Dlaczego trudno zautomatyzować załadunek i rozładunek ciężarówek?
Rozładunek i załadunek ciężarówek pozostaje jednym z zadań, których automatyzacja wciąż jeszcze nastręcza kłopotów. Z czego wynikają te trudności? Jakie są technologiczne perspektywy przezwyciężenia tych barier?
Obsługa ładunków transportowanych z użyciem samochodów ciężarowych za pomocą sterowanych ręcznie wózków widłowych jest stosunkowo szybkim i łatwym zajęciem. Pomimo to okazuje się, że
automatyzacja tego zadania nie jest prosta. Jakie kwestie utrudniają jej przeprowadzenie? Jakie rozwiązania technologiczne mogą ją umożliwić?
Co utrudnia automatyzację rozładunku i załadunku ciężarówek?
Główną barierą automatyzacji zadań związanych z rozładunkiem i załadunkiem samochodów ciężarowych jest różnorodność obsługiwanych ładunków oraz brak standaryzacji doków załadunkowych. Na obecnym poziomie zaawansowania powszechnie dostępnych technologii automatyzacyjnych ludzie są w stanie znacznie lepiej reagować na nieoczekiwane, a często spotykane w tym kontekście zjawiska, takie jak np.:
- inny niż spodziewany układ ładunków w naczepie,
- zróżnicowane kształty i rozmiary ładunków,
- ładunki wymagające specjalnego traktowania.
Obsługa ładunków w niewystandaryzowanych sytuacjach wymagają elastyczności, która jest w przypadku dzisiejszych rozwiązań automatyzacyjnych trudno osiągalna. Ludzie są w stanie lepiej dostosować się do nieoczekiwanych zmian w układzie ładunku lub obsługi delikatnych przedmiotów o różnych kształtach i rozmiarach. – Za każdym razem przebieg pracy w załadunku i rozładunku samochodów ciężarowych jest bardzo podobny – mówi Matthias Merz, Senior Director Software Solutions w Grupie KION. – Jednak drobne, niezauważane przez ludzi odstępstwa od normy okazują się znaczące z perspektywy automatyzacji. W związku z tym prawdopodobnie jeszcze przez jakiś czas zadania z tego obszaru będą realizowane z użyciem wózków widłowych prowadzonych ręcznie – tłumaczy.
Jakie rozwiązania technologiczne przybliżają automatyzację rozładunku?
Jednak ostatnie lata to okres intensywnych prac badawczo-rozwojowych nad rozwiązaniami automatyzacji transportu wewnętrznego. Dzięki zastosowaniu różnego rodzaju czujników urządzenia klasy AGV są w stanie już dziś precyzyjnie postrzegać swoje otoczenie. Analiza tych sygnałów w oparciu o rozwiązania z pogranicza AI i uczenia maszynowego pozwala na adekwatne reagowanie w licznych sytuacjach.
Zastosowanie usług chmurowych oraz łączności 5G umożliwia z kolei wchodzenie w interakcje z urządzeniami i innymi wyposażonymi odpowiednio elementami infrastruktury magazynowej. Funkcjonowanie pojazdów prowadzonych automatycznie w złożonych środowiskach jest więc możliwe już dziś – choć wciąż jeszcze wiąże się ze stosunkowo dużymi kosztami wdrożenia. Eksperci przewidują, że na przestrzeni najbliższych lat ten stan rzeczy może się zmienić.
Generatywne AI kluczem do automatyzacji niepodlegających jej zadań
Nadzieje na poszerzenie spektrum zastosowań, w których z powodzeniem będą mogły być używane ekonomiczne rozwiązania automatyzacyjne, wiążą się z upowszechnieniem w przemyśle generatywnej sztucznej inteligencji. – W ciągu kilku sekund generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie przeanalizować
i ocenić tysiące sposobów, na jakie da się wykonać określone zadanie – mówi Matthias Merz. Zwiększenie dostępności tego typu samouczących się systemów – tak, by realne stało się ich wdrażanie na masową skalę – może być kluczem do automatyzacji zadań, które dotąd jej prosto nie podlegały.
