Wertschöpfung durch Automatisierung: Bildverarbeitungssysteme in der Logistik
Beim Wareneingang können mittels 3D-Bildgebung die Position und die Beschaffenheit von Waren erkannt und Roboter so geführt werden, dass sie Teile automatisch greifen und auf ein Fördersystem legen. Bei der Kontrolle eingehender Waren nimmt ein Vision System geöffnete Kartons auf und erkennt deren Inhalt mit Hilfe von Identifikationsalgorithmen – entweder über das Auslesen von Codes oder mit Deep Learning, wenn lesbare Etiketten fehlen. Deep-Learning-Technologien helfen auch bei der Einlagerung der Ware: Mit Kameras ausgestattete mobile Roboter fahren an den Regalen vorbei und nehmen Bilder auf, eine Software wertet Art und Größe des Leerplatzes aus, so dass jeder Karton seine passende Position erhält. Dieselbe Technologie kommt zum Einsatz, wenn Ware abgerufen wird. „Sehende“ Roboter identifizieren gelagerte Artikel und holen sie aus den Regalen heraus.
Industrielle Bildverarbeitung unterstützt die Logistikbranche darüber hinaus in ihren Bemühungen, noch nachhaltiger und umweltfreundlicher zu werden – zum Beispiel durch ein intelligentes Management von Mehrweg-Transportbehältern. Deren Nutzung nimmt stetig zu, dementsprechend steigen die Anforderungen an das Bestandsmanagement. Vollautomatisierte Bildverarbeitungssysteme nehmen dem Menschen hier viel Arbeit ab: Sie ermöglichen eine sortenreine Zählung von gemischt-palettierten Trägern und Behältern in unterschiedlichen Größen sowie deren automatisierte Bestandsführung. Die Systeme erkennen Fehlbestände und Fehllieferungen, reduzieren fehleranfällige manuelle Eingaben und schaffen so die Voraussetzungen für einen höheren Durchsatz.
Die Logistik trägt die Hauptlast des Anstiegs im Onlinehandel, die Komplexität und die Anforderung an die Geschwindigkeit von Logistikaufgaben nehmen ständig zu. Industrielle Bildverarbeitung hilft der Branche dabei, diese Aufgaben zuverlässig, wirtschaftlich und ressourcenschonend zu erfüllen.
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