Stuk voor stuk - plukken uit één stuk door SSI SCHÄFER

Volautomatische concepten die naadloos in intralogistieke processen worden geïntegreerd, vormen de ideale basis voor een op maat gesneden, behoedzame en betrouwbare producthandling. SSI SCHÄFER biedt hiervoor op maat gesneden, modulaire oplossingen voor robotondersteund palletiseren en orderverzamelen evenals krachtige robottoepassingen voor orderverzamelen per stuk in het magazijn.

De markt geeft aanwijzingen

De robotdichtheid, d.w.z. het kengetal voor robotinstallaties per 10.000 werknemers, neemt elk jaar toe. Met momenteel 113 robots per 10.000 werknemers heeft de robotdichtheid een nieuw wereldwijd record bereikt. Duitsland staat wereldwijd op de vierde plaats met 346 eenheden (robots) en voert de Europese ranglijst aan, vóór Zweden en Denemarken.[1] Momenteel kan het merendeel van alle installaties nog worden toegewezen aan de verwerkende industrie, maar de logistiek is bezig met een inhaalslag.

In feite vindt deze ontwikkeling ook steeds meer zijn weg naar intralogistieke processen. Of het nu gaat om depalletiseren, palletiseren of orderverzamelen, krachtige robottechnologie is onmisbaar geworden in veel magazijnen en is essentieel voor hoge prestaties.

Pluktechnologieën van SSI SCHÄFER

SSI SCHÄFER biedt zowel oplossingen voor orderverzamelen per stuk als voor orderverzamelen per krat. Case picking wordt meestal toegepast in distributiecentra die retailers voorzien van winkelvriendelijke pallets. Afhankelijk van de toepassing worden beproefde grijpprincipes in combinatie met intelligente objectherkenning gebruikt - voor alle temperatuurbereiken (inclusief diepvries bij minus 28° C) en alle prestaties.

Een andere, zeer frequente toepassing is stukpicking, d.w.z. het picken van afzonderlijke stukken in een verzendbak. Stuk picking is een van de duurste processen en vereist speciale aandacht voor een zeer efficiënte verwerking. De twee belangrijkste uitdagingen zijn: veilige en voorzichtige productbehandeling en optimaal gebruik van intelligente softwaretechnologieën.

Stuk picking - slim en flexibel

Machine learning en met name geoptimaliseerde, extreem krachtige algoritmen zijn de essentiële factoren voor de productiviteit van orderverzamelrobots. Robots die gebruikmaken van de huidige algoritmen kunnen niet alleen meer vooraf gedefinieerde bewegingssequenties herhalen, maar ook complexere taken uitvoeren dankzij kunstmatige intelligentie (AI) en 3D-beeldverwerking. Ze kunnen nu reageren en handelen afhankelijk van de situatie, waardoor ze in toenemende mate geschikt zijn voor nog complexere toepassingsscenario's in de intralogistiek. In de intralogistiek is elke levering uniek en het resultaat van een individueel orderverzamelproces. Naast het verhogen van de efficiëntie richten automatische en halfautomatische oplossingen zich op het ergonomisch ontlasten van de operators, met name bij repetitieve activiteiten die schadelijk zijn voor de gezondheid. Dankzij deze oplossingen kunnen individuele processen soepel op elkaar worden afgestemd. Als het gaat om prestaties, robuustheid en kwaliteit hebben robots een aantal voordelen ten opzichte van handmatige oplossingen - op voorwaarde dat er een geschikt assortiment verzendartikelen is en dat ze worden gebruikt in de bijbehorende geautomatiseerde omgeving. In deze context zijn er belangrijke ontwikkelingsstappen gezet, want vandaag de dag maken speciale algoritmen mogelijk wat een paar jaar geleden nog ondenkbaar was. Robots zijn geschikt voor het grijpen van een groot aantal vormen, zoals cilindrisch, kubusvormig, conisch enz.

De competentie van de integrator als succesfactor

Gestandaardiseerde stukverzamelrobotica-toepassingen voldoen niet alleen aan de eisen van verschillende orderstructuren, maar kunnen ook in verschillende branches worden toegepast. SSI SCHÄFER stukverzameltoepassingen kunnen naadloos in bestaande systemen worden geïntegreerd. Afhankelijk van het toepassingsgebied en de procesomgeving bereiken krachtige orderverzamelrobots prestaties tot 1.000 picks per uur.

Het doel van elke toepassing is altijd hetzelfde: het bereiken van maximale prestaties - natuurlijk moet de maximale procesbetrouwbaarheid altijd gegarandeerd zijn. Op weg naar dit ambitieuze doel vertrouwen we voornamelijk op de volgende succesfactoren: uitgebreide integrator-competentie voor stukpickingtoepassingen zoals AI vision (beeldherkenning in productie en logistiek), beproefde scantechnologieën en de gedetailleerde analyse van robotcellen met behulp van realtime systeemvisualisatie met onze software WAMAS® Lighthouse. Deze kan de noodzakelijke onderhoudsintervallen berekenen door belangrijke bedrijfsgegevens te verzamelen. Deze Predictive Maintenance-methode maakt onderhoud projecteerbaar en berekenbaar en helpt stilstand te voorkomen.

De resulterende voordelen zijn duidelijk:

• Slimme roboticaoplossingen voor een hoge systeembeschikbaarheid met constante prestaties.

• Naadloze integratie van het magazijnbeheersysteem WAMAS in de bestaande infrastructuur.

• Maximale prestaties dankzij hoge procesbetrouwbaarheid door geoptimaliseerd grijpen en productspecifieke robotversnellingen die zowel pieken als seizoensgebonden schommelingen aankunnen.

• Flexibele en schaalbare oplossingen.

De wereld door de ogen van software

De software van de SSI SCHÄFER stukverzamelapplicaties kan als volledig geïntegreerd onderdeel van een WAMAS-installatie worden gebruikt. De software kan echter ook naadloos als zelfstandig stand-alone systeem worden gekoppeld aan goederenmanagement- en materiaalstroomsystemen van andere aanbieders. Het kernelement van de stukverzamelsoftware is de softwaremodule WAMAS Vision. Deze detecteert de items in een bak en identificeert het ideale grijpgebied. Hiervoor worden geavanceerde beeldverwerkingsalgoritmen en slimme AI-methoden toegepast. De ogen van de software in de "echte wereld" zijn 3D-camerasystemen die de inhoud van de bak weergeven. Om te kunnen interageren met de "echte wereld" stuurt WAMAS Vision de gegevens door naar de robotbesturing. Daar worden de gegevens verwerkt met inachtneming van de mobiliteit en de fysieke eigenschappen van de grijper voor een optimale picking. De software is geïntegreerd in een zeer complex systeem dat bestaat uit sensor- en robottechnologie. Met de Schäfer Case Picking heeft SSI SCHÄFER waardevolle ervaring opgedaan in de omgang met camera- en sensortechnologieën. SSI SCHÄFER versterkt deze unieke technologische knowhow op het gebied van automatisch orderverzamelen door zijn procescompetentie, die in deze toepassingsgebieden altijd vereist is - d.w.z. de kennis van de omringende processen waarin de automatische orderverzamelcel moet worden geïntegreerd.

Oplossingen op maat toegepast in de praktijk

De eerste SSI SCHÄFER stukverzamelcellen zijn sinds 2020 in gebruik bij een farmaceutische groothandel in Noord-Amerika. De cellen worden gevoed door een bintransportsysteem. Ze hebben een multi-order ontwerp, waarbij de robot meerdere orders tegelijkertijd uit twee bronbakken in drie doelbakken verzamelt. De eerste installatie van de cel wordt gebruikt om drogisterijproducten te verzamelen. Ondertussen zijn er al zeven andere exemplaren van dit celtype voor het picken van medicijnen in gebruik genomen. Hoewel de twee projecten vergelijkbaar lijken, verschuift de focus van de ontwikkeling op basis van het productassortiment. Het ontwerp van drogisterijproducten is gebaseerd op de verwachtingen en eisen van de eindklanten in de winkel. Verpakkingen die bedoeld zijn om de aandacht van de consument te trekken, vormen een aanzienlijke uitdaging voor veel systemen. Het AI-gebaseerde systeem van SSI SCHÄFER gaat dergelijke uitdagingen echter met vlag en wimpel aan.

Vergeleken met drogisterijproducten worden medicijnen meestal in minder geavanceerde verpakkingen verkocht. Deze kunnen leiden tot optische valkuilen, maar het probleem met medicijnen is compleet anders, namelijk fouttolerantie tijdens het picken. De keuze van de grijppositie heeft een grote invloed op de procesveiligheid bij het orderverzamelen. Voor extra bewaking wordt een groot aantal sensoren gebruikt. Geavanceerde statistieken en diepgaande analysetools maken de processen in de robotcel transparant. Simulaties en machine-learningprocedures optimaliseren de processen in het productassortiment.

De stukverzamelrobotcellen van SSI SCHÄFER bieden gestandaardiseerde oplossingen voor het verzamelen van kleine onderdelen in baktransportsystemen en balenlaadsystemen. De uiterst flexibele WAMAS Vision-software wordt ook in andere logistieke contexten toegepast.

Over de auteur:

Armin Grüb voltooide zijn studie elektrotechniek/automatiseringstechniek aan de Hogeschool Würzburg-Schweinfurt. Hij werkte lange tijd op het gebied van automatisering van kraan- en intralogistieke systemen en ontwikkelde vervolgens als zelfstandig ondernemer software voor magazijnbeheer, beeldverwerking en visualisatie.

Sinds 2006 is Armin verantwoordelijk voor de ontwikkeling van case picking en piece picking systemen. Samen met zijn team ontwikkelt hij praktische productoplossingen op het gebied van beeldverwerking, verpakkingspatroonberekeningen en de integratie van robotica in complexe intralogistieke systemen.

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