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FTS-Onboarding KI-basierte Logistikoptimierung mit fahrerlosen Transportsystemen

| Redakteur: Bernd Maienschein

Unter dem FTS-Onboarding versteht man das nachträglich Einbinden eines oder mehrerer weiterer fahrerlosen Transportfahrzeuge (FTF) in ein bestehendes fahrerloses Transportsystem (FTS). German Edge Cloud, Bär Automation und Siemens Mindsphere haben dafür jetzt eine KI-basierte Lösung entwickelt, zu sehen am 27. November auf der Fachmesse SPS 2019.

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KI-basierte Logistikoptimierung mit FTS-Systemen von German Ege Cloud, Bär Automation und Siemens Mindsphere.
KI-basierte Logistikoptimierung mit FTS-Systemen von German Ege Cloud, Bär Automation und Siemens Mindsphere.
(Bild: GEC)

German Edge Cloud hat sich auf das sichere, zeit- und ortsnahe Erfassen, Speichern und Verarbeiten von Daten spezialisiert. Das Unternehmen bietet Edge-Cloud-Lösungen für datensouveräne, echtzeitfähige industrielle Anwendungen an. Jetzt hat man eine Lösung für das nachträgliche FTS-Onboarding entwickelt.

Herstellerunabhängige Adapter

„Die kundenspezifische Integration eines neuen FTF in ein bestehendes FTS-System erfordert hohen Aufwand. Daher haben wir uns mit der Frage beschäftigt, wie neue Komponenten zur KI-basierten Logistikoptimierung herstellerunabhängig in bestehende FTS-Systeme integriert werden können. Gemeinsam mit Bär Automation und Siemens Mindsphere haben wir dazu eine Lösung entwickelt. Das Projekt kam im Zuge der Mindsphere World und der damit verbundenen Fast-Ramp-Up-Challenge zustande“, erklärt André Theilig, Leiter Business Development bei German Edge Cloud.

Das zusätzliche FTF wird über herstellerunabhängige Adapter und die Integration in einem eigenen Framework eingebunden. Durch die Automatisierung des FTS-Onboarding-Prozesses wurde eine nahtlose Datenkonnektivität ermöglicht. Außerdem wurde eine Datenhistorie für den späteren Zugriff angelegt, insbesondere mit positionsrelevanten Daten und Visualisierung von FTS-Parametern wie Batteriestand, Motordrehzahl, Vorfällen und Zykluszeiten.

Große Zeitersparnis

„Was bisher sehr lang dauerte, kann jetzt in einem Bruchteil der Zeit erfolgen. Das hierfür entwickelte Datenmodell der Inbetriebnahme kann dabei auf beliebig viele andere IoT-Anwendungsfälle übertragen werden“, erklärt Theilig.

Und fährt fort: „Konkret wurde die Implementierungszeit durch ein vorgefertigtes FTS-Integrationssystem deutlich verkürzt. Wir haben außerdem harmonisierte Datensätze erzeugt, die danach für die KI-basierte Logistikoptimierung und das maschinelle Lernen zur Verfügung stehen. Zudem ist eine vorkonfigurierte Analyse-Visualisierung von FTS in Form von Heatmaps, Dashboards und so weiter möglich.“

Alles zur SPS 2019 finden Sie in unserem SPS Special.

Der Artikel ist ursprünglich auf unserem Partnerportal MM-Logistik erschienen.

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