Softwaremodell macht „Transport“-Roboter intelligenter

Die Zusammenarbeit von Teams aus Menschen und Robotern wird in der Industrie immer häufiger vorkommen. Beispielsweise könnten menschliche und automatisierte Mitarbeiter zusammenarbeiten, um Online-Bestellungen zu bearbeiten, indem sie sich intelligent in einem Lager bewegen und Artikel für den Versand auswählen. 

Forscher der University of Missouri bringen uns dieser Realität näher, indem sie ein Softwaremodell entwickeln, das „Transport“-Roboter intelligenter machen soll. 

Die Studie mit dem Titel „Kollaborative Kommissionierung mit mehreren Kommissionierern und Robotern: Integrierter Ansatz für Auftragsstapelung, Sequenzierung und Kommissionierer-Roboter-Routing“ wurde im veröffentlicht Internationale Zeitschrift für Produktionsökonomie. 

Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter

Sharan Srinivas ist Assistenzprofessorin mit einer gemeinsamen Berufung in der Abteilung für Industrie- und Fertigungssystemtechnik und der Abteilung für Marketing. 

„Robotertechnologie gibt es bereits“, so Srinivas. „Unser Ziel ist es, diese Technologie durch effiziente Planung optimal zu nutzen. Dazu stellen wir Fragen wie: ‚Wie lässt sich anhand einer Liste zu kommissionierender Artikel die Routenplanung für menschliche Kommissionierer und Roboter optimieren?‘, ‚Wie viele Artikel soll ein Roboter pro Runde kommissionieren?‘ oder ‚In welcher Reihenfolge sollen die Artikel pro Roboterrunde eingesammelt werden?‘ Ähnliche Fragen stellen wir auch an die menschlichen Mitarbeiter. Die größte Herausforderung besteht darin, die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Kommissionierern und Robotern zu optimieren.“

Ein Großteil des menschlichen Aufwands und der Arbeitskosten in diesem Prozess entsteht durch die Abwicklung von Online-Bestellungen. Roboterunternehmen versuchen, den Prozess durch die Entwicklung kollaborativer Roboter zu optimieren, die oft als Cobots oder autonome mobile Roboter (AMRs) bezeichnet werden. Diese Bots können in verschiedenen Umgebungen wie einem Lager oder einem Vertriebszentrum arbeiten und sind normalerweise mit Sensoren und Kameras ausgestattet, die bei der Navigation helfen. Das neue Modell wird zu einer schnelleren Erfüllung von Kundenaufträgen führen, indem wichtige Entscheidungen oder Fragen zur kollaborativen Kommissionierung optimiert werden. 

„Der Roboter ist intelligent. Wenn er also angewiesen wird, zu einem bestimmten Ort zu gehen, kann er durch das Lager navigieren und stößt unterwegs nicht auf Arbeiter oder andere Hindernisse“, sagte Srinivas. 

Kein Ersatz für menschliche Arbeitskräfte

Srinivas ist auf Datenanalyse und Operations Research spezialisiert. Laut dem Professor sind AMRs nicht dazu gedacht, menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen. Stattdessen werden sie zusammenarbeiten, um die Effizienz des Auftragsabwicklungsprozesses zu steigern. Beispielsweise können die Bots dazu beitragen, Bestellungen schneller auszuführen als ein menschlicher Arbeiter. Gleichzeitig müssen weiterhin menschliche Arbeiter Artikel aus den Regalen holen und sie auf die Roboter legen, die sie dann zu einem bestimmten Abgabepunkt im Lager transportieren. 

„Der einzige Nachteil ist, dass diese Roboter keine guten Greiffähigkeiten haben“, sagte Srinivas. „Aber Menschen sind gut darin, Gegenstände zu greifen, deshalb versuchen wir, die Stärke beider Ressourcen zu nutzen – die menschlichen Arbeiter und die kollaborativen Roboter.“ Was in diesem Fall also passiert, ist, dass sich die Menschen an verschiedenen Stellen im Lager befinden und anstatt dass ein Arbeiter den gesamten Gang durchläuft, um unterwegs mehrere Artikel aufzunehmen, kommt der Roboter zum menschlichen Arbeiter und zum menschlichen Arbeiter nimmt einen Gegenstand und legt ihn auf den Roboter. Daher muss sich der menschliche Arbeiter nicht anstrengen, um große Karren mit schweren Gegenständen durch das Lager zu bewegen.“

Srinivas sagt auch, dass eine zukünftige Anwendung der Software innerhalb von drei bis fünf Jahren auch an anderen Standorten wie Lebensmittelgeschäften eingesetzt werden könnte. Die Roboter könnten Befehle ausführen, während sie sich in der Öffentlichkeit bewegen.