Logistics Journal: Proceedings
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Exploring 5G indoor localization in intralogistics
Full text linkDie Lokalisierung spielt in der Logistik, beispielsweise für die Steuerung von Materialflusssystemen oder für die Rückverfolgbarkeit von Materialflüssen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, eine bedeutende Rolle. In der Vergangenheit wurden für die Lokalisierung in der Logistik verschiedene Technologien entwickelt. Die bekanntesten Lokalisierungs-Technologien sind neben dem Global Positioning System (GPS), die Ultrabreitband-Technologie (engl. ultra-wideband, UWB) oder Radiofrequenz-Identifikation (RFID), die in der Industrie bereits erfolgreich etabliert sind. Durch die fortschreitende Entwicklung und dem Einsatz der 5G-Technologie, ergeben sich neue Möglichkeiten. Die 5G-Technologie ermöglicht, neben der schnellen Datenübertragung in Echtzeit, auch die Möglichkeit für Indoor-Lokalisierung. Dadurch bietet die 5G-Technologie die besten Voraussetzungen für
den kombinierten Einsatz in der Produktion und der Logistik. Vor diesem Hintergrund wurde im Forschungscampus Active Research Campus for the Next Generation of Automobiles (ARENA2036) der Einsatz der 5G-Technologie in der Indoor-Lokalisierung in statischer und dynamischer Umgebung untersucht.Localization plays an important role in logistics, for example, in the control of logistics systems or the tracking and tracing of materials along the supply chain. In the past, various technologies have been developed for localization in logistics. The best-known localization technologies are GPS, ultra-wideband (UWB), and RFID, which have already been successfully established in the industry. Through continuous improvements and the more widespread use of 5G technology, new opportunities are arising. In addition to high-speed data communication in real-time, 5G technology offers the possibility of indoor localization. Thus, 5G technology provides the best conditions for the combined use in production and logistics. In this context, the use of 5G technology in indoor localization in static and dynamic environments was explored at the ARENA2036 research campus
Entwicklung eines Seilwindenprüfstands zur Identifikation dynamischer Laufeigenschaften von Kunststofffaserseilen
Full text linkKunststofffaserseile werden aufgrund ihrer geringen Eigenmasse, hohen Bruchlasten und der kompakten Speicherung immer häufiger in industriellen Anlagen eingesetzt. Während die Eigenschaften von Drahtseilen, wie Bruchkraft und Lebensdauer, mit industriell etablierte Prüfverfahren untersucht werden können, erfordert die Verwendung synthetischer Faserseilen eine systematische Bewertung der statischen und dynamischen Eigenschaften. Mit dem in dieser Arbeit entwickelten Seilwindenprüfstand sollen daher der Seilschlupf sowie die Reibung unter hochdynamischen Bewegungen untersucht werden. Für den Seilwindenprüfstand wurden zwei Verfahren einer Verspannungsregelung entwickelt, damit das auf einer Trommelwinde laufende Seil mit Bewegungs- und Lastprofilen geprüft werden kann. Die experimentellen Untersuchungen zeigen, dass der Seilschlupf abhängig von der Seilgeschwindigkeit und -kraft ist und Betriebspunkte mit geringem Seilschlupf identifiziert werden können. Weiterhin wurde ein Coulomb-viskoser Reibverlauf sowie ein richtungsabhängiger Wirkungsgrad der geprüften Seilwinde beobachtet.Synthetic fiber ropes are being used more frequently in industrial machines and applications due to their low mass, high breaking loads, and compact storage. While the properties of wire ropes, such as breaking load and durability, can be investigated using industrially established test methods, the use of synthetic fiber ropes requires a systematic evaluation of the static and dynamic properties. The cable actuator test rig developed in this work will therefore be used to investigate cable slip as well as friction under highly dynamic motions. Two preload control methods were developed for the test rig so that a cable running on a drum can be tested with various motion and load profiles. The experimental investigations show that the cable slip is dependent on its speed and force, and that operating points with low cable slip can be identified. Furthermore, a Coulomb-viscous friction curve and a direction-dependent efficiency of the tested winch were determined
Design und Evaluation eines automatischen Entscheidungssystems für die Greiferauswahl bei der Kommissionierung
Full text linkDas Greifen von Objekten stellt aufgrund der vielfältigen Objektarten und komplexen realen Szenarien eine Herausforderung in der Automatisierung des Kommissionierens dar und erfordert die Wahl eines passenden Greifers für die jeweilige Objektart. Vorhandene Methoden zur Greiferauswahl konzentrieren sich auf Greifsysteme, die in der Lage sind, eine breite Vielfalt von Objekten in geordneten industriellen Anwendungen zu greifen. Innerhalb dieser Arbeit wird daher eine wissensbasierte Me-thode zur Greiferauswahl für E-Grocery Artikel in unordentlichen Szenarien als binärer Entscheidungsbaum implementiert. Die Ergebnisse werden durch empirische Tests validiert und zeigen eine Gesamtgenauigkeit von 90,7 %. Da der Prozentsatz der echten Negative bei 81,6 % liegt, ist es erforder-lich, Greifprinzipien zu kombinieren, um zukünftig den Prozentsatz der echten Negativwerte zu reduzieren.Grasping objects poses a challenge in the automation of order picking due to the diverse types of objects and complex real-world scenarios, necessitating the selection of an appropriate gripper for each object type. Existing gripper selection methods focus on generalized gripper selection systems able to grasp a large variety of objects in non-cluttered scenarios for handling in industrial applications. Within this paper, a knowledge-based gripper selection method for e-grocery items in cluttered scenarios is implemented as a binary decision tree. The results are validated through empirical tests, demonstrating an overall accuracy of 90.7 %. As the percentage of true negatives is 81.6 %, it is necessary to combine grasping principles to reduce the percentage of True Negatives in the future
Einsatzplanung in Fahrerlosen Transportsystemen unter Berücksichtigung von Ladungsträgertransfers
Full text linkDer Beitrag beschreibt ein neuartiges Konzept zur Einsatzplanung Fahrerloser Transportsysteme. Es ermöglicht den gegenseitigen Austausch von Ladungsträgern zwischen den Fahrzeugen an definierten Transferpunkten während der Transportausführung. Transfers werden ad-hoc unter Berücksichtigung des Systemzustandes geplant. Zur Berechnung der Einsatzpläne werden verschiedene Lösungsverfahren vorgestellt. Diese werden anhand von Testinstanzen und einer Materialflusssimulation diskutiert. Im Ergebnis wird gezeigt, dass Verbesserungen bezüglich der Kosten für Fahrt und Lastwechsel zur Ausführung von Einsatzplänen und damit verbunden auf die Fahrzeugauslastung erzielt werden können.The paper describes a novel concept for the task assignment of Automated Guided Vehicles. It enables the transfer of transport loads between vehicles at defined transfer stations during transport execution. Transfers are planned ad-hoc considering the current system status. For the computation of schedules different solution methods are presented and discussed based on test instances and a material flow simulation. As a result, it is shown that improvements can be achieved in respect to costs for driving and handling to realize schedules and thus to vehicle utilization
The Potential of Deep Learning based Computer Vision in Warehousing Logistics
Full text linkDiese Arbeit beschreibt drei Deep-Learning-basierte Computer-Vision-Ansätze, die das Potenzial haben, den Automatisierungsgrad und die Produktivität gängiger Lagerverfahren zu erhöhen. Diese Ansätze konzentrieren sich auf: die Re-Identifizierung von logistischen Einheiten, insbesondere beim Betreten und Verlassen des Lagers; die Multiview-Positionsschätzung von logistischen Einheiten, um sie in der Fabrik zu verfolgen und zu lokalisieren; und die kategorienunabhängige Segmentierung von Artikeln in einem Behälter für das Greifen durch einen Roboter.This work describes three deep learning based computer vision approaches, that hold the potential to increase the degree of automation and the productivity of common warehousing procedures. These approaches will focus on: the re-identification of logistical entities, especially when entering and leaving the warehouse; the multi-view pose estimation of logistical entities to track and to localize them on the shop floor; and the category-agnostic segmentation of items in a bin for robotic grasping
Neue Ansätze des Condition Monitoring von Kettentrieben
Full text linkZustandsüberwachung von Kettentrieben bietet die Möglichkeit der Instandhaltungsplanung auch ohne allgemeine Lebensdauergleichung für dieses Maschinenelement. Zwei Konzepte der kamerabasierten Erfassung des Verschleißzustandes werden vorgestellt, die die mit fortschreitendem Verschleiß zunehmenden Trumschwingungen erfassen und quantifizieren. Daneben wird ein Konzept für einen berührungslosen Längungssensor präsentiert, der die Kettenlängung unmittelbar während des Betriebs misst.Condition Monitoring of chain drives allows maintenance planning without a general lifetime equation for this machine component. Two concepts for camera-based evaluation of the wear state are presented, that quantify the increasing span oscillation due to advanced wear. Next to that, a concept for a contactless elongation sensor is presented, that measures the chain elongation directly during operation
Simulationsbasierte Analyse eines innerbetrieblichen digitalisierten Milk Run Systems
Full text linkIm Produktionsprozess benötigte Verbrauchsmaterialien müssen fortwährend in ausreichenden Mengen bereitgestellt werden. Bei der Bereitstellung der Hilfs- und Betriebsstoffe am Arbeitsplatz gilt es, Verschwendungen zu vermeiden und den Fluss so effizient wie möglich zu gestalten. Dementsprechend wird in diesem Beitrag die Einführung eines digitalisierten Milk Run Systems in Kombination mit eKanban untersucht. Mit der Entwicklung eines Simulationsmodells werden das Konzept eines digitalisierten Systems abgebildet sowie Auswirkungen der Einführung eines solchen Systems untersucht und anhand entsprechender KPIs diskutiert.Consumables required in the production process must be provided in sufficient quantities at all times. When providing consumables at the workplace, it is important to avoid waste and to make the flow as efficient as possible. Accordingly, this paper examines the introduction of a digitalized milk run system in combination with eKanban. With the development of a simulation model, the concept of the system is illustrated and the effects of the introduction of such a digitalized system are examined and discussed on the basis of corresponding KPIs
Intelligente und dynamische Stellplatzvergabe für den Umschlag Trailer/Bahn im kombinierten Ladungsverkehr
Full text linkBedingt durch den voranschreitenden Anstieg des Güterverkehrs stößt das bestehende Straßennetz an die Grenzen seiner Leistungsfähigkeit. Es gilt daher, neben dem unimodalen Transport auf der Straße alternative Verkehrsträger stärker einzubinden. Durch die Nutzung des kombinierten Ladungsverkehrs kann ein Großteil des Gütertransportes von der Straße auf die Schiene verlegt werden. Die Optimierung der Umschlagprozesse stellt dabei einen wesentlichen Faktor zur Gewährleistung eines effizienten Transportes dar. Die Zielsetzung dieses Beitrags besteht in der Entwicklung eines Steuerungssystems zur intelligenten Stellplatzvergabe für den Umschlag Trailer/Bahn im kombinierten Ladungsverkehr zur Minimierung der Kranfahrzeiten bzw. -strecken bei der Verladung von Trailern. Zur effizienten und fehlerfreien Umsetzung des Steuerungssystems wird auf die Verwendung von RFID-Technologie zurückgegriffen. Das Konzept der dynamischen Stellplatzvergabe wird innerhalb eines Simulationsmodells umgesetzt.Due to the progressive increase in freight traffic, the existing road network is reaching the limits of its capacity. Therefore, in addition to unimodal transport by road, alternative modes of transport must be integrated to a greater extent. By using combined freight transport, a large part of the freight transport can be shifted from road to rail. The optimization of the transshipment processes is an essential factor to guarantee an efficient transport. The objective of this paper is to develop a control system for intelligent pitch allocation for trailer/rail trans-shipment in combined freight transport to minimize crane travel times or distances when loading trailers. RFID technology is used to ensure efficient and error-free implementation of the control system. The concept of dynamic pitch allocation is implemented within a simulation model
Navigation mit einem Bodenradar als Lokalisierungssensor
Full text linkSysteme zur Lokalisierung von mobilen Robotern haben je nach Messprinzip gewisse Nachteile. So stoßen beispielsweise Systeme mit Kameras in rauen Umgebungen mit Staub, Schmutz und Wetter an ihre Grenzen. Um diese Probleme zu überwinden, wird ein robustes Lokalisierungssystem entwickelt, das aus einem Bodenradar und einer Monte-Carlo-Lokalisierung besteht. Zu diesem Zweck tastet das Radar langzeitstabile Merkmale im Untergrund ab, die für die Lokalisierung verwendet werden. Neben der Lokalisierung wird auch die Navigation mit diesem System dargestellt.Systems for localizing mobile robots have certain disadvantages depending on the measurement principle. For example, systems with cameras reach their limits in harsh environments with dust, dirt and weather. To overcome these problems, a robust localization system is being developed that consists of ground-based radar and Monte Carlo localization. For this purpose, the radar scans long-term stable features in the subsurface that are used for localization. In addition to localization, navigation is also represented
Synthetic Data Generation for Robotic Order Picking
Full text linkFortschritte in der Robotik, insbesondere in der Computer Vision, haben zu einem zunehmenden Einsatz von Robotern in der Kommissionierung geführt. Deep-Learning-Methoden, die CNN für Computer-Vision-Zwecke verwenden, haben gute Ergebnisse bei der Objekterkennung und -lokalisierung gezeigt. Das Trainieren neuronaler Netze erfordert jedoch eine große Menge an objektspezifisch markierten Daten. In diesem Beitrag haben wir synthetische Daten generiert und in ein geeignetes Format konvertiert, um damit neuronale netzte zu trainieren. Zu diesem Zweck werden randomisierte Kamerawinkel, Hintergründe und Objektkonfigurationen zur Datenerweiterung verwendet. Durch die Variation dieser Parameter auf der Grundlage der Eigenschaften natürlicher Objekte wird ein allgemeiner und ausgewogener Datensatz gewährleistet.Advances in robotics, especially in computer vision, have led to the increasing use of robots in order picking. Deep Learning methods using CNN for computer vision purposes have shown good object detection and localization results. However, training neural networks requires a large amount of domain-specific labelled data. In this work, we generated synthetic data and converted it to the appropriate format to be fed to neural network. For this purpose, randomized camera angles, backgrounds, and object configuration are used for data augmentation. A generalized and balanced dataset is ensured by varying these parameters based on the properties of natural objects