Schnelle und zuverlässige Klassifizierung und Zuordnung verschiedener Palettentypen bei Rossmann

11.10.2024

Je effizienter die Arbeitsabläufe, desto erfolgreicher kann ein Unternehmen langfristig sein. Als eine der größten Drogerieketten Europas hat Rossmann dies längst erkannt und optimiert seine Prozesse daher in vielen Bereichen – darunter auch im Wareneingang. Aufgrund der Zusammenarbeit mit verschiedenen Lieferanten werden die Waren auch auf verschiedenen Paletten angeliefert. Diese unterliegen teilweise dem Palettenpfandsystem und müssen zunächst klassifiziert und korrekt zugeordnet werden. Die manuelle Abwicklung bedeutet einen hohen zeitlichen und personellen Aufwand und ist zudem mit einem nicht zu unterschätzenden Fehlerpotenzial verbunden.

Die Waren von Rossmann werden auf unterschiedlichen Paletten geliefert, welche klassifiziert werden müssen.
Die Waren von Rossmann werden auf unterschiedlichen Paletten geliefert, welche klassifiziert werden müssen.

Dank der beiden Lösungen Pallet Classification System (PACS)  und Tag-LOC System von SICK konnte Rossmann die Klassifizierung der Paletten im Wareneingang sowie ihre Zuordnung per Echtzeitlokalisierung der Flurförderzeuge automatisieren. So spart das Unternehmen nicht nur Kosten, sondern optimiert gleichzeitig die Prozessqualität, die Transparenz über den Palettenbestand sowie den Ressourceneinsatz.

 

Rossmann stellt die Pfandfrage

Mit insgesamt 62.100 Mitarbeitenden und 4.741 Filialen hat sich Rossmann seit seiner Gründung im Jahr 1972 zu einer von Europas größten Drogerieketten entwickelt. Neben 5.000 Eigenmarken-Artikeln umfasst das Sortiment auch 18.000 Produkte anderer Hersteller. Der Betrieb im Wareneingang ist also entsprechend hoch. Angelieferte Paletten wurden bisher manuell in Empfang genommen, nach ihrer Pfandrelevanz klassifiziert und dem jeweiligen Lieferanten zugeordnet – ein aufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Auf der Suche nach einer Möglichkeit, den gesamten Ablauf effizienter zu gestalten, wandte sich Rossmann an SICK.

 

SICK findet die Antwort

Die Lösung von SICK setzt sich aus zwei Systemen zusammen: dem Palettenklassifizierungssystem PACS und dem Echtzeitlokalisierungssystem Tag-LOC. Die Integration übernahm mit BSS Bohnenberg ein Unternehmen, mit dem SICK bereits in der Vergangenheit erfolgreich auf Augenhöhe zusammengearbeitet hatte.

Rossmann nutzt das Pallet Classification System, das automatisch die eintreffenden Paletten klassifiziert.
Rossmann nutzt das Pallet Classification System, das automatisch die eintreffenden Paletten klassifiziert.

Klassifizierung leicht gemacht

Das Qualitätskontrollsystem PACS, das sich dank seines geringen Platzbedarfs an vielen Stellen entlang der Fördertechnik montieren lässt, übernimmt die automatische Palettenklassifizierung am Wareneingang. Während sich die Paletten über die Fördertechnik bewegen, erfassen zwei 2D-Machine-Vision-Kameras midiCam2 die relevanten Außenklötze und erstellen RGB-Bilder davon. Optional kann oberhalb der Fördertechnik eine dritte Farbkamera angebracht werden, um die Ladung auf der Palette zu dokumentieren.

Auf Basis dieser Bilder ermittelt das System mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzwerks, um welchen Palettentyp es sich handelt, z. B. EPAL, CHEP oder UIC. Nachträglich können aber auch weitere Typen eingelernt werden. Eventuelle Abweichungen in der Qualität der Brandings werden im Trainingsprozess des Netzwerks berücksichtigt, was sich nicht nur in der Erfolgsquote, sondern auch in der Robustheit der Auswertung widerspiegelt.

Die erfassten Daten werden anschließend an ein übergeordnetes Lagerverwaltungssystem übermittelt, sodass bekannt ist, wie viele pfandrelevante und nichtpfandrelevante Paletten eingegangen sind.

 

Präzise Zuordnung dank Echtzeitlokalisierung

Das Lokalisierungssystem Tag-LOC basiert auf der Ultrabreitband-Sensorrechnologie und ermöglicht eine hohe Genauigkeit.
Das Lokalisierungssystem Tag-LOC basiert auf der Ultrabreitband-Sensorrechnologie und ermöglicht eine hohe Genauigkeit.

