Al LogiMAT (11-13 marzo), Linde Material Handling presenterà, oltre ai nuovi carrelli elevatori elettrici delle serie E e Xi, una dimostrazione basata sulla piattaforma di intelligenza artificiale "Omniverse" di NVIDIA, che utilizza un gemello digitale per acquisire, elaborare e analizzare in tempo reale enormi quantità di dati dai processi di magazzino.
Proprio a gennaio, la società madre Kion ha annunciato un'ampia collaborazione con NVIDIA, leader del mercato dell'intelligenza artificiale, e con gli esperti di digitalizzazione Accenture per portare l'automazione industriale a un nuovo livello.
In un'estensione dello stand fieristico Linde MH, è esposto uno scenario che potrebbe essere tipico dei magazzini di "domani": carrelli elevatori manuali e automatizzati lavorano insieme in perfetta sinergia grazie all'innovativa tecnologia di intelligenza artificiale. Questo va a vantaggio soprattutto degli operatori di grandi flotte.
"A LogiMAT 2025 presenteremo la nostra completa Winning Line-up per le sfide della logistica moderna: dai carrelli industriali manuali e automatizzati alle soluzioni di sicurezza ed energia completamente in rete, fino al magazzino del futuro supportato dall'intelligenza artificiale", ha affermato Martin Stadtmüller, Direttore Marketing Linde Material Handling Germania.
In collaborazione con NVIDIA e Accenture, hardware e software intelligenti, uniti a un'immensa potenza di calcolo, garantiscono la trasparenza di ogni processo in magazzino e l'elaborazione degli ordini in modo più rapido, sicuro e flessibile grazie alla simulazione continua. "L'apprendimento automatico e le reti neurali renderanno il magazzino più efficiente. La produttività aumenterà, le flotte manuali e automatizzate potranno essere ottimizzate e il personale potrà essere impiegato in modo più efficiente. In definitiva, ciò porterà a significativi risparmi sui costi per le aziende", prevede Ulrike Just, membro del consiglio di amministrazione di Linde MH. "Come leader tecnologici e innovativi nel nostro settore, abbiamo iniziato a sviluppare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. (...) Stiamo pianificando progetti pilota con i nostri primi grandi clienti, poiché gli investimenti associati saranno particolarmente vantaggiosi per loro."
carrelli industriali in rete
La strategia di Linde MH inizia con la messa in rete dei suoi carrelli elevatori manuali. A tal fine, l'azienda di intralogistica sta attualmente sviluppando un sistema di localizzazione in tempo reale che funziona sia all'interno che all'esterno dei magazzini. Consente il monitoraggio continuo della posizione di ogni veicolo e utilizza la tecnologia a banda ultralarga per applicazioni a bassa infrastruttura. Gli autisti ricevono istruzioni per la navigazione nel magazzino o vengono informati di ordini di trasporto nuovi o modificati tramite un display intelligente. Il sistema combina i dati di posizione con i dati del veicolo, come l'angolo di sterzata. Ciò consente di modificare il percorso in tempo reale se, ad esempio, su determinate tratte il traffico è eccessivo e ciò causa ritardi.
Non proprio così raccapricciante... Immagine: NVIDIA
La collaborazione coordinata e l'ottimizzazione dei percorsi tra le attrezzature per la movimentazione dei materiali (AMR) manuali e automatizzate richiedono una potenza di calcolo significativamente maggiore a causa della crescente complessità. "Il coordinamento di 100 o più veicoli richiede un'intelligenza di livello superiore e hardware in grado di elaborare grandi quantità di dati", spiega Ron Winkler, Managing Director della Digital Business Unit di Linde MH. "È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale della piattaforma NVIDIA Omniverse. Crea un gemello digitale del magazzino, una rappresentazione virtuale 1:1 della realtà fisica". Le simulazioni possono essere eseguite in frazioni di secondo all'interno di questo gemello digitale. Queste simulazioni possono essere utilizzate per ottimizzare i percorsi e il coordinamento ottimale delle AMR e delle attrezzature per la movimentazione manuale dei materiali, oppure per apportare miglioramenti ai layout di magazzino esistenti.
