Der Sensorspezialist Sick nutzt die LogiMAT 2022 (31. Mai bis 2. Juni, Messe Stuttgart), um Sensor- und Komplettlösungen für mehr Transparenz in der gesamten Logistikkette zu zeigen. Das Motto des Messeauftritts lautet „Transparent Supply Chain“.
Im Fokus stehen neue Hard- und Softwarelösungen für mobile Plattformen für mehr Flexibilität und Augmented-Reality-Lösungen, um Stillstandszeiten zu reduzieren. Das Unternehmen zeigt außerdem am Beispiel des mit dem IFOY Award nominierten Palettenklassifizierungssystems PACS, wie sich mit künstlicher Intelligenz komplexe Aufgaben automatisieren lassen.
„Wir arbeiten bereits seit vielen Jahren an zukunftsfähigen Sensorlösungen und liefern ein umfassendes Produkt- und Serviceportfolio“, so Lars Lendziewski, Group Manager im Bereich Systems and Digital Solutions bei Sick.
Das Unternehmen sei in der Lage, von der Distributions- und Lagerlogistik bis hin zur Produktionslogistik bedarfsgerechte Komplettlösungen anzubieten. Dabei integriere man auch neue Technologien. Künstliche Intelligenz etwa böte zukünftig noch mehr Möglichkeiten, die Qualität zu erhöhen sowie ressourcenschonender und nachhaltiger zu agieren.
Im Fokus der Messepräsenz steht das auf Deep Learning basierende Palettenklassifizierungssystem PACS. An PACS verdeutlicht der Sensorhersteller, wie Anwender heute ihre spezifischen Anforderungen mittels künstlicher Intelligenz selbstständig lösen können. Dabei hilft der „SICK AppSpace“ mit dem „dStudio“. Auf dieser Plattform können Anwender ihre Sick-Kamera trainieren – auch ohne Bildverarbeitungs- oder Programmierkenntnisse. Einmal mit wenigen Bildern gespeist, kann die Kamera mittels Künstlicher Intelligenz eigenständig lernen und dabei mehr und neue Varianten vom Objekt erkennen.
„PACS ist in der Lage, bepfandete Paletten von solchen ohne Pfand zu unterscheiden. Bisher hat unser Kunde bei diesem Arbeitsschritt viel Geld verloren. Heute kann das Unternehmen damit eine sich wiederholende, ermüdende und fehleranfällige Arbeit automatisieren,“ sagt Lars Lendziewski.
Mit dem „SICK Augmented Reality Assistant“ (SARA) lässt sich die reale Umgebung mit dem nicht sichtbaren Blickfeld des Sensors verbinden. Die App kann auf Smartphones mit Apple- oder Android-Betriebssystem installiert werden und visualisiert dort Daten aus Sensoren oder Steuerungen. OEM und Systemintegratoren sollen so ihre Zeiten zur Inbetriebnahme und Fehlersuche reduzieren. Stoppt beispielsweise der mobile Roboter oder das AGC, können Endanwender prüfen, ob der Stopp mit der Sensorfunktionalität zusammenhängt und dies entweder beheben oder ausschließen.
Auf der LogiMAT wird Sick außerdem zeigen, wie Sensoren AGVs intelligenter und sicherer machen können. Neben der auf der LIDAR-Technologie basierenden „Virtual Line Navigation“ zur Lokalisierung und Umfelderkennung präsentiert das Unternehmen auch „Machine Vision“-Lösungen, wie etwa die „Visionary T-mini“, sowie smarte Safety und Identifikations-Sensorlösungen.
Für das Echtzeit-Management von Supply Chain Prozessen bietet Sick gemeinsam mit dem Entwicklungspartner SAP mit „smaRTLog“ eine vollständige IoT-Integration mit Geschäftsprozessüberwachung und -automatisierung an. Die Lösung kombiniert das „SICK Tag-LOC“-System mithilfe der UWB-Technologie, das Echtzeitdaten von logistischen Objekten und Anlagen zur Verfügung stellt, mit einer Cloud-Lösung von SAP Logistics Business Network für die detaillierte Nachverfolgung von Logistikprozessen. Die Anwender profitierten so von reduzierten Integrationskosten und -zeiten dank vollständig integrierter End-2-End-Lösung von der Sensor-Hardware bis zum Unternehmensprozess. Waren können automatisch identifiziert, Materialflüsse eingesehen und darüber hinaus proaktiv gesteuert werden. Die zeitlichen Abläufe sowie die Auslastung von Transporten werden dabei optimiert.
Verpackungsmaterial reduzieren und Kosten durch optimale Ausnutzung von Lager- und Transportplatz senken – dabei hilft der „Master Data Analyzer Vision“. Das Track-and-trace-System erhebt Stammdaten in nur einem Arbeitsschritt. In unter einer Sekunde liest das System vorhandene Codes, nimmt Maße und Gewicht auf und erstellt ein hochauflösendes Farbbild. Zusätzlich können frei definierbare Merkmale erfasst werden. Alle Daten werden direkt nach der Erhebung an den Host übertragen.
Halle 1, Stand F51
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