Depalletering har taget et kæmpe spring med AI

Opgaver, der er nemme og enkle for mennesker at udføre, er ofte de sværeste at automatisere. For eksempel er det let for et menneske at se et palleark af karton eller plastik, der hænger ned fra et lag på en palle, men det er meget svært for en maskine. Dette problem er nu løst med kunstig intelligens (AI).

Når vores Layer Picker får fat i et lag med et hængende palleark, stopper den automatisk, da den ikke kan identificere det som varer og dermed identificerer det som en risiko for at tabe et lag. I gennemsnit bruger en operatør af Körbers Layer Picker to minutter på at reagere på alarmen og nulstille maskinen, hver gang den opstår.

Med en tilføjelse, som vi kalder Operator Eye, kan udstyret ved hjælp af AI nulstille sig selv på få sekunder.

Afmystificering af AI

Siden lanceringen af ChatGPT har der været en masse hype og opmærksomhed omkring AI. Vil det tage mit job, vil det udvikle en samvittighed, vil det overtage verden? Jeg går ud fra, at nogle af disse spørgsmål er baseret på frygt og vanskeligheder med at forstå, hvad der foregår i algoritmerne.

Med Operator Eye bringer vi AI til logistikcenteret, og der er absolut intet mystisk ved det.

Operator Eye er baseret på vision-teknologi med fire kameraer monteret på Layer Pickeren. Vision-teknologi er ikke ny, men uden AI ville vi være nødt til at have referencebilleder for hver eneste måde, hvorpå palleark kan opfanges af Layer Pickeren - inklusiv hver vinkel og enhver lyssituation. Hvis vi ikke kan give modellen et tæt match, kan vi ikke definere en handling.

I dag har dette ændret sig på grund af den nemme adgang til masser af computerkraft og en stor mængde af tilgængelige data. Kombineret med det hastigt stigende antal AI-klassifikationsmodeller udviklet til alt fra selvkørende biler til ChatGPT, som forenkler opbygning og implementering af maskinlæringsmodeller, kan vi træne algoritmen. Den kan nu genkende mønstre og beregne en meget præcis sandsynlighed for, at Layer Pickeren med succes kan samle et lag med hængende plastik eller karton op, og at det ikke er en kasse med ketchupflasker, der er ved at falde ned.

AI'en bag Operator Eye er ikke magisk. Den bygger på en masse billeder af scenarier, hvor Layer Pickeren er stoppet. AI’en skaber et genkendeligt mønster baseret på en algoritme og vores store erfaring med depalletering.

Lærer af operatøren

For virkelig at kalde Operator Eye en AI-løsning skal den selvfølgelig også forbedres over tid. Og det gør den.

Når vi implementerer Operator Eye på et nyt site, lærer den af operatørerne og bliver hele tiden mere effektivt. Kameraerne registrerer årsagen til et stop, og hvis operatøren trykker på

nulstillingsknappen, vil systemet automatisk lære at nulstille, næste gang en lignende hændelse forårsager et stop.

Efterhånden som disse læringer akkumuleres, vil der opleves færre og færre situationer, hvor operatøren skal interagere med udstyret.

En verden af uforudsete fordele

Da vi satte os for at udvikle Operator Eye, var det med visionen om at skabe et system, der automatisk kunne nulstille, når det registrerede hængende plastik og palleark, for at skære ned på unødvendig nedetid fra uønskede stop. Vi kan nu strege det mål på listen – vores pilotkunder øgede den operationelle tilgængelighed af deres Layer Picker med 8-12 % – for nogle af dem giver det mere end 240 ekstra produktionstimer om året.

Men vi lærte også en masse undervejs og kan nu sætte kryds ved nogle andre mål – nogle af dem kan med tiden vise sig at være mere værd for vores kunder end den opgave, vi i første omgang satte os for at løse.

Hvem betaler for beskadigede varer?

Først og fremmest leverer Operator Eye data om årsagen til hvert mislykket pluk. Uden Operator Eye er disse data ikke tilgængelige, og kunderne bruger i stedet billeder taget med deres mobiltelefoner som dokumentation. Operator Eye leverer alle de nødvendige data for at muliggøre analyse af kvalitetsproblemer ved leverandørerne i tilfælde af fx beskadigede varer, forkert emballage eller dobbelte palleark. Kort sagt bliver det nemmere at adressere regningen for beskadigede varer og tabt tid.

Få styr på dine masterdata

Hvad egen effektivitet angår, hjælper Operator Eye også med at kvalitetssikre masterdata. Operator Eye synliggør nemlig varer med forkerte masterdata. Vi er overraskede over, hvor ofte masterdata er forkerte, både hos vores eksisterende kunder såvel som hos nye.

Nogle varer har syv eller otte forskellige plukkeprogrammer, og årsagen er forkerte masterdata, som ofte får operatørerne til at træffe de forkerte valg. At vælge det rigtige plukkeprogram bliver en gætteleg for operatøren, og konsekvensen af de forkerte valg kan være tab eller beskadigelse af hele pallelag.

Operator Eye gør denne udfordring visuelt synlig og giver beslutningstagerne det nødvendige grundlag for at kunne rette masterdata og vælge det korrekte program – nu baseret på data og ikke følelser.

Vores næste udviklingsprojekt er et produkt, der automatisk vælger det plukkeprogram, der passer bedst til produktet, dvs. uden operatørens indgriben, hvilket gør produktionen mere pålidelig og effektiv.

Med Operator Eye og AI lærer vores udstyr at kompensere for reelle produktionsudfordringer. Med AI tager vi enorme skridt mod den mørklagte "dark factory", og fordelene er allerede håndgribelige i dag.

Vores team er altid klar til at hjælpe med at beregne den værdi, vores kunder kan forvente at opnå med en AI-løsning fra Körber Supply Chain.