Mit dem digitalen Zwilling eines realen Logistikzentrums können Arbeitsabläufe effizienter und nachhaltiger gestaltet werden. Zum Einsatz kommen unter anderem Simulations- und KI-Software.
Unter dem Motto „Intelligent intralogistics – experience the flow“ präsentiert Siemens auf der diesjährigen Logimat den ganzheitlichen Digital Twin eines realen Logistikzentrums. Die Logistik- und Intralogistikbranche befindet sich in einem sich schnell verändernden und anspruchsvollen Umfeld: Steigender Bedarf an Energieeffizienz und Nachhaltigkeit, der Mangel an Arbeitskräften, sowie Cybersicherheitsbedrohungen sind nur einige dieser Herausforderungen.
Mithilfe eines umfassenden Portfolios an Automatisierungs- und Digitalisierungslösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, speziell für die Intralogistik-Branche, unterstützt Siemens Maschinenbauer und Betreiber von Logistikzentren dabei, diese Herausforderungen zu bewältigen. Digitalisierungs- und Automatisierungstechnologien aus dem Siemens Digital Enterprise Portfolio und IoT-kompatible Hardware und Software aus dem Siemens Xcelerator Portfolio decken alle Bereiche des Lagerbetriebs ab, einschließlich Wareneingang, Transport, Lagerung, Kommissionierung, Verpackung und Versand. Vollautomatische Materialflusssysteme beschleunigen den Lagerbetrieb, optimieren Prozesse, reduzieren Kosten und Fehler und erhöhen schließlich den Durchsatz. Das wird auf der Messe durch den digitalen Zwilling des Siemens-eigenen Logistikzentrums in Nürnberg demonstriert. Das Distributionszentrum bedient 25.000 Kunden weltweit mit 12.000 Aufträgen pro Tag, 22.000 Lieferscheinpositionen, 27 Regalbediengeräten und drei Kilometern automatischer Förderbänder. Anhand dieses realen Beispiels können sich Kunden auf der Messe im Detail informieren, wie Simulationsszenarien dort dazu beitragen, beispielweise die Schichtplanung zu optimieren, um maximale Produktivität zu erreichen. Außerdem wird gezeigt, wie Digital Twins helfen, Engpässe und Lastspitzen zu identifizieren, um den Materialfluss zu optimieren und wie dadurch Durchsatz und Gesamtleistung des Lagers und somit die Erfüllungsrate von fast 100 Prozent gehalten werden können. Das nahtlose Zusammenspiel von realer und digitaler Welt erhöht die Produktivität und Flexibilität der Anlagen, senkt nachhaltig die Kosten und den Energieverbrauch und somit auch den CO2-Fußabdruck.
KI-basiertes Kommissionieren mit Robotern
Das Intralogistik-Portfolio von Siemens wird durch Simatic Robot Pick AI erweitert, einer Bildverarbeitungssoftware für Roboter-Lösungen auf Basis maschinellen Lernens, die ebenfalls auf der Logimat präsentiert wird. Die 3D-Bildverarbeitungssoftware ermöglicht Robotern das Greifen beliebiger Artikel in Lagerkommissionieraufgaben, unabhängig von deren Form und Größe. Ein vortrainierter Deep-Learning-Algorithmus steuert diese Fähigkeit, um die am besten geeigneten 3D-Positionen für die Entnahme zu identifizieren und diese für die Roboterausführung bereitzustellen. Die Berechnung zuverlässiger Entnahmepositionen erfolgt schnell und ermöglicht Systeme mit hohem Durchsatz ohne Kollisionen in der Box. Es ist kein zusätzliches CAD-basiertes Training erforderlich. Die Applikation ist so ausgelegt, dass sie bereits auf der Rechenleistung eines Tablet-ähnlichen IPCs Berechnungszeiten unter 1,5 Sekunden und somit System-Pickraten von über 1.000 Picks pro Stunde ermöglicht. Die Fehlerrate liegt im Durchschnitt bei unter zwei Prozent, was der Fehlerrate eines Menschen entspricht, der diese Aufgabe ausführt. KI-gesteuerte Kommissionierroboter können so zukünftig zur geforderten Flexibilität beitragen, hohe Varianzen von Objekten mit verschiedenen Formen, Größen und Verpackungsarten in dynamisch sich verändernden Situationen zeitnah zu bearbeiten. Auswirkungen des Arbeitskräftemangels können somit abgefedert werden und gleichzeitig die betriebliche Effizienz in den Lagern gesteigert werden. Simatic Robot Pick AI bietet eine nahtlose Integration in die Automatisierungsplattform TIA Portal. Mithilfe der Simatic Robot Library kann zudem eine standardisierte Kommunikation zwischen Roboter- und PLC-Systemen etabliert werden.