Sick: soluzioni di applicazioni digitali per flusso di materiale e Asset Management

Pubblicato il 27 luglio 2023

Sick presenta nuove soluzioni complete e innovative incentrate sull’intralogistica digitalizzata. Una tra queste è sicuramente il Master Data Analyzer Vision, per il rilevamento automatizzato dei dati principali dei colli in ingresso al ricevimento merci. I dati relativi ai colli in ingresso vengono digitalizzati (manualmente o automaticamente) e possono poi essere integrati e documentati grazie anche all’utilizzo della soluzione software Automated Goods Receipt (AGR) di Sick e gestiti direttamente all’interno dei processi di logistica automatizzati. Lo stesso vale per la classificazione automatica di trasportatori di merci come pallet con l’ausilio del Pallet Classification System PACS.

Un’ulteriore particolarità che Sick propone è l’Asset Analytics. Con l’ausilio delle informazioni di localizzazione di asset intralogistici, Asset Analytics consente di visualizzare, valutare e ottimizzare i processi di flussi di materiale e, tramite Process Mining, di ottenere maggiore efficienza, disponibilità e redditività. La completa trasparenza in tempo reale nell’intralogistica richiede una digitalizzazione continua dei processi dei flussi di materiali dal ricevimento merci alla spedizione. È importante raccogliere, valutare e trasformare i dati in informazioni lungo le catene di processo. Nell’ambito dello sviluppo e della realizzazione di soluzioni di applicazione digitali, la decennale esperienza di Sick in tutti i settori dell’automazione logistica è particolarmente utile: non esiste altra sfida che gli esperti di logistica dell’azienda non possano gestire con una soluzione completa combinata da sensori e sistemi, come ad esempio Master Data Analyzer Vision – e da soluzioni software come Asset Analytics per un’intralogistica digitalizzata.

Master Data Analyzer Vision: più trasparenza ed efficienza al ricevimento merci

Master Data Analyzer Vision è l’ultima soluzione applicativa che Sick ha sviluppato per la digitalizzazione delle informazioni nel flusso di materiale e nelle catene di fornitura. Il sistema track-andtrace viene utilizzato nel ricevimento merci di realtà industriali e commerciali per il rilevamento dei dati principali dei colli e la loro digitalizzazione. Con un’unica operazione, il sistema è in grado di rilevare, nell’arco di pochi secondi, le dimensioni, il peso e il relativo codice a barre 1D o 2D del collo consegnato, e acquisisce, allo stesso tempo, anche un’immagine a colori in 3D, grazie all’utilizzo di una camera 3D stereo a luce strutturata e di una camera IP, in modo da documentare anche visivamente lo stato della spedizione. In questo modo, Master Data Analyzer Vision crea una copia digitale di qualsiasi articolo in ingresso contenente tutti i dati fondamentali, che possono essere utilizzati nei processi automatizzati di gestione flusso di materiale e nei sistemi ERP.

Pallet Classification System PACS: classificazione automatica di pallet

Con il sistema di classificazione pallet di Sick, basato sugli algoritmi Deep Learning (PACS), i clienti possono automatizzare il processo, finora complesso e manuale, relativo alla classificazione e distinguere così i pallet destinati allo smaltimento e quelli riutilizzabili. Questo consente di risparmiare sui costi, aumentando nel contempo la trasparenza nell’ambito della gestione. Inoltre, il sistema basato su algoritmi di Deep Learning fornisce informazioni sui pallet in circolazione. Il PCAS è un sistema modulare costituito da una combinazione di componenti hardware e software realizzati da Sick. A seconda dei requisiti, si utilizzano una o più telecamere 2D a colori (midCam) per la registrazione delle immagini. La Sensor Integration Machine (SIM1012) provvede all’elaborazione e analisi dei dati acquisiti, all’esecuzione della rete neuronale appresa, nonché alla comunicazione all’unità di controllo. Gli utenti possono effettuare autonomamente l’apprendimento della rete neurale mediante il servizio Web dStudio, parte del Sick AppSpace Eco-System, anche senza conoscenze approfondite di programmazione o elaborazione dell’immagine nell’ambito dell’apprendimento meccanico. Dopo l’apprendimento con immagini rappresentative, il sistema può effettuare automaticamente la classificazione direttamente tramite SIM1012 e gli algoritmi di intelligenza artificiale creati. Inoltre, è possibile aggiungere in modo semplice e rapido nuove classi di oggetti.”

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