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Roboter Industrie 4.0

AIP@adidasAG

Machbarkeitsstudie Automated Item Picking @ adidas AG

Hintergrund

Das Kommissionieren und Platzieren von Artikeln ist eine zentrale Aufgabe in vielen Logistik- und Produktionsprozessen. In der Praxis werden diese Aufgaben, die als Item or Bin Picking bezeichnet werden, meist noch manuell ausgeführt. Dies ist sehr teuer für Unternehmen und eine eintönige und anstrengende Arbeit für die Mitarbeiter. Aufgrund der stetig wachsenden Nachfrage nach E-Commerce steigen die Anforderungen an die Effizienz der damit verbundenen Logistikprozesse.
Der Einsatz von Automated Item Picking (AIP) ist eine zentrale Komponente zur Bewältigung dieser Herausforderungen für logistische Prozesse. AIP-Systeme kombinieren grundsätzlich zwei Themenbereiche: die Artikelerkennung über ein Computer-Vision-System und die Artikelhandhabung durch einen mit einem Greifer ausgestatteten Roboter. Während die Handhabung der Gegenstände normalerweise entweder mit einer Klemm- oder einem Sauggreifer erfolgreich gelöst werden kann, führt eine robuste Objekterkennung häufig zu großen Schwierigkeiten in chaotischen und überfüllten Szenen.

Projektziel

In einem Kooperationsprojekt zwischen der Hochschule Karlsruhe, der adidas AG, der KUKA Deutschland GmbH, der Zimmer Group und der Roboception GmbH wird eine prototypische Lösung entwickelt, um den Kommissionierprozess für Sport- und Modeartikel zu automatisieren. Das Hauptziel besteht darin, Schuhkartons und in Plastik verpackte Kleidung vollautomatisch in einem Ladungsträger zu erkennen und aus diesem zu kommissionieren. Der entwickelte Prototyp soll die allgemeine Machbarkeit des bereitgestellten Anwendungsfalls unter Verwendung einer Roboterlösung nachweisen. Darüber hinaus sollen Erkenntnisse in Bezug auf verschiedene Leistungsindikatoren wie die erreichbare Zykluszeit und die Systemzuverlässigkeit erzielt werden.

Publikationen

Veröffentlichungen

  • Weisenböhler M, Walz M, Wurll C: Automated Item Picking : Machine Approach to Recognize Sports and Fashion Articles. In: Christ A, Quint F (Hrsg.): Artificial Intelligence : from Research to Application. L'Intelligence Artificielle : de la Recherche á l'Applicacion = Künstliche Intelligenz : von der Forschung in die Anwendung (Offenburg, 13.03.2019), Karlsruhe: Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft 2019, S. 71-75.- ISBN 978-3-9820756-0-0 (Elektronische Veröffentlichung: https://arxiv.org/abs/1903.08495)
  • Weisenböhler M, Wurll C: Automated Item Picking for fashion articles using Deep Learning. In: ISR 2020; 52th International Symposium on Robotics. 52th International Symposium on Robotics (ISR 2020) (online, 09.-10.12.2020), Piscataway: IEEE 2020, S. 243-250.- ISBN 978-3-8007-5428-1 (Elektronische Veröffentlichung: https://ieeexplore.ieee.org/document/9307478)

Studentische Arbeiten

  • Augenstein, P: "Kameragestützte 3D Lage- und Positionsbestimmung zur Greifpunktplanung in der Intralogistik am Beispiel von Schuhkartons", Bachelorarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 31.08.2019
  • Braun, D: "Analyse und Evaluierung von Tiefensensoren für die Objekterkennung am Beispiel eines vollautomatisierten,robotergestützten Kommissionierprozesses", Masterarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 28.02.2019
  • Deck, S, Bochinger, M: "Entwicklung und Evaluierung eines hybriden Greifsystems zur Automatisierung eines Kommissionierprozesses in der Intralogistik unter Einsatz numerischer Verfahren", Team-Masterarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 28.02.2019
  • Gerlach, M: "Transferfähigkeit synthetischer Bilddaten für tiefe neuronale Netze", Masterarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 27.02.2020
  • Kern, P: "Entwicklung eines Verfahrens zur Kollisionserkennung für das Automated Item Picking", Bachelorarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 29.02.2020
  • Schätzle, M: "Entwicklung eines vollautomatisierten, robotergestützten Kommissionierkonzepts für die Logistik – Einsatz klassischer Bildverarbeitungsverfahren zur Objekterkennung", Masterarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 31.08.2018
  • Sobov, J: "Entwicklung, Implementierung und Erweiterung von Prozesslösungen zur Steigerung der Prozesssicherheit einer robotergestützten Kommissionierlösung in der Intralogistik", Bachelorarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 30.08.2019

  • Walz, M: "Entwicklung eines vollautomatisierten, robotergestützten Kommissionierkonzeptes für die Logistik – Einsatz von maschinellem Lernen zur Objekterkennung", Masterarbeit; Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, 31.08.2018

Stand

Abgeschlossenes Projekt 07/2018 — 08/2019

Projektpartner

Das Projekt wird gefördert von

Kontakt

Projektleitung
Prof. Dr.-Ing. Christian Wurll

Tel.: +49 (0)721 925-1913
christian.wurllspam prevention@h-ka.de

alle Kontakte
Forschungsgruppe Robotik und Intelligente Systeme (iRAS) am IAF: Studierende um Prof. Dr.-Ing. Christian Wurll an einem KUKA Industrieroboter

Forschungsgruppe Robotik und Autonome Systeme iRAS am IAF

Das Projekt AIP@adidasAG ist in der Forschungsgruppe "Robotik und Autonome Systeme- iRAS" am IAF angesiedelt.