Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Smart Rack Monitoring

Die Überwachung von Materialflüssen sorgt für hohe Kosten in (intra-)logistischen Prozessketten. Im Forschungsvorhaben SmaRackT soll ein Verfahren zur Identifikation und Quantifizierung ungetaggter Materialflüsse entwickelt werden. Dafür werden induktive Nahfeldortung und Objekterkennungsverfahren kombiniert. Die Identifikation von markerlosen Gütern und ihrem Bestand bildet die technologische Grundlage für das automatisierte Auslösen von Quittierungen bei Ein- und Auslagerungsprozessen sowie das Auslösen von Nachbestellprozessen und zahlreichen weiteren Prozessverbesserungen.

Im Vorhaben entwickeln TU München und Fraunhofer IIS gemeinsam iterativ einen Demonstrator, welcher zunächst in Laborversuchen und anschließend in Feldtests bei Praxispartnern evaluiert wird. KMU profitieren von den Ergebnissen durch die Potenziale einer Verwertung der Gesamtkomponenten: Systemintegratoren können perspektivisch mit dem SmaRackT-System in die Lage versetzt werden, ein äußerst konkurrenzfähiges Produkt anbieten zu können. Durch die niedrigen Systemkosten besitzt das SmaRackT-System mittelfristig ebenfalls Einsatzpotenziale bei KMU und soll dort dazu beitragen Materialflüsse digital und kostengünstig zu erfassen.

Ergebniszusammenfassung:

Im Vorhaben SmaRackT wurde ein System zur autonomen, aufwandsarmen und intelligenten Objektklassifikation und Mengenquantifizierung an Aktionspunkten entwickelt. Dabei können mit dem SmaRackT System vor allem leitfähige Kleinteile, wie zum Beispiel C-Teile, ohne weitere Identifikationsmerkmale wie einem Tag oder Label erkannt und differenziert werden, sowie deren Menge geschätzt werden. Dies ist auch für verpackte bzw. verdeckte Objekte möglich. Anhand des durch objektabhängige Sekundärfelder ermittelten "magnetischen Fingerabdrucks" ist die Wiedererkennung und Mengenschätzung einmal eingelernter Objekte mittels maschinellem Lernen und entsprechend zugrundeliegenden Modellen zuverlässig möglich. Ziel in SmaRackT war es, am Ende des Projektes das neuartige System anhand eines Minimum-Viable-Product (MVP) zur Objekterkennung und Mengenschätzung zu demonstrieren. Dieser MVP Demonstrator liegt zu Projektende in mehreren grundlegenden Varianten vor und konnte auch bei Praxispartnern für reale Anwendungsszenarien sowie auf Messen erfolgreich getestet werden. Dabei wurde das Potential der Technologie in den gewählten Einsatzszenarien bestätigt. Neben den im Projekt adressierten Anwendungsbereichen zur Materialflussüberwachung in Produktion und Logistik zeigt die Objekterkennung auf Basis von magnetischen Feldern das Potential, auch geringe Detailunterschiede zwischen ansonsten ähnlichen Objekten aufzulösen. Im Vergleich zu anderen Analysemethoden wie Röntgentechnologie oder Bilderkennung verspricht die Technologie zuverlässige, schnellere und kostengünstigere Lösungsansätze und triff deshalb auf starkes Interesse für die relevanten Einsatzszenarien wie Qualitätskontrolle bei Produktion sowie Warenein- und Ausgangsprüfung. Die Einsatzmöglichkeiten der SmaRackT Technologie wird in mehreren Forschungsaktivitäten weiter untersucht. In aktuell anlaufenden Pilotprojekten mit Anwendern werden die Ergebnisse in reale Anwendungen im operativen Einsatz überführt.