Dati memorizzati digitalmente
La sua particolarità: le soluzioni per esigenze o problemi mutevoli in magazzino, come modifiche agli ordini o alle scorte in corso, densità del traffico in aree specifiche del magazzino, ostacoli o carichi sporgenti, vengono acquisite in tempo reale, simulate nel gemello digitale e i ricalcoli vengono inviati al sistema di controllo del veicolo, ad esempio per indicare che un camion in ritardo deve essere scaricato dal carrello elevatore più vicino con l'attrezzatura appropriata. Tutti i dati fisici dei carrelli elevatori industriali (ad esempio, potenza del motore, angolo di sterzata) e dell'infrastruttura (ad esempio, posizione delle scaffalature, percorsi di viaggio, tempi di funzionamento delle macchine) sono archiviati digitalmente nella piattaforma NVIDIA Omniverse. Le informazioni, che provengono costantemente da sensori, telecamere intelligenti per veicoli e infrastrutture, software di gestione del magazzino e sistemi di controllo dei veicoli, vengono elaborate nello spazio virtuale.
Sistemi di telecamere intelligenti installati sull'infrastruttura, così come sui veicoli manuali e automatizzati, gestiscono il tracciamento dei mezzi di trasporto, dei veicoli AMR e dei veicoli a guida manuale, nonché il monitoraggio delle aree di carico e di stoccaggio. Le immagini vengono interpretate ed elaborate direttamente dall'intelligenza artificiale.
di NVIDIAJensen Huang
Nello specifico, presso lo stand fieristico: un carrellista utilizza il suo carrello elevatore elettrico Linde per trasportare le merci nella pre-zona del magazzino. Dall'area di trasferimento designata, un transpallet Linde completamente automatico preleva il pallet e lo trasporta in magazzino. Per documentare e tracciare senza problemi materiali e merci sulla piattaforma Omniverse, la telecamera mobile intelligente del carrello elevatore manuale scatta automaticamente una foto del carico al momento del prelievo del pallet e la salva nel sistema. Contemporaneamente, rileva persone e ostacoli e adatta immediatamente il comportamento del veicolo di conseguenza. Le telecamere fisse nel magazzino forniscono al sistema informazioni sull'occupazione delle posizioni di stoccaggio e registrano anche potenziali collisioni con persone, innescando una riduzione della velocità del veicolo.
Riconoscere cose strane
Ma cosa succede se il carrellista non posiziona il pallet nell'area designata con la stessa precisione normalmente richiesta da un AGV? Il gemello digitale, tramite telecamere fisse, sa che il pallet è stato posizionato e inoltra l'ordine di prelievo al Linde L-MATIC Core. Grazie alla telecamera intelligente dell'AGV completamente automatizzato, l'IA riconosce il pallet inclinato e cerca una soluzione: in questo caso, il percorso appropriato per il prelievo del carico. Lo stesso vale se le scatole si spostano o parte del carico sporge. Anche questi problemi non sfuggono alle telecamere fisse. In questo caso, l'IA concluderebbe che la merce non deve essere prelevata da un AGV. Il Linde L-MATIC Core rimane fermo e può essere assegnato a un altro ordine di trasporto. L'IA ha invece calcolato quale veicolo a comando manuale si trova nelle vicinanze per prendere in carico l'ordine.
"Configurando un modello di magazzino digitale, ogni possibile configurazione di infrastruttura e flotta può essere simulata in 3D e testata per verificarne l'efficienza", spiega Ron Winkler. "L'intelligenza artificiale può essere costantemente addestrata e perfezionata. Questo crea le condizioni per un ecosistema di magazzino che risolve proattivamente le sfide e migliora costantemente"
Presso LogiMAT: Padiglione 10 (Stand B21, B17 e C38)
Piazzale di carico tra i padiglioni 8 e 10, area espositiva tra i padiglioni 9 e 10
