Logistik revolutionieren: KI-gesteuerte Depalettierung steigert Effizienz und senkt Kosten

Die wachsende Nachfrage nach schnellen Lieferkettenprozessen hat einen weiteren Nischenmarkt erreicht: das Entladen von Kartons von Paletten, eine sogenannte Depalettierung. Heute kann die einst mühsame Aufgabe durch die Implementierung einer intelligenten Lösung automatisiert werden, die Produktivität und Durchsatz erhöht und letztlich Kosten spart.

Was ist KI-Depalettierung?

KI-gestützte Depalettierung ist der automatisierte Prozess des Entladens von mit Kartons beladenen Paletten mithilfe von KI. Das System ist in der Lage, jeden einzelnen Karton zu erkennen, und der Roboter platziert sie einzeln auf einem Förderband oder einem anderen vordefinierten Ort. Im Gegensatz zur Delayerisierung, bei der der Roboter die gesamte Palette mit einheitlichen, ordentlich gestapelten Kartons gleicher Höhe aufnimmt, und im Gegensatz zur klassischen Depalettierung basiert KI-gestützte Depalettierung auf intelligenten Machine-Learning-Algorithmen.

Die Lösung präsentiert ein höheres Niveau beim Entladen von Paletten und bietet zahlreiche Vorteile. Dazu gehören ein kleinerer benötigter Platzbedarf (ausreichend für die Größe des größten Kartons im Gegensatz zur ganzen Palette) und auch ein kleinerer Roboter und Greifer, da eine leichtere Nutzlast gehandhabt werden muss. Diese Vorteile verschmelzen zu einem großen Nutzen – signifikante Kosteneinsparungen. Trotz des kleineren Greifers kann er Kartons bis zu 50 kg heben, abhängig von der jeweiligen Lösung.

Wie es funktioniert

Das Geheimnis hinter einer erfolgreichen Depalettierungsanwendung ist eine Kombination aus High-End-3D-Maschinensicht mit überlegener Roboterintelligenz, ermöglicht durch fortschrittliche und raffinierte Machine-Learning-Algorithmen. Diese Algorithmen wurden auf einer großen Datenbank von Kartons vortrainiert. Das System erkennt diese Kartontypen sofort und ist im Fall neuer Kartons in der Lage, sich sehr schnell neu zu trainieren. Dies geschieht kontinuierlich und gewährleistet herausragende Universalität bei der Erkennung von Kartons unterschiedlicher Formen, Größen oder Materialien.

Glänzende, reflektierende oder schwarze Oberflächen, variierende Texturen, verschiedene Muster oder Bilder, die die 3D-Sicht „täuschen“, sich lösende Klebebänder oder dicht gepackte Kartons, sodass der sie trennende Spalt schwer zu erkennen ist (sei er so dünn wie 0,5 Millimeter) – dies sind Herausforderungen, die signifikante Probleme darstellen und einen entscheidenden Faktor darstellen, der die besten Lösungen von schwächeren unterscheidet. Der fortschrittlichste Weg, der bei der Segmentierung einzelner Kartons auf Basis von 3D-Bild und Texturanalyse führend ist, ist die Verwendung eines Convolutional Neural Network (CNN).

Raffinierte Depalettierungslösungen funktionieren out-of-the-box, ohne dass ein Training des Systems notwendig ist. Ihre Universalität liegt auch darin, dass die Kartons nicht in geordneten Mustern gestapelt sein müssen, sondern zufällig platziert werden können und der Roboter sie dennoch aufnehmen kann.

Perfekte Vision

Wie bereits gesagt, ist der Schlüssel zur erfolgreichen Depalettierung die Kombination aus KI und der „richtigen“ Maschinensicht. Aber was bedeutet die richtige?

Das eingesetzte 3D-Vision-System muss einerseits ein großes Scanvolumen und andererseits hohe Auflösung und Genauigkeit bieten. Da Paletten oft in mehreren Lagen übereinander gestapelt sind und der 3D-Scanner in der Lage sein muss, die unterste sowie die oberste zu scannen und weil genug Platz für den Roboter bleiben muss, um mit den Kartons zu manipulieren, muss das Scanvolumen groß genug sein, um die Paletten aus ausreichender Distanz zu scannen. Daher muss der Scanner etwa 3 bis 4 Meter über der Palette montiert werden und trotzdem Scans in überlegener Qualität liefern können.

Vorteile in Zahlen

Nehmen wir ein fortschrittliches System, das auf mehr als 5000 Kartontypen trainiert wurde. In Kombination mit überlegener 3D-Sicht können die raffinierten Machine-Learning-Algorithmen 99,7 % Pick-Rate-Genauigkeit, Greifpräzision innerhalb von 3 Millimetern und eine Pickgeschwindigkeit von 1000 Kartons pro Stunde liefern. Diese Zahlen sind von entscheidender Bedeutung im Kontext des ROI und auch im Entscheidungsprozess, ob man sich für eine intelligente automatisierte Depalettierungslösung entscheidet.

Höhere Produktivität, sichererer Arbeitsplatz

Erhöhter ROI, gesteigerte Produktivität und größere Zeit- und Kosteneinsparungen präsentieren nur eine Seite des Spektrums der Vorteile, die durch die Implementierung automatisierter Depalettierungslösungen gewonnen werden können. Das andere Ende präsentiert die signifikante Eliminierung von Verletzungs- und Fehlerrisiken. Der manuelle Betrieb beinhaltet das Handling großer und schwerer Kartons, die einige Meter über dem Boden gestapelt sein können. Dies führt oft zu schweren Rückenverletzungen und anderen Gesundheitsschäden. Die Automatisierung dieses Prozesses eliminiert diese Risiken und ermöglicht eine non-stop Depalettierung, ohne dass der Roboter je müde wird, im Gegensatz zu menschlichen Arbeitern.

Das Potenzial der Mitarbeiter kann stattdessen in Bereichen eingesetzt werden, die Kreativität, kritisches Denken und Entscheidungsfindung erfordern – und Unternehmen helfen, Effizienz zu steigern und das Potenzial für zukünftigen Erfolg zu erhöhen.

Andrea Pufflerova ist PR-Spezialistin, und Michal Maly ist Director of AI bei Photoneo.