AI voor real-time besturing van intern transport

Op de LogiMAT toonde Linde een scenario dat typerend zou kunnen zijn voor het magazijn van de toekomst - manuele en geautomatiseerde trucks die in perfecte harmonie naast elkaar werken met behulp van innovatieve AI-technologie. Deze ontwikkeling zal vooral voordelig zijn bij grote truckvloten. De integratie van intelligente hardware en software, gecombineerd met rekenkracht, garandeert transparantie van elk proces binnen het magazijn en zorgt voor een efficiëntere, betrouwbaardere en flexibelere orderverwerking door middel van continue simulatie. “Kunstmatige intelligentie en neurale netwerken zullen de efficiëntie van het magazijn verbeteren. De doorvoer zal toenemen, zowel truckvloten met manuele trucks als met agv’s kunnen worden geoptimaliseerd en personeel kan efficiënter worden ingezet. Dit zal leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen voor bedrijven”, zegt Ulrike Just, lid van de Raad van Bestuur en verantwoordelijk voor Linde MH Sales & Service EMEA. “Als leider op het gebied van technologie en innovatie in onze branche lopen wij voorop bij de ontwikkeling van AI-gebaseerde oplossingen. Deze oplossingen betekenen een belangrijke doorbraak en zijn gericht op het verbeteren van het concurrerend vermogen van onze klanten en het waarborgen van de efficiëntie van hun materiaalstromen op de lange termijn. We plannen de eerste proefprojecten met grote klanten, voor wie het rendement op de betrokken investeringen bijzonder hoog zal zijn.”

Real-time lokalisatie creëert transparantie

De eerste stap in de strategie van Linde MH is om handmatig intern transport slimmer te maken door het onderdeel te maken van een netwerk. Daarom werken ze aan een nieuw volgsysteem dat precies laat zien waar elke truck zich bevindt – zowel binnen als buiten het magazijn. Dit systeem gebruikt een moderne technologie die weinig extra apparatuur nodig heeft. Chauffeurs krijgen via een slim scherm route-aanwijzingen en nieuwe opdrachten te zien. Het systeem houdt rekening met de locatie van de truck én bijvoorbeeld hoe het stuur staat. Daardoor kan de route meteen worden aangepast, bijvoorbeeld als het ergens druk is, om vertraging te voorkomen.

Op een gegeven moment wordt AI onmisbaar

Naarmate magazijnen complexer worden, stelt de optimalisatie van routes en de coördinatie van handmatig en geautomatiseerd intern transport veel hogere eisen aan de capaciteit. “Wanneer er 100 of meer trucks gecoördineerd moeten worden, is het essentieel om gebruik te maken van intelligentie op een hoger niveau en hardware die in staat is om zulke grote hoeveelheden gegevens te verwerken,” legt Ron Winkler uit, Managing Director van de Digital Business Unit bij Linde MH. “Dit is waar AI van het NVIDIA Omniverse platform om de hoek komt kijken. Het creëert een digital twin van het magazijn, een virtuele 1:1 replica van de fysieke omgeving.” In deze digital twin kunnen simulaties in fracties van een seconde worden uitgevoerd - ofwel om routes te optimaliseren en AGV’s en handmatige trucks optimaal te coördineren, ofwel om optimalisaties in bestaande magazijnopstellingen te realiseren.

Het belangrijkste voordeel is dat oplossingen voor veranderende magazijnomstandigheden, zoals nieuwe orders of voorraadschommelingen, verkeersopstoppingen in bepaalde magazijnzones, obstakels of overhangende ladingen, in realtime kunnen worden geïdentificeerd, gesimuleerd in de digital twin en teruggestuurd naar het truckbesturingssysteem. Als een truck bijvoorbeeld te laat aankomt, kan het systeem automatisch de dichtstbijzijnde heftruck toewijzen om te lossen. Om dit te bereiken slaat het NVIDIA Omniverse platform digitaal alle fysieke gegevens op van het intern transport (bijv. laadvermogen, stuurhoek) en infrastructuur (bijv. stellinglocaties, routes, werktijden). Deze virtuele ruimte verwerkt vervolgens de constante stroom van informatie afkomstig van sensoren, intelligente truck- en infrastructuurcamera's, magazijnbeheersoftware en truckcontrolesystemen.

Simulatie is de sleutel

Intelligente camerasystemen, strategisch geïnstalleerd in de hele magazijninfrastructuur en op zowel handmatige als geautomatiseerde trucks, worden gebruikt om ladingdragers, AMR's en manuele trucks te volgen. Ze zorgen ook voor realtime bewaking van laad- en opslaggebieden. De beelden die door deze systemen worden vastgelegd, worden vervolgens direct door AI geïnterpreteerd en verwerkt.

De showcase op de stand van Linde liet dit in de praktijk zien: Een heftruckchauffeur vervoert goederen naar het ontvangstgebied met een elektrische Linde heftruck. In het daarvoor bestemde overdrachtsgebied pakt een volledig geautomatiseerde Linde stapelaar vervolgens de pallet op voor verder transport naar het magazijn. Om materialen en goederen naadloos te kunnen documenteren en volgen op het Omniverse-platform, maakt de mobiele, intelligente camera van de manuele truck automatisch een foto van de lading wanneer de pallet wordt opgepakt en slaat deze op in het systeem. Tegelijkertijd registreert de camera de hele omgeving, identificeert mensen en obstakels en past het gedrag van de truck onmiddellijk aan de situatie aan. De camera's in het magazijn geven het systeem informatie over de bezetting van de opslaglocaties en detecteren ook mogelijke botsingen met mensen, waardoor de trucks snelheid zouden moeten minderen.

Maar wat als de heftruckchauffeur de pallet niet precies op het gespecificeerde vlak plaatst, zoals een AGV meestal vereist? Via de camera's herkent de digital twin de plaatsing van de pallet en stuurt de order naar de Linde L-MATIC core. Dankzij de intelligente camera op de volautomatische AGV detecteert AI de scheefstaande pallet en bepaalt een oplossing - in dit geval de beste manier om de lading op te pakken. De camera's signaleren ook problemen zoals dozen die wegglijden of een deel van de lading die overhangt. In dergelijke gevallen concludeert AI dat de AGV de lading niet moet ophalen. De Linde L-MATIC core stopt dan en wordt aan een andere transportopdracht toegewezen. Ondertussen berekent AI welke manuele truck in de buurt is om de transporttaak over te nemen.

“Door een digital twin van het warehouse te configureren, kan elke denkbare infrastructuur en vlootconfiguratie in 3D worden gesimuleerd en getest op efficiëntie”, legt Ron Winkler uit. “AI kan continu worden getraind en verfijnd. Dit vormt de basis voor een warehousesysteem dat proactief uitdagingen oplost en steeds beter wordt.”