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Staplerhersteller BAOLI EMEA hat angekündigt, sein Produktportfolio in den kommenden Monaten umfassend zu erweitern und seine Flurförderzeuge für die EMEA-Region neu zu designen. Die Basis dafür soll das neue Produktionswerk sein, das die Kion ...
Viele Unternehmen leiden derzeit unter den steigenden Energiekosten und suchen nach Möglichkeiten, diese zu senken. Ein großes Einsparpotenzial können intelligente Ladelösungen für elektrisch betriebene Flurförderzeug-Systeme bieten. Aber auch eine ...
Mit dem automatisierten Behälter-Kompaktlager PowerCube verspricht Jungheinrich seinen Kunden eine neue Dimension der Effizienz im Lager. Das System wurde erstmals auf der LogiMAT 2022 in Stuttgart präsentiert und soll künftig durch maximale ...
Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind aus der modernen Logistikwelt nicht mehr wegzudenken. „Automatisierung hält immer mehr Einzug in unsere Lager- und Produktionshallen – in allen Branchen und in allen Prozessen“, weiß Florian Kratzer, ...
Mit dem neuen Traigo24 hat Toyota Material Handling seinen kleinsten Elektro-Gegengewichtsstapler der Traigo-Serie vorgestellt. Der 3-Rad-Stapler wurde nach Angaben des Herstellers für einfache, unkomplizierte Einsätze auf engstem Raum konzipiert. ...
STILL GmbH
Die Vision von autonom fahrenden Transportfahrzeugen in Produktionshallen und Lagerhäusern soll durch das europäische Forschungsprojekt IMOCO (Intelligent Motion Control) in greifbare Nähe rücken. Auf deutscher Seite wird das Projekt vom Hamburger Intralogistikspezialisten STILL geleitet. Das Projektende ist für das vierte Quartal 2024 geplant.
Transportfahrzeuge, die vollständig autonom durch Lager und Produktion navigieren, dabei ihre Umgebung analysieren und „verstehen“ lernen, Hindernisse und Menschen zuverlässig erkennen und ihnen ausweichen sowie gleichzeitig Waren schnell und verlässlich von einem Ort zum anderen transportieren – das klingt momentan noch nach Science-Fiction. Aus dieser Vision soll jedoch schon bald Wirklichkeit werden, wenn es nach den Initiatoren des europäischen Forschungsprojekts IMOCO geht. Dafür wurden innerhalb des Forschungsvorhabens vier Szenarien definiert, die von digitalen Zwillingen und KI-Prinzipien (Maschinelles Lernen / Tiefenlernen) geprägt sind: das intelligente Navigieren, das Aufnehmen der Ware, der Transport und die Platzierung am Ziel. „Derartige Abläufe stellen sehr hohe Anforderungen an die Prozesse und auch an das Fahrzeug. Wir haben daher mit unserem OPX iGo neo einen Kommissionierer in das Projekt geschickt, der aufgrund seiner intelligenten Ausstattung und den daraus resultierenden Fähigkeiten bereits sehr nah an die Vorstellung dieses autonom fahrenden Fahrzeugs heranreicht“, beschreibt Ansgar Bergmann, bei STILL verantwortlich für das IMOCO-Projekt.
Hochsensible Sensorik wird benötigt
Aktuelle Fahrerlose Transportsysteme stoßen noch an ihre Grenzen, wenn sie sich tatsächlich vollautonom im Lager oder in der Produktion bewegen sollen. Zwar erkennen sie Hindernisse und bremsen entsprechend selbstständig ab – Hindernisse umfahren, intelligent nach den effizientesten Fahrtrouten suchen und dabei die Umgebung analysieren, das können sie jedoch noch nicht. Dazu benötigen sie eine hochsensible Sensorik in Form von Laserscanner, Kameras oder Radar, um damit räumliche Objekte wie Regale oder auch Schilder, Markierungen und Anzeigen zu detektieren. Zudem müssen sie ihre Umgebung „verstehen“, Veränderungen registrieren und in der Lage sein, damit umgehen zu können. Nur so werden diese Fahrzeuge künftig selbstständig zum Zielpunkt navigieren, Lasten erkennen und handhaben, Hindernissen ausweichen oder geeignete Abstellplätze für die transportierte Ware finden.
Der OPX iGo neo ist bereits autonom im Regalgang unterwegs, erfasst und versteht seine Umgebung und leitet sein Handeln daraus ab. Vollautonom den Regalgang zu verlassen und durch die Hallen beim Kunden zu navigieren und dafür z. B. auch optimale Pfade zu planen, ist allerdings bisher nicht Bestandteil des Produktes. Weil er jedoch bereits mit entsprechender Umgebungssensorik ausgestattet ist, macht ihn dies zum idealen Ausgangspunkt für die angestrebten Weiterentwicklungen dieses Projektes. „Für den OPX iGo neo ist das Ziel des Projektes, den Grad des Verständnisses der Umgebung und die Fähigkeiten der Entscheidungsfindung weiter zu erhöhen, um so die autonomen Fähigkeiten, die Intelligenz des Roboters, kontinuierlich zu steigern und ihn über den Regalgang hinaus autonom im Lager agieren zu lassen. Dabei spielen Maschine-Learning- und Deep-Learning-Ansätze eine sehr wichtige Rolle“, erläutert Ansgar Bergmann.
Hindernisse in Echtzeit erkennen
IMOCO hat sich zum Ziel gesetzt, die Voraussetzungen für diesen herausfordernden Einsatz mobiler robotischer Systeme in dynamischen Intralogistikumgebungen zu schaffen. Autonom durchgeführte und situationsbedingte Planungsänderungen einer Fahrroute inklusive der Berücksichtigung beweglicher Objekte wie Menschen oder Fahrzeuge sollen dann im gesamten Lager möglich sein. Ansgar Bergmann dazu: „Das Forschungsvorhaben will den herkömmlichen Dreiklang aus Erkennen, Analysieren und Handeln mittels künstlicher Intelligenz weiterentwickeln – zu Wahrnehmen, Verstehen und Lösen.“ Die Fahrzeuge sollen innerhalb des Forschungsvorhabens dazu befähigt werden, die räumliche Umgebung durch unterschiedliche Sensorik wahrzunehmen und antrainierte Objekte nicht nur zu erkennen, sondern auch deren Bewegungen einzuschätzen. „Diese Erkennung von Hindernissen muss für einen reibungslosen Ablauf in Echtzeit erfolgen“, so der Experte.
Hamburg wird zum „Forschungszentrum“
In der STILL Zentrale in Hamburg wird ein Demonstrator aufgebaut, an dem alle Arbeitserfolge der Projektpartner zusammengeführt werden. Neben STILL als Vertreter der KION Group nehmen auf deutscher Seite auch das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML), Hahn Schickard, die IMST GmbH, Nuromedia und Digital Twin Technology an dem Projekt teil. Gefördert wird IMOCO von der Europäischen Union durch den Forschungsträger „Electronic Components and Systems for European Leadership“ (ECSEL) sowie durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung.