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Bin Picking Selbstlernendem Roboter gelingt das Bin Picking

Autor / Redakteur: Michael Suppa / Mag. Victoria Sonnenberg

Der österreichische Intralogistikspezialist TGW hat einen flexiblen, selbstlernenden Kommissionierroboter entwickelt. Mit 3D-Sensoren gelingt das anspruchsvolle Bin Picking unterschiedlichster Formen und Größen.

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Die 3D-Stereosensoren unterstützen das System dabei, die Umgebung in Echtzeit und 3D zu erfassen und zu analysieren, sowie Greifvorgänge zu planen und auszuführen.
Die 3D-Stereosensoren unterstützen das System dabei, die Umgebung in Echtzeit und 3D zu erfassen und zu analysieren, sowie Greifvorgänge zu planen und auszuführen.
(Bild: TGW Logistics Group)

Die TGW Logistics Group ist ein weltweit führender Anbieter von Intralogistiklösungen und implementiert automatisierte Systeme für Kunden von A wie Adidas bis Z wie Zalando.
Allein im Geschäftsjahr 2018/19 hat das Unternehmen mehr als 28 Mio. Euro in Forschung und Entwicklung investiert – mit Schwerpunkten in den Bereichen Robotik, Digitalisierung und Software.

Die kontinuierliche Optimierung ihrer Lösungen ist dabei das Ziel der Logistikspezialisten, die zuletzt mit dem Pick Center Rovolution einen selbstlernenden Kommissionierroboter entwickelt haben. Dieser lässt sich nahtlos in bisherige Systeme integrieren, und verwandelt One-Touch-Lösungen in Zero-Touch-Systeme.

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Kommissionierroboter haben – nicht zuletzt wegen des E-Commerce-Booms und der damit verbundenen steigenden Zahl an Einzelbestellungen – eine hohe Marktrelevanz. Doch während Roboter zum Beispiel in der Automobilproduktion schon länger State-of-the-Art sind, gilt der flexible „Griff in die Kiste“ (Bin-Picking) noch immer als eine der größten Herausforderungen in der Robotik.

Herausforderung Objektvielfalt

„Schwierig sind dabei vor allem das sichere Erkennen der Objekte sowie die oft aufwendige Objektdatenerfassung“, weiß Markus Winkler, Head of Advanced Technology der TGW Logistics Group, und erinnert sich: „Zentrale Herausforderungen bei der Entwicklung von Rovolution waren für uns nicht nur die geforderte Geschwindigkeit des Systems, sondern auch die Vielzahl und Verschiedenartigkeit der zu handhabenden Produkte. Die große Vielfalt an Formen und Verpackungen machte die Auswahl der passenden Wahrnehmungslösung zum Erfolgsfaktor.“

Von Anfang an arbeitete das TGW-Team mit zwei stationären rc_visard 160 als Sensorikkomponente. Sowohl hinsichtlich seiner Leistungsfähigkeit als auch unter Kosten/Nutzen-Gesichtspunkten erwies sich die Auswahl dieses Sensors als optimal, und auch auf die Zusammenarbeit mit den Visionexperten der Roboception GmbH blickt Winkler zufrieden zurück: „Die Zusammenarbeit war einfach und sie reagieren immer schnell – sie wurden praktisch Teil unseres Entwicklungsteams.“

Zusätzlich zu den Sensoren lieferte deren Hersteller Roboception auch eine individuelle Softwarelösung, die genau auf die anstehenden Wahrnehmungsaufgaben zugeschnitten ist. Im Zuge des Projektes „haben sie ein so tiefgehendes Verständnis für unsere Anwendung entwickelt, dass sie uns proaktiv mit konstruktiven Beiträgen und Verbesserungsvorschlägen unterstützen konnten“, so Winkler weiter.

Mit dem 3D-Stereosensor rc_visard und der modularen Softwaresuite rc_reason hat das junge Münchner Unternehmen eine leistungsstarke Sensoriklösung auf den Markt gebracht. Sie gibt jedem robotischen System die Möglichkeit, seine Umgebung in Echtzeit und 3D zu erfassen und zu analysieren, sowie Aktionen zu planen und auszuführen – so wie im konkreten Fall das Greifen und Platzieren von Objekten aller Art.

