Computer Vision im Lager: Mehr Sicherheit durch KI-basierte Überwachung von Schutzkleidung, Zugangsrechten und Lagerbereichen
Kennzeichnung der Bereiche im Lager
Lager können in Bereiche eingeteilt werden. Diese können durch Kennzeichnungen auf dem Boden oder den Regalen und Türen kenntlich gemacht werden. Die den beobachtenden Kameras nachgeschaltete Bildanalytik kann diese nach Eintragung Bereiche ebenfalls unterscheiden.
Zwischen und zu den Bereichen hin und weg davon können Verkehrsflächen definiert, auf dem Boden gekennzeichnet und in der Bildanalytik markiert werden.
Je Bereich sind bestimmte Warengruppen, Zufahrts- und Zugangsrechte, Sicherheitsbestimmungen, Regeln usw. gültig.
In einigen Arbeitsbereichen wird Schutzkleidung verlangt, z.B.:
- Schutzhelm,
- Schutzbrille,
- Warnweste,
- Helm,
- Sicherheitsschuhe/ -stiefel.
Diese Schutzkleidung wird durch die Videoanalytik erkannt und je nach Vorschriften pro Zutrittsbereich bewertet und eine Nichteinhaltung gemeldet und protokolliert.
Kennzeichnung der Zugangsrechte und der Dienstränge
Warnwesten können verschiedene Farben besitzen – Zugangsrechte in verschiedene Bereiche können an Westenfarben geknüpft werden. Wird eine nicht gestattete Westenfarbe in einem bestimmten Bereich bemerkt, wird dies erkannt und Handlungen eingeleitet (Warnton, Protokoll, Lautsprecherdurchsage, …).
Ein ähnliches Denken ist mit der Helmfarbe möglich. Westen und/ oder Helme können gleichzeitig Dienstränge abbilden, mit denen Zugangsrechte verbunden wären.
Warnungen und Protokollierung von Regelverletzungen
Die Logistikbranche kann durch kamerabasierte Methoden, die nachgeschaltete KI zum Erkennen der Kleidung und des Aufenthalts in bestimmten Bereichen nutzt, deutlich sicherer und regelkonform arbeiten. Die Situation wird erkannt, Maßnahmen könnten eingeleitet werden.
Zusätzlich zur Analytik des Video-Bildes kann beschreibend Information ergänzt werden (Zeitpunkt, Kleidung, Lichtverhältnisse, Unfallhergang: „Person mit blauer Weste um 14:18 Uhr ohne Helm (nicht gestattet) im Bereich 17“).
Damit werden Vorgangsbearbeitungen für Logistiksoftware, Versicherungen, Behörden, Berufsgenossenschaft bequemer oder überhaupt erst möglich.
Neben der textuellen Information können die anonymisierten Bilder der Situation dem Vorgang beigelegt werden. Die Information kann gespeichert werden, durch textuelle Information angereichert und so besser aufgefunden werden.
Die Computer Vision für diese Vorfälle ist gut entwickelt, die Akkuratesse der Erkennung ist sehr hoch. Mit entsprechender Kameratechnik sind auch große Lager nahtlos beobachtbar.
Diese Beobachtung erfolgt ohne jegliche Unterbrechung 24/7, die Analytik der Bilder ebenfalls, auch schlechte Lichtverhältnisse können ausgeglichen werden.
Diese erhöht sich immens verglichen mit dem unbeobachteten Arbeiten.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Analytik-Software abläuft sowie einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
IKARA Vision Systems GmbH
Trippstadter Straße 110
67663 Kaiserslautern
Telefon: +49 174 9248 732
http://ikara.ai
Leiter
Telefon: 4987069496466
E-Mail: volker.meschonat@ikara.ai
KI-gestützte Bildanalytik erkennt Wartezeiten, Laderampennutzung oder auch Nutzung der Beladungsfenster in Logistikzentren und Warenlagern.
Rampenmanagement durch maschinelle Beobachtung
Laderampenmanagement (auch Dockmanagement) in Distributionslagern sorgt dafür, dass LKW an den Laderampen planbar, zeitlich eng getaktet und ohne unnötige Wartezeiten be- und entladen werden. Ein wichtiger Eingangsparameter ist die Feststellung des Zustands der Rampe.
Mit einer oder wenigen Kameras an geeigneter Stelle lässt sich unter Nutzung einer entsprechenden Darstellung (Dashboard) sehr viel zur Anzeige bringen wie oben gezeigt. Zusätzlich dazu aber auch Verweilzeiten an der Rampe oder Bewegungen des LKWs auf dem Hof.
Ankommende Fahrzeuge können nach z.B. Frachtkategorie oder Frischware an die entsprechende Rampe verwiesen und auch verfolgt werden.
Verfolgung der Abläufe an der Laderampe, von der Ankunft bis zur Abfahrt
Es ist denkbar und möglich eine rein beobachtende Lösung durch Schlussfolgerungen zu erweitern, wie Zuweisung einer Rampe nach Feststellung, dass dieser Dock frei ist und zur Warenkategorie passt.
Bei entsprechender Genauigkeit der Optik kann die exakte Positionierung des Fahrzeugs gesehen werden und danach eventuell schon automatisierte Vorgänge gestartet werden wie: Anpassung Verladebrücke/ Hubtisch, Wegrollsicherungen aktivieren, Toröffnung, Personaldisposition.
Nach Ent- oder Beladung kann dann der Abfahrtsweg durch die Liegenschaft freigegeben werden (der durch genaue Beobachtung maschinell überblickt wird).
Durch maschinelle Beobachtung können die LKW geschickter verteilt werden. Standzeiten und Standgelder könnten verringert werden, Prioritäten zwischen den LKW können gesetzt werden.
Prozessbeobachtung, -beschreibung und -speicherung
Die erfassten Status aller Dock‑Tore, der Verkehrs- und Parkflächen, der LKW und Mitarbeiter sowie deren Zeitdauer können über Schnittstellen zu den Yard-Management- oder Dock-Management-Systemen (YMS oder DMS), Warehouse‑Management‑Systemen (WMS) und Transport-Management-Systemen (TMS) gegeben werden.
Daraus ließe sich auch die optimale Belegungsreihenfolge berechnen und visualisieren.
Fehleranfälligkeit
Computer Vision Software für diese Aufgaben ist teils sofort vorhanden, ergänzend können Entwicklungen den heutigen Stand vervollständigen.
Automatisierung
Diese Bildanalytik erfolgt, Kamerasignal vorausgesetzt und ausreichende Lichtverhältnisse, ohne jegliche Unterbrechung 24/7. Die externe Überwachung der Vorgänge an der Laderampe und auf deren Zu- und Abwegen wird somit leichter möglich, Schlussfolgerungen aus dieser Beobachtung, dynamische Planungen, Rechnungen u.Ä. werden erleichtert.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Anonymisierungs-Software abläuft sowie nach einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
IKARA Vision Systems GmbH
Trippstadter Straße 110
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Machine Vision zur Beobachtung von Robotern und deren Arbeit
Roboterarbeit ist nicht fehlerfrei und manchmal gefährlich
Roboter erobern breite Anwendungsfelder in der Logistik. Und Roboter stoßen gegen Hindernisse, z.B. bei aus Regalen herausragender Ware oder schmalen Gängen in Lagern. Regale können auch unregelmäßig sein. Dies kann ebenfalls zu Kollisionen oder Stillständen führen. Coboter bremsen unnötig durch fehlerhafte Sensoren oder unvorhergesehene Objekte ab, besonders bei variablen Ladungen. Ladungen sind selten identisch.
