Der Automatisierungstrend in der Produktions- und Lagerlogistik beschleunigt sich weiter. Der Einsatz von Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) wird durch den anhaltenden Fachkräftemangel immer bedeutender. Fehlende Fachkräfte bei steigenden Löhnen und hohe Fluktuationsraten machen Investitionen in Fahrerlose Transportsysteme (FTS) und den Einsatz von AGV- und AMR-Systemen immer attraktiver. Automatisierung von Materialflüssen in der Intralogistik ermöglichen, dass verfügbare Fachkräfte effizienter eingesetzt werden können. Zudem können Roboter schwere, gefährliche und monotone Aufgaben abnehmen. Anwender können sich dabei heute schon in frühen Planungsphasen von den Vorteilen Fahrerloser Transportsysteme überzeugen.
Digitaler Zwilling einer Anlage
Mittels Augmented Reality (AR) können sich Anwender über 3D-Darstellungen von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) einen ersten Eindruck von den Platzverhältnissen und den Einsatzmöglichkeiten der Transportroboter in der eigenen Intralogistik verschaffen. Durch eine 3D-Vermessung vor Ort mit anschließender Simulation der Materialflüsse entsteht der digitale Zwilling einer passgenauen Anlage. Die Einrichtung eines AGV-Systems ist heute noch umfangreich, da vorab die Karte der Fahrkurse und die jeweiligen Transportschritte von Experten genau geplant und programmiert werden müssen. Zukünftig werden die Funktionen, die Experten heute übernehmen, so intuitiv bedienbar sein, dass die Anwender von der Sicherheit und Zuverlässigkeit bei einfacher Bedien- und Anpassbarkeit profitieren. Die Fahrzeuge werden in der Zukunft deutlich flexibler, können Hindernisse selbstständig umfahren, auch wenn diese nicht auf ihrer programmierten Route berücksichtigt sind.
FTS Fähigkeitsspektrum mittels KI erhöhen
Weiteres Ziel ist es mittels einer KI basierten Technologie, das Fähigkeitsspektrum automatisierter Stapler denen eines menschlichen Bedieners anzunähern. Dazu bedarf es (selbst)lernender Systeme bei gleichzeitig hoher Prozesssicherheit. Auf dem Weg dahin, kann z. B. der Einsatz von Teleoperation als Service in Grenzbereichen der Automatisierung zum einen für die notwendige Prozesssicherheit beim Anwender sorgen und zum anderen die Datenbasis für die zu erlernenden Funktionen einer vollständigen Automatisierung bilden. Zukünftig können die Transportroboter als selbstlernendes System aus den menschlichen Aktionen der Teleoperatoren lernen, neue Fähigkeiten entwickeln und das gesamte Automatisierungspotenzial weiter erhöhen.
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