warehouselogistiek.eu
nl
Hét platform voor interne & externe logistiek, supply chain en automatisering
Bedrijven die actief zijn op het gebied van warehousing en logistiek zijn koplopers bij de integratie van een combinatie van robotica en AI. Dat schrijft International Federation of Robotics (IFR) in een recent rapport, AI in Robotics. Trends, Challenges, Commercial applications. Ook bedrijven actief in productie en industriële automatisering en de dienstensector integreren de technologie meer dan gemiddeld.
Bedrijven die werkzaam zijn in warehousing en logistiek hebben erg veel aandacht voor de combinatie van robotica en AI, stelt IFR, de organisatie waarin roboticaleveranciers uit ruim twintig landen zich hebben verenigd. Dat bedrijven in de logistieke sector veel oog hebben voor de combi van robotica en AI komt opvallend genoeg niet door een gebrek aan arbeidscapaciteit. Het draait vooral om de beschikbaarheid van investeringsgeld en een werkomgeving die behoorlijk gecontroleerd is.
Uit het rapport blijkt dat de mogelijkheden van de combinatie aan robotica en AI snel toenemen. Zo wil Zalando tot vijftig AI-gedreven robots in Europese fulfilment centers inzetten. Ook neemt het aantal toepassingen voor drones in warehousing snel toe, geeft Avular Logistics Solutions aan. Overigens gaat het bij de inzet van AI om diverse vormen, zeker niet altijd om GenAI-toepassingen. IFR stipt vier tastbare toepassingen aan: machine vision systemen (1), autonomous mobility (2), predictive maintenance (3) en simulaties, digital twins en virtuele tools.
Machine vision systemen ontwikkelen zich tot de hoeksteen van slimme roboticasystemen, stelt IFR. De systemen zorgen ervoor dat machines steeds preciezer hun omgeving begrijpen en er op kunnen reageren. Dat geldt voor magazijnen en productiehallen. De vision systemen dragen bij aan een grote verandering van de industriële werkprocessen en leiden bovendien tot een snellere adoptie van automatisering. Applicaties kunnen volgens IFR veel bijdragen aan kwaliteitscontroles en het detecteren en beoordelen van objecten. Ook helpen ze bij het automatiseren van activiteiten als het picken en sorteren van bakken. Vision systemen ondersteunen daarnaast bij het begeleiden van robotbewegingen en gedrag.
Gaat het om industriële automatisering, dan is het volgens IFR essentieel dat voertuigen autonoom kunnen navigeren. Simultaneous Localization and Mapping systemen (SLAM) spelen daarbij een sleutelrol. Aanvullend maken steeds meer systemen gebruik van AI voor het plannen van een pad of route, het vermijden van obstakels en real-time locatiebepaling. De toevoeging van slimme technologie maakt zowel een flexibele routing mogelijk als een hogere operationele efficiency.
Slimme algoritmes kunnen ook leiden tot minder stilstandtijd van apparatuur. Real-time diagnostiek in combinatie met grotere rekenkracht is te gebruiken voor het beter en slimmer voorspellen van onderhoud en fouten. Simulatie en digital twins geven bedrijven de kans om de prestaties van nieuwe processen virtueel te testen voor deze worden geïmplementeerd.
AI zal volgens IFR in de toekomst tot nog veel meer mogelijkheden leiden. De logistieke sector en productieomgevingen zullen robots meer en meer kunnen inzetten voor taken als het pakken, bewerken en assembleren van goederen. De continue feedback die robots krijgen, over iets wat goed en fout gaat, is direct inzetbaar voor nieuwe taken. Ook zal AI volgens IFR bijdragen aan het verbeteren van de interactie tussen mensen en robots. Daar zijn al voorbeelden van, zoals cobots, maar deze interactie zal verbeteren. De groep leveranciers verwacht vanaf 2030 grote stappen op deze gebieden.
De ultieme blik vooruit is er ook. Vanaf 2035 arriveert er volgens de organisatie een range aan roboticaoplossingen voorzien van AI die nu al de werknaam RobotGPT draagt. Deze robots zouden bijvoorbeeld binnen magazijn of productieomgevingen veel meer verschillende taken dan nu kunnen uitvoeren. In een ideale wereld zijn de robots voorzien van een soort standaard robotintelligentie die meer apparatuur met elkaar laat samenwerken. Dat resulteert in losse elementen die samen een schaalbare flexibele automatiseringslaag vormen voor toepassingen die leiden tot meer productiviteit.
