IFOY MGZN 2021 DE

IFOY
MGZN
Nach ersten Gesprächen im September 2018 und der Auftragsvergabe im Februar 2019
erfolgte die Installation von Januar bis Mai 2020. Gesteuert und überwacht werden die
AGVs vom einem Transport- und Verkehrsleitsystem. Transportaufträge werden vom
Warehouse Management System im SAP-Host erzeugt und an das Leitsystem übergeben.
Rund um die Uhr erzeugt dieses dabei eine große Menge an Daten, mit denen eine
gründliche Analyse des Automatiklagers sowie der Prozesse aus einem übergeordneten
Blickwinkel in der Microsoft Cloud durchgeführt wird. Mit iGo insights bietet Still für die
Auswertung ein Tool, das aus der Fülle der gesammelten Prozessinformationen in der
Cloud Zusammenhänge filtert und konkrete Handlungsempfehlungen ableitet.
Das ELOshield System umfasst mehrere Komponenten, die funkbasiert miteinander
kommunizieren und gemeinsam das All-in-One-Warnsystem bilden.
Begegnet ein Fahrzeug einem Fußgänger, so erkennt das stationäre Modul das
sich nähernde Fahrzeug. Es erfolgt ein optisches und akustisches Signal. Im
Gefahrenfall wird das Fahrzeug verlangsamt.
„Herangehensweisen,
die in der Forschung
entwickelt wurden,
sind hier in der Praxis
umgesetzt.“
SO URTEILT DER INNOVATION CHECK
Marktrelevanz
Das Danfoss-Projekt stellt ein eindrucksvolles Beispiel dar, wie in Zukunft automatisierte
Lager gesteuert, überwacht und analysiert werden. Die Relevanz derartiger Systeme wird
durch die zunehmende Digitalisierung und Automatisierung weiter ansteigen.
Kundennutzen
Das vorgestellte System hat zur erfolgreichen Kapazitätserweiterung wesentlich beigetragen,
was in erster Linie durch die Größe und Leistungsfähigkeit des Automatiklagers begründet
ist. Als den weiterführenden hervorragenden Kundennutzen wird das vorgestellte Tool „iGo
insights“ gesehen. Mit dieser cloud-basierten Ablage von realen Betriebsdaten stehen
nutzbringende Analysetools zur Verfügung. Diese können neben technischen Problemen
einzelner Flurförderzeuge auch Optimierungspotentiale des Gesamtsystems und
beispielsweise Bottlenecks aufzeigen.
Innovationsgrad
Das ausgeführte Gesamtsystem beinhaltet bekannte logistische Komponenten die in
ihrem Zusammenspiel, das heißt Kommunikation über Schnittstellen für Sicherheit,
Funktion und Optimierung unter Verwendung von Deep-Learning-Verfahren, ein sehr
innovatives Beispiel darstellt. Mit steigender Vielfalt des Sortiments, das derartige
Lager bereitstellen müssen, steigen gleichzeitig die Herausforderungen und
Lücken zur Optimierung. Das System ist für diese Aufgabe bestens geeignet.
Herangehensweisen, die in der Forschung entwickelt wurden, sind hier in die
Praxis umgesetzt.
Qualität der Umsetzung
Das System iGo insights stellt sich in einer übersichtlichen Benutzeroberfläche
mit zahlreichen Funktionen dar, die in verschiedenster Form das
Systemverhalten anhand der hinterlegten Betriebsdaten abbilden. Die
Funktionalität des realen Automatiklagers erscheint mustergültig
anhand der vorgestellten Schilderungen des Kunden Danfoss.
Marktrelevanz ++
Kundennutzen ++
Innovationsgrad +
Qualität der Umsetzung ++
++ sehr gut / + gut / Ø ausgeglichen / - weniger / -- nicht vorhanden
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