Es zeigt sich, dass Roboter zeitweise Probleme beim Greifen variabler Teile haben, die sich verhaken, haften oder schwer erkennbar sind. Dies Greifversagen kann Beschädigungen hervorrufen. Coboter erreichen bei schweren Lasten oder hoher Präzision ihre Grenzen, was zu Fehlpositionierungen führt.
Funkgesteuerte Roboter können unter Netzwerkstörungen oder schwachen WLAN-Verbindungen leiden, Echtzeit-Kommunikation kann unterbrochen sein, wodurch sich Leerlaufzeiten erhöhen. Daneben können Batterieentladung und Lademanagementfehler den Betrieb stoppen.
Arbeit in teilautomatisierten Lagern bedeutet auch Kollisionsrisiken mit Menschen, egal ob Wegeunfälle oder Berührung mit einem Roboterarm. führt. Integration von Robotertechnik in alte Systeme ohne API verursacht wiederum Synchronisationsverzögerungen und die aufgezählten Fehler.
Kollisionen zwischen Robotern oder dieser mit Inventar sind ebenfalls nicht ausgeschlossen.
Sollte der Roboter initiativ in nicht für ihn vorgesehene Bereiche eindringen, kann dies ebenfalls festgestellt und z.B. alarmiert werden.
Prozessbeobachtung, -beschreibung und -speicherung
Im Lauf der Zeit werden Roboter und Coboter sicher besser werden, jedoch nie fehlerfrei.
Deren Bewegungen und Interaktionen, Warenbewegungen, Ein- und Auslagerungen und andere Prozesse mittels Kamera zu verfolgen, und per Computer Vision zu analysieren ist ein heutiges Mittel zur Prozessüberwachung in Lagern und Warenhäusern.
Natürlich ist auch die textuelle Beschreibung des Gesehenen oder auch eine akustische Sprachsynthese dieses Textes möglich.
Die Speicherung der unbearbeiteten Videoinformation (ohne Menschen) ist problemlos möglich. Sollten Mitarbeiter zu erkennen sein, kann anonymisiert werden. Eine Speicherung der Videodaten ohne Anonymisierung ist nur unter hohen Auflagen und kurzfristig gestattet.
Fehleranfälligkeit
Computer Vision Software für diese Aufgaben kann aus bereits vorhandener Software zur Beobachtung von Menschen und Bewegungen gut und recht schnell gewonnen werden.
Automatisierung
Diese Bildanalytik erfolgt, Kamerasignal vorausgesetzt und ausreichende Lichtverhältnisse, ohne jegliche Unterbrechung 24/7. Die externe Überwachung der roboterisierten, automatisierten und manuellen Prozesse im Lager, beim Be- und Entladen, Transport, Ein- und Auslagern wird somit möglich.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Anonymisierungs-Software abläuft sowie nach einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
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Visuelle KI zur Anonymisierung von Mitarbeitern
Prozessbeobachtung ohne Mitarbeiterüberwachung
Warenbewegungen, Ein- und Auslagerungen und andere Prozesse mittels Video zu verfolgen ist heutiges Mittel zur Prozessüberwachung in Lagern und Warenhäusern. Dabei ist heimliche oder bekannte Mitarbeiterüberwachung am Arbeitsplatz problematisch, nur in engen Ausnahmefällen denkbar, und nach Möglichkeit zu vermeiden.
Anonymisierung und Datenspeicherung
Videodaten sind vor deren Anzeige oder Speicherung zu anonymisieren.
Die Speicherung der unbearbeiteten Videoinformation ist nur unterhohen Auflagen und kurzfristig gestattet.
