Logistikzentren müssen eine schnelle und effiziente Sortierung, Weiterleitung und Zusammenstellung von Produkten sicherstellen. Sind sie den Anforderungen nicht mehr gewachsen, kommt es schnell zu Lieferschwierigkeiten und Verzögerungen. Dabei steht die Branche seit Jahren unter einem wachsenden Druck, der eng mit unserem Konsumverhalten zusammenhängt. Trends wie E-Commerce, 24-Stunden-Lieferungen oder der zunehmende Grad an Individualisierung sorgen dafür, dass die Aufgaben für Distributionszentren immer komplexer werden.
Sich gegenüber stehen dabei die Menge der zu bewältigenden Waren und Lieferungen sowie deren zunehmende Komplexität. Automatisierungslösungen helfen, manuelle und repetitive Aufgaben von Menschen zu übernehmen. Zudem beschleunigen sie den Warenumschlag und die Abfertigung deutlich. Allerdings werden Roboter bisher hauptsächlich zur Verarbeitung großer Standardaufträge eingesetzt. In Wachstumsmärkten wie dem E-Commerce sind sie dagegen bislang nur wenig verbreitet, da diese das Handling individueller Kleinlieferungen voraussetzen und Roboter dafür eine hohe Komplexität und Aufgabenvarianz meistern müssen.
Unterschiedlichste Aufgaben
Logistikzentren stoßen immer häufiger an ihre Kapazitätsgrenzen. Die Arbeit dort ist meist monoton und ermüdend. Die Automatisierung dieser Bereiche bedeutet also zum einen eine Entlastung und besseren Einsatz der Mitarbeitenden. Zum anderen ist sie auch die einzige Chance, der Nachfrage vollumfänglich gerecht zu werden. Hier liefert ABB Roboterlösungen für unterschiedliche Aufgaben:
- Depalettieren: Automatisiertes Entladen und Sortieren von Paletten oder Kisten/Paketen in unterschiedlichen Größen durch den Roboter mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) oder Bildverarbeitung.
- Sequenzierung: Um die Kapazität möglichst gut zu nutzen und Stillstand zu vermeiden, leiten Roboter Waren gezielt weiter oder lagern diese kurzfristig zwischen.
- Kommissionierung: Mithilfe von Bildverarbeitung stapeln Roboter Artikel und Kisten so, dass diese möglichst kompakt verpackt und verschickt werden können. Roboter packen die bestellte Ware in Pakete. Durch KI-basierte Technik können sie Produkte unterschiedlicher Größe und Schwere greifen.
- Vereinzelung und Sortier-Induktion: Beim Greifen und Sortieren von kleinen Gegenständen unterschiedlicher Größe werden Roboter ebenfalls von KI-basierter Techik unterstützt.
- Konsolidierung: Automatisierte Lösungen sortieren Produkte und Pakete (etwa auf Paletten) so, dass der vorhandene Raum bestmöglich genutzt wird.
Robotik in der Logistik bietet neben Geschwindigkeit, Präzision und Planbarkeit drei weitere Vorteile, die die Effektivität steigern und einen reibungslosen Ablauf garantieren:
Flexibilität
Durch moderne Technologie sind Automatisierungslösungen heute in der Lage, vielseitige Aufgaben zu übernehmen. Softwarelösungen wie die Simulations- und Offline-Programmiersoftware RobotStudio und PickMaster Twin von ABB erlauben es, Roboter einfach und schneller als bisher umzuprogrammieren, um flexibel auf Änderungen zu reagieren.
Ein wichtiges Element sind hier kollaborative Roboter, z.B. die Modelle Gofa, Swifti und Yumi von ABB, die auf wenig Raum gemeinsam mit dem Mitarbeiter agieren können. Sie übernehmen überwiegend Präzisionsaufgaben, die den Arbeiter schnell ermüden lassen. Mithilfe der sicherheitszertifizierten Software SafeMove können sogar klassische Industrieroboter in kooperative Anwendungen integriert werden. Menschen arbeiten dann gefahrlos und direkt mit Robotern, die bis dato autark hinter Schutzzäunen agierten, in einem gemeinsamen Arbeitsbereich. Die Steuerung lässt Roboterbewegungen hierbei ausschließlich in vorher festgelegten Räumen zu. So schafft das System ohne weitere umfangreiche Schutzmaßnahmen die Voraussetzungen dafür, dass Menschen mit Industrierobotern sicher zusammenarbeiten können.
Simplifizierung
Damit Automatisierungseinheiten möglichst viele Aufgaben übernehmen können, setzen Anbieter vermehrt auf KI. Daten werden in nützliche Informationen umgewandelt, sodass Roboter langfristig autonom, selbstlernend oder selbstoptimierend sein sollen. Es geht nicht darum, menschliche Fähigkeiten zu kopieren. Mit KI ist es Robotern vielmehr möglich, in unstrukturierten Umgebungen zu arbeiten. Dazu ist es wichtig, dass sie Muster erkennen und ihre Fehler selbstständig korrigieren können. So sind selbstlernende Roboter in der Lage, Aufgabenbereiche zu übernehmen, die für herkömmlich programmierte Roboter zu vielfältig und komplex sind. Etwa das autonome Greifen durch eine Kombination von Bildverarbeitungssystemen und Algorithmen, die einem Roboter helfen, die Größe und Form des Objekts sowie die richtige Greiferposition und den richtigen Druck zum Greifen zu verstehen.