KI-basierte Identifikation in der Logistik

Scannerfreie Logistik auf Basis von künstlicher Intelligenz spart einen beträchtlichen Teil des Arbeitsaufwands und verleiht Prozessen mehr Stabilität

Schnelle KI-basierte Barcode-Lokalisierung und Objektidentifikation ersetzt manuelles Scannen

Deep Learning Technologie zur Objekterkennung ohne Barcodes, zum Zählen und Messen von Produkten

Ideales Zusammenspiel mit den W2MO Case Pack Funktionalitäten für optimiertes Packen und 3D Packschema

Eine flexible Konfiguration ermöglicht Anwendungsfälle über alle Prozesse hinweg, von der Inspektion im Wareneingang bis hin zur schnellen Verpackung im Warenausgang

Direkte Qualitätskontrolle und Dokumentation durch Bild- oder Videoaufnahmen der Ware nach dem Öffnen / vor dem Schließen des Kartons oder Behälters

Vollständige Integration in die W2MO Logistics Suite ermöglicht die direkte Verwendung der Zeitstempel zur Kalibrierung eines digitalen Zwillings und zur Kalkulation von Logistikleistungen & Value Added Services

Highlights

Automatisierung des Wareneingangs durch Identifizierung von Produkten, Ermittlung von Produktabmessungen und Gewicht und ggf. Lesen zusätzlicher Informationen
Beschleunigung des Packprozesses durch Entfall des Scannens von Produkten und die Anzeige des 3D Verpackungsschemas
Scannen vieler Barcodes und QR-Codes auf einmal, um den Identifikationsprozess zu beschleunigen.
Zählen vieler Objekte gleichzeitig mit KI und Computer Vision Technologie für einen sicheren und problemlosen Verpackungsprozess.
Messen von Objekten während des Identifikationsprozesses zur kontinuierlichen Verbesserung der Stammdaten.
Trainieren eines neuronalen Netzes zur Objekterkennung in einem einfachen Verfahren mit einer selbsterklärenden Benutzeroberfläche

Scannerfreies Packen

Installation der "Recognition Box" und Kamera am Pack-Arbeitsplatz
Kamerabild beobachtet nur den Erfassungsbereich — Mitarbeiter wird nicht gefilmt
Automatische Identifikation der Produkte und Feststellung der Mengen bei Bewegung durch den Erfassungsbereich, bevor sie in den Karton / Behälter gepackt werden
Kombination von Barcodeerfassung, Texterkennung und Objektidentifizierung für verschiedene Produkte in einem Schritt möglich
Automatischer Abgleich mit der Verpackungsliste und sofortige, visuelle und akustische Rückmeldung.
Visualisierung des 3D-Packschemas
Bilder und Videos werden gespeichert: nützlich für die spätere Prüfung oder Nachweisführung
Kommunikation mit anderen Systemen (LVS, SAP)

Der gesamte Verpackungsprozess an einem Arbeitsplatz wird von einer Kamera-Infrastruktur beobachtet. Da sich nur ein bestimmter "Erkennungsbereich" im Fokus der Kamera befindet, sind Personen auf dem Videostream nicht sichtbar, so dass der Persönlichkeitsschutz der Mitarbeiter gewahrt ist. Mithilfe von Algorithmen von KI und Computer Vision werden Barcodes und QR-Codes dekodiert, Text gelesen und Objekte identifiziert. Einer der großen Vorteile ist, dass mehrere Objekte auf einen Blick identifiziert werden können. Ein automatisierter Abgleich mit der Packliste ist der letzte Schritt zu einer scannerfreien Verpackungslösung. Korrekte Produkte werden bestätigt, bei falschen Artikeln wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Da die gesamte Lösung vollständig in W2MO integriert ist, kann das 3D-Packschema auch visualisiert werden. Durch die Aufnahme des gesamten Verpackungsprozesses können Bilder zur Dokumentation und späteren Referenz gespeichert werden.

Zählen und Messen

Automatisiertes Zählen von Objekten
Möglichkeit von kundenspezifischen Erweiterungen für spezielle Aufgabenstellungen
Messen von Produkten in allen drei Dimensionen
Optionale Einrichtung mit integrierter Waage für Gewichtsmessungen
Kontinuierliche Verbesserung der Stammdaten
Kein zusätzlicher Aufwand für die Auswertung von Stammdaten

Neben der Identifizierung von Produkten kann auch die Anzahl der Artikel für jedes Produkt bestimmt werden. Dies unterstützt den Verpackungsprozess, kann aber auch z.B. in einem Produktionsschritt angewendet werden. Währenddessen können auch Geodaten der Produkte gemessen und in einem verknüpften System gespeichert werden. Bei einer integrierten Waage gilt dasselbe für das Gewicht des Produkts. So werden die Stammdaten permanent überprüft, erweitert und verbessert. Dies wirkt sich direkt positiv auf alle logistischen Prozesse aus, die sich auf Stammdaten stützen, wie z.B. die Berechnung von Kommissioniertouren, das Finden des richtigen Verpackungsmaterials oder die Zuordnung des Produkts auf ein richtig dimensioniertes Fach im Lager.

Großformatige Objekterkennung

Anwendungsfall: Identifikationsgate

Automatische Erkennung und Buchung von Kisten/Paletten beim Passieren eines Tores
Automatische Beleuchtung für beste Bedingungen zum Lesen von Etiketten
Keine Notwendigkeit, den Transporter zu stoppen
Rückverfolgbarkeit mit Hilfe von Videodokumentation möglich

Anwendungsfall: Automatisierter Wareneingang

Identifizieren und Verbuchen aller sichtbaren Paletten mit einem Label
Lesen von Etiketten aus großer Entfernung
Verwendung einer rotierenden PTZ-Kamera, um alle Etiketten auf einer größeren Zoomstufe zu finden
Zoomen auf jedes erkannte Etikett und Auslesen der Information

Logivations revolutionäre Identifikationstechnologie kann zur automatischen Warenerkennung und direkten Verbuchung eingesetzt werden. Dazu können Identifikationsgates an beliebigen Stationen im Lager eingerichtet werden. Beispielsweise kann die gesamte Ladung eines Flurförderzeugs beim Passieren eines Identifikationsgates automatisch erkannt und identifiziert werden. Dafür ist kein Anhalten des Transporters notwendig, auch bei höheren Geschwindigkeiten können die Objekte mit großer Sicherheit erkannt werden. Die Kamera findet und erkennt alle Barcodes oder Produkte / Kartons und zeigt die verknüpften Objektinformationen entweder auf einem Kontrollbildschirm an oder leitet diese direkt in Echtzeit über die W2MO Schnittstelle weiter zur vollständig automatischen Warenverbuchung. Die dabei entstehende Video-Dokumentation ermöglicht zudem eine lückenlose Rückverfolgbarkeit.

Wenn ein größerer Bereich beobachtet werden soll, z.B. ein Wareneingangbereich, in dem die Lastwagen ankommen, werden PTZ-Kameras (pan-tilt-zoom, schwenken-kippen-zoomen) eingesetzt. Auch im Wareneingang können alle sichtbaren Paletten oder Kartons einer Lieferung in einem Arbeitsschritt identifiziert und nach Freigabe automatisch verbucht werden. Zur gleichzeitigen Identifikation mehrerer Objekte aus größeren Distanzen können rotierende PTZ Kameras eingesetzt werden. Der Identifikationsalgorithmus steuert diese vollautomatisch, die Kamera erkennt Labels von selbst und zoomt automatisch bis zur idealen Erkennungsdistanz, um den Barcode darauf lesen zu können, und bewegt sich nach der Erkennung selbstständig zum nächsten Label (siehe Video).

Die automatische Warenerkennung und Verbuchung bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Manuelle Aufwendungen reduzieren sich auf ein Minimum, die Durchlaufzeit sinkt erheblich durch Identifikation im laufenden Prozess, Produktivität und Prozesssicherheit steigen enorm.

Training von Deep Learning Algorithmen

Verwendung von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Algorithmen zur Objekterkennung
Erkennung von Produkten auf der Grundlage optischer Merkmale ohne Etiketten oder Barcodes
Training von Algorithmen anhand von Beispielbildern zum Erlernen von Mustern
Das Training des neuronalen Netzes kann vom Benutzer in einem einfachen Verfahren mittels selbsterklärender Benutzeroberfläche durchgeführt werden
Erkennungsraten von mehr als 99% möglich

Das Finden und Lesen aller üblichen Barcodes ist bei Logivations KI-basierten Objekterkennungslösungen bereits enthalten und kann direkt nach Installation genutzt werden. Sollen Objekte zusätzlich oder stattdessen anhand ihrer visuellen Eigenschaften ohne Labels oder Barcodes unterschieden und identifiziert werden, setzt der intelligente Deep Machine Learning Algorithmus an.

Der Algorithmus wird mit Bildern der relevanten Objekte trainiert. Um diesen Trainingsprozess so einfach wie möglich zu gestalten, steht eine rotierende "Lernplattform" zur Verfügung. Eine Minute reicht aus, um die Produkte in den entsprechenden Perspektiven zu fotografieren. Diese revolutionäre, benutzerfreundliche Möglichkeit des Trainings neuer Objekte ermöglicht Erkennungsraten von über 99%. Die Produkte werden nach dem Anlernen sogar trotz kleinerer Beschädigungen zuverlässig erkannt, da sich die trainierten Bilder aus einzelnen Erkennungsmerkmalen zusammensetzen. Dies führt auch zu einer sicheren Identifizierung, wenn nicht alle Elemente vorhanden oder teilweise verdeckt sind.