Anonymisierungsmöglichkeiten
- Schwärzung des Mitarbeiters durch Überdeckung mit schwarzem Kasten: deckt häufig notwendige Informationen des Bildes ab
- Unschärfe/ Maskierung: Weichzeichner über Gesichter und Körper, Bildinformation wird dadurch auch teil unscharf
- Verpixelung: die Umrisse und der Körper des Mitarbeiters werden durch mehr oder weniger große Pixel ersetzt
- Vergeistung: Mitarbeiter werden in Echtzeit aus dem Bild gerechnet und durch teiltransparente Geister ersetzt (siehe Foto)
- Ersatz durch Piktogramm: der/ die Mitarbeiter werden aus dem Bild gegeistert und durch völlig identische Piktogramme (z.B. Toilettenmännchen) ersetzt
- Ersatz durch synthetisierte Daten: alle bekommen z.B. gleiche Gesichter und Kleidung
- Nicht-Anonymisierung der Hände: ist möglich, manuelle Eingriffe in Prozessschritte können so beobachtet werden.
Fast all diese Anonymisierungstechniken sind bereits reif entwickelt in unserem Hause erhältlich.
Neben der Echtzeitanonymisierung kann zusätzlich eine textuelle (oder daraus gewonnen eine akustische) Information über den Bildinhalt gegeben werden.
Fehleranfälligkeit
Die Computer Vision für diese Aufgabe ist gut entwickelt, die Gefahr einer Entanonymisierung/ Erkennbarkeit ist gering.
Automatisierung
Diese Anonymisierung erfolgt ohne jegliche Unterbrechung 24/7, auch schlechtere Lichtverhältnisse können ausgeglichen werden. Die Überwachung der Prozesse im Lager, beim Be- und Entladen, Transport, Ein- und Auslagern wird somit möglich, ohne dass Mitarbeiterinteressen verletzt werden.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Anonymisierungs-Software abläuft sowie nach einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
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Mehr Arbeitssicherheit im Lager: KI-gestützte Computer Vision erkennt Stürze und Ohnmacht in Echtzeit
Heutige Warenlager erreichen Größen von wenigen 100m² bis hin zu einigen 1.000m². Es ist nicht unüblich, dass Mitarbeiter in langen Gängen oder mit großem Abstand voneinander tätig sind, beschäftigt z.B. mit manuellen Eingriffen oder dem Auffinden von Gütern.
Schnelle Hilfe bei medizinischen Notfällen
Geraten dort Mitarbeiter in eine medizinische/ körperliche Ausnahmesituation wie Herz- oder Kreislaufprobleme, einen Sturz oder ein Ausgleiten, ist schnelle medizinische Hilfe geboten. Dazu muss diese Situation klar erkannt und gemeldet werden, während die Rechte des Mitarbeiters nach DSGVO gewahrt bleiben, aber auch der Fürsorgepflicht der Arbeitgebers Rechnung getragen wird.
KI-gestützte Videoanalyse für mehr Sicherheit
Die Logistikbranche kann durch kamerabasierte Methoden, die nachgeschaltete KI zum Erkennen dieser Ausnahmesituationen nutzt, deutlich sicherer und ausfallärmer arbeiten. Die Situation wird erfasst, Zeit und Umfang erkannt und gemeldet. Hilfsmaßnahmen können aufgrund der gegebenen Informationen unmittelbar eingeleitet werden. Die Unterbrechung des Regelbetriebs bis zur Wiederaufnahme des Normalbetriebs nach Rettung kann verfolgt und automatisch protokolliert werden.
Dokumentation und Nachverfolgbarkeit von Vorfällen
Zusätzlich zur Analytik des Video-Bildes kann beschreibend Information ergänzt werden (Zeitpunkt, Kleidung, Lichtverhältnisse, Unfallhergang, …). Damit werden Vorgangsbearbeitungen für Versicherungen, Behörden, Berufsgenossenschaft und Krankenkassen bequemer oder überhaupt erst möglich und diese Vorgänge verkürzt.
Neben der textuellen Information können die anonymisierten Bilder der kritischen Situation dem Vorgang beigelegt werden.
Diese Optimierung verbessert Reaktionszeiten und ermöglicht alleiniges Arbeiten in weitläufigen Umgebungen. Ohnmacht oder auch ernster Unfall kann unmittelbar automatisch erkannt und gemeldet werden, die
Die Computer Vision für diese Vorfälle ist gut entwickelt, die Akkuratesse der Erkennung ist sehr hoch. Mit entsprechender Kameratechnik sind auch große Lager nahtlos beobachtbar.
