Bewegungsklassifikation mithilfe mobiler Sensoren

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.

Fehlervermeidung in der Kommissionierung

Manuelle Kommissioniersysteme sind aufgrund ihrer Flexibilität weit verbreitet, jedoch treten bei diesen auch vermehrt Kommissionierfehler auf, die weitreichende Folgen haben können. Deshalb werden zu Beginn des Beitrags die Auswirkungen und Ursachen von Kommissionierfehlern betrachtet. Der Fokus des Beitrags liegt auf der Darlegung von Möglichkeiten zur Fehlervermeidung. Dabei wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der Maßnahmen aus den Handlungsfeldern Technik, Prozess, Organisation und Motivation umfasst. Als Ausblick auf zukünftige technische Hilfsmittel zur Fehlervermeidung wird das Augmented-Reality-unterstützte System Pick-by-Vision aus der Forschung vorgestellt, das wesentliche Vorteile existierender Techniken der Informationsbereitstellung vereinigt.

Dezentrale selbstorganisierte Grobplanung von Intralogistiksystemen mit Hilfe eines Software-Agentensystems

In diesem Beitrag wird eine dezentral aufgebaute und auf Selbstorganisation basierende Methodik zur Grobplanung von Intralogistiksystemen thematisiert. Diese Methodik sieht eine Kombination des Wissenschaftsgebiets der Agentensysteme aus der Informatik mit der Materialflussplanung vor. Dieser Artikel leistet somit einen Beitrag für die Entwicklung eines intelligenten, rechnergestützten Assistenzsystems zur Planung intralogistischer Systeme.