Durch die Konzentration auf Qualitätskontrolle ähneln Handelslogistikzentren immer mehr automatisierten Fabriken

Sich verändernde Konsumgewohnheiten führen zu einer Automatisierungswelle in den Verteilzentren, die das Rückgrat der Logistikbranche bilden. Bei der Anpassung der Händler an diese Gegebenheiten wenden sie sich denselben Technologien zu, die moderne Produktionslinien in der Fabrikautomation automatisieren: Robotertechnik, Deep Learning und vernetzte Sensoren.

Händler reagieren auf immer anspruchsvollere Verbraucher*innen, die alles jederzeit über jedes Gerät kaufen wollen: Smartphones, PCs oder Tablets. Wenn ihnen die Website eines Geschäfts mitteilt, dass ein Produkt auf Lager ist, muss es da sein, wenn sie bereit sind, es zu kaufen – egal, ob sie im Auto sind, am Sofa sitzen oder durch die Gänge eines Ladengeschäfts schlendern.

Zahlreiche Kräfte werden gebündelt, um diese Veränderung zur Automatisierung der Qualitätskontrolle in Verteilzentren voranzutreiben. Händler müssen die verschiedensten Problemen lösen, um diese Veränderung zu steuern.

Zentrale Herausforderungen bei der Verbesserung der Qualitätskontrolle in Verteilzentren

Das Bedienpersonal in Verteilzentren steht im Rahmen der Qualitätskontrolle in vier Bereichen vor großen Herausforderungen: Eingang, Auftragsabwicklung, Sortierung und Ausgang. Hier finden Sie eine kurze Übersicht ihrer wichtigsten Problemstellungen:

Nachverfolgung von Artikeln im ganzen Betrieb. Eine Erweiterung der Rückverfolgbarkeit durch Barcode-Lesen im gesamten Betrieb stellt sicher, dass das Verteilzentrum jederzeit weiß, wo jedes Produkt ist. Wenn Lücken im Produkt-Tracking, am Ladetor oder an Transferstellen entstehen, kann es äußerst schwierig (und teuer) sein, die Kundschaft zufriedenzustellen, die termingerechte Lieferung und genaue Lagerbestände bei Online-Einkäufen erwartet.

Barcode-Qualitätsmanagement. Standardmäßig gedruckte Codes geben jedem Produkt in der Logistikkette eine eindeutige Signatur, daher ist genaues Barcode-Scannen eine der drängendsten Herausforderungen im Verteilzentrum. Barcodes können zerrissen, zerkratzt und durch Plastikfolien verdeckt sein, was zu möglichen Problemen in der gesamten Lieferkette nach Verlassen des Betriebs führen kann. Es ist wichtig, dass der Barcode in jedem Zustand gelesen werden kann und es Methoden gibt, um zu erkennen, wenn Etiketten ersetzt werden müssen. Es muss sichergestellt werden, dass alles, was den Betrieb verlässt, auf dem gesamten Weg zur Kundschaft erfolgreich ist.

Umgang mit Rückgaben. Fehler bei der Rückverfolgbarkeit und Qualitätsprüfungen führen häufig dazu, dass die Kundschaft die bestellten Artikel nicht termingerecht oder gar nicht bekommt, oder beschädigte Waren erhält. Diese Produkte müssen möglicherweise ersetzt, wiederverpackt oder instand gesetzt und zu einem niedrigeren Preis verkauft werden, was auf die Gewinnmargen drückt. Ein Unternehmen kann die Qualitätsprüfung nicht mehr im Laden abschließen, denn sie muss im Verteilzentrum durchgeführt werden, damit gewährleistet ist, dass die Kundschaft termingerecht bekommt, was sie will, und das in einem annehmbaren Zustand.

Verbesserung von Laufzeiten. Durch eine Beschleunigung des Durchsatzes wird ein Betrieb effizienter und der Return on Investment gesteigert. Viele Produktionslinien bewältigen jedoch schon hunderte Produkte pro Minute, daher kann das Gleichgewicht zwischen noch mehr Effizienz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Qualitätskontrolle schwer zu erreichen sein.

Kostenkontrolle bei Wartung und Reparatur. Maschinen und Förderbänder mit Tausenden beweglichen Teilen gehen unweigerlich kaputt und zwingen zu Verzögerungen, welche auf die Gewinnmargen drücken und Lieferzeiten verlängern.

Datensignale verstehen. Zur Gewährleistung von Genauigkeit und Qualität setzen Verteilzentren auf ein Netz aus digitalen Kameras, um Barcodes zu scannen und Produkte zu prüfen. Jeder dieser Sensoren erzeugt ungeheure Datenmengen, die sorgfältig analysiert werden müssen, um Ineffizienzen zu beseitigen und die Gefahr von Lesefehlern zu reduzieren.

Einführung von Lernalgorithmen. Die Flut an Sensordaten verhilft zu Einblicken in Produktmängel und ineffiziente Prozesse, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Um diese Einblicke sichtbar zu machen, ist eine moderne Software erforderlich, die diese Datenströme auf einheitliche Muster untersucht und lernt, wie Ergebnisse ohne menschlichen Eingriff verbessert werden können.

Wie Cognex Logistikunternehmen hilft, die Qualitätskontrolle zu verstärken

Effiziente Logistikunternehmen setzen auf industrielle Bildverarbeitungstechnologie: Kameras und Software, welche die Daten in digitalen Bildern interpretieren und Einblicke bieten, die Verteilzentren effizienter machen.

Diese Tools sind das Kerngeschäft von Cognex. Cognex Bildverarbeitungstechnologie kann zum Beispiel:

• Online-Händlern helfen, eine Erhöhung der Produktivität und des Durchsatzes in all ihren Logistikzentren zu erreichen.
• Tunnelscanning ermöglichen, um eine Steigerung der Genauigkeit und Geschwindigkeit auf Förderbändern zu erreichen.
• Eine Verbesserung der Leseratenbei Barcodes auf unregelmäßig geformten Produkten und schwer zu scannenden Paketen herbeiführen.

[Erfahren Sie mehr darüber: Unsere Anwenderberichte aus der Logistik gehen näher auf die Vorteile der Technologien von Cognex ein.]

Hier sind einige Möglichkeiten aufgelistet, wie unsere Technologien die Genauigkeit und Qualität in der Logistik verbessern:

Dreidimensionale Prüfungen. 3D-Industriekameras von Cognex nutzen moderne 3D-Tools, um Formen, Abmessungen und sonstige wichtige Daten auf Produkten und Paketen auf Förderbändern schnell zu bestimmen. Eine gemeinsame Prüfanwendung erkennt Schäden an einem Karton. Cognex Bildverarbeitungssysteme erkennen Schwierigkeiten, die bei der Beförderung eines Artikels zu Problemen oder zu unzufriedener Kundschaft führen, die ein beschädigtes Paket bekommt.

IoT und Analyse. Industrielle Kameras sind Peripheriegeräte, welche Netzwerke der Industrie 4.0 mit Daten füttern. Datenwissenschaftler*innen können Algorithmen entwickeln, die nach Trends und Ineffizienzen suchen, die das menschliche Auge nicht sehen kann, oder Deep Learning nutzen, um zur Prozessverbesserung die Häufigkeit festzustellen, mit der Fehler passieren.

Vorbeugende Instandhaltung. Echtzeit-Analysedaten aus Netzwerken der Industrie 4.0 liefern Logistikunternehmen wichtige Hinweise über die Lebensdauer ihrer Ausrüstung. Reparaturen können außerhalb der Betriebszeiten vorgenommen und abgenutzte Teile ersetzt werden, bevor sie versagen. Dadurch lassen sich teure Verzögerungen in den betriebsamsten Zeiten des Jahres verhindern.

Deep Learning. Unsere Deep-Learning-Bildverarbeitungssoftware wird trainiert, um OCR-Codes zu dekodieren, Bestückungsüberprüfungen durchzuführen, Fehler zu erkennen sowie Szenen und Objekte zu klassifizieren. Diese Software verwendet Trainingsbilder, um das Erscheinungsbild fehlerfreier Artikel festzulegen und beschädigte Waren automatisch zu erkennen, wodurch man sich in einem geringeren Maße auf menschliches Prüfpersonal verlassen muss.

Robotertechnik. Cognex Bildverarbeitungssysteme, Barcode-Leser und Deep-Learning-Software schaffen die Voraussetzungen für moderne Robotertechnik in Logistikunternehmen. Während die meisten komplexen Kommissionierarbeiten immer noch Augen, Finger und das Gehirn von Menschen benötigen, arbeiten Technik-Startups intensiv an der Automatisierung dieser Aufgaben. Die Hardware und Software von Cognex werden zentrale Instrumente zur Umsetzung dieser Fortschritte sein.

Erkennen der Notwendigkeit von Automatisierung und Qualitätskontrolle in der Logistik

Händler und Logistikunternehmen erkennen zunehmend, dass die Meldung „nicht vorrätig“ für Online-Käufer frustrierend ist, während misslungene Bestellungen sie für immer vertreiben. Mittlerweile erschweren es Nachfragespitzen und Bedrohungen von außen wie die COVID-19-Pandemie, genügend Personal einzustellen, um diesen neuen Ansprüchen gerecht zu werden.

Diese Trends zeigen, warum Händler keine andere Wahl haben, als sich auf Automatisierung und Qualitätskontrolle in ihren Verteilzentren zu konzentrieren. Technologien von Cognex machen all das möglich.

Global Content Marketing Manager, Cognex

A technology marketer for over two decades, Mike enjoys communicating how technology can improve business outcomes. Over his career, he’s helped businesses in many industries understand the value of technology through work at Dell/EMC, Sun Microsystems, a few technology startups, and, since January 2020, at Cognex. When not extolling the virtues of using machine vision across various industries, he can be found exploring local Massachusetts and Cape Cod waterways with his kayak, taking in local craft breweries, or working on home improvement projects.