Bagaimana Depalletisasi AI Mengguncang Logistik
Permintaan yang meningkat untuk proses rantai pasokan yang cepat telah mencapai pasar khusus lainnya:pembongkaran kotak dari palet, atau yang disebut depalletisasi. Saat ini, tugas yang dulunya sulit dapat diotomatisasi dengan menerapkan solusi cerdas yang akan meningkatkan produktivitas, meningkatkan hasil, dan pada akhirnya menghemat biaya.
Apa itu Depalletisasi AI?
Depalletisasi bertenaga AI adalah proses otomatis untuk membongkar palet yang sarat dengan kotak menggunakan AI. Sistem ini mampu mengenali setiap kotak individu dan robot menempatkannya satu per satu di ban berjalan atau tempat lain yang telah ditentukan. Berbeda dengan delayerization, di mana robot mengambil seluruh palet dengan seragam, kotak yang ditumpuk rapi dengan ketinggian yang sama, dan berlawanan dengan depalletization klasik, depalletization bertenaga AI didasarkan pada algoritme pembelajaran mesin yang cerdas.
Solusinya menghadirkan tingkat pembongkaran palet yang lebih tinggi dan dengan demikian menawarkan banyak keuntungan. Ini termasuk area penempatan yang lebih kecil yang diperlukan (cukup untuk ukuran kotak terbesar dibandingkan dengan seluruh palet) dan juga robot dan gripper yang lebih kecil karena ada muatan yang lebih ringan yang perlu ditangani. Keuntungan ini bergabung menjadi satu manfaat besar — penghematan biaya yang signifikan. Terlepas dari kenyataan bahwa gripper lebih kecil, ia dapat mengambil kotak seberat 50 kg, tergantung pada solusi tertentu.
Cara Kerjanya
Rahasia di balik keberhasilan aplikasi depalletisasi adalah kombinasi visi mesin 3-D kelas atas dengan kecerdasan robot superior yang diaktifkan oleh algoritme pembelajaran mesin yang canggih dan canggih. Algoritme ini telah dilatih sebelumnya pada basis data kotak yang besar. Sistem segera mengenali jenis kotak ini dan jika menemukan yang baru, ia dapat melatih dirinya sendiri dengan sangat cepat. Ini terjadi secara terus menerus dan memastikan universalitas yang luar biasa yang memungkinkan pengenalan kotak dengan berbagai bentuk, ukuran, atau bahan.
Permukaan mengkilat, memantulkan atau hitam, tekstur bervariasi, berbagai pola atau gambar yang “menyesatkan” penglihatan 3-D, pita terlepas, atau kotak yang dikemas rapat sehingga sulit untuk mengenali celah yang memisahkannya (baik itu setipis 0,5 milimeter) — ini adalah tantangan yang mungkin menimbulkan masalah signifikan dan memainkan faktor penting yang membedakan solusi terbaik dari yang lebih lemah. Cara paling canggih yang memimpin dalam segmentasi masing-masing kotak berdasarkan analisis tekstur dan gambar 3-D adalah dengan menggunakan jaringan saraf convolutional (CNN).
Solusi depalletisasi yang canggih bekerja di luar kotak, tanpa memerlukan pelatihan sistem apa pun. Keuniversalannya juga terletak pada kenyataan bahwa kotak tidak perlu ditumpuk dalam pola yang teratur tetapi dapat ditempatkan secara acak dan robot masih dapat mengambilnya.
Penglihatan Sempurna
Seperti yang telah dikatakan, kunci keberhasilan depalletisasi adalah kombinasi AI dan visi mesin yang "tepat". Tapi apa artinya yang benar?
Visi 3-D yang diterapkan perlu menyediakan volume pemindaian yang besar di satu sisi dan resolusi serta akurasi yang tinggi di sisi lain. Karena palet sering ditumpuk satu sama lain dalam beberapa lapisan dan pemindai 3-D harus dapat memindai yang terendah maupun tertinggi dan karena perlu ada cukup ruang yang tersisa bagi robot untuk memanipulasi dengan kotak, volume pemindaian harus cukup besar untuk memindai palet dari jarak yang cukup. Oleh karena itu pemindai perlu dipasang kira-kira 3 hingga 4 meter di atas palet dan tetap dapat memberikan hasil pindaian dalam kualitas yang unggul.
Manfaat dalam Angka
Mari kita ambil sistem canggih yang dilatih di lebih dari 5000 jenis kotak. Dikombinasikan dengan penglihatan 3-D yang superior, algoritme pembelajaran mesin yang canggih dapat memberikan akurasi tingkat pengambilan 99,7%, presisi genggaman dalam 3 milimeter, dan kecepatan pengambilan 1000 kotak dalam satu jam kami. Angka-angka ini sangat penting dalam konteks ROI dan juga dalam proses pengambilan keputusan apakah akan memilih solusi depalletisasi otomatis yang cerdas.
Produktivitas Lebih Tinggi, Tempat Kerja Lebih Aman
Peningkatan ROI, peningkatan produktivitas, dan penghematan waktu dan biaya yang lebih besar hanya menghadirkan satu sisi spektrum manfaat yang dapat diperoleh dengan menerapkan solusi depalletisasi otomatis. Ujung lainnya menyajikan penghapusan yang signifikan dari risiko cedera dan kesalahan. Operasi manual melibatkan penanganan kotak besar dan berat yang mungkin ditumpuk beberapa meter di atas tanah. Hal ini sering menyebabkan cedera punggung yang serius dan gangguan kesehatan lainnya. Otomatisasi proses ini menghilangkan risiko ini dan memungkinkan depalletisasi tanpa henti, tanpa robot menjadi lelah, berbeda dengan pekerja manusia.
Sebaliknya, potensi pekerja dapat digunakan di bidang yang membutuhkan kreativitas, pemikiran kritis, dan pengambilan keputusan — membantu perusahaan meningkatkan efisiensi dan meningkatkan potensi keberhasilan di masa depan.
Andrea Pufflerova adalah spesialis PR, dan Michal Maly adalah direktur AI, di Photoneo.