Schnittstellen und Systemdesign wurden zwischen TGW und Roboception gemeinschaftlich erarbeitet. Die größte technische Herausforderung bestand darin, dass das System flexibel mit unbekannten Objekten bei konstant hoher Geschwindigkeit kommissionieren muss. Modell- oder lernbasierte Verfahren waren aufgrund der nicht-vorhandenen Objektdaten begrenzt anwendbar, so dass eine neuartige Methodik zur Bestimmung der Greifpunkte entwickelt und implementiert wurde.

Das Pick Center Rovolution kommt aufgrund dessen im Gegensatz zu anderen Systemen mit einer riesigen Vielfalt an Artikeltypen zurecht. Sowohl formstabile als auch weiche Verpackungen lassen sich zuverlässig erkennen und greifen – egal, ob es sich um T-Shirts in Polybags, Lebensmittel-Tüten oder Spielzeugschachteln handelt.

Intelligent, selbstlernend und flexibel

Das System ist darüber hinaus intelligent, selbstlernend und extrem flexibel. Neben einer verbesserten Kinematik werden auch Ausfallzeiten auf ein absolutes Minimum reduziert, denn „unerwartete Ereignisse werden autonom und ganz ohne menschlichen Eingriff korrigiert. Das ermöglicht ein unterbrechungsfreies Arbeiten rund um die Uhr“, so Winkler.

Ein hoch komplexer Algorithmus entwickelt eine Form von Szenenverständnis und erlaubt dadurch eine Zustandsschätzung beziehungsweise Klassifizierung. Auf dieser Basis kann das System selbstständig Entscheidungen treffen, wie es mit einer Situation umgeht. Fällt ein Artikel zum Beispiel beim Greifvorgang zwischen Quell- und Zielbehälter zu Boden, korrigiert Rovolution autonom und passt den Lagerstand an. Rovolution lernt mit jedem Greifvorgang dazu, sammelt Erfahrungen mit dem konkreten Artikel und ist in der Lage, Muster zu erkennen. Dank dieser Selbstlernfähigkeit wird Rovolution immer schneller und effizienter.

TGW hat außerdem einen sogenannten Digital Twin von Rovolution entwickelt: ein vollständiges, mitwachsendes digitales Abbild, das in Echtzeit mit der physischen Anlage verbunden ist. Der Digitale Zwilling macht das Verhalten und Gesamtzusammenhänge sichtbar, nachvollziehbar und zukünftig vorhersagbar. Mit seiner Hilfe kann man Daten analysieren, aus ihnen lernen und sie in 3D-Modellen visualisieren.

Damit lässt sich nicht nur der aktuelle Zustand überwachen, sondern mit einer Replay-Funktion in die Vergangenheit schauen, um Ursachen für Fehler zu erkennen – aber auch die Vorhersage, wann bestimmte Wartungen erfolgen müssen, möglich machen. Nutzer profitieren von optimaler Transparenz, höherer Produktivität und einer Reduktion der Betriebskosten.

Die in der Entwicklungsphase von Rovolution verwendete Ausführung mit klassischen Knickarmrobotern stieß an ihre Leistungsgrenzen. Als leistungsstarke Alternative setzt TGW auf einen Portalroboter. Sein großer Vorteil: er ist schnell, flexibel und der Arbeitsbereich lässt sich außerdem in kompakter Bauform abbilden. „Mit Rovolution läuten wir ein neues Zeitalter der Robotik in der Intralogistik ein. Die ersten Aufträge und das hohe Interesse potenzieller Kunden zeigen uns, dass wir die passende Lösung für die Herausforderungen des Marktes anbieten“, bestätigt Winkler.

* Dr. Michael Suppa ist Geschäftsführer und Mitgründer der Roboception GmbH in 81241 München-Pasing, Tel. (0 89) 8 89 50 79-0, info@roboception.de

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