MASON
Konzeption und Evaluation eines mobilen Handhabungsroboters zur ortsungebundenen Kommissionierung in der Lebensmittelwirtschaft
Motivation
- Globaler Transport von Stückgütern wie etwa Lebensmitteln erfolgt in der Regel mit Hilfe genormter (Hochsee-) Container
- Um Logistik- bzw. Frachtkosten möglichst gering zu halten und eine möglichst hohe Packungsdichte im Container zu erzielen, werden die Stückgüter (Kolli) nicht auf Paletten in die Container verladen, sondern ohne jegliche Trägerplattform im Container von Hand gestapelt
- Diese Vorgehensweise erspart eine zusätzliche Ladungssicherung mit Gurten oder Folienwicklungen, die weitere Kosten und PVC-Müll erzeugen würden
Ziele
- Entwicklung automatisierter robotischer Systeme um packdicht bzw. Container-formschlüssig Containerbeladungen durchzuführen
- Reduktion von ergonomisch-körperliche Belastung von Mitarbeitern in gekühlten Umgebungsbedingungen
- Geringe Taktzeit bei hohem Durchsatz, sowie geringe Ausfallzeiten durch das robotische System
Umsetzung
- Um die Beladungszeit pro Container möglichst gering zu halten, müssen (Mehrfach-) Greifer bzw. Abschiebe-Konzepte vergleichend evaluiert,
- basierend auf 3D-Daten neue KI-Algorithmen zur toleranten Kolli-Positionierung in der Nähe der Containerwand entwickelt (u.a. Presspassung von Kolli-Stapeln) und
- die deterministische Trajektorien-Planung mit Machine-Learning unter Berücksichtigung von Sicherheitsanforderungen und Maschinenrichtlinien optimiert werden.
Projekt
Motivation
Der globale Transport von Stückgütern wie etwa Lebensmitteln erfolgt in der Regel mit Hilfe genormter (Hochsee-) Container, die per LKW von Produktionsstätten (teils über Zwischenlager) zur weiteren Verladung in Hafenanlagen transportiert werden. Um Logistik- bzw. Frachtkosten möglichst gering zu halten und eine möglichst hohe Packungsdichte im Container zu erzielen, werden die Stückgüter (Kolli) nicht auf Paletten in die Container verladen, sondern ohne jegliche Trägerplattform im Container von Hand gestapelt. Diese Vorgehensweise erspart eine zusätzliche Ladungssicherung mit Gurten oder Folienwicklungen, die weitere Kosten und PVC-Müll erzeugen würden. Der Beladungsprozess ohne Palette mit Presspassung der Kolli an der Containerwand findet heute allerdings rein manuell statt und steht damit in starkem Kontrast zum Automatisierungsgrad moderner Warenverteilzentren, in denen selbst Mischpaletten bereits mit moderner Greifer- und Robotertechnologie kommissioniert werden
Ziele
Durch eine automatisierte, sortenreine Beladung von Hochseecontainern auf Basis neuartiger Algorithmen für Greifer und auch Industrieroboter mit präziser Bild- und KI-basierter Kolli-Klassifikation sowie hochzuverlässiger IoT-Kommunikation unter Beibehaltung der Packungsdichte wird nachhaltig Müll vermieden, Kosten gespart und die Arbeitsbedingungen des Logistik-Personals verbessert. Die untere Abbildung zeigt die wesentlichen Systementitäten des geplanten Robotik-Systems auf. Gemeinsam mit Industriepartnern wird somit ein mobiles Robotik-System entwickelt und erprobt, so dass
- algorithmische Innovationen sowie abgeleitete Empfehlungen zur IoT-Kommunikation als Grundlage für eine weitere Produktentwicklungen zur Verfügung stehen (z.B. für die Unternehmen im projektbegleitenden Ausschuss),
- die weitere Digitalisierung der Wertschöpfungskette durch die Schaffung von Schnittstellen, die Daten bzgl. Qualität der Waren bereitstellen, vorangetrieben wird à eine Plattform zur Generierung weiterer Wertschöpfungspotentiale,
- produzierende KMU von signifikant geringeren Logistik-Kosten profitieren,
- mit Robotik ein messbarer Beitrag zu den UN-Nachhaltigkeitszielen („Nachhaltigkeitsziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur“) geleistet wird.
Umsetzung
Handhabungsroboter weisen das Potential auf, (Hochsee-) Container automatisiert zu kommissionieren. Der Stand der Technik zeigt jedoch auf, dass ein Optimierungsbedarf bei der Laufzeit für die Kommissionierung, der Fehlerrate erfolgreich positionierter Kolli und der effizienten Ausnutzung des Containervolumens notwendig ist. Hier ist der Randbereich des Containers von entscheidender Rolle. Dieser muss möglichst formschlüssig gepackt sein, damit das Volumen voll ausgeschöpft wird und keine Ladungssicherung notwendig ist. Um die Beladungszeit pro Container möglichst gering zu halten, müssen:
- (Mehrfach-) Greifer bzw. Abschiebe-Konzepte vergleichend evaluiert,
- basierend auf 3D-Daten neue KI-Algorithmen zur toleranten Kolli-Positionierung in der Nähe der Containerwand entwickelt (u.a. Presspassung von Kolli-Stapeln) und
- die deterministische Trajektorien-Planung mit Machine-Learning unter Berücksichtigung von Sicherheitsanforderungen und Maschinenrichtlinien optimiert werden.
Beteiligte Forschungsinstitute
Zur Gewährleistung einer größtmöglichen Praxisnähe des Forschungsvorhabens und dessen Ergebnissen, wird das Projekt von Vertretern verschiedener Industrieunternehmen begleitet, um dabei einen regen Informationsaustausch zwischen Forschungsstätte einerseits und den Industrievertretern andererseits sicherzustellen. Zur Erreichung des Projektziels ist die gebündelte Zusammenarbeit von kompetenten Forschungseinrichtungen aus verschiedenen Disziplinen und Partnern aus der Industrie notwendig. Die zwei Forschungsstellen gewährleisten durch ihre Fach- und Methodenkompetenz eine qualitativ hochwertige Projektabwicklung. Beteiligt sind:
- das Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) e.V. an der RWTH Aachen,
- der Lehrstuhl für Simulationstechnik und Wissenschaftliches Rechnen der Universität Siegen sowie
- die Forschungsgemeinschaft Intralogistik / Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) e.V.
Gefördert durch
Das Projekt der Forschungsvereinigung Institut für Unternehmenskybernetik e.V. wird über die Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen „Otto von Guericke“ e.V. (AiF) ab dem 01. Mai 2022 über zwei Jahre im Rahmen der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF, Vorhaben-Nr. 22403 N) aus Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Projektbegleitender Ausschuss
Zur Gewährleistung einer größtmöglichen Praxisnähe des Forschungsvorhabens und dessen Ergebnissen, wird das Projekt von Vertretern verschiedener Industrieunternehmen begleitet, um dabei einen regen Informationsaustausch zwischen Forschungsstätte einerseits und den Industrievertretern andererseits sicherzustellen.
Die DMK Deutsches Milchkontor GmbH (kurz: DMK) ist eines der größten deutschen Molkereiunternehmen. Sie entstand durch Fusion der beiden genossenschaftlich organisierten norddeutschen Unternehmen Humana Milchunion und Nordmilch, die bereits zuvor die größten deutschen Milchverarbeiter waren.
Die Kion Group AG ist ein börsennotierter Anbieter von Gabelstaplern, Lagertechnik und verbundenen Dienstleistungen sowie Lieferketten-Lösungen.
Die Still GmbH (Eigenschreibweise STILL) – bis 1960 „SE Fahrzeugwerke GmbH“ – mit Hauptsitz in Hamburg-Billbrook ist ein Hersteller von Gabelstaplern, Lagertechnikgeräten und Intralogistiksystemen, der sich selbst als Komplettanbieter innerbetrieblichen Logistik bezeichnet. Still ist Teil der Kion-Gruppe.
Die Crown Equipment Corporation mit Hauptsitz in New Bremen, Ohio, Vereinigte Staaten ist der weltweit fünftgrößte Hersteller von Gabelstaplern.
Die Jungheinrich Aktiengesellschaft mit Sitz in Hamburg ist ein börsennotiertes deutsches Unternehmen in der Flurförderzeug-, Lager- und Materialflusstechnik. In diesen Segmenten rangiert das Unternehmen weltweit auf Platz drei, in Europa auf dem zweiten Platz.
Kardex Mlog entwickelt, produziert und unterhält integrierte Materialflusssysteme und automatische Hochregallager. In den Geschäftsbereichen Neuanlagen, Modernisierung und Service agiert Kardex Mlog als Generalunternehmer und Vorlieferant von Komponenten und Systemlösungen aus eigener Fertigung.
ek robotics ist der führende Hersteller und Systemintegrator von innovativer Hightech-Transportrobotik für die Produktions- und Lagerlogistik der Welt. Sie schaffen intelligente, vernetzte und flexible Transportlösungen für den vollautomatischen, innerbetrieblichen Materialfluss der weltweiten Kunden.
Die colugo GmbH ermöglicht ihren Kunden die Nutzung modernster KI Methoden für ihre strategische Geschäftsentwicklung. Auf Basis systematischer Analysen nutzen sie innovative KI Technologien für die strategischen Bedürfnisse ihrer Kunden und implementieren passgenaue Lösungen.
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Das Team von sentin setzt sich aus erfahrenen Entwicklern, Ingenieuren und Marktexperten zusammen. Im Fokus des Unternehmens steht die visuelle und bildbasierte Kontrolle von Werkstoffen und Produkten, für die sentin mit einer einzigartigen Software zukunftsweisende Lösungen für die unterschiedlichsten Sektoren der Wirtschaft bietet.
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