Hub logistico: le soluzioni custom di SICK per ogni magazzino

Sensori, dati, analisi, intelligenza artificiale, guida autonoma. Sono queste alcune delle caratteristiche di un hub logistico digitalizzato ed efficiente. Una panoramica sulle soluzioni SICK.

Gli hub logistici si caratterizzano oggi per un’elevata complessità. È il risultato della crescita registrata da questo settore nel corso degli ultimi anni. Basti pensare che, nel 2021, l’industria globale della logistica ha registrato un valore di mercato di 8,43 trilioni di euro. Dato che raggiungerà i 13,7 trilioni di euro nel 2027.

La complessità ha un impatto importante sui processi di raccolta degli ordini, trasmissione, tracciamento ed elaborazione della merce. Si rendono quindi necessarie metodologie e tecnologie di intralogistica sempre più flessibili e modulari. La flessibilità può essere raggiunta attraverso l’interconnessione, che a sua volta può essere abilitata attraverso l’implementazione di sensori.

I sensori per l’intralogistica

Il mercato offre oggi una pletora di sensori a seconda della precisione richiesta e della velocità necessaria: laser scanner 2D, sistemi di telecamere 3D, sensori di guida su linea e sistemi di localizzazione basati su tag per citare i principali.

I sensori abilitano l’identificazione automatica e la localizzazione dei prodotti, generando in questo modo informazioni strategiche per l’analisi e la diagnosi delle criticità. La digitalizzazione diventa così reale e tangibile.

All’interno dei processi di intralogistica possono essere implementate diverse tipologie di sensori per compiti specifici. Qualche esempio?

• Misurazione del volume degli oggetti

• Riconoscimento di contenitori vuoti

• Rilevamento dei bordi

• Posizionamento di precisione sull’unità di sollevamento e di movimento

• Identificazione automatica dei prodotti

• Controllo occupazione scaffale

• Smistamento di contenitori

Il valore del dato

Un sistema integrato di sensori permette di rilevare e analizzare grandi quantità di dati. Si rende quindi necessaria l’adozione di piattaforme di analisi in grado di trasformare i dati in valore aggiunto. Un esempio in questa direzione è Asset Analytics, la soluzione di SICK che permette di generare una panoramica in tempo reale dei dati provenienti dai sensori.

Attraverso la piattaforma è possibile ottenere una rappresentazione dei profili di movimento, l’analisi dei tempi di fermo e di trasporto e profili di ottimizzazione dei processi. È inoltre possibile gestire gli eventi in modo individuale e l’attivazione di azioni automatizzate definite dall’utente via SMS o e-mail. Il risultato è la creazione di cicli affidabili, ripetibili e prevedibili dell’intero flusso di materiale.

Analisi e monitoraggio

L’analisi dello stato di salute e la valutazione delle criticità del sistema deve essere parte integrante di un approccio olistico alla tecnologia intralogistica.

Un esempio è il software di monitoraggio e diagnostica Package Analytics di SICK. La piattaforma è in grado di richiamare e analizzare in modo semplice le informazioni sulla prestazione del sistema e sullo stato di tutti i dati tracciati, da un singolo collo fino al volume complessivo movimentato nel corso di una giornata. In questo modo è possibile generare report e accedere alle variabili più importanti in tempo reale.

H2: Auto apprendimento

L’intelligenza artificiale rappresenta oggi lo stato dell’arte dell’innovazione tecnologica. Nel 2023, un efficiente hub logistico non può prescindere dall’integrazione di algoritmi di machine learning. SICK ha implementato algoritmi e tecnologie di deep learning all’interno dei sensori. Attraverso l’auto apprendimento è possibile così effettuare ottimizzazioni di processo con un livello di precisione inedito. Nell’intralogistica, i sensori di visione per il deep learning permettono il riconoscimento automatico, l’analisi, la classificazione e la localizzazione di oggetti attraverso la valutazione di un dataset di immagini. I sensori SICK sono in grado di catturare e valutare le caratteristiche dei pacchetti per evidenziare anomalie - come ammaccature o danneggiamenti - o per determinare la natura dei colli.

Sistemi autonomi

I veicoli a guida autonoma sono ormai una realtà all’interno dei grandi centri logistici. Le loro caratteristiche di efficienza, flessibilità e sicurezza rappresentano un valore aggiunto in grado di fare la differenza. In quest’ottica, SICK ha sviluppato un ecosistema modulare, con soluzioni di sensori sviluppati in funzione delle esigenze di movimentazione.

Il rilevamento dei colli in fase di carico e scarico può essere configurabile in modo rapido ed efficace per tutte le tipologie di merce. L’integrazione di sensori LiDAR e telecamere abilita il riconoscimento di eventuali ostacoli lungo il percorso, massimizzando in questo modo la sicurezza.