Hur man optimerar intralogistik för att effektivisera och påskynda leveranskedjor enligt Industry 4.0 - Del ett av två

Intralogistik (intern logistik) använder autonoma mobila robotar (AMR) och automatiserade styrda fordon (AGV) för att flytta omkring material i Industry 4.0-lager och produktionsanläggningar på ett effektivt sätt. Artikeln diskuteras frågor som rör hur AMR och AGV används på systemnivå för att implementera intralogistik och snabbt och säkert flytta material efter behov. Del 2 i denna serie fokuserar på användningsfall och hur AMR:er och AGV:er använder sensorer för att identifiera och spåra föremål, hur ML och AI stöder materialidentifiering, förflyttning och leverans av material genom lager- och produktionsanläggningar.

Att snabbt flytta material från mottagningskaj till en leveranskaj på ett lager eller från plats till plats i en tillverkningsanläggning - så kallad intralogistik (för intern logistik) - är en avgörande aspekt för att effektivisera och påskynda verksamhetens leveranskedjor i Industry 4.0. Intralogistik är mer än bara snabbhet; det måste göras effektivt, exakt och med minimala förluster för maximal nytta. Autonoma mobila robotar (AMR) och automatiskt styrda fordon (AGV) kan vara avgörande för förbättrad intralogistik.

Autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon ser likadana ut men fungerar på olika sätt. Medan traditionella automatiskt styrda fordon är förprogrammerade för att utföra begränsade funktioner till lägsta möjliga kostnad, finns det nya modeller av automatiskt styrda fordon med sensorer som autonoma mobila robotar, vilket suddar ut skillnaden mellan de två. Av säkerhetsskäl arbetar traditionella automatiskt styrda fordon i områden som är avskilda från människor, men nyare modeller har sensorer för att undvika kollisioner och kan säkerställa högre säkerhetsnivåer.

Artikeln inleds med en genomgång av intralogistik och hur den kan användas för att göra leveranskedjor snabbare. Därefter jämförs drift och användning av automatiskt styrda fordon och autonoma mobila robotar och skillnaderna mellan de två när övervägs när det gäller navigering och förmåga att undvika hinder, flexibilitet, säkerhet, utmaningar vid driftsättning, underhåll och ägandekostnad. Samtidigt tittar man på den diffusa skillnaden mellan autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon och avslutar med en titt på hur användningen av digitala tvillingar kan förbättra framtida intralogistiska åtgärder. Den andra artikeln i denna serie kommer att gå djupare in på det breda utbud av sensorteknologier som autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon behöver. Digi-Key erbjuder ett komplett utbud av automationsprodukter för intralogistik i båda fallen.

Definitionen av intralogistik

Intralogistik används med hjälp av cyberfysiska system som är utformade för att optimera interna distributions- och produktionsprocesser. För att vara tillräckligt effektivt måste ett intralogistiksystem också vara integrerat med den större leveranskedjan via internet och lokala verksamhetsrutiner.

I lagerbyggnader omfattar systemet kunskap om var allt material finns i anläggningen, vad som behövs för att slutföra utestående beställningar, vad som eventuellt saknas för att slutföra beställningen och var inkommande material finns i den större leveranskedjan.

I fabriker omfattar intralogistik att veta vilket material som behövs för specifika tillverkningsprocesser och stödja maximal effektivitet vid schemaläggning genom att samordna information om vad som för närvarande finns i anläggningen och när ytterligare material kommer att anlända, i kombination med maskin- och operatörstillgänglighet.

När information om materialtillgång, personal, deras kompetens och placering, samt maskiner och deras tillgänglighet är helt integrerad, minskar kostnaderna genom att lagret minimeras, flexibiliteten för massanpassning ökar och kvaliteten förbättras (figur 1).

Bild 1: Intralogistik kan införliva information om material, människor och maskiner för att optimera verksamheter med Industry 4.0. (Bildkälla: Getty Images)

Intralogistik påverkar processteknik, systemkonstruktion, projektledning, planering av materialbehov och många andra funktioner. Den automatiserade förflyttningen av material genom hela anläggningen är avgörande för att maximera fördelarna med intralogistik.

Alternativ för materialhantering

Autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon är konstruerade för att flytta material från plats till plats, vilket ökar effektiviteten, noggrannheten, produktiviteten och säkerheten i intralogistiska verksamheter. Systemen kan differentieras baserat på deras lastbärande konfigurationer. Det finns flertalet konfigurationer för autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon som lämpar sig för specifika intralogistiska funktioner:

• Vagnar, kallas även för underlastnings- eller underkörningsfordon, rör sig under det föremål som ska flyttas, lyfter det vertikalt och transporterar det till sin destination. Dessa fordon kan vara konstruerade för att lyfta och transportera ett ton eller mer.
• Drag- eller bogserfordon kopplas till en eller flera automatiserade eller icke automatiserade vagnar lastade med material och förflyttar dem från plats till plats. De flesta är dimensionerade för ca 1 ton, men det finns modeller som är dimensionerade för en last på upp till 20 ton. Det finns dessutom modeller som kan köras autonomt eller manuellt av en förare.
• Robottruckar finns i flera olika utföranden, inklusive palltruck, motviktstruck och smalgångstruck. Beroende på konstruktionen kan de hantera flera ton och lyfta lasten över tio meter.
• Lastbärare är automatiserade mobila plattformar som kan hämta material från slutet av ett transportband, från robotiserade laststationer eller andra automatiserade system. Lastkapaciteten tenderar att vara lägre än för andra typer av autonoma mobila robotar och automatiskt styrda fordon.

