Neue Technologien für die Silicon Economy

Damit Sie nichts aus unserer Forschung verpassen, stellen wir Ihnen unsere Messe-Exponate zwar nicht hautnah, aber genauso detailgetreu im Video vor.

Die Silicon Economy und Technologien für die Mensch-Maschine-Schnittstelle stehen bei uns in diesem Jahr im Fokus – von KI-getriebenen Innovationen für die Logistik von morgen bis zum smarten Kommissionierassistenten.  

Der LoadRunner® ist ein autonomes Transportfahrzeug, das sich hochdynamisch mit bis zu 10 m/s im Schwarm organisieren kann. Dank künstlicher Intelligenz kann er selbstständig Aufträge annehmen, verhandeln und sich für Transportaufträge zusammenkoppeln. Damit verzahnt er Warenströme, Informationen und Finanztransaktionen in einem Fahrzeug. Im Video führt der LoadRunner® sensible Fahrmanöver vor. Außerdem wird demonstriert, wie eine Paketsortierung mit dem Fahrzeug ablaufen kann.

»mika« ist ein mobiler, interaktiver Kommissionierassistent: Er besteht aus einem acht Zoll großen Display, das in einer Fahrschiene eingehängt wird. Auf dieser Schiene fährt der Assistent automatisch an einem Regal entlang und zeigt den Mitarbeitenden, aus welchen Fächern welche Artikel entnommen werden sollen. Der Kommissionierassistent ist dabei günstiger als »Pick-by-Light«-Systeme. Außerdem werden keine Datenbrillen oder Handhelds benötigt.   

In der Logistik können Prozesse wie Palettieren und Kommissionieren zu einseitigen Belastungen und falschen Bewegungsmustern führen. Im schlimmsten Fall entstehen dadurch Muskel-Skelett-Erkrankungen.

Exoskelette haben das Potenzial, Beschäftigte bei diesen körperlich anstrengenden Aufgaben zu entlasten. Außerdem sollen sie die Ausdauer der Mitarbeitenden erhöhen und dadurch die Produktivität steigern.  

Das Zählen von Ladungsträgern ist ein zeitaufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Deshalb hat das Fraunhofer IML eine Smartphone-App entwickelt, die den Vorgang mittels künstlicher Intelligenz vereinfachen soll.

Mit der App fotografiert der Nutzer oder der Nutzerin zuerst die Behälter, die gezählt werden sollen. Anschließend wertet die App das Bild aus. Sie markiert jeden erkannten Ladungsträger farbig und listet die Anzahl je nach Behältertyp auf.

Mit der NB-IoT-Kamera hat das Fraunhofer IML hat eine intelligente 5G-kompatible Kamera entwickelt, die Zustände von Objekten überwacht. Die Kamera nutzt dafür das Funknetz »NarrowBand IoT« (NB-IoT). Mit der Kamera gehören manuelle Prozesse, um Objekte zu überprüfen, der Vergangenheit an. Über NB-IoT lädt sie Fotos des aktuellen Zustands in eine Cloud. Ein KI-Algorithmus wertet die Fotos zudem selbstständig aus.

Für Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten nutzen einige Unternehmen bereits Augmented-Reality-Lösungen. Doch auch an stationären Ware-zur-Person-Arbeitsplätzen können Datenbrillen hilfreich sein: Sie optimieren Pickprozesse und unterstützen Mitarbeitende bei der Kommissionierung.

Das Exponat ist ein Ergebnis aus dem Pilotprojekt »Smart Glasses in der Kommissionierung«, das das Fraunhofer IML zusammen mit der GEBHARDT Fördertechnik GmbH durchgeführt hat.

Der »iPackAssist« ist der Prototyp eines neuen Verpackungsarbeitsplatzes: Bislang mussten Beschäftigte in der Kommissionierung meistens eigenständig entscheiden, welcher Karton zu welcher Sendung passt und wie die Artikel darin aufgeteilt werden sollen.

Um entlang dieses Prozesses zu unterstützen, hat das Fraunhofer IML zwei Technologien entwickelt: »PUZZLE®« ist eine intelligente Software zur Paketauswahl und Berechnung von Verpackungsanweisungen. Zur interaktiven Visualisierung dieser Anweisungen kann das Assistenzsystem »PAsst« genutzt werden. Dieses System wird am Stand in einen Tisch integriert und kommuniziert mit PUZZLE®.

Die Indoor-Lokalisation von Objekten spielt in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Eine Lokalisierung mittels WLAN oder RFID ist für große (Lager-)Hallen ohne Infrastruktur aber nicht rentabel, da die Flächen erst ausgeleuchtet werden müssten. Die am Fraunhofer IML entwickelte Indoor-Ortung benötigt keine Infrastruktur. Sie nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Position von Objekten zu bestimmen.

In den meisten Unternehmen werden Lieferscheine noch von Mitarbeitenden eingeordnet und bearbeitet. Mit der Anwendung kann dieser Prozess automatisiert ablaufen: Die Software klassifiziert eingescannte Dokumente mithilfe einer automatischen Texterkennung. Anschließend wertet sie die Inhalte aus. Zusätzlich kann das Programm anhand der Lieferscheine weitere Prozesse anstoßen, zum Beispiel einen Kontakt aus der Absenderadresse anlegen oder Wareneingänge vermerken.