Diese Beobachtung erfolgt ohne jegliche Unterbrechung 24/7, die Analytik der Bilder ebenfalls, auch schlechte Lichtverhältnisse können ausgeglichen werden.
Diese erhöht sich immens verglichen mit dem unbegleiteten Arbeiten.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Analytik-Software abläuft sowie einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
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Visuelle KI in der Logistik: Sendungen präzise lokalisieren, zählen und Fehler in der Supply Chain vermeiden
Insbesondere während der Spitzenzeiten ermöglicht das kamerabasierte automatisierte Scannen eine schnellere Abwicklung hoher Sendungsvolumina. Diese Optimierung verbessert nicht nur die Effizienz, sondern senkt auch die Kosten, wodurch Unternehmen ihre logistischen Abläufe kostengünstiger gestalten können.
Unvollständige oder falsche Sendungen verursachen unnötige Kosten und schädigen das Vertrauen der Kunden.
Manuelle Kontrollen und Dokumentationen sind mühsam und oft fehleranfällig, was zu weiteren Problemen führen kann.
Die Verwendung von Computer Vision ermöglicht ein automatisches Zählen und Dokumentieren von Waren, was den Prozess erheblich vereinfacht.
Durch die Sicherstellung der Vollständigkeit der Sendungen und das Ausgeben von Warnungen bei Fehlern können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden.
Wie es funktioniert
Die Analyse von Sendungen umfasst mehrere entscheidende Schritte, die eine präzise und effiziente Abwicklung gewährleisten. Zu Beginn erfolgt die Erkennung und das Zählen von Objekten, gefolgt von einem automatisierten Erkennen der Codes auf den Waren. Diese Schritte sind essenziell, um sicherzustellen, dass jede Sendung korrekt erfasst und verarbeitet wird.
Die erfassten Daten werden in einer Datenbank gespeichert, was eine einfache Nachverfolgbarkeit und Analyse ermöglicht. Darüber hinaus können die Sendungen in Video-Management-Systemen dokumentiert werden, wobei automatisierte Lesezeichen verwendet werden, um den Zugriff auf spezifische Aufnahmen zu erleichtern. Diese umfassende Dokumentation trägt zur Transparenz und Effizienz im Logistikprozess bei.
Ihre Vorteile im Überblick:
Die Barcode-Technologie ermöglicht eine lückenlose Dokumentation des Verpackungsprozesses und die Markierung von Barcode- und Etiketteninhalten in einem Video-Management-System, was die Nachverfolgbarkeit erheblich verbessert.
Die Erkennung von Barcodes aus großer Entfernung beeinträchtigt den Verpackungsprozess nicht, da kein zusätzlicher Arbeitsablauf wie das Halten der Verpackung in die Kamera oder eines Scanners erforderlich ist, was Zeit und Aufwand spart.
Fehlervermeidung in der Supply Chain
Durch die Implementierung dieser Technologie können Fehler in der Supply Chain, wie das falsche Einladen von Containern, minimiert werden.
Systemanforderungen für die Installation
Linux-Anforderungen
Die Installation erfordert eine Linux-Distribution (z.B. Ubuntu 18.04 oder neuer, Linux Mint 18 oder neuer) mit folgenden installierten Paketen:
- Docker Engine (20.10.x oder neuer)
- Docker Compose (1.28.0 oder neuer)
- Nvidia Container Toolkit (1.5.0 oder neuer)
Server-Anforderungen
- CPU: 8-Kern-CPU (zum Beispiel Intel Core i7-9700K)
- RAM: 32 GB
- GPU: Nvidia RTX4000 oder RTXA4000 (geeignet für 4 Streams)
Wenn Sie möchten, können Sie einen geeigneten Server mit installierter Software direkt bei uns erwerben.
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