Robotik: TORU bekommt Verstärkung
Der Logistikdienstleister Fiege hat eigenen Angaben zufolge 30 weitere Roboter des Typs „TORU“ beim Münchner Start-up Magazino geordert. Eingesetzt werden sollen die Kommissionier-Roboter am Fiege-Standort in Ibbenbüren, wo der Dienstleister unter anderem das E-Commerce-Geschäft eines großen Schuhherstellers abwickelt.
Flotte statt Einzelstücke
Dort setzt Fiege bereits seit dem vergangenen Jahr drei TORU-Roboter zum Picken von Schuhkartons ein (LOGISTIK HEUTE berichtete). Aufgrund der großen Zeitersparnis im Kommissionierprozess, die das Unternehmen mit dem Einsatz der Automaten erreichen konnte, und den positiven Erfahrungen im kollaborativen Betrieb habe man sich für den Rollout einer ganzen Roboterflotte entschlossen, hieß es bei Fiege.
Kommisionierprozess weiter automatisieren
Damit wird der Logistikdienstleister eigenen Aussagen zufolge europaweit eine der größten Flotten von wahrnehmungsgesteuerten Robotern im Lager betreiben. „Wir sind davon überzeugt, dass Roboter in der Zukunft eine große Bedeutung für die Intralogistik haben – besonders für Fulfillmentdienstleister. Wir sehen uns als Pioniere auf diesem Gebiet und entwickeln diese flexible Lösung gemeinsam mit unserem Partner Magazino weiter. Die Kommissionierung in unseren Lagern weiter zu automatisieren ist ein wichtiger Schritt zur Digitalisierung des Logistikzentrums“, sagte Jens Fiege, Vorstand des Familienunternehmens, anlässlich des neuen Auftrags.
Lernen dank Künstlicher Intelligenz
Die Roboter von Magazino bekommen ihre Pick-Aufträge via WLAN vom Warenwirtschaftssystem und können über Computervision und dem Einsatz Künstlicher Intelligenz einzelne Objekte stückgenau picken – sowohl vom untersten als auch vom obersten Fachboden gängiger Regale. Im internen Stauraum können die Roboter die gepickten Objekte zwischenlagern und somit mehrere Bestellungen in einem Lauf abarbeiten. Dank Sicherheitslasern nimmt der Roboter sowohl Hindernisse im Weg sowie Mitarbeiter in seiner Umgebung wahr – gleichzeitig kann sich Toru damit im Lager orientieren. Damit seien physische Veränderungen im Lager oder Markierungslinien am Hallenboden überflüssig. Einmal angelernt, könne der vernetzte Roboter über seine WLAN-Verbindung außerdem selbst erstellte Karten seiner Umgebung sowie Erfahrungen mit bestimmten Objekten oder Herausforderungen mit neuen Roboterkollegen teilen. Dadurch sollen die Maschinen voneinander lernen und stetig besser werden.
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