Page 12 - Integratorzy_2023

Integratorzy systemów automatyki 2023/2024
DODATEK SPECJALNY
otwiera nowe możliwości w zakresie zarządzania procesami, umożliwiając zarządzanie w trybie real-time – podkreśla K. Stachowicz.
Analizowanie w cyfrowym środowisku wszystkich proce- sów zachodzących w projektowanym obiekcie logistycznym pozwala na pełną kontrolę przepływów i testowanie wydajno- ści magazynu lub innych procesów w różnych scenariuszach. – Wykorzystując w naszych projektach rozwiązania cyfrowego bliźniaka (ang. Digital Twin) i wirtualnego uruchomienia (ang. virtual commissioning) możemy ocenić inwestycję w oparciu o kluczowe wskaźniki, w tym ROI (ang. Return On Investment) i usprawniać proces walidacji systemów, eliminować nieprzewi- dziane błędy i tzw. wąskie gardła jeszcze przed przystąpieniem do budowy inwestycji. Głęboka cyfryzacja procesów urzeczy- wistnia też autonomiczny model zarządzania tego typu obiek- tem lub systemem intralogistycznym – wyjaśnia Krzysztof Sta- chowicz.
AI w magazynie
Jak dodaje Adrian Górski, Kierownik Sekcji Intralogistyki w AIUT, wsparte AI systemy zarządzania magazynem zapew- niają efektywną realizację zleceń, kontrolują wahania stanów magazynowych, lokalizują dostępne zapasy, zlecają uzupeł- nienia braków, optymalizują dostawy materiałów, wreszcie generują oceny pracy i wydajności obiektu. – Celem budowy inteligentnego ekosystemu magazynowego jest usprawnianie przepływu towarów w całym łańcuchu logistycznym i efek- tywna obsługa zleceń. Kluczową rolę odgrywa tu odpowiedni system zarządzania magazynem (WMS), który pozwala anali- zować różne dane w czasie rzeczywistym i koordynować pracę maszyn oraz pracowników, monitorować efektywność procesów i tworzyć raporty – podsumowuje Adrian Górski. Dzięki od- powiedniej integracji rozwiązań i tworzeniu nowoczesnych ekosystemów, możliwe staje się również przewidywanie de- cyzji zakupowych klienta docelowego. – Analizując historię zamówień, procesy kompletacji, ścieżki transportowe i stany magazynowe, zaawansowane systemy zarządcze są w stanie wykrywać określone wzorce zachowań konsumenckich. Pozwa- la to z wyprzedzeniem dostosować podaż do aktualnego popytu i na przykład ograniczyć ilości produktów niepotrzebnie składo- wanych na magazynowych półkach lub z wyprzedzeniem przy- gotować towar do wysyłki. AI wspomaga także rozpoznawanie obiektów i produktów w magazynie, przyśpieszając procesy, które wciąż zbyt mocno angażują pracowników. Przykładem są zaawansowane metody analizy obrazowej, pozwalające na precyzyjne i automatyczne pobieranie pudełek czy detali – in- formuje Adrian Górski.
Roboty AMR do wielu zadań
Za usprawnienie operacji dostaw w magazynie i na produk- cji odpowiadają natomiast szeroko wdrażane w przemyśle autonomiczne roboty mobilne, które dzięki odpowiedniej integracji ze środowiskiem zakładu lub magazynu stają
się kluczem do kolejnego etapu optymalizacji i redukcji kosztów. Dzięki pojazdom AMR możliwa jest nie tylko automatyzacja transportu towarów, ale również tworzenie elastycznych scenariuszy produkcyjnych. – Wprowadzenie robotów mobilnych AMR na produkcję i do magazynów to krok w kierunku pełnej automatyzacji dostaw. W przypadku naszego rozwiązania mówimy o zaawansowanym systemie intralogistycznym AIUT Qursor, który pozwala na komplek- sowe zarządzanie procesami logistycznymi oraz otą naszych robotów AMR Formica. Bazujący na sztucznej inteligencji system intralogistyczny integrujemy z systemem zarządzania produkcją lub/i magazynem klienta. Dzięki temu Qursor nie tylko na bieżąco analizuje dynamiczne środowisko pracy, ale również bieżącą hierarchię zadań jakie zleca system nadrzęd- ny i elastycznie reaguje na nagłe potrzeby. Zapobiega to prze- stojom i zwiększa wydajność – podkreśla z kolei Roman Szu- lik, Dyrektor Działu Robotów Mobilnych w rmie AIUT. Jako jeden z nielicznych dostawców rozwiązań AMR, spółka oferuje pełną kastomizację swojego rozwiązania, w tym ro- botów mobilnych. n
12 III kwartał 2023
CONTROL ENGINEERING POLSKA – www.controlengineering.pl