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Lösung für KI-basierte Logistikoptimierung mit FTS-Systemen

Nov 18, 2019 | Newsarchiv, Technologie

Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS) werden mittlerweile in vielen Branchen eingesetzt. Jeder FTS-Hersteller bringt jedoch seine eigenen Systeme und Daten mit, was eine gesamte innerbetriebliche Logistikoptimierung erschwert. Und die meisten der FTS-Einzelanbieter unterstützen keine KI-basierte Logistikoptimierung. Die German Edge Cloud, ein Unternehmen der Friedhelm Loh Group, sowie Bär Automation und Siemens MindSphere haben für das FTS-Onboarding eine Lösung entwickelt. Diese präsentieren sie auf der Fachmesse SPS 2019 in Nürnberg.

 

Bild: German Edge Cloud GmbH & Co. KG

Die German Edge Cloud hat sich auf das sichere Erfassen, Speichern und Verarbeiten von Daten spezialisiert. Das Unternehmen bietet Edge-Cloud-Lö­sungen für datensouveräne, echtzeitfähige industrielle Anwendungen an.

„Die kundenspezifische Integration eines neuen FTS in ein bestehendes FTS-System erfordert hohen Aufwand. Daher haben wir uns mit der Frage beschäftigt, wie neue Komponenten zur KI-basierten Logistikoptimierung herstellerunabhängig in bestehen­de FTS-Systeme integriert werden können. Gemeinsam mit Bär Automation und Siemens MindSphere haben wir dazu eine Lösung entwickelt“, erklärt André Theilig, Leiter Busi­ness Development bei German Edge Cloud.

Das herstellerübergreifende Projektteam verfolgte dazu den Ansatz, in die bestehende Flotte eines fahrerlosen Transportsystems ein weiteres fahrerloses Transport Fahrzeug (FTF) einzubinden. Dies erfolgte über den Einsatz herstellerunabhängiger Adapter und die Integration in einem eigenen Framework. Durch die Automatisierung des FTS-Onboarding-Pro­zesses wurde eine nahtlose Datenkonnektivität ermöglicht. Des Weiteren wurde eine Datenhistorie, insbesondere mit positionsrelevanten Daten und Visualisierung von FTS-Parametern (Batteriestand, Motordrehzahl, Vorfälle, Zyklus­zeiten etc.), für den späteren Zugriff angelegt.

Die Implementierungszeit durch ein vorgefertigtes FTS-Integrationssystem wurde deut­lich verkürzt, so Theilig. Außerdem habe man harmo­nisierte Datensätze erzeugt, die später für die KI-basierte Logistikoptimierung und das maschinelle Lernen zur Verfügung stehen.

Um eine bidirektionale Datenintegration mit Siemens MindSphere zu ermöglichen, wer­den die harmonisierten Daten in Siemens MindSphere übertragen und die Verwaltung der Siemens-Industriegeräte in der Produktion durch eine enge Integration der Indus­trial Edge Cloud Appliance (On Premise) und Siemens MindSphere (Cloud-based) mit ein­gebunden. Die Ergebnisse sind Echtzeit-Fähigkeit der Anwendungen und Daten­sou­veränität für den Kunden durch ein kundengesteuertes Datenmanagement vor Ort und in der Cloud.

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