KMU-innovativ Smart automatic loading of Trucks – Intelligentes System zur automatisierten Be- und Entladung von LKWs (SALT)

Problemstellung
Ein funktionierender Güterverkehr mit effizienter Be-, Ent- und Umladung von LKW ist für eine erfolgreiche Wirtschaft unabdingbar. Aktuell werden LKW mit Gitterboxen und Transportpaletten auf herkömmliche Art mit dem Gabelstapler be- und entladen. Für diese Verladevorgänge benötigt man eine große Rangierfläche und Fachkräfte, die nicht weiter wertschöpfend eingesetzt werden können. Eine weitere Herausforderung sind unvorhersehbare Änderungen der geplanten Route eines LKW zu seinen Be- und Entladestellen. Diese Änderungen werden zum Beispiel durch einen Stau oder unplanmäßige Wartezeiten bei einer Entladestelle ausgelöst. Daraus kann sich der Umstand ergeben, dass sich die Reihenfolge der Abladestellen verändert und somit die geplante Ent- und Beladereihenfolge nicht stimmt. Die Folge ist, dass man dann den ganzen LKW bei einem Stopp komplett entladen und neu beladen muss. Das Potenzial besteht in der Entwicklung einer neuartigen Beladungs- und Logistiktechnologie zur Verladung von LKW.

Zielsetzung
Ziel des Forschungsprojekts SALT ist die Entwicklung einer vollautomatischen, seitlichen Beladung von LKW mittels einer autonomen Krantechnologie, sowie ein online fähiger Tourenplanungsalgorithmus, welcher dynamisch auf Routenänderungen reagiert. Somit wird es möglich sein, sowohl den notwendigen aktuellen Flächenbedarf für Ladungsvorgänge zu reduzieren, wie auch Fachkräfte zu entlasten und diese für mögliche andere Tätigkeiten einzusetzen.

Vorgehensweise
In dem Projekt werden zuerst vorhandene Krananlagen für den Einsatzzweck im Projekt nach definierten Kriterien bewertet. Mögliche Bewertungskriterien sind die Fähigkeit der Krananlage, einen LKW seitlich zu beladen und die jeweiligen Lasten sicher zu heben. Anschließend wird anhand von Berechnungen der Kran mittels CAD-Konstruktion auf das neuartige Einsatzfeld weiterentwickelt. Parallel dazu ist die sogenannte Hubgabel zum Anheben von Paletten und Gitterboxen zu optimieren. Zudem sind KI-Algorithmen zu entwickeln, welche auf Basis von Kamerabildern die Position der zu entladenden Paletten erkennt und die Krananlage autonom steuert. Parallel dazu wird ein Algorithmus für eine passende Ladungsstrategie programmiert, um die Tourenplanung automatisiert zu unterstützen. Abschließend werden alle Komponenten zu einem Demonstratorsystem vereinigt und im Kranbetrieb am konkreten Beispiel des Be- und Entladens von LKW getestet und evaluiert.

Ergebnisse und Anwendungspotentzial
Mit der neu entwickelnden Krananlage wird es dann möglich sein, LKW automatisiert und vor allem zeit- und ressourceneffizient zu be- und entladen. Dadurch können bis zu 50 % der bisher nötigen Beladungsfläche und bis zu 50 % des Zeitaufwands eingespart werden. Weiterführend kann das automatisierte System perspektivisch bei der Be- und Entladung beispielsweise von Regalsystemen zum Einsatz kommen.

• flexlog GmbH
• InnoKran GmbH
• Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe)