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09.05.2016 - 

Projekt

Lagerlogistik mit autonomen Flugrobotern optimieren

Benjamin Federmann verantwortet die Bereiche Marketing, Communications und Product Management beim UAV-Hersteller Aibotix in Kassel. Aibotix wurde 2010 gegründet und ist seit 2014 Teil der Hexagon AB. Vor seiner Zeit bei Aibotix war Benjamin Federmann im Product Management und Marketing in verschiedenen internationalen Unternehmen tätig und hat unter anderem Erfahrungen im Zusammenhang mit neuronalen Netzen, M2M-Kommunikation und visueller Sensortechnologie gesammelt. Das Projekt \u201EInventAIRy\u201C wird bei Aibotix von den Bereichen Product Management und R&D betreut und wird 2016 abgeschlossen.
Unter dem Namen "InventAIRy" – Inventur mit autonomen Flugrobotern - läuft ein Forschungsprojekt im Rahmen des Technologieprogramms „Autonomik für Industrie 4.0“.

InventAIRy verfolgt das Ziel, ein UAV (Unmanned Aerial Vehicle) zu entwickeln, das - ausgestattet mit verschiedener Sensorik - autonom durch ein Lager navigieren, Objekte erfassen und analysieren und diese Daten an Managementsysteme übertragen kann. Damit sind Echtzeit-Inventuren und Echtzeit-Bestandspflege möglich. Als Teil des IoT (Internet of Things) steht dabei die Kommunikation mit Maschinen und Systemen im Vordergrund.

Ausgangspunkt dieses Forschungsprojekts war der Wunsch der Industrie nach einer Beschleunigung der Logistikprozesse unter Berücksichtigung dreier Zielvorgaben: mittelfristige Kostensenkung, einfacher Zugang zu Echtzeit-Daten und Abdeckung großer Lagerflächen.

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML aus Dortmund hat die Projektleitung innerhalb des Forschungskonsortiums, dem der UAV-Hersteller Aibotix, das Logistikunternehmen Wiedmann, die Imperial Logistics International und die Universität Bonn angehören.

Die Testumgebung des Fraunhofer IML ermöglicht eine enge Verknüpfung von Entwicklung und Test-Szenarien unter Realbedingungen. Die größten Herausforderungen des Projekts liegen in der tatsächlichen Autonomie des UAV sowie der M2M-Kommunikation (Machine-to-Machine).

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Das UAV muss die Umgebung zunächst physikalisch erfassen und sich orientieren. Die dafür notwendigen Sensoren müssen in einer Fusion das neuronale Netz und damit das kognitive System des UAV mit Informationen versorgen. GPS-Sensoren, Magnetometer, Barometer, Accelerometer, optische Sensoren, Gyroskop und Prismen zur Verbindung mit bodengebundenen Stationen, die mit einem Laser ausgestattet sind, ermöglichen eine Orientierung im Raum und sind die Basis für autonome Flüge. Die Software der Flugsteuerung wertet die Sensordaten aus und sorgt damit für die Grundlage der autonomen Flüge.

Über unterschiedliche Sensoren erfasst das UAV zunächst die Umgebung, um sich dann darin orientieren zu können.
Über unterschiedliche Sensoren erfasst das UAV zunächst die Umgebung, um sich dann darin orientieren zu können.

Neben der Autonomie des Flugsystems liegt die weitere Herausforderung in der inhaltlichen Erfassung der Objekte innerhalb verschiedener Lagerarten. Wiederum optische Sensoren sowie Funktechnologien ermöglichen diese Erfassung. Auch hier gilt es, die aufgenommenen Informationen ohne Datenverlust an intelligente Softwaresysteme weiterzuleiten.

Die Übermittlung dieser Daten bildet wiederum die Basis für alle nachgelagerten Managementprozesse. Die Erfassung wird insofern eine besondere Herausforderung, weil neben RFID-Signalen, Barcodes oder anderen optischen Identifikatoren auch Merkmale wie Form, Größe und Farbe eine Basis für die Informationsgenerierung sein können.

Neben der Erfassung der Umgebung besteht ein weiteres Ziel in der Skalierbarkeit des Systems. Während eines typischen Inventur- und Erfassungsvorgangs wird es notwendig sein, die Anzahl der UAV orientiert an den Bedürfnissen variabel zu gestalten. Der Abruf der benötigten Anzahl UAV soll dabei weitestgehend automatisiert geschehen.

Über intelligente Dienste und Netzwerke können die UAV miteinander kommunizieren und teilen das Lager selbstständig nach dem Prinzip des verteilten Arbeitens auf.
Über intelligente Dienste und Netzwerke können die UAV miteinander kommunizieren und teilen das Lager selbstständig nach dem Prinzip des verteilten Arbeitens auf.

Über intelligente Dienste und Netzwerke werden die UAV in die Lage versetzt, über einen Leitstand miteinander zu kommunizieren und selbstständig das Lager nach dem Prinzip des verteilten Arbeitens aufzuteilen. Es werden dynamisch optimale Routen durch das Lager definiert, auf denen logistische Objekte für die durchzuführende Inventur identifiziert werden.

Es werden dynamisch optimale Routen durch das Lager definiert, auf denen logistische Objekte für die durchzuführende Inventur identifiziert werden.
Es werden dynamisch optimale Routen durch das Lager definiert, auf denen logistische Objekte für die durchzuführende Inventur identifiziert werden.

Neben der reinen Bestandsaufnahme wird das Gesamtsystem zudem in die Lage versetzt, Ladungsträger stellplatzgenau zu lokalisieren. Hierfür werden die identifizierten Objekte mit der exakten Position des Flugroboters verknüpft. Das dabei entstehende Koordinatensystem gilt jedoch nur so lange, bis sich die Bedingungen innerhalb des Lagers erneut verändern. Diese Dynamik definiert die Anforderungen an UAV, Erfassungssysteme und Datenauswertung bzw. –verwendung.

Der Leitstand ist das zentrale Element für die Kontrolle der Funktionalität der UAV sowie für die Kommunikation mit externen Systemen (Cloud-Systeme, WMS usw.). Er nimmt über ein integriertes Leitsystem die gesammelten Daten des UAV entgegen und leitet die entsprechenden Inventur- und Lokalisierungsinformationen über generische Schnittstellen an die übergeordneten Systeme weiter.

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Zudem zeigt das Leitsystem aktuelle Informationen des Live-Monitorings der Flugroboter über eine Benutzerschnittstelle an. Dies ermöglicht die Echtzeit-Verfolgung im Lager anhand von Karten bzw. Kamerabildern und erlaubt darüber hinaus die externe Steuerung der UAV im Störungsfall. Dieser Umstand ist bei den aktuellen gesetzlichen Regelungen unabdingbar im Außenbereich, da es den Piloten jederzeit möglich sein muss, die Kontrolle über das Fluggerät zu übernehmen.

Ein autonomes Fluggerät bei der Datenerfassung in einem Lager.
Ein autonomes Fluggerät bei der Datenerfassung in einem Lager.
Foto: IDG

Die automatisierte und ereignisgesteuerte Inventur mittels UAV-Datengenerierung wird die Prozesse in klassischen Lagern nachhaltig verändern. Faktoren wie Flexibilität, Geschwindigkeit und Sicherheit sind die Treiber bei der Frage der raschen Implementierung der hier vorgestellten Ansätze.

Im Zuge der Forschungsarbeiten ist deutlich geworden, dass der Bedarf an UAV-gestützten Inventurprozessen groß ist und sich die Anforderungen der Industrie rascher entwickeln als die dafür notwendigen Technologien. Die Herausforderungen liegen derzeit in der Integration der Einzeltechnologien und in ihrer Anpassung zur Etablierung individueller Lösungen.

Das Projekt "InventAIRy" soll noch 2016 abgeschlossen und das System soll innerhalb der nächsten 24 Monate eingesetzt werden.

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