Automatiskt styrda fordon jämfört med autonoma mobila robotar, vad är skillnaden?

Automatiskt styrda fordon och autonoma mobila robotar kan ha liknande konfigurationer, men de har inte samma kapacitet. De stora skillnaderna är följande:

• Automatiskt styrda fordon navigerar med hjälp av externa spår gjorda av magnetremsor, tejp/färg på golvet eller kablage i golv för att ta sig från plats till plats; de kan inte ta sig någonstans utan dessa externa spår.
• Autonoma mobila robotar använder en kombination av interna sensorer, trådlöst anslutna externa sensorer, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att planera den mest effektiva rutten och undvika hinder dynamiskt.

Automatiskt styrda fordon utvecklades före införandet av lager och fabriker med Industry 4.0 och har nyligen utvecklats en aning för att passa tillämpningarna enligt Industry 4.0, så skillnaderna är inte lika tydliga som de en gång var. Likheter och skillnader inkluderar:

Navigering och undvikande av hinder. Navigeringen är den största skillnaden. Automatiskt styrda fordon kan endast färdas på fördefinierade vägar, medan autonoma mobila robotar kan färdas på variabla vägar inom ett fördefinierat område eller en fördefinierad miljö. Eftersom de rör sig autonomt har autonoma mobila robotar vidsträckt förmåga att undvika hinder, inklusive att identifiera nya hinder, som t.ex. en pall som placerats i en tidigare fri gång, samt att känna av och undvika personal i deras väg. Tidiga modeller av automatiskt styrda fordon hade begränsad förmåga att undvika hinder, och de områden där de användes var utformade för att vara fria från människor. Nyare automatiskt styrda fordon har en större mängd olika sensorer, vilket gör dem säkrare att använda i närheten av människor. Automatiskt styrda fordon kan visserligen identifiera hinder, men de kan inte navigera runt dem som autonoma mobila robotar kan. Istället stannar automatiskt styrda fordon till dess att hindret har avlägsnats. Vissa modeller kan automatiskt återuppta körningen om ett hinder flyttas ur vägen.

Flexibilitet. Autonoma mobila robotar kan tillhandahålla en större flexibilitet och kan omprogrammeras för användning i nya miljöer utan fysiska förändringar. När ett automatiskt styrt fordon introduceras i en ny miljö måste styrspår installeras eller modifieras för att stödja de nödvändiga körvägarna. Automatiskt styrda fordon är också begränsade till en enda uppgift som innebär förflyttning av material från en förutbestämd punkt till en annan och kan störas av förändringar i miljön, som att ny utrustning läggs till som kräver ändringar av färdvägen.

Säkerhet. Tack vare deras större förmåga att undvika hinder anses autonoma mobila robotar i allmänhet vara säkrare än automatiskt styrda fordon. Men det är ingen enkel fråga. Båda kan utrustas med nödstopp och sensorer för att identifiera hinder och undvika att köra på dem - inklusive människor. Autonoma mobila robotar är konstruerade för användning i närheten av människor och innehåller otaliga säkerhetsåtgärder. Automatiskt styrda fordon kör dock förutbestämda rutter, och personalen vet i förväg var de kommer att befinna sig och kan lättare undvika kontakt med dem. Båda teknikerna stödjer höga säkerhetsnivåer.

Utmaningar i samband med driftsättning. Automatiskt styrda fordon och autonoma mobila robotar kräver särskild infrastruktur för att stödja en driftsättning. I allmänhet kan en driftsättning för autonoma mobila robotar slutföras snabbare och är mindre störande för verksamheten jämfört med automatiskt styrda fordon. Automatiskt styrda fordon kräver installation av styrspår för att stödja navigering från punkt till punkt. Autonoma mobila robotar är beroende av olika sensorer som är installerade i hela anläggningen och gör det lättare att tillhandahålla detaljerad situationsmedvetenhet och navigeringsstöd. Autonoma mobila robotar är lämpliga för användning i mer komplexa miljöer och tillämpningar. En autonom mobil robot kan exempelvis programmeras för att arbeta tillsammans med en mänsklig orderplockare i en "följ-mig"-tillämpning. Skillnaderna gör generellt att autonoma mobila robotar är mer lämpade för användning i miljöer med Industry 4.0 där förändringar förväntas och måste stödjas effektivt (figur 2).

Figur 2: Automatiskt styrda fordon kör fasta rutter vilket gör dem mindre lämpliga för många tillämpningar i Industri 4.0. (Bildkälla: Getty Images)

Underhåll. Det här är en blandad situation. Automatiskt styrda fordon är enklare maskiner med färre sensorer och kan kräva mindre underhåll än autonoma mobila robotar. Den infrastruktur som automatiskt styrda fordon behöver som stöd kan dock skadas och kräva extra underhåll. När det gäller autonoma mobila robotar kan sensorerna behöva underhållas och programvaruuppdateringar behövs regelbundet. Kravet på att automatiskt styrda fordon ska färdas i områden som är avskilda från människor innebär ofta att de färdas längre sträckor för att nå en destination jämfört med autonoma mobila robotar. Längre körsträckor ökar slitaget på automatiskt styrda fordon, vilket kan leda till ökade underhållskostnader. Så frågan om vad som kräver mest underhåll - automatiskt styrda fordon eller autonoma mobila robotar - beror på tillämpningen.

Kostnad. Automatiskt styrda fordon är enklare maskiner och är billigare än autonoma mobila robotar. Skillnader i installationskostnader är svåra att definiera eftersom automatiskt styrda fordon kräver installation av styrspår, medan autonoma mobila robotar behöver en rad externa sensorer och trådlös anslutning. Driftskostnaderna är högre för automatiskt styrda fordon eftersom deras styrspår kräver mer underhåll än den infrastruktur som behövs för att stödja autonoma mobila robotar. Slutligen kan autonoma mobila robotar vanligtvis driftsättas snabbare, vilket minskar kostnaderna för driftstopp i anläggningen och gör dem mer lämpliga för användning i tillämpningar enligt Industry 4.0.

Digitala tvillingar, digitala trådar och intralogistik

Digitala tvillingar och digitala trådar kan vara värdefulla verktyg för intralogistiska installationer. Digitala tvillingar är detaljerade virtuella modeller av avancerade cyberfysiska system som de som används för intralogistik. Digitala tvillingar skapas med hjälp av data från olika källor, inklusive sensorer i anläggningen, CAD-modeller (Computer Aided Design) av anläggningen, feedback från sensorer på utrustning som används i anläggningen, och så vidare. De används för realtidssimuleringar av lager- eller fabriksdrift för att optimera processer och identifiera potentiella problem innan dessa uppstår (figur 3). En digital tråd följer med den digitala tvillingen och innehåller den fullständiga historiken för alla aktiviteter i den digitala tvillingen, under hela dess verksamma livslängd.

Figur 3: En digital tvilling (vänster) kan tillhandahålla simuleringar i realtid för att stödja högre produktivitet i fabriker med Industry 4.0. (Bildkälla: Getty Images)

Digitala tvillingar och digitala trådar inom intralogistik befinner sig i ett tidigt utvecklingsstadium. Förutsägbar drift är viktigt för effektiva intralogistiksystem. Autonoma mobila robotar, automatiskt styrda fordon och robotar arbetar med höga nivåer av förutsägbarhet och repeterbarhet, och deras användning enligt Industry 4.0 kan förenkla användandet av digital tvillingteknik. Att inkludera dem i den digitala tvillingen stöder optimering och hantering av anläggningens maskinpark och möjliggör förebyggande underhåll med minimal påverkan på verksamhetens effektivitet.

Digitala tvillingar stöds av stora mängder realtidsdata, inklusive miljöförhållanden samt funktionell och operativ data för maskiners och processers status. Den digitala tvillingen använder denna data för att simulera de faktiska systemen och förutsäga statusen för kompletta maskiner och enskilda komponenter, som t.ex. batteripaket i automatiskt styrda fordon och autonoma mobila robotar, för att optimera deras prestanda.

Ju närmare den digitala tvillingen simulerar den verkliga världen, desto större är fördelarna. Ett intralogistiksystem integrerar vanligtvis automatiserade system med människor. Att inkludera mänskliga aktiviteter i den digitala tvillingen kan ytterligare förbättra noggrannheten i simuleringarna och fördelarna med intralogistik. En kombination av intralogistik, digitala tvillingar och digitala trådar med artificiell intelligens och maskininlärning förväntas vara viktiga faktorer som stöder framväxten av helautomatiserade fabriker och lager enligt Industry 4.0.

Sammanfattning

Intralogistik är förflyttningen av material inom en industrianläggning, som t.ex. ett lager eller en fabrik. Automatisk styrda fordon och autonoma mobila robotar är viktiga verktyg som används för att automatisera och främja materialflödet. Även om båda har fördelar och nackdelar är autonoma mobila robotar mer lämpade för användning i tillämpningar med Industry 4.0. I kombination med digitala tvillingar, artificiell intelligens och maskininlärning kan intralogistik stödja utvecklingen av helt automatiserade fabriker och lager.