Palletclassificatie vereenvoudigd: hoe EDEKA de goederenontvangst optimaliseert

Geoptimaliseerde processen zorgen voor vlottere arbeidsprocessen, verhogen de productiviteit en hebben een positieve impact op het succes van het bedrijf. EDEKA is zich hier terdege van bewust. Als vertegenwoordiger van de voedingsmiddelen- en drankenindustrie ziet het bedrijf een duidelijk verbeteringspotentieel bij de goederenontvangst, bijvoorbeeld wanneer goederen per vrachtwagen geleverd worden op pallets van de meest uiteenlopende fabrikanten - inclusief pallets die onderworpen zijn aan het palletdepot- en poolingsysteem. De manuele classificatie van statiegeldpallets bij de goederenontvangst vergt een groot gebruik van middelen en houdt dus een foutpotentieel in dat niet verwaarloosd mag worden. Om de daaruit voortvloeiende kosten te vermijden, hulpbronnen te besparen en tegelijkertijd de proceskwaliteit en de transparantie te verhogen, ging EDEKA een innovatief partnerschap aan met SICK. In nauwe samenwerking werd het Pallet Classification System (PACS) voor automatische palletclassificatie ontwikkeld.

Statiegeld of geen statiegeld - dat is hier de vraag

Als belangrijke speler in de Duitse retailsector streeft EDEKA een ambitieus doel na: tegen 2025 wil de groep 450 miljoen euro investeren in de automatisering, innovatie en uitbreiding van zijn magazijnen in de regio's Noord-Beieren, Saksen en Thüringen. Op de locatie Berbersdorf krijgen deze plannen al concreet vorm. En dit betreft onder andere de goederenontvangst, in het bijzonder het classificatieproces voor geleverde pallets. Naast statiegeld- en poolingpallets zoals EPAL of CHEP, zijn er ook pallets die niet onder het statiegeldsysteem vallen. Om foutieve statiegeldbetalingen aan leveranciers te vermijden, wordt elke inkomende pallet momenteel handmatig geclassificeerd op basis van zijn statiegeldrelevantie, die kan worden herkend aan de kleur en het label/branding op het palletblok - een foutgevoelig, tijdrovend en arbeidsintensief proces.

Het optimalisatiepotentieel is duidelijk voor EDEKA: "Het is belangrijk voor ons om te weten of de pallet statiegeld heeft of niet. Momenteel gebeurt dit door de controle door een medewerker bij de goederenontvangst. Ons gezamenlijke project met SICK zal dit in de toekomst veranderen, aangezien het pallettype automatisch zal worden geregistreerd."

 

Samenwerking van A tot Z

Naast het ontwerp en de ontwikkeling van het Pallet Classification System omvat het gezamenlijke project ook de bijbehorende installatie in de bestaande fabriek: twee kleurencamera's voor beeldopname, een fotocel-opstelling voor het activeren van de pallet en een controller voor de verwerking van de gegevens en de uitvoering van het vooraf getrainde AI-gebaseerde neurale netwerk. Een optionele derde kleurencamera kan bijvoorbeeld boven het transportsysteem worden geïnstalleerd om de lading op de pallet te documenteren.

En zo werkt het

Tijdens het geautomatiseerde pallettransport leggen de twee kleurencamera's de etiketten/branding vast op de buitenste blokken van de pallets en nemen ze RGB-beelden op. Met behulp van een vooraf getraind kunstmatig neuraal netwerk bepaalt het systeem aan de hand van deze beelden van de branding om welk pallettype het gaat, bijv. EPAL, CHEP of UIC. Aangezien de branding vaak aanzienlijke verschillen in kwaliteit of gebruik vertoont, wordt met dergelijke afwijkingen rekening gehouden in het trainingsproces om de robuustheid van de evaluatie van een grote verscheidenheid aan pallettypes te vergroten. Bovendien kan het systeem dankzij het geïntegreerde neurale netwerk opnieuw worden getraind met extra pallettypes - voor een hoger slagingspercentage bij de herkenning en dus een flexibele en eenvoudige aanpassing aan de behoeften van de klant.

 Nauwe samenwerking loont

De gezamenlijk ontwikkelde oplossing maakt een nauwkeurige classificatie mogelijk voor een vlot palletbeheer. Dankzij de eenvoudige integratie in de bestaande magazijnomgeving en de kleine benodigde ruimte, kan het systeem op vele posities langs het transportsysteem worden geïnstalleerd. De gebruikte standaard sensoriek van SICK maakt eenvoudig onderhoud en service van het systeem mogelijk. Specifieke knowhow is niet vereist voor de bediening: in tegenstelling tot conventionele beeldverwerkingsoplossingen vereist het gebruik van deep learning-technologie in de SICK-oplossing geen gedetailleerde programmeerkennis, aangezien het systeem leert van specifieke voorbeelden en de huidige ondersteunde pallettypes eenvoudig kunnen worden uitgebreid. Hierdoor kon SICK de palletclassificatie voor EDEKA relatief eenvoudig maken.

En dit leidt tot geoptimaliseerde werkprocessen: dankzij de automatische palletclassificatie tijdens de werking wordt het personeel ontlast en kan het zich concentreren op processen met een hogere toegevoegde waarde. Pallettypes zoals EPAL, CHEP of UIC hoeven niet langer handmatig gecontroleerd te worden - de classificatie verloopt automatisch, snel en betrouwbaar. Tegelijkertijd wordt de transparantie van de palletvoorraad verhoogd, omdat de geregistreerde gegevens via een gedefinieerde interface op de eigen controller van SICK, die precies is afgestemd op de vereisten van EDEKA, worden doorgestuurd naar een hoger magazijnbeheersysteem. Dit betekent dat op elk moment bekend is hoeveel statiegeldrelevante en niet-statiegeldrelevante pallets er ontvangen zijn en dat foutieve stortingen tot het verleden behoren.

 

Het succes spreekt voor zich

De samenwerking met SICK stelt EDEKA in staat om het optimalisatiepotentieel in zijn inkomende goederenprocessen ten volle te benutten. Ondanks de vele uitdagingen die een complexe vereiste met zich meebrengt, heeft de nauwe samenwerking het mogelijk gemaakt om een standaard voor palletclassificatie te ontwikkelen die continu wordt uitgebreid, bijvoorbeeld met betrekking tot het transversale transport van pallets. Nog meer EDEKA magazijnen zullen worden uitgerust met PACS, wat de constructieve samenwerking tussen de twee ondernemingen verder onderstreept.

 

Andere artikelen

Automatisering in de intralogistiek: het perfectioneren van de automatisch geleide vorkheftruck

Meer lezen

Meer lezen