Bei Tag-LOC handelt es sich um ein System zur Positionsbestimmung, das auf Basis der UWB-Sensortechnologie (Ultrabreitband) eine Echtzeitlokalisierung von Material und Fahrzeugen mit einer Genauigkeit im Dezimeterbereich ermöglicht. Für Rossmann montierte BSS zehn Antennen (sogenannte Anker) im Wareneingangsbereich sowie zehn Tags an den elektrischen Hubwagen, deren Akkus gleichzeitig die Spannungsversorgung der Tags sicherstellen. Sobald dem jeweiligen Lieferanten einer der zehn Elektrohubwagen zugeordnet wird, sendet der entsprechende Tag die Bewegungssignale per UWB an die Antennen, die diese wiederum an die auf dem Kundenserver installierte Softwareplattform Asset Analytics übermitteln. Dort wird der Hubwagen eindeutig identifiziert und dessen genaue Position berechnet.

In der Software wurden im Vorfeld virtuelle Pendants der vier Förderstrecken definiert. Wenn sich ein Hubwagen nun in einem dieser vier Bereiche befindet, wird nicht nur seine ID, sondern auch die ID der Förderstrecke in der Anlagensteuerung an das übergeordnete System übertragen. Auf diese Weise lassen sich die durch PACS klassifizierten Paletten dem jeweiligen Hubwagen direkt zuordnen – und über dessen ID auch indirekt dem Lieferanten.

Lokalisierungssysteme
Exaktes Lokalisieren, Verfolgen und Verwalten von Assets
Tag-LOC System
Qualitätskontrollsysteme
Schnelle und zuverlässige Klassifizierung verschiedener Palettentypen
Pallet Classification System

 

Effizientes Zusammenspiel

Durch die kombinierte Lösung ergeben sich für Rossmann gleich mehrere Vorteile. Dank der einfachen Integration in die bestehende Lagerumgebung und der Standardsensorik von PACS lässt sich das System kostengünstig warten und unterhalten. Da die Abwicklung nicht mehr manuell erfolgt, werden zudem die Mitarbeitenden entlastet und können sich auf Prozesse mit höherer Wertschöpfung konzentrieren. Darüber hinaus erfordert der Einsatz von Deep-Learning-Technologie in der SICK-Lösung – anders als bei herkömmlichen Bildverarbeitungslösungen – keine detaillierten Programmierkenntnisse, da das System mit konkreten Beispielen trainiert wurde. Auf diese Weise konnte SICK die Palettenidentifikation für Rossmann vergleichsweise einfach gestalten.

Gleichzeitig verhindert Tag-LOC durch die Anbindung an Asset Analytics fehlerhafte Zuordnungen. Denn falls an einer Förderstrecke mehrere Hubwagen auf einmal erkannt werden, sendet Asset Analytics direkt eine entsprechende Alarmmeldung an das übergeordnete System. So wird sichergestellt, dass jede Förderstrecke nur von einem Lieferanten beladen wird.

 

Wegbereiter für künftige Projekte

Seit der komplette Wareneingangsprozess erfolgreich im laufenden Betrieb umgebaut und automatisiert wurde, profitiert Rossmann von einer effizienten, schnellen und zuverlässigen Klassifizierung und Zuordnung verschiedener Palettentypen. Für die Drogeriekette bedeutet dies neben einer Kostenersparnis durch korrekte Pfandabrechnungen zudem optimierte Arbeitsabläufe und vollständige Transparenz über den gesamten Palettenbestand, inklusive eindeutiger Lieferantenzuordnung. Auch Martin Gräb, Geschäftsführer für Marketing und Vertrieb beim Integrationspartner BSS, bestätigt: „Mit dem automatisierten Wareneingang haben BSS und SICK eine individuelle Lösung mit hohem Innovationsgrad im Markt etabliert, die Vorreiter für weitere Projekte sein wird.“ Eines davon hat Rossmann bereits umgesetzt und das Tag-LOC System durch die Einbindung von drei Staplern erweitert.

 

Weitere Beiträge

Sicherer Materialfluss – ein Thema für Muting?

Lesen Sie mehr

Palettenklassifizierung leicht gemacht: wie EDEKA den Wareneingang optimiert

Lesen Sie mehr

Automatisierung in der Galvanik: effizienteres Produkt-Controlling dank ortungsbasierter Lösung

Lesen Sie mehr

SICK uses cookies

We use cookies to optimize our web pages for you, to continuously improve them, and to offer you information that is tailored to your interests. By clicking the “Accept all cookies” button you consent to the use of cookies. You can select which cookies you want to allow by clicking the “Show settings for cookies” button. For further information, please see our privacy policy.