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Depalettieren

Robotergestützte Depalettierung in Logistik und Produktion mit smarten Kamerasystemen

Der neue E-Guide von SICK behandelt die Herausforderungen des Depalettierens und stellt passgenaue Lösungen für Hersteller von Serienprodukten, Roboteranwender und Integratoren vor.

Der neue E-Guide von SICK hilft Robotikanwendern und -integratoren bei der Auswahl geeigneter smarter Kamerasysteme mit Deep Learning und 3D-Snapshot-Technologie zur Prozessoptimierung innerhalb Logistik und Produktion. | Bild: ©SICK
Der neue E-Guide von SICK hilft Robotikanwendern und -integratoren bei der Auswahl geeigneter smarter Kamerasysteme mit Deep Learning und 3D-Snapshot-Technologie zur Prozessoptimierung innerhalb Logistik und Produktion. | Bild: ©SICK
SICK

Der Materialfluss von Waren spielt sowohl in der Logistik als auch in der Produktion eine zentrale Rolle innerhalb der betrieblichen Abläufe. Besonders der vollautomatische Palettierungsprozess stellt eine komplexe Herausforderung dar, die je nach Warenform und -art unterschiedliche Anforderungen mit sich bringt. In der innerbetrieblichen Materialwirtschaft sind die schnelle und präzise Sortierung von Waren, die optimale Raumnutzung und die Vorbereitung für den Versand von größter Bedeutung.

In der Produktion hingegen liegt der Fokus auf dem Handling von Waren mit komplexen geometrischen Formen und unterschiedlichen Gewichten. Hier sind Flexibilität durch schnelles Umrüsten, eine konstante Materialzufuhr und die Aufrechterhaltung reibungsloser Produktionsabläufe bei minimalen Ausfällen gefragt. Automatisierte (De-)Palettierlösungen bieten hier zahlreiche Ansätze und Einsatzmöglichkeiten.

Robotergestützte Depalettierung: intelligente Kamerasysteme mit Deep Learning und 3D-Snapshot-Technologie

Intelligente Kamerasysteme sind ein wesentlicher Baustein bei der robotergestützten Depalettierung. Diese sind in der Lage, präzise 3D-Bilder der Kisten auf Paletten zu erstellen und die exakten Positionen und Ausrichtungen der Waren zu erfassen. Durch Bildverarbeitungsalgorithmen können die kubischen Körper unabhängig voneinander von deren Form, Größe oder Anordnung genau identifiziert werden. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration in den Depalettierungsprozess und trägt zur Effizienzsteigerung bei.

Die Fähigkeit, auf Veränderungen in der Produktionsplanung oder im Produktsortiment schnell reagieren zu können, ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. | Bild: ©SICK

Die Fähigkeit, auf Veränderungen in der Produktionsplanung oder im Produktsortiment schnell reagieren zu können, ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. | Bild: ©SICK

Die kontinuierliche Datenerfassung erlaubt eine entsprechende Anpassung der Bewegungen der Roboter, um den sogenannten Gripping-Point präzise an die Steuerung zu übergeben. Besonders Roboterführungssysteme, kombiniert mit smarten Kamerasystemen mit KI- und Deep-Learning-Technologien, können Prozesse in Logistik und Produktion erheblich beschleunigen und die monotone Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden deutlich verringern.

Die Auswahl des passenden Kamerasystems in diesem variablen und entscheidenden Prozessschritt, in Kombination mit Robotern in Logistik und Fertigung stellt dabei Roboteranwender und Integratoren vor immer neue Herausforderungen.

Der neue E-Guide von SICK widmet sich diesen Herausforderungen des robotergestützten Depalettierens und bietet eine Auswahl passgenauer Lösungen. Ein Schwerpunkt liegt auf KI-gestützten Lokalisierungssystemen zur Roboterführung in der Logistik sowie auf Systemen für komplexe Produktionslinien.

Der Guide zeigt zusätzlich die spezifischen Anforderungen und Ziele anhand praxisnaher Beispiele auf und gibt einen Überblick zur automatisierten Depalettierung ohne Kompromisse, um die Produktivität zu erhöhen und wettbewerbsfähig zu bleiben.