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Case Study: Sorting Intelligence für die effektive Automatisierung der Logistikkette

Case Study: Sorting Intelligence für die effektive Automatisierung der Logistikkette

Für Intralogistik, E-Commerce oder Retouren Management sind die Automatisierung klassischer Sortieraufgaben und die Prüfung auf Maschinenfähigkeit wichtige Kriterien zur Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit. Eine gesteigerte Systemgeschwindigkeit und damit höherer Durchsatz ermöglicht die im hart umkämpften Markt dringend benötigte Kosten- und Effizienzsteigerung. Unter dem Stichwort „Sorting Intelligence“ bietet FRAMOS Imaging Systems verschiedene bildverarbeitungsbasierte Plug-and-Play-Sensor-Lösungen sowie adaptierbare Identifikations-Technologien zur Logistikautomatisierung für eine nahtlose Einbindung in neue oder bestehende Logistikanlagen.

Sorting-Intelligence
Die Anwendungsmöglichkeiten der „Sorting Intelligence“-Technologien zur Automatisierung der Logistikkette sind vielfältig: Frachtkostenoptimierung bei E-Commerce-Versendern, die maschinelle Erzeugung von Sortenreinheit in der Leergutlogistik, Sicherstellung der Maschinenfähigkeit vor Paketöffnern im Retouren Management sowie die Bauchungskontrolle zur Absicherung der Shuttle-Fähigkeit in Shuttle-Lager-Systemen sind nur einige Beispiele von Herausforderungen, die mit Hilfe der Framos „Sorting Intelligence“-Technologien gelöst werden können.

„Bildverarbeitung als branchenübergreifende Technologielösung bietet Sorter Herstellern, OEM’s, Material Handling Suppliern und Systemintegratoren im Logistikbereich eine intelligente Möglichkeit der Automatisierung und Anlagensteuerung.“ statuiert Dr. Simon Che’Rose, Leiter FRAMOS Imaging Systems. „Für die industriellen Endkunden ergeben sich daraus Prozessvereinfachungen, eine effektive Anlagennutzung mit minimierten Stehzeiten sowie ein optimierter Kosten- und Ressourceneinsatz.”

Food-Logistics
Bei klassischen Sortieraufgaben benötigen die Sorter in Logistikanlagen zur einwandfreien Klassifizierung der zu sortierenden Objekte klare Sortierkriterien. Bildverarbeitungsspezialist FRAMOS unterstützt hier mit fundierter Expertise zur Algorithmuserstellung und langjähriger Projekterfahrung. Je nach spezifischer Anwendung und Ausprägung der Sortiergüter kommen dabei regelbasierte oder lernende Algorithmen zum Einsatz. Bei sehr klar voneinander unterscheidbaren und abgrenzbaren Gütern kann auf regelbasierte Verfahren zurückgegriffen werden. Eine lernende Sortieralgorithmik ist relevant, wenn klare und gleichbleibende Basiskriterien wie Größe oder Form nicht ausreichen, eine sichere Klassifizierung vorzunehmen. Hohe Variationen wie z.B. Gebrauchsspuren, Beschädigungen, Etikettenrückstände oder Farbabweichungen benötigen erweiterte und mitlernende Kriteriendefinitionen, um eine fehlerfreie und robuste Sortierung zu gewährleisten.

Dr. Simon Che’Rose beschreibt den typischen Projektablauf: „Gemeinsam mit dem Kunden und unter Berücksichtigung seiner individuellen Anforderungen erstellen wir als Technologiepartner einen Kriterienkatalog für die Projektierung. Darauf basierend stellen wir ein geeignetes Sensorsystem zusammen, inklusive der notwendigen Software, welche die gewünschten Ergebnisse für die nachfolgenden Prozessschritte zur Steuerung übergibt. Ob dies ein Lichtgittersystem, 2- oder 3D-basierte Kamerasysteme oder Laser Scanner in Verbindung mit Code-Readern und Waagen ist kommt dabei auf die jeweilige Applikation und die Bedürfnisse des Kunden an. Unsere Systeme fügen sich nahtlos in Automatisierungsprozesse und neue oder bestehende Logistikanlagen ein und zeichnen sich durch lange MTBF-Zeiten aus. Eine flexible und effiziente Kommunikation mit ERP- und WMS-Systemen sowie Materialflussrechnern und eine direkte Anbindung an Förder- und SPS-Anlagen ist dabei Teil unseres Leistungsumfangs.“

Die Vorteile für OEM’s und Systemintegratoren liegen in der ausgelagerten Entwicklung und dem Kundenmehrwertdurch die Erweiterung des Leistungsportfolios der Industriepartner. FRAMOS liefert als Experte für Bildverarbeitung und Sensorik die benötigte Systemintelligenz. Mit langjährigem Applikations-Knowhow und im Zusammenspiel mit den Partnern entstehen so smarte Logistiklösungen, die clever, einfach bedienbar und mit einem möglichst geringen Komplexitätsgrad leicht und mit wenig Risiko integrierbar sind.

Anwendungsbeispiel „Frachtkosten-Optimierung“
Ziel ist die Versandkostenoptimierung eines E-Commerce-Händlers. Nach der Kommissionierung werden die ausgehenden Pakete mit dem FRAMOS VLG Dimensionsmesssystem automatisch nach Größe und Gewicht klassifiziert. Auf Basis der ermittelten Daten wird der günstigste Versandpartner gewählt und mittels Label Applikatoren das passende Label aufgeklebt. Ein nachfolgender Sorter ordnet die Pakete der richtigen Versender-Lieferung zu. Die eingesparten Versandkosten garantieren einen schnellen Return on Investment der Sorting Intelligence basierten Anlage.

Anwendungsbeispiel “Leergutlogistik”
In der Lebensmittellogistik werden z.B. Frischwaren meist in Mehrwegbehältern transportiert, wobei jeder Lieferant dabei unterschiedliche Gebindetypen bevorzugt. Die FRAMOS Lösungen mit Bilderkennung und selbstlernender Auswertealgorithmik ermöglichen auch hier eine automatisierte Weiterverarbeitung dieser Gebinde. Bei der Frischwaren-Anlieferung werden z.B. Gebindetypen automatisch identifiziert, um geeignet vereinzelt und eingelagert werden zu können. Bei der Rücklieferung der Supermärkte an die Leergutzentrale werden die unterschiedlichen Gebindetypen Sortenrein geordnet und entweder der Waschstraße zugeführt oder an den entsprechenden Lieferanten zurückgesandt.

Anwendungsbeispiel “Bauchungsprüfung für Shuttle-Lager“
Für viele Shuttle in automatisierten Lägern können ungewollte Varianzen der Transportobjektform  wie z.B. Ausbauchungen schnell zum Problem werden. Werden zugelassene Toleranzen überschritten, blockiert das Shuttle und das Lager steht still. Zur Vermeidung dieser teuren Stillstands- und Wartungszeiten wird im Vorfeld eine Sorting Intelligence-basierte Bauchungsmessung durchgeführt, mittels derer nicht-shuttlefähige Stückgüter aussortiert werden können und damit eine höchstmögliche Anlagenverfügbarkeit gewährleistet.

Anwendungsbeispiel „Maschinenfähigkeit im Retourenmanagement“
Die meisten E-Commerce-Händler sehen sich mit einem sehr hohen Retourenaufkommen konfrontiert. Um die Kosten klein zu halten muss dieser Prozess möglichst effizient gestaltet werden. Als eine mögliche Maßnahme kann der Einsatz von automatisierten Paketöffnern dienen. Im Rahmen der Vorsortierung entscheidet eine Sorting Intelligence basierte Sensorik, ob das betreffende Paket von der Maschine prozessiert werden kann, oder aufgrund seiner Beschaffenheit manuell geöffnet werden muss.

 

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