Magazijnautomatisering

Op de afgelopen LogiMAT beurs waren van allerlei slimme oplossingen te bewonderen. Wat ons betreft is de doorontwikkeling van machine learning & kunstmatige intelligentie in geautomatiseerde (orderpick)systemen het meest opzienbarend. Het beste voorbeeld daarvan is het prijswinnende algoritme van Berger Engineering dat trillingen in een mast van een magazijnkraan of heftruck vermindert.

Hoe langer de mast en hoe hoger de rijsnelheid, hoe heviger de trillingen bij het afremmen van de kraan. In de praktijk betekent het dat een kraan of andere opslag- en ophaalmachine niet verder kan functioneren totdat de trillingen zijn verdwenen. Om dit te berekenen en de trillingen tot een minimum te beperken heeft Benjamin Berger de SEOS-technologie ontwikkeld, dat staat voor ‘Speed and Energy Optimization System.’ Om trillingen te voorkomen bepaalt het algoritme hoeveel de kraan moet versnellen of afremmen.

Prijswinnende techniek

Het toepassen van dit algoritme als intelligent besturingssysteem leidt tot betere prestaties en voorkomt tevens mechanische overbelasting en haarscheurtjes in de voet van de mast. Deze techniek won de LogiMAT-prijs in de categorie  ‘software, communicatie en IT.’ De techniek berekent de trillingen op basis van snelheid, belasting en technische specificaties, maar kan dit ook aanpassen op basis van proefritten in het warehouse.

Berger rapporteert zeer goede resultaten bij hoogbouwmagazijnen met kranen van o.a. Stocklin en TGW waarbij het algoritme is toegepast. De in–en uitslagcapaciteit is in deze magazijnen is met 40 procent toegenomen.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.

x
Mis niet langer het laatste nieuws

Schrijf u nu in voor onze nieuwsbrief.

Inschrijven