Leadec setzt KI-basierte Pick-and-Place-Lösung für das Leergutmanagement ein

Zentrales Element der Lösung ist eine KI-basierte Software zur Objekt- und Lageerkennung. Über eine am Cobot installierte 3D-Kamera erkennt das System unterschiedliche KLT-Typen und deren Position auf dem Fließband. Die Lage der Behälter soll dabei keine Rolle spielen. Nach der Erkennung nimmt der Cobot die Kleinladungsträger mit einem Sauggreifer auf und stapelt sie nach Vorgabe auf Paletten. Die Software wurde mit synthetischen Daten verschiedener KLT-Typen trainiert. Dadurch soll ein millimetergenauer Griff möglich sein. Leadec nutzt dafür Machine-Vision-Software des Technologiepartners Vathos.

Zwei Varianten decken 30 Prozent ab

„Am Standort Kölleda sind rund 200 verschiedene KLT-Typen im Einsatz. Wir haben uns zunächst auf zwei Varianten konzentriert, die zusammen etwa 30 Prozent des gesamten Leergutaufkommens ausmachen. So konnten wir die Leistungsfähigkeit des Systems sowohl bei geringer als auch bei hoher Packdichte überprüfen. Nachdem die Pick-and-Place-Lösung sich bewährt hat, bauen wir sie jetzt schrittweise weiter aus“, erklärt Stephan Hihn, Global Head of Product Management bei Leadec.

Automatisierung im Zweischichtbetrieb

In Kölleda werden täglich rund 1.800 Paletten Leergut im Zweischichtbetrieb verarbeitet. Die Lösung soll vor allem Mitarbeitende bei wiederkehrenden manuellen Sortier- und Stapelprozessen entlasten. Zudem soll der Cobot dazu beitragen, eine gleichbleibende Prozessqualität und eine hohe Verfügbarkeit im Leergutfluss zu sichern.

Für den Kunden aus der Automobilindustrie sollen dadurch stabilere und besser planbare Abläufe entstehen. „Unsere Robot-Vision-Software ist darauf ausgelegt, komplexe Pick-and-Place-Prozesse in industriellen Umgebungen zuverlässig umzusetzen. Durch KI‑basierte Bildverarbeitung kann das System Objekte unabhängig von ihrer Position präzise erkennen und unterscheiden. Für die Einrichtung der Software werden nur wenige Parameter benötigt, da die KI-Modelle selbst aus den Daten lernen. Dies reduziert den Integrationsaufwand und steigert die Zuverlässigkeit im Vergleich zu bisherigen Bildverarbeitungsverfahren. Der Anwendungsfall bei Leadec zeigt, dass sich ‚Physical AI‘ schon heute wirtschaftlich auf dem Shopfloor einsetzen lässt“, sagt Dr. Nicolas March, CEO der Vathos GmbH