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FALLSTUDIE
Branche: Logistik
Produkt: Triton 24,5 MP (TRI245S-CC) Kameras
Anwendung: Track & Trace/Palettierung
SDK: Accella Dock Check™ und Accella MFG Bot™
KI-Vision-System verifiziert palettierte Sendungen an der Laderampe
Laderampen gehören zu den letzten Kontrollpunkten, bevor Produkte eingelagert, an einen anderen Standort transportiert oder an einen Kunden versendet werden. In Umgebungen mit hohem Durchsatz muss jede Palette schnell und präzise verifiziert werden. Manuelles Scannen von Barcodes und Sichtprüfungen lassen sich jedoch nur schwer durchgängig zuverlässig durchführen, wenn viele Kartons ähnlich aussehen und Sendungen unter engen Zeitvorgaben bewegt werden.
Traditionell stützt sich die Palettenverifizierung auf Handheld-Barcodescanner und manuelle Sichtkontrollen. Bediener scannen Paletten- und Kartonetiketten, gleichen diese mit den Versanddokumenten ab und führen Stichproben durch, um fehlende, falsche oder beschädigte Produkte zu erkennen. Mit steigenden Versandmengen und einem breiteren Produktmix ist dieser manuelle Prozess immer schwieriger skalierbar geworden. Viele verpackte Produkte sahen nahezu identisch aus, wobei unterschiedliche SKUs nur über das Etikett oder den Barcode unterscheidbar waren.
Herausforderung
Ein führender Hersteller von Bodenbelägen und anderen Oberflächenlösungen für Wohngebäude, gewerbliche Räume und Außenbereiche stand in seinen palettierten Versandprozessen vor genau dieser Herausforderung. Das Unternehmen versendet täglich große Mengen verpackter Bodenbelagsprodukte. Dabei müssen Bediener bestätigen, dass jede Palette die richtigen Produkte und Mengen enthält, bevor sie weitergeleitet wird.
Die manuelle Palettenverifizierung war in der geschäftigen Umgebung einer Laderampe nur schwer gleichbleibend zuverlässig durchzuführen. Bediener mussten während jeder Schicht zahlreiche Etiketten scannen und prüfen, während Paletten nach einem engen Zeitplan weiter durch den Ladebereich bewegt wurden. Wenn ein Barcode beschädigt, nicht lesbar oder fehlend war, mussten Mitarbeiter häufig mehrere Kartons erneut scannen oder die Palette manuell prüfen, um das Problem zu finden.
Handheld-Scanner konnten zwar bestätigen, dass ein Barcode gelesen wurde, lieferten jedoch keine vollständige visuelle Aufzeichnung der Palette und machten es nicht einfach, den konkreten Karton zu identifizieren, der ein Problem verursacht hatte. Zudem bestand bei Stichproben das Risiko, dass gemischte Ladungen, fehlende Kartons oder falsche Mengen übersehen wurden.
Die Produktionsstätte benötigte eine zuverlässigere Methode, um Paletteninhalte mit Bestelldaten abzugleichen, alle sichtbaren Kartons statt nur einer Stichprobe zu prüfen und Bediener direkt zu problematischen Bereichen zu führen. Die Lösung musste sich außerdem in die bestehende SPS-, WMS- und ERP-Infrastruktur integrieren lassen und auf zusätzliche Ladetore skalierbar sein, ohne etablierte Arbeitsabläufe zu verändern.
Lösung
Um die Verifizierung zu verbessern, ohne den Durchsatz zu verlangsamen oder zusätzlichen Personalaufwand zu verursachen, arbeitete der Hersteller mit Accella AI zusammen und implementierte Accella Dock Check™, ein visionbasiertes KI-System zur Automatisierung der Ein- und Ausgangsverifizierung von Paletten an der Laderampe. Das System basiert auf der Accella MFG Bot™ Plattform und nutzt Deep Learning, um Kartons zu zählen, Etiketten zu lokalisieren, Barcodes zu lesen und Abweichungen zu melden, bevor die Palette die Laderampe verlässt.
Das System verwendet zwei LUCID Triton 24,5 MP (TRI245S-CC) Kameras, ausgestattet mit Fujinon 12-mm-Objektiven und LUCID IP67-Schutzobjektivtuben. Eine Kamera erfasst die Vorderseite jeder Palette, während die zweite die Rückseite erfasst. Diese Konfiguration liefert hochauflösende Bilddaten der sichtbaren Kartons und Etiketten, während sich die Palette durch die Prüfstation bewegt.
Wenn eine Palette eintrifft, triggert die SPS der Linie beide Kameras. Die Bilder werden an die Accella MFG Bot™ Plattform gesendet. Dort erkennen Deep-Learning-Modelle die Palette, lokalisieren sichtbare Etiketten, zählen Kartons, lesen Barcode- und gedruckte Codeinformationen aus und gleichen die Ergebnisse mit den erwarteten Bestelldaten ab. Wenn die Palette der erwarteten Sendung entspricht, durchläuft sie den weiteren Ladeprozess. Erkennt das System ein nicht lesbares Etikett, einen fehlenden Karton, einen zusätzlichen Karton oder eine falsche SKU, meldet die SPS die Abweichung, und die Bedieneranzeige zeigt den betroffenen Bereich direkt im Palettenbild an.
Dieses visuelle Feedback ist eine wesentliche Verbesserung gegenüber dem Scannen mit Handheld-Geräten. Statt lediglich anzuzeigen, dass ein Barcode nicht gelesen werden konnte, zeigt das System den Bedienern, wo das Problem aufgetreten ist. Dadurch können sie ein Etikett schnell reparieren, einen falschen Karton entfernen, einen fehlenden Artikel lokalisieren oder die Palette korrigieren, bevor sie das Werk verlässt.
Das System integriert sich in die bestehende Automatisierungsinfrastruktur des Herstellers, einschließlich SPS-, WMS- und ERP-Systemen. Bedienerfeedback kann über Visualisierungstools für die Fertigungsebene angezeigt werden, beispielsweise Ignition von Inductive Automation. Die Inferenz läuft vor Ort, sodass die Dock-Bilder lokal bleiben und gleichzeitig eine Echtzeitverifizierung unterstützt wird.
Dieselbe Konfiguration kann sowohl für ausgehende Sendungen anhand von Kundenaufträgen oder Ladeplänen als auch für eingehende Lieferungen anhand von Bestellungen verwendet werden.
Fazit
Diese Implementierung zeigt, dass KI-basierte Dock-Verifizierung mit LUCID Kameras und Accella Dock Check™ die Versandgenauigkeit und Rückverfolgbarkeit verbessern kann, ohne zusätzliche manuelle Prüfschritte einzuführen. Durch die Kombination aus hochauflösender industrieller Bildgebung und Deep Learning verifiziert das System Paletteninhalte, zählt sichtbare Kartons, liest Etiketten und hebt Abweichungen direkt im Palettenbild hervor. Jede Palette kann in etwa sechs bis acht Sekunden verifiziert werden, sodass sich das System gut in Dock-Workflows mit hohem Durchsatz integrieren lässt.
Für Hersteller, die große Mengen palettierter Waren versenden, bietet die automatisierte Dock-Verifizierung eine praxisnahe Möglichkeit, Fehler zu reduzieren, Bediener zu unterstützen und die Qualitätskontrolle an einem der letzten Kontrollpunkte zu verbessern, bevor die Produkte den Kunden erreichen.
Weitere Informationen finden Sie unter:
Accella AI
Triton® Kameraproduktseite
