Roboter und No-Code-Plattformen in der Intralogistik

Ob Warenein- oder Ausgang: Reibungslose Abläufe spielen für die Intralogistik innerhalb und außerhalb eines Betriebs eine entscheidende Rolle. Der gesamte Prozess, aber auch Arbeitsplätze, Fördersysteme und Lagerflächen sollten in diesem Bereich so gestaltet sein, dass eine schnelle und effiziente Abfertigung der Waren möglich ist. Leistungsfähige KI-Funktionen können diese Prozesse einfacher gestalten. Denn die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und die immer leistungsfähigere Interpretation von Kameradaten ermöglichen es den Systemen zunehmend, in Echtzeit auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren. Sick zeigt dies mit zwei Sensorlösungen mit integrierter KI-Funktionalität: Der 2D-Vision-Sensor Inspector83x für Inline-Inspektionsaufgaben in High-Speed-Produktionslinien und der MIDS für die automatische Vollständigkeitskontrolle in Verpackungsprozessen. Eine weitere Lösung ist das Roboterführungssystem Palloc, eine KI-gestützte, adaptive Lokalisierungslösung für die automatische Depalettierung mit Robotern. Sie vereint eine leistungsfähige 3D-Snapshot-Kamera mit einem ab Werk vorinstallierten und vortrainierten neuronalen Netz sowie einem neuen Deep-Learning-basierten Lokalisierungsalgorithmus.

Neu ist auch die "Incoming Goods Suite" für die automatisierte Warenannahme. Basierend auf einer digitalen Plattform zur Sammlung, Verarbeitung und Bereitstellung packstückrelevanter Daten ermöglicht sie transparente und effiziente Übergabeprozesse im Wareneingang. Selbst höchste Paketaufkommen sollen mit der Incoming Goods Suite sicher beherrschbar bleiben. Um individuellen Anforderungen an die Identifikation und Sortierung von Sendungen im Wareneingang gerecht zu werden, steht die auslegbare Komplettlösung in skalierbaren Automatisierungsgraden zur Verfügung.

All dies zeigt: Das Thema KI ruft neben Softwareexperten und Robotikspezialisten auch immer mehr Anbieter von Intralogistik auf den Plan. Ein weiteres Beispiel ist die Piece-Picking-Zelle von SSI Schäfer. Sie ist eine gemeinsame Entwicklung mit dem Tochterunternehmen Rober. Ausgestattet mit KI-Objekterkennung und innovativer Greifertechnologie sorgt das System in der Kommissionierung für eine schonende Handhabung. Die eingebundene Software erkennt die Einzelteile sicher und fehlerfrei und ermittelt den idealen Greifpunkt, um die Artikel schließlich platzsparend abzulegen. Statt fingergeformter Greifer kommen kompakte Saugnäpfe für das Pick & Place zum Einsatz. Jeder Artikel wird so knapp wie möglich über dem Behälter- beziehungsweise Kartonboden abgelegt. Hinzu kommt: Durch Methoden des Machine Learning lernt das System fortlaufend dazu und baut so eine umfangreiche Wissensdatenbank auf.

Auch Siemens stattet Kommissionierroboter mit KI-Technologie aus. Die Simatic Robot Pick AI etwa ermöglicht Robotern das Greifen beliebiger Artikel unabhängig von Form und Größe. Ein vortrainierter Deep-Learning-Algorithmus steuert diese Fähigkeit, um 3D-Positionen für die Entnahme zu identifizieren. Die Berechnung zuverlässiger Entnahmeposen gewährleistet den hohen Durchsatz ohne Kollisionen. Außerdem bietet Simatic Robot Pick AI eine nahtlose Integration in die Automatisierungsplattform TIA Portal. Mithilfe der Simatic Robot Library kann eine standardisierte Kommunikation zwischen Roboter- und PLC-Systemen etabliert werden. Mecalux hat auf Basis von Simatic Robot Pick AI zwei kollaborative Kommissionierlösungen auf den Markt gebracht: Einen Cobot, der so programmiert ist, dass er den Arbeitsplatz sicher mit den Bedienern teilt, und einen weiteren Cobot, der autonom in Hochleistungskommissionierstationen arbeitet. Die Lösung ist für einen 24/7-Betrieb mit bis zu 1.000 Kommissionierungen pro Stunde ausgelegt. Eine Kamera, die über der Kommissionierbox des Cobots positioniert ist, nimmt ein 3D-Bild der Ware auf, um die Aufträge zusammenzustellen. Sobald der Artikel ausgewählt wurde, legt der Cobot ihn mit hoher Präzision in der Box ab und nutzt so den verfügbaren Platz optimal aus. Ein eigens entwickelter Algorithmus sorgt dafür, dass der Cobot die Waren genau an der richtigen Stelle platziert. Mit Hilfe der Lagerverwaltungssoftware von Mecalux kann die kollaborative Kommissionierlösung ihr Greifsystem je nach Art der Ware automatisch wechseln. Nach Erhalt einer neuen Box identifizieren das Bildverarbeitungssystem und der KI-Algorithmus die darin enthaltenen Artikel. Beide bestimmen die am besten geeignete Art und Weise, jedes Produkt zu kommissionieren. Beide Cobots führen die Kommissionierung völlig autonom und mit höchster Genauigkeit durch. „Auswirkungen des Arbeitskräftemangels können somit abgefedert werden und gleichzeitig die betriebliche Effizienz in den Lagern gesteigert werden“, erklärt Dr. Alexander Bollig, Vice President für den Bereich Intralogistik bei Siemens Digital Industries.

Doch nicht nur bei wiederkehrenden Tätigkeiten in der Intralogistik wie das Kommissionieren sehen Experten großes Digitalisierungspotenzial. Geht es etwa nach Sven Zuschlag und Thomas Schwarz, sollen auch sämtliche Dokumentationen, die heute noch analog und händisch abgewickelt werden, künftig via App erfolgen. Bestes Beispiel ist die Warenannahme. Erfolgt diese per Tablet oder Smartphone, lassen sich die erfassten Daten nahtlos in Folgeprozesse überführen. Technisch basiert der Ansatz der beiden smapOne-Gründer auf der generativen KI GPT, die es den Nutzern ermöglicht mit einfachen Prompts, also Textanweisungen oder Prozessbeschreibungen, Prototypen von Apps zu entwickeln. Statt eine App auf Basis von No Code aus Bausteinen Stück für Stück aufzubauen, ergibt sich aus den eingegebenen Prompts ein voll funktionsfähiges Template, das lediglich in seinen Details angepasst werden muss. „Die Integration von KI in unsere No-Code-Plattform führt zu einer immensen Effizienzsteigerung, mit der die Nutzer maßgeschneiderte digitale Anwendungen noch schneller und einfacher entwickeln können“, erklärt CEO Sven Zuschlag. „Im Grunde ist text-to-smap eine kreative Lösung, die die Hemmschwelle für die Erstellung von Apps weiter senkt und somit die Tür zu innovativen Business-Anwendungen für eine noch breitere Nutzerbasis öffnet.“

Ein mit KI generierter App-Prototyp benötigt nur wenige Sekunden bis zur Fertigstellung. So ist umgehend sichtbar, ob die eigene Idee tragbar ist und wo Optimierungsbedarf besteht. Digitalisierungsmaßnahmen lassen sich auf diese Weise schnell umsetzen. Einen weiteren Vorteil sieht Thomas Schwarz im Domänenwissen großer generativer KI-Modelle: „KI übernimmt hier nicht nur die technische Umsetzung der App-Entwicklung, sondern bringt gleichzeitig auch eine ganze Menge praktisch nutzbares Prozesswissen und Best Practices mit“, so der CTO von smapOne. „So profitieren die Nutzer vom Wissen der KI über Prozesse oder regulative Vorgaben, die automatisch in die App-Erstellung miteinfließen. Durch den maßgeblich reduzierten Rechercheaufwand werden Entwicklungszyklen verkürzt und Projekte in wenigen Augenblicken realisiert. Schneller und einfacher gehts nicht!“