamība. Ceļā uz šo ambiciozo mērķi galvenokārt paļaujamies uz šādiem veiksmes faktoriem: visaptveroša integratora kompetence atsevišķu vienību atlases sistēmās, piemēram, mākslīgā intelekta tehnoloģiski nodrošinātie risinājumi, kā redze (attēlu atpazīšana ražošanā un loģistikā), pārbaudītas skenēšanas tehnoloģijas un sīka robotu šūnu analīze, izmantojot reāllaika sistēmas vizualizāciju ar mūsu programmatūru WAMAS^® Lighthouse. Pēdējā spēj aprēķināt nepieciešamos apkopes intervālus, apkopojot svarīgus darbības datus. Šī paredzamās apkopes metode padara apkopi prognozējamu, aprēķināmu un ļauj novērst dīkstāves.

Iegūtās priekšrocības ir acīmredzamas:

• Viedi robotikas risinājumi augstai sistēmas pieejamībai ar nemainīgu veiktspēju.

• Nemanāma noliktavas vadības sistēmas WAMAS integrācija esošajā infrastruktūrā.

• Maksimāla veiktspēja, pateicoties augstajai procesa uzticamībai, ar pilnveidotu satveršanu un produktam pielāgotiem robotu paātrinājumiem, kas tiek galā gan sastrēgumstundās, gan sezonālajās pārdošanas pīķu svārstībās.

• Elastīgi un mērogojami risinājumi.

Pasaule programmatūras acīm

SSI SCHAEFER var darbināt atsevišķu vienību atlases sistēmu programmatūru kā pilnībā integrētu WAMAS instalācijas daļu. Tomēr to var arī nemanāmi savienot kā pašpietiekamu atsevišķu sistēmu ar preču pārvaldības un materiālu plūsmas kontroles sistēmām no trešo pušu pakalpojumu sniedzējiem. Atsevišķu vienību atlases sistēmu galvenais elements ir programmatūras modulis WAMAS^® Vision. Tas identificē vienības tvertnē un nosaka ideālo satveršanas vietu. Šim nolūkam tiek izmantoti vismodernākie attēlu apstrādes algoritmi, kā arī viedās MI metodes. Programmatūras acis “reālajā pasaulē” ir 3D kameru sistēmas, kas attēlo tvertnes saturu. Lai varētu mijiedarboties ar “reālo pasauli”, WAMAS Vision nosūta datus robota vadībai. Tur dati tiek apstrādāti, ņemot vērā mobilitāti, kā arī satvērēja fiziskās īpašības optimālai atlasei. Programmatūra ir integrēta ļoti sarežģītā sistēmā, kuru veido sensoru un robotu tehnoloģija. SSI SCHAEFER ir uzkrājis vērtīgu pieredzi darbā ar kameru un sensoru tehnoloģijām, pateicoties SCHAEFER Case Picking. SSI SCHAEFER stiprina šīs unikālās automatizētās komplektēšanas tehnoloģiskās zināšanas, izmantojot savu procesu kompetenci, kas vienmēr ir nepieciešama šajās lietojuma jomās, t. i, zināšanas par apkārtējiem procesiem, kuros automatizētā komplektēšanas šūna ir jāintegrē.

Praksē lietotie individuāli pielāgotie risinājumi

Pirmās SSI SCHAEFER atsevišķu vienību atlasīšanas šūnas kopš 2020. gada izmanto farmācijas vairumtirgotājs Ziemeļamerikā. Šūnas tiek apgādātas ar kastu konveijeru sistēmu. Tām ir vairāku pasūtījumu dizains, kurā robots vienlaikus atlasa vairākus pasūtījumus no divām avota kastēm trīs mērķa kastēs. Pirmo šūnas uzstādīšanu izmanto, lai atlasītu farmācijas produktus. Kopš tā laika jau ir sākuši darboties septiņi citi atsevišķu vienību medikamentu atlases roboti. Lai gan šķiet, ka abi projekti ir līdzīgi, izstrādes fokuss mainās atkarībā no produktu klāsta. Aptieku produktu dizains pamatojas uz gala klientu vēlmēm un prasībām veikalā. Iepakojums, kura mērķis ir piesaistīt patērētāja uzmanību, daudzām sistēmām rada ievērojamu izaicinājumu. Tomēr SSI SCHAEFER uzstādītā uz MI balstītā sistēma šādus izaicinājumus risina lieliski.

Salīdzinot ar aptieku produktiem, zāles parasti pārdod mazāk izsmalcinātā iepakojumā. Tās var radīt optiskas nepilnības, taču grūtības ar medikamentiem ir pavisam citas – proti, nulles kļūdu tolerance atlases laikā. Satveršanas pozīcijas izvēle būtiski ietekmē atlases procesa drošību. Papildu uzraudzībai tiek izmantots liels sensoru skaits. Visaptveroša statistika un padziļinātas analīzes rīki padara robota šūnas procesus caurredzamus. Simulācijas un mašīnmācīšanās procedūras pilnveido procesus produktu klāstā.

SSI SCHAEFER atsevišķu vienību atlases robotu šūnas piedāvā standartizētus risinājumus mazu detaļu atlasei kastu transportēšanas, kā arī maisiņu iekraušanas sistēmās. Ļoti elastīgā WAMAS Vision programmatūra tiek izmantota arī citos loģistikas kontekstos.

Par autoru:

Armīns Grībs (Armin Grüb) pabeidza studijas elektroinženierijā/automatizācijas tehnoloģijā Vircburgas-Šveinfurtes Lietišķo zinātņu universitātē. Viņš ilgu laiku strādāja celtņu un intraloģistikas sistēmu automatizācijas jomā un pēc tam kā neatkarīgs uzņēmējs izstrādāja programmatūru noliktavas pārvaldībai, attēlu apstrādei un vizualizācijai.

Kopš 2006. gada Armīns ir atbildīgs par kastu un atsevišķu vienību atlases sistēmu izstrādi. Kopā ar savu komandu viņš izstrādā praktiskus produktu risinājumus attēlu apstrādes, iepakojuma modeļu aprēķinu un robotikas integrācijas jomās sarežģītās intraloģistikas sistēmās.

[1] https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-race-the-worlds-top-10-automated-countries