Kommissionieren : Ein Butler für das Lager soll den Durchsatz beim Kommissionieren verdoppeln

Das Robotik- und Supply-Chain-Automatisierungsunter­nehmen GreyOrange startet bei der Logimat die Beta-Phase seiner autonomen Kommissionierlösung: Butler PickPal. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und "maschinellem Sehen" arbeitet der PickPal mit dem Roboter-basierten Ware-zu-Per­son-Kommissioniersystem Butler zusammen, so dass in Logistiklägern sehr schnelle Arbeitsabläufe durch die Automatisierung der Kommissionierung und Auftragsabwicklung ermöglicht werden.

"Durch die enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden erkennen wir, dass der Kommissionierprozess innerhalb des eCommerce-Fulfill­ments einen hohen Prozentsatz der Personalressourcen im Lager bindet. Da Unternehmen sich zu­nehmend steigenden Herausforderungen bei der Rekrutierung von Mitarbeitern gegenübersehen, er­öffnet eine Automatisierung Lösungen, um die Produktivität zu steigern, Kosten zu reduzieren und die Auftragsdurchlaufzeit zu verbessern", so Akash Gupta, Chief Technology Officer von GreyOrange.

Dem Markt für kollaborative Roboter steht in den nächsten Jah­ren ein rasantes Wachstum bevor. So sollen in diese Sparte bis 2025 bereits 34 Prozent der globalen Aus­ga­ben in der Robotik fließen. Dabei wird das stärkste Wachstum bei den kollaborativen Robotern im Warenumschlagssegment erwartet, da immer mehr Unternehmen diese neue Technologie in ihre Pro­zesse implementieren.

Das System wurde konzipiert, die Dauer der Bestellabwicklung drastisch zu reduzieren. Ermöglicht wird dies durch eine präzise Erkennung der einzelnen Artikel und Kommissionierung aus den Lagerregalen. Der PickPal ist ein kollaborativer Roboter, der direkt neben einem Lagerarbeiter an der Kommissionie­rung, Kon­solidierung und Abwicklung von Bestellungen arbeitet. Zusammen kann er auf diese Weise 500-600 Picks pro Stunde erreichen und so den Durchsatz einer Kommissionierstation leicht verdop­peln.

Der Roboter kann unterschiedlichste Artikelverpackungen wie Kartons, Beutel, Flaschen und Vaku­umverpackungen greifen und Artikel mit einem Gewicht von bis zu vier Kilogramm aufnehmen. Durch maschinel­les Lernen erstellt er seine Strategie zur Kommissionierung jedes Artikels aus dem dichtge­packten Lagerbestand mittels eines vielseitigen Greifarms. So können über 100.000 Artikelpositionen der im eCommerce-Bereich am meisten nachgefragten Produkte erkannt und bearbeitet werden.