Kunstig intelligens

Automatisert plukk-og-pakkelinje med AI

Automatisering effektivt - for visse oppgaver er dette bare mulig med AI. Utstyrsanlegget i Erlangen demonstrerer hvordan, sammen med Storopack. I samarbeid med emballasespesialisten implementerte Siemens en pick-and-pack-linje som fungerer automatisk og svært effektivt takket være AI.

Hvorfor er Erlangen-utstyrsanlegget avhengig av AI?

Ved første øyekast skiller pick-and-pack-linjen seg knapt ut, da løsningen integreres sømløst i omgivelsene. Først ved nærmere inspeksjon blir det tydelig at den forbereder pakker for forsendelse nesten uten manuelt arbeid: Automatiserte guidede kjøretøyer leverer kartonger, en kasseoppretter gir fraktkartonger, og roboter plasserer produktbokser i fraktkartonger. På slutten putter, kutter og forsegler en robot kartonger. Auto.Protect-løsningen bruker AI til å plassere beskyttelsesmateriale nøyaktig - på samme måte som et menneske.

Oversikt over viktige fordeler

125% økning i produktivitet

Produktiviteten har økt med 125%. Den automatiserte materialflyten avlaster logistikkteamene og eliminerer manuelle prosesser, noe som gjør logistikkdriften mer fleksibel.

25% mer kapasitet

Pick-and-pack-linjen utnytter alle ressurser bedre. Den automatiserer emballasjeprosessen innenfor samme fotavtrykk som vi tidligere jobbet manuelt, men leverer likevel 25% høyere produksjon.

25% Redusert CO2-fotavtrykk

Linjen bruker primært papir som emballasjemateriale, og kartongene kuttes og forsegles for å passe til det spesifikke formatet. Dette reduserer emballasjemengden, sparer plass i lastebiler og reduserer dermed CO2-utslippene med rundt 25%.

Siemens digital tvilling av produksjonslinje (med Storopack)

Hver dag forlater mellom 600 og 1000 forsendelser logistikken til Erlangen utstyrsfabrikk: individuelt pakkede esker med forskjellige komponenter i forskjellige størrelser og forskjellige emballasjealternativer. Er det til og med mulig å automatisere en slik prosess på en økonomisk levedyktig måte, spesielt når det bare er begrenset plass tilgjengelig? Faktisk ville det ikke vært praktisk mulig å automatisere denne prosessen i en slik grad med klassiske algoritmer, forklarer Saber Mazeni, Packaging Logistics Manager EU hos emballasespesialisten Storopack: «Spesielt blokk og stag, dvs. å fylle hullene i fraktboksen med beskyttende materiale, er alt annet enn trivielt. For å gjøre dette må systemet registrere og behandle mange parametere. Maskinlæring er ganske enkelt en game changer her.»

Løsningen Storopack utviklet i samarbeid med Siemens imponerer ikke bare ekspertene og teamene på stedet — pressen har også besøkt anlegget i Erlangen. Kunstig intelligens jobber på fire forskjellige punkter i prosessen, og sikrer at kartongene pakkes kompakt og sikkert - helt uten menneskelig tilsyn. AI etterligner måten et menneske ville håndtere oppgaven på: en AI bruker et kamera for å «se» inne i kartongen og «gjenkjenne» hvor spesifikke produktpakker kan plasseres, mens en robot plasserer produktboksene deretter. En annen AI bruker et kamera for å identifisere hull i kartongen, og en egen robot fyller deretter disse mellomrommene med beskyttende dempende materiale.

Storopack produksjonslinje - Siemens F80

Storopacks Auto.Protect-løsning er bare en del av en svært automatisert prosess: Siemens bruker sine egne AI-løsninger for søppelplukking og innsetting av produktboksene i fraktboksene, forklarer Daniel Benke: «Roboten spiller så å si «Tetris-in-the-Box». Robotene er integrert i automatiseringen via SIMATIC Robot Library; databehandling kjører på SIMATIC IPC. Siemens lette imidlertid også etter partnere for det krevende emnet blokk og stag, husker Benke: «Vi formulerte en liste over kravene våre, henvendte oss til Storopack på en messe - og der viste de oss en systemløsning som kunne gjøre praktisk talt alt vi trengte: fleksible formatendringer, formatspesifikk emballasje - det var tydelig for oss at dette var den rette partneren.»

Imidlertid var det flere utfordringer å overvinne underveis, inkludert integrering av systemet i miljøet. «For å løse dette bruker vi en simulering av systemet med en digital tvilling. Vi kan teste alt innenfor modellen — fra materialflyt til robotkinematikk og kollisjonsdeteksjon, forklarer Daniel Benke. Den digitale tvillingen gir også mulighet for generering av treningsdata for de forskjellige AI-systemene. Storopack hadde allerede lagt grunnlaget for prosjektet med Siemens i denne forbindelse, etter å ha forhåndstrent en AI for «block-and-brace» -prosessen. Visjonssystemet hadde også blitt forhåndskvalifisert til å gjenkjenne ulike topografier og overflatetyper. «Dette gjorde det mulig for oss å implementere en produktiv løsning veldig raskt,» sier Saber Mazeni.

Takket være det gode forberedende arbeidet gikk integrasjonen av Auto.Protect-systemet i linjen greit, sier Saber Mazeni: «Vi ble nesten litt overrasket over hvor godt systemet vårt fungerte gitt de høye kravene. Vi klarte å putte boksene med bare noen få justeringer, og Siemens klarte å velge og tilpasse forhåndsinnstillinger for formater veldig raskt. Dette betydde at vi kunne konsentrere oss om å optimalisere prosessen.» AI åpner også for nye muligheter utover det: «Tilgjengeligheten og påliteligheten til ansatte er et tilbakevendende tema i kundediskusjoner. Vår Auto.Protect-modul er i stand til automatisk å behandle størstedelen av porteføljen til en typisk e-handelsavsender. For dette formålet har vi utviklet en AI som uavhengig kan finne og automatisk implementere pakkestrategier for beskyttelses- og fraktemballasje.»

Vi er mer produktive, avlaster teamene våre, har høyere produksjon - og: Vi sender mindre luft fra Erlangen. Dette sparer plass i lastebilen og dermed kostnader og CO2-utslipp.

Daniel Benke, Prosjektleder Innovativ Logistik, Siemens

For Daniel Benke er bunnlinjen helt positiv: «Vi er mer produktive, avlaster belastningen på teamene våre og oppnår høyere produksjon — pluss at vi sender mindre 'luft' ut av Erlangen. Det sparer plass i lastebilen, og reduserer dermed kostnader og CO2-utslipp.» Saber Mazeni er også stolt av det Storopack og Siemens har oppnådd: «Resultatet er virkelig utmerket, spesielt når det gjelder systemløsningen: vi setter opp boksene automatisk, produktene mates automatisk inn og plasseres inne, og til slutt sørger vårt Auto.Protect-system for at alt er beskyttet og kompakt for frakt. Det er et utstillingsprosjekt vi gjerne viser til andre kunder — og når vi nevner at det er i gang hos Siemens, er det egentlig ikke mye mer som trenger å forklares.»