Optimointi alkaa kokonaisuuden suunnittelusta 

Uuden tekniikan ratkaisut kuten yhä kehittyneemmät robotit ja cobotit ovat apuna myös haastavissa työympäristöissä.

Tehokas suunnittelu ja tilankäyttö ovat ratkaisevia teollisen toiminnan optimoimisessa. Räätälöidyt ratkaisut, jotka maksimoivat tilan, parantavat operatiivista virtausta ja varmistavat turvallisuusstandardien noudattamisen, auttavat saavuttamaan optimaalisen suorituskyvyn.  

Hyvä tilasuunnittelu minimoi pullonkaulat, parantaa työntekijöiden tehokkuutta ja varmistaa sujuvat siirtymät tuotannon vaiheiden välillä. Strateginen suunnittelu huomioi myös laajennettavuuden. Investoimalla suunnitteluun ja tilankäyttöön voidaan luoda työympäristö, joka tukee kasvua ja mukautuu muutoksiin. 

Sisälogistiikan toiminta elintarviketeollisuudessa noudattaa samoja periaatteita muiden toimintojen kanssa. Myös sisälogistiikkaa tulee tarkastella kokonaisuutena, jotta muodostuu yhtenäinen ja toimiva prosessi. 

Tätä prosessia on syytä tarkastella neutraalisti ja datan perusteella. Tähän on tarjolla työvälineitä, joilla voidaan tehostaa kehitykseen käytettyä aikaa, visualisoida ideoita ja pohjata päätös vertailukelpoisiin tietoihin. Lähestymistapa toimii niin tilankäytön suunnittelussa, teknologioiden valinnassa kuin jatkuvan parantamisen periaatteenakin. 

Kehitystä voidaan myös tarkastella eri osa-alueiden ratkaisuvaihtoehtojen ja teknologioiden kautta. 

Automaatio ja prosessin virtaavuus 

Automaatio on välttämätöntä tehokkaalle elintarviketuotannolle. Prosessien virtaviivaistaminen tehostaa läpimenoaikaa ja toimitusvarmuutta. Edistyksellisten teknologioiden käyttöönotto ja kokonaisvaltainen integroiminen onkin keskeistä kilpailukyvyn ylläpitämisessä. 

Automaatio ja robotiikka vähentää riippuvuutta työvoimasta, minimoi virheet, lisää suoritustehoa ja tuo joustoa toimintaan. Roboteilla automatisoidaan toistuvia tehtäviä tuotantolinjastolla. Tämä on ollut automaatioteknologian tavoite sen alusta lähtien, mutta robotiikassa on tarjolla kehittyneempiäkin ratkaisuja. 

Automaattiohjautuvat ajoneuvot (AGV) on varustettu käyttö- ja kuormankäsittelylaitteilla, joita käytetään kuljetuksen ja käsittelyn automatisointiin esimerkiksi tuotannossa tai tilausten keräilyssä. AGV:t suunnistavat käyttämällä esimerkiksi värikoodattuja teippejä tai induktiivisia ohjeita, QR-koodeja, lasereita, kameroita tai GPS:ää.  

Yhteistyörobotti (cobot) on teollisuusrobotti, joka voi toimia turvallisesti ihmisen rinnalla jaetussa työtilassa. Toisin kuin autonomiset robotit, jotka on ohjelmoitu yhtä tehtävää varten ja jotka toimivat itsenäisesti, cobotit voivat käyttää mobiiliteknologiaa, tekoälyä, konenäköä, kognitiivista tietojenkäsittelyä ja kosketusteknologiaa hahmottaakseen ympäristönsä ja suorittaakseen erilaisia tehtäviä turvallisesti ihmisten läheisyydessä. Cobotit toimivat teollisuudessa esimerkiksi keräilyssä, tuotantotöissä, kokoonpanossa, pakkausautomaatiossa ja materiaalinkäsittelyssä. 

AGV:t ja cobotit voidaan yhdistää joustavasti tuotanto-, kokoonpano- tai varastointialueella, tai cobot voidaan asentaa AGV:n päälle. Tämä yhdistelmä voi lisätä logistiikan ja tuotannon tehokkuutta merkittävästi. Yksi tärkeimmistä eduista on yhdistetty materiaalin kuljetus ja käsittely. Cobotit ovat myös erittäin joustavia, ja ne voidaan helposti ohjelmoida uudelleen erilaisia tehtäviä varten. 

Robotti työkaverina? 

Merkittävä suuntaus on fyysisesti ihmistä muistuttavien, puhuttuja käskyjä ymmärtävien robottien kehitys. Toisin kuin perinteiset robotit, jotka on suunniteltu erityisiin, usein toistuviin ja paikkasidonnaisiin tehtäviin, humanoidirobotit ovat monipuolisempia ja joustavampia. 

Perinteisten robottien toiminta on rajoittunutta ja ne vaativat usein ympäristöä, joka on räätälöity niiden tarpeisiin. Humanoidirobottien kehittyessä robotit kykenevät toimimaan ihmisten työskentelytiloissa ja -ympäristöissä nykyistä joustavammin ja mukautuvammin. 

Tulevaisuuden ihmishahmoiset robotit kykenevät myös oppimaan ja sopeutumaan uusiin tilanteisiin sekä välittämään oppimansa muille roboteille. 

Robottien komponentit kuten kamerat ja sensorit kehittyvät jatkuvasti, samoin ohjelmistot. Syväoppiminen, neuroverkot, kuvantunnistus ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) ovat tekniikoita, joiden käytöstä ja hyödyntämisestä opitaan jatkuvasti lisää. 

Lähitulevaisuudessa tulemme näkemään humanoidirobotteja ensin tehtaissa ja tuotantolaitoksissa sekä logistiikassa, jossa robotille annettuja tehtäviä voidaan rajata melko tarkkaan määrätyllä työpisteellä. 

Kehityksellä odotetaan olevan ajan mittaan merkittäviä vaikutuksia talouteen ja koko yhteiskuntaan. Lisäksi robottien käyttöön liittyy sosiaalisia ja eettisiä näkökulmia.  

Kolmiulotteisesti navigoiva robotti palkittiin messuilla 

Stuttgartissa järjestetyn LogiMAT 2025 -tapahtuman tuomaristo palkitsi parhaina tuotteina innovatiivisia, tulevaisuuteen suuntautuvia tuotteita, jotka parantavat tehokkuutta, automaatiota ja prosessien optimointia sisälogistiikassa. 

Tilausten keräily-, kuljetus-, nosto- ja varastointitekniikan kategoriassa tuomaristo valitsi itävaltalaisen KNAPPin kehittämän AeroBotin, joka tarjoaa älykkään ja skaalautuvan robottiohjatun järjestelmän varastointiin.  

AeroBotit ovat uuden sukupolven autonomisia mobiilirobotteja (AMR). Niiden innovaatioita ovat kitkakäyttötekniikka ja huippuluokan lidar-tekniikka, jonka avulla botit voivat navigoida varastoissa kolmiulotteisesti. Tämä tähän mennessä ainutlaatuinen ominaisuus sopii varastoissa tarvittavaan joustavuuteen ja skaalautuvuuteen. AeroBotit liikkuvat hyllyjärjestelmän alla ja pystysuunnassa hyllyjä pitkin määritettyyn säilytyspaikkaan.  

Kategoriassa Tunnistus, rahdin sidonta, pakkaaminen ja lastaus palkittiin KATHREIN Solutionsin RFID-lukija, joka trukkiin sijoitettuna pystyy luotettavasti lukemaan jokaisen yksittäisen transponderin kuormalavalla. Tämä mahdollistaa reaaliaikaisen inventoinnin lavaan kiinnitetyistä transpondereista sen ollessa vielä liikkeessä ja raportoinnin ERP-järjestelmään langattoman yhteyden kautta. 

Kun trukit lastaavat tai purkavat kuormalavoja autoon tai lavoja siirretään varastossa, RFID-merkityt tuotteet luetaan automaattisesti ja niiden liikkeet rekisteröidään. Reaaliaikainen integrointi säästää aikaa tietojen keräämisessä ja poistaa tarpeen kaapata transponderitietoja RFID-porteilla. 

Ohjelmisto-, viestintä- ja IT-kategorian palkinto myönnettiin PSI Softwaren tekoälyalustalle, joka on työkalu logistiikkaprosessien analysointiin, suunnitteluun ja optimointiin.  

Tekoäly analysoi tuhansia varaston toimintaskenaarioita joka tunti ja antaa optimointisuosituksia varaston digitaalisen kaksosen perusteella. Tämä tuottaa dataa koneoppimismallien kouluttamiseen.  

Virtuaalinen testivarasto on yhdistetty varastonhallintajärjestelmään (WMS), ja se heijastaa kaikkia fyysisen varaston prosesseja ja ominaisuuksia. Tämä mahdollistaa ei-invasiivisten testien suorittamisen. 

Referenssiprojektissa alusta analysoi 750 000 varastopaikan ja yli 700 työntekijän jakelukeskuksen prosesseja. Optimoinnissa keräilyreittejä lyhennettiin noin 31 prosenttia ja koko keräilyprosessin tehokkuutta noin 23 prosenttia.  

Lämpötilasäätelyyn uutta automaatiota 

Lämpötilasäädeltyyn tuotantoon on olemassa erilaisia automaation vaihtoehtoja useilta toimittajilta. Muun muassa SSI Schäfer ja AutoStore tarjoavat ratkaisuja, joita voidaan käyttää viileissä ja kylmissä tiloissa. 

AutoStoren uusin innovaatio on Multi-Temperature Solution, joka mahdollistaa useita lämpötilavyöhykkeitä yhdessä AutoStore-kuutiossa. Se on suunniteltu pakastettuihin ja jäähdytettyihin ympäristöihin, joiden lämpötila-alue on -25°C pakasteosassa ja +6°C jäähdytetyissä tiloissa. 

Pakasteiden keräily tapahtuu viilennetyllä alueella, jotta tavaroita ei tarvitse poimia äärimmäisissä pakkaslämpötiloissa, mikä luo paremman työympäristön käyttäjille. Monilämpötilaratkaisu on jo käytössä norjalaisessa elintarviketukkuliikkeessä. 


Tekoälyn (AI) rooli ja sovellukset elintarviketeollisuudessa  

Reaaliaikainen seuranta ja ennustus: AI voi ennakoida kysyntää, mikä auttaa optimoimaan varastomääriä ja minimoimaan hävikkiä. 

Kylmäketjun hallinta: Sensoriteknologioiden ja AI:n avulla voidaan seurata lämpötiloja kuljetuksen ja varastoinnin aikana reaaliaikaisesti. 

Reittien optimointi: Tekoäly optimoi jakelureittejä huomioiden liikenteen, sääolosuhteet ja toimitusten aikataulut, mikä säästää aikaa ja resursseja. 

Autonomiset kuljetusajoneuvot: Autonomiset ajoneuvot ja dronet ovat nousemassa tärkeiksi teknologioiksi, erityisesti viimeisen mailin toimituksissa. 

Kommentit

Jätä kommentti