Artificial Intelligence - Изкуствен интелект

Автоматизирана линия за избор и опаковане с AI

Ефективно автоматизиране - за определени задачи това е възможно само с AI. Заводът за оборудване в Ерланген демонстрира как, заедно със Storopack. В сътрудничество със специалиста по опаковане, Siemens внедри линия за избор и опаковане, която работи автоматично и изключително ефективно благодарение на AI.

Защо заводът за оборудване в Ерланген разчита на AI?

На пръв поглед линията pick-and-pack едва ли се откроява, тъй като решението се интегрира безпроблемно в заобикалящата го среда. Едва при по-внимателна проверка става очевидно, че той подготвя пратки за изпращане почти без ръчна работа: Автоматизираните управлявани превозни средства доставят картонени кутии, монтажът на калъфи осигурява кутии за превоз, а роботите поставят кутии с продукти в картоните за доставка. Накрая роботът възглавява, реже и запечатва картонени кутии. Решението Auto.Protect използва AI за точно поставяне на защитен материал - подобно на човешкия.

Основни предимства с един поглед

125% увеличаване на производителността

Производителността се е увеличила със 125%. Автоматизираният материален поток облекчава тежестта върху логистичните екипи и елиминира ръчните процеси, правейки логистичните операции по-гъвкави.

25% повече капацитет

Линията „pick-and-pack“ използва по-добре всички ресурси. Той автоматизира процеса на опаковане в рамките на същия отпечатък, където преди това работехме ръчно, но осигурява 25% по-висока продукция.

25% намален CO2 отпечатък

Линията използва предимно хартия като опаковъчен материал, а кашоните се нарязват и запечатват, за да отговарят на конкретния формат. Това намалява обема на опаковките, спестява място в камионите и по този начин намалява емисиите на CO2 с около 25%.

Цифров близнак на производствената линия на Siemens (със Storopack)

Всеки ден между 600 и 1000 пратки напускат логистиката на фабриката за оборудване в Ерланген: индивидуално опаковани кутии с различни компоненти в различни размери и различни опции за опаковане. Възможно ли е изобщо да се автоматизира такъв процес по икономически жизнеспособен начин, особено когато има само ограничено пространство? Всъщност не би било практически възможно този процес да се автоматизира до такава степен с класически алгоритми, обяснява Saber Mazeni, мениджър по опаковка в ЕС в специалиста по опаковане Storopack: „По-специално блокирането и скобата, т.е. запълването на празнините в кутията за доставка със защитен материал, е всичко друго, но не и тривиално. За да направи това, системата трябва да записва и обработва много параметри. Машинното обучение просто променя играта тук.“

Решението Storopack, разработено съвместно със Siemens, впечатлява не само експертите и екипите на място — пресата посети и съоръжението в Ерланген. Изкуственият интелект работи в четири различни точки от процеса, като гарантира, че картоните са опаковани компактно и сигурно - изцяло без човешки надзор. ИИ имитира начина, по който човек би се справил със задачата: един AI използва камера, за да „вижда“ вътре в картонената кутия и да „разпознае“ къде могат да бъдат поставени конкретни продуктови опаковки, докато роботът позиционира кутиите с продукти съответно. Друг AI използва камера, за да идентифицира празнини в картонената кутия, а отделен робот след това запълва тези пространства със защитен амортиращ материал.

Производствена линия Storopack - Siemens F80

Решението Auto.Protect на Storopack е само една част от силно автоматизиран процес: Siemens използва свои собствени AI решения за събиране на кошчета и поставяне на кутиите за продукти в кутиите за доставка, обяснява Даниел Бенке: „Роботът играе „Tetris-in-the-Box“, така да се каже.“ Роботите са интегрирани в автоматизацията чрез библиотеката на роботите SIMATIC; обработката на данни се извършва на SIMATIC IPC. Siemens обаче търсеше партньори и за взискателната тема за блок и скоба, спомня си Бенке: „Формулирахме списък с нашите изисквания, обърнахме се към Storopack на търговски панаир - и там ни показаха системно решение, което може да направи практически всичко необходимо: гъвкави промени във формата, специфични за формата опаковки - за нас беше ясно, че това е правилният партньор.“

Въпреки това имаше няколко предизвикателства, които трябва да се преодолеят по пътя, включително интегрирането на системата в нейната среда. „За да се справим с това, използваме симулация на системата, включваща цифров близнак. Можем да тестваме всичко в рамките на модела - от материалния поток до кинематиката на роботите и откриването на сблъсъци „, обяснява Даниел Бенке. Цифровият близнак също така позволява генериране на данни за training за различните системи за изкуствен интелект. Storopack вече постави основите за проекта със Siemens в това отношение, като предварително обучава AI за процеса „блокиране и скоба“. Системата за зрение също беше предварително квалифицирана да разпознава различни топографии и типове повърхности. „Това ни позволи да приложим продуктивно решение много бързо“, казва Сабер Мазени.

Благодарение на добрата подготвителна работа интегрирането на системата Auto.Protect в линията мина гладко, казва Сабер Мазени: „Бяхме почти малко изненадани колко добре работи нашата система предвид високите изисквания. Успяхме да подложим кутиите само с няколко корекции и Siemens успя да избира и адаптира предварително зададени настройки за формати много бързо. Това означава, че можем да се концентрираме върху оптимизирането на процеса.“ ИИ също отваря нови възможности отвъд това: „Наличието и надеждността на служителите са повтаряща се тема в дискусиите с клиенти. Нашият модул Auto.Protect е в състояние автоматично да обработва по-голямата част от портфолиото на типичен подател на електронна търговия. За тази цел ние разработихме AI, който може самостоятелно да намери и автоматично прилага стратегии за опаковане за защитни и транспортни опаковки.

Ние сме по-продуктивни, облекчаваме екипите си, имаме по-висока производителност - и: Изпращаме по-малко въздух от Ерланген. Това спестява място в камиона и следователно разходи и емисии на CO2.

Даниел Бенке, Проектен мениджър Иновативна логистика, Siemens

За Даниел Бенке резултатът е напълно положителен: „Ние сме по-продуктивни, облекчаваме тежестта върху нашите екипи и постигаме по-висока продукция — плюс това доставяме по-малко „въздух“ от Ерланген. Това спестява място в камиона, като по този начин намалява разходите и емисиите на CO2.“ Saber Mazeni също се гордее с постигнатото от Storopack и Siemens: „Резултатът е наистина отличен, особено по отношение на системното решение: автоматично издигаме кутиите, продуктите автоматично се подават и поставят вътре и накрая, нашата система Auto.Protect гарантира, че всичко е защитено и компактно за доставка. Това е витринен проект, който сме щастливи да покажем на други клиенти - и когато споменем, че той работи в Siemens, наистина няма много повече, което трябва да се обясни.“