Innovációk a raktárban
Az elmúlt években tapasztalható raktárépítési hullám nemcsak új, korszerű csarnokokat, magasraktárakat hozott, hanem technológiai szempontból is új szintre emelte a logisztikát. Ma már itthon sem ritkaság, hogy olyan komplex intralogisztikai rendszerek jönnek létre, amelyek globális szinten is versenyképesek. Ezek technológiai alapját természetesen a digitalizáció és az automatizáció adja, hardver és szoftveres szinten egyaránt.
Automatizált anyagmozgatás
Egy gyártóüzemben vagy raktárban az anyagmozgatás olyan, mint a vérkeringés. Ha lassú, akadozó vagy kiszámíthatatlan, az egész rendszer borul. A gond csak az, hogy ma már nem könnyű embert találni erre a feladatra. Az elmúlt években Magyarországon is látszik, hogy a gyártók, multinacionális és magyar cégek egyaránt, kényszerből vagy előrelátásból, de elkezdtek új utakat keresni.
Az egyik cél: automatizálni, amit lehet, különösen ott, ahol a legnagyobb a fluktuáció, vagy ahol egyszerűen nincs, aki elvégezze a munkát. A technológiai háttér mindehhez már rendelkezésre áll: a modern szenzoros rendszerek, a mesterséges intelligencia, az autonóm járművek és a digitális szimulációs eszközök alapjaiban formálják át az intralogisztikai működést.
Boros Péter, a Siemens szakértője elmondta, hogy az utóbbi évek raktárépítési boomjának köszönhetően már számos olyan intralogisztikai létesítmény épült és épül hazánkban, amelyek bárhol a világon megállják a helyüket – ilyen például a JYSK ecseri logisztikai központja. Megfigyelhető az is, hogy a nagyvállalatok után a hazai kkv-k is elmozdultak a minél nagyobb automatizálás irányába. Így példaértékű többek között a BioTech USA és a REGIO JÁTÉK logisztikájában megvalósult raktárfejlesztés is.
Túl a targoncákon
A mai high-tech raktárakban egyre gyakrabban találkozunk autonóm mobil robotokkal (AMR-ekkel) és automatizált irányítású járművekkel (AGV-kkel). Minél fejlettebb a rendszer, annál kevesebb a klasszikus targonca – és annál kevesebb az emberi beavatkozás.
A korszerű AGV-k érzékelő- és navigációs technológiáik révén biztonságosan közlekednek a gyártási és logisztikai terekben: ha akadályt érzékelnek, lassítanak, megállnak, vagy kikerülik azt. A feladatuk egyszerű, de hatékony: dobozokat, raklapokat szállítanak egyik pontból a másikba, kiszámíthatóan, és egyre önállóbban, különösen ott, ahol az ismétlődő, fizikailag megterhelő feladatok jelentkeznek.
A trendek azt mutatják, hogy az automatizált anyagmozgatás egyre inkább komplex, integrált rendszerek formájában valósul meg. Már nem csupán egy-egy önálló járműről van szó, hanem összehangolt flottákról, amelyek egységes rendszerben biztosítják a szállítási és logisztikai folyamatok működését. Jó példa erre a Bosch Rexroth és a finn K.Hartwall közös fejlesztése is, amelynek keretében az ACTIVE Shuttle és az A-MATE FreeLift járművek egységes rendszerként alkalmazhatók az ipari környezetben – akár a magyar vagy a közép-európai piacon is.
A piac meghatározó szereplője, a Jungheinrich, szintén tudatosan építette újra portfólióját az elmúlt években. Mára az összes targoncájuk elektromos meghajtású, és alapkivitelben telemetriai egységgel szerelt, ami lehetővé teszi a valós idejű adatgyűjtést és flottafelügyeletet – az energiahatékony működéstől a megelőző karbantartásig. A cég több stratégiai akvizícióval is erősítette jelenlétét a raktárautomatizálás és robotika területén, különösen a mobil rendszerek és az egyedi integrációs megoldások fejlesztésében – például a német arculus és az amerikai Storage Solutions felvásárlásával.
Automatikus szedés tárgyfelismeréssel
A raktárban a fejlődés nem áll meg az önvezető járműveknél: új lendületet kapott a komissiózás (azaz a kiszállítandó csomagok, rakományok összekészítésnek) automatizálása is. Ez a feladat eddig főként emberi munkára épült, hiszen a gépek számára kihívást jelent a különböző méretű és alakú tárgyak azonosítása. Ebben hoz áttörést a mesterséges intelligenciával támogatott tárgyfelismerés és robotvezérlés.
Biztonság a sorok között
A Siemens automatica kiállításon bemutatott Safe Velocity megoldása a járművek sebességét felügyeli, és lehetővé teszi, hogy a lézerszkennerek védőzónái valós időben alkalmazkodjanak a környezet változásaihoz. A TÜV által tanúsított rendszer többféle AGV-gyártó hardverével is kompatibilis, és nem csak biztonságosabb működést tesz lehetővé, hanem csökkenti a különálló hardverelemek szükségességét is. Egyszerűsíti az architektúrát, helyet szabadít fel a járműveken, mérsékli a tervezési komplexitást, és a kábelezési igényt is minimalizálja – miközben megfelel a legszigorúbb elvárásoknak is.
A Robot Pick AI rendszer már képes vegyes dobozokból automatikusan kiválogatni az árukat – ez különösen hasznos az e-kereskedelem és az élelmiszer-logisztika számára. Boros Péter szerint a munkaerőhiány miatt komoly igény van a cégek részéről a komissiózás automatizálására, amelynek megoldása az MI-alapú robotvezérlési technológia.
Ugyanezt a szemléletet követi az a mesterséges intelligenciát alkalmazó ipari kicsomagoló robot is, amelyet a Bosch és az ELTE közösen fejlesztett ki, és amely már működik a vállalat hatvani üzemében, a világ legnagyobb Bosch gépjármű-elektronikai gyártóbázisán. A robot automatizálja a napi szinten beérkező, változatos kiszerelésű alapanyagok és alkatrészek kicsomagolását, szortírozását és rendszerezését, így csökkentve az ismétlődő manuális munkaterhelést és növelve az intralogisztikai folyamatok hatékonyságát.
MI a rendszerbevezetés szolgálatában
Az automatizált járművek telepítése sokkal több, mint a robotok fizikai beállítása: illeszkedniük kell a meglévő IT- és OT-infrastruktúrához, útvonalakat, átrakodóállomásokat, logikai szabályokat kell hozzájuk rendelni. Ennek támogatására jelennek meg egyre gyakrabban olyan mesterségesintelligencia-alapú rendszerintegrációs megoldások, amelyek leegyszerűsítik és meggyorsítják az üzembe helyezést.
Ezek az AI-vezérelt rendszerek – például a Siemens Operations Copilot nevű fejlesztése – a járművek szenzoraiból és kameráiból érkező információk alapján képet alkotnak a környezetről, és támogatják a logisztikai műveletek intelligens vezérlését is. Nemcsak azt tudják, merre menjen egy jármű, hanem azt is, mikor, mit és miért szállítson. A felhasználók feladatokat rendelhetnek hozzájuk, miközben a rendszer folyamatosan figyeli a gyártási folyamat ritmusát, és előre jelez, ha eltérés vagy fennakadás tapasztalható. A jövő automatizált intralogisztikájának kulcsa tehát nemcsak a robotokban, hanem az őket irányító, tanulni képes intelligens rendszerekben rejlik.