HS liefert revolutionären Kommissionierroboter an Godt Levert

„Dieses Projekt ist absolut einzigartig und wird erheblich zur Effizienz einer Branche beitragen, die derzeit von manueller Arbeit dominiert wird,“ sagt eine stolze Martine H. Wagener von HS News Systems.

HS News Systems arbeitet seit fast zwei Jahren an dem Kommissionierroboter. Der Prototyp ist bereits in der Anlage von Cheffelo in Oslo in Betrieb und zeigt vielversprechende Ergebnisse. Das Projekt hat finanzielle Unterstützung von Innovation Norway im Rahmen eines Kooperationsprojekts erhalten, das die Entwicklung neuer und bahnbrechender Technologie für die Produktverarbeitungsindustrie zum Ziel hat.

Dies ist der Kommissionierroboter von HS News Systems:

Der Roboter wählt die gewünschte Anzahl von Produkten für jede Lebensmittelbox aus (aus 16 verschiedenen Standorten).
Der Roboter verwendet Luftdruck/Vakuum (Pneumatik), um das einzelne Produkt aufzuheben.
Fortschrittliche Kameratechnologie, Bildverarbeitungstechniken und maschinelles Lernen werden eingesetzt.
Der Roboter ist platzsparend, präzise und entlastet Arbeitskräfte für andere Aufgaben.
Fehlerrate bei einem Kommissionierversuch: etwa 1 %; Fehlerrate bei zwei Kommissionierversuchen: 0,2 %.
Der erste Prototyp kommissioniert Gewürztüten; der nächste Entwicklungsschritt wird die Handhabung anderer Produkte sein.
Kann schließlich rund um die Uhr betrieben werden. Die Boxen werden vorübergehend gelagert, bis die Produktion am Morgen beginnt.

Revolution in der Robotertechnologie in einer traditionellen Branche

Die Robotertechnologie, die jetzt bei Cheffelo (Godt Levert/Adams Matkasse) in Oslo implementiert wird, ist in der Branche revolutionär. Eine Branche, die in den letzten Jahren eine erhebliche technologische Entwicklung durchlaufen hat.

„Als der Markt die Hauslieferung von Lebensmittelboxen entdeckte, gab es einen regelrechten Boom in der Branche. Unternehmen setzten massenhaft Arbeitskräfte ein, um die Nachfrage zu befriedigen. Heