Sensorbasierte Aktivitätserkennung

Auftakt von „Pal2Rec“: Die Palette der Zukunft

Paletten erfüllen bisher vor allem eine Aufgabe: Als Ladungsträger bewegen sie Dinge von A nach B. Was wäre aber, wenn sie mehr als nur Ladungsträger sein könnten? Das im Februar 2024 gestartete Projekt „Pal2Rec“ untersucht, wie sich (Euro-)Paletten eigenständig in logistische Prozesse mittels sensorbasierter Aktivitätserkennung einbeziehen lassen.

(Bildquelle: Fraunhofer IML)
(Bildquelle: Fraunhofer IML)

Paletten erzeugen auch Bewegungs- bzw. Mobilitätsdaten (zum Beispiel durch QR-Codes). Diese mussten bislang aber stets durch Begleitinformationen wie Kamerabilder eingeordnet werden. Das Forschungsprojekt „Pal2Rec“ (Sensorbasierte logistische Aktivitätskennung von (Euro-)Paletten) überprüft nun, ob sich die Bewegungsdaten von Paletten durch den Einsatz von Sensoren erkennen und interpretieren lassen. Das würde nicht nur eine komplett neue Datengrundlage für logistische Prozesse liefern, sondern auch ganz neue Analysemöglichkeiten zur Verfügung stellen.

Das Projekt wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND mit rund 181.000 Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert. Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML forscht als Verbundkoordinator gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW) der Technischen Universität Dortmund bis Oktober 2024 an dem Projekt. Ziel ist ein Machbarkeitsnachweis, dass logistische Prozesse durch die zusätzlichen Sensordaten interpretierbar und reproduzierbar sind.

Um diesen Nachweis zu erbringen, statten die Forschenden eine Demonstrator-Palette mit den nötigen Sensoren aus. In einem experimentellen Rahmen wollen sie herausfinden, welche Sensoren besonders geeignet sind und welche Daten gesammelt werden sollen. In Kooperation mit Industriepartnern werden die Prozessschritte identifiziert, die im Mittelpunkt der Datenerhebung stehen sollen. Auf dieser Grundlage entwickeln die Forschenden ein Skript, das die Aufbereitung der Daten und eine manuelle Aktivitätserkennung ermöglicht. Schließlich sollen die Erkenntnisse großflächig unter Realbedingungen getestet werden.

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