18 resultados para Kommissorder-picking
Resumo:
Kurzbeschreibung: In der Automatisierung von intralogistischen Kommissioniervorgängen ist ein großes Zukunftspotential erkennbar. Elementarer Bestandteil des Automatisierungsprozesses ist der Einsatz von Industrierobotern, die mit einem geeigneten Endeffektor, dem Greifer, ausgestattet werden müssen. Die Robotik ist in der Lage schneller, präziser und ausdauernder als die menschlichen Kommissionierer zu arbeiten und trägt damit entscheidend zur Effizienzsteigerung bei. Eine wesentliche Herausforderung für diesen Entwicklungsschritt zur Substitution der manuellen Kommissionierung ist die Konstruktion und Bereitstellung eines geeigneten Greifsystems. Am Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik der Helmut-Schmidt-Universität wurde mit der Erfahrung aus einem vorangegangenen Forschungsprojekt die Methode der Clusteranalyse erstmalig zur Untersuchung von Greifobjekten zur Entwicklung eines bionischen Universalgreifers für die Kommissionierung von Drogerieartikeln verwendet. Diese Abhandlung beschreibt einen Beitrag zur Entwicklung dieses Greifers am Beispiel handelsüblicher Drogerieartikel, die aktuell manuell kommissioniert werden. Diese werden hinsichtlich der für das Greifen relevanten Objektmerkmale geclustert und die daraus resultierenden Erkenntnisse in Form von Konstruktionsmerkmalen abgeleitet. Nach einer Analyse und Festlegung der greifrelevanten Merkmale der Greifobjekte wird eine Objektdatenbasis erstellt. Mit Hilfe geeigneter Methoden wird die gewonnene Datenbasis aufbereitet und reduziert. Im Anschluss werden die Greifobjekte bzw. deren Merkmalsausprägungen einer hierarchischen Clusteranalyse unterzogen. Hierbei werden die Grenzen der gebildeten Cluster mittels der zugehörigen Greifobjekte festgelegt und analysiert. Abschließend werden bestimmte greiferspezifische Merkmale auf die Anwendbarkeit in den Clustern überprüft und bewertet. Diese Betrachtungen ermöglichen es, dass spezielle Anforderungen an den Greifer, die direkt aus den Eigenschaften der Greifobjekte herrühren, zuverlässig erkannt und konstruktiv berücksichtigt werden können.
Resumo:
In diesem Beitrag wird ein neuartiger biologisch inspirierter Universalgreifer beschrieben. Dieser soll in einem automatisierten Kommissionier-Szenario selbstständig Waren aus Kisten greifen, anheben und an anderer Stelle ablegen um somit das manuelle Kommissionieren von Hand zu substituieren. Auf dem Weg zu einer ausgereiften Konstruktion werden zahlreiche Fragestellungen zur Gestaltung und Anordnung der Finger und deren Antrieb gelöst. Ein für diesen Anwendungsfall entwickelter Biegeaktor wird zur Krümmung der Finger eingesetzt und bietet als Alleinstellungsmerkmal ein nahezu verschleißfreies Gelenk bei einem sehr einfachen konstruktiven Aufbau.
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In diesem Beitrag wird eine neue Methode zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses vorgestellt, mit der u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können. Diese Methode basiert auf einer sensorgestützten Bewegungsklassifikation, wie sie bspw. im Sport oder in der Medizin Anwendung findet. Dabei werden mobile Sensoren genutzt, die fortlaufend Messwerte wie z. B. die Beschleunigung oder die Drehgeschwindigkeit des Kommissionierers aufzeichnen. Auf Basis dieser Daten können Informationen über die ausgeführten Bewegungen und insbesondere über die durchlaufenen Bewegungszustände gewonnen werden. Dieser Ansatz wird im vorliegenden Beitrag auf die Kommissionierung übertragen. Dazu werden zunächst Klassen relevanter Bewegungen identifiziert und anschließend mit Verfahren aus dem maschinellen Lernen verarbeitet. Die Klassifikation erfolgt nach dem Prinzip des überwachten Lernens. Dabei werden durchschnittliche Erkennungsraten von bis zu 78,94 Prozent erzielt.