Khi đi bộ đường dài trên dãy Alps, chỉ những người có bản đồ phù hợp mới có thể quên đường và tập trung vào yếu tố cần thiết – đó là tầm nhìn. Nó không khác gì trong ngôn ngữ học nội bộ. Bởi vì để tự động hóa thành công các quy trình trong nhà kho, bạn phải biết chính xác xe nâng, rô bốt và pallet được đặt ở đâu và khi nào. Dự án nghiên cứu hoàn thành gần đây “Bản địa hóa trong nhà công nghiệp” (IIL) đã đề cập đến cách thức có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu dễ dàng hơn thông qua cơ sở hạ tầng hiện có và có thể được tiêu chuẩn hóa.
Tino Krüger-Basjmeleh, chuyên gia robot tại chuyên gia nội bộ STILL GmbH , cho biết: “Ngày nay, nhiều dự án tự động hóa không được thực hiện đơn giản bởi vì việc thực hiện chúng luôn đòi hỏi rất nhiều nỗ lực ban đầu để tạo bản đồ và vận hành các phương tiện . Các chuyên gia ngôn ngữ học nội bộ Hamburg cũng tham gia vào dự án nghiên cứu IIL như Đại học Kỹ thuật Hamburg và nhà sản xuất cảm biến Pepperl + Fuchs. Mục tiêu: một tiêu chuẩn mã nguồn mở để mô hình hóa môi trường trong thời đại Công nghiệp 4.0 .
MỘT THẺ, CÁC NHÓM MỤC TIÊU KHÁC NHAU
Chỉ những người biết chính xác vị trí của xe nâng, rô bốt và pallet tại một thời điểm nhất định mới có thể tận dụng tiềm năng của tự động hóa. Việc xác định vị trí này đòi hỏi tài liệu bản đồ chi tiết và tiêu chuẩn hóa càng xa càng tốt.
Đây chính xác là nơi xuất hiện của khung tham chiếu IIL thống nhất, ngoài dữ liệu bản địa hóa theo thời gian thực, còn bao gồm cả thông tin meta từ hệ thống ERP. Do đó, bản đồ đi bộ đường dài intralogistics là sự tương tác kỹ thuật số của các nguồn và hệ thống dữ liệu khác nhau, được kết hợp hài hòa với nhau trong phần phụ trợ (“Tham chiếu Kiến trúc Công nghiệp Bản địa hóa Trong nhà”, viết tắt là RAIL).
Một thách thức đặc biệt đối với các nhà nghiên cứu: bản đồ đi bộ đường dài cho trại cũng phải được những người không phải là kỹ thuật viên thích nghi nhanh chóng và dễ dàng. Krüger-Basjmeleh cho biết: “Nếu các yêu cầu này được đáp ứng, thì các công nghệ nội địa hóa thông minh sẽ giảm chi phí, tăng năng suất và cải thiện an toàn lao động trong tương lai gần. Với kết quả của dự án IIL, ngành công nghiệp đã tiến một bước dài tới mục tiêu này.
THAY ĐỔI LUÂN CHUYỂN GIỮA VẬN HÀNH THỦ CÔNG, HOÀN TOÀN TỰ ĐỘNG VÀ TỰ ĐỘNG
Một yếu tố quan trọng trong sự thành công của dự án nghiên cứu là bộ chọn đơn hàng ngang tự trị OPX iGo neo do STILL đưa vào .
Krüger-Basjmeleh mô tả: “Với các cảm biến được lắp đặt hàng loạt trong OPX iGo neo, hệ thống robot tích hợp trên xe đã có thể cung cấp tất cả các khả năng để lập bản đồ hoạt động hoàn toàn tự động”.
Trong quá trình nghiên cứu dự án, một nguyên mẫu mới của chiếc xe đã lần đầu tiên cho thấy cách thức một thiết bị lấy hàng thông minh chuyển đổi giữa hoạt động thủ công, có hỗ trợ và hoàn toàn tự động. Nói một cách cụ thể, điều này có nghĩa là chiếc xe sẽ tự động chuyển từ chế độ tự động sang chế độ hỗ trợ ngay khi nó đến chỗ người điều khiển với pallet trống mà trước đó đã được lấy hoàn toàn tự động. Sau đó, thiết bị tự định hướng cho người vận hành trong quá trình lấy hàng tiếp theo và đồng hành với anh ta trong khi anh ta lắp ráp hàng hóa trên pallet. Kết thúc quy trình lấy hàng có hỗ trợ xe đưa hàng hoàn toàn tự động đến điểm trung chuyển đã chọn.
Sự hợp tác linh hoạt này giữa con người và máy móc lần đầu tiên được trình bày như một phần của dự án nghiên cứu IIL – một điều mới lạ cho toàn bộ ngành nội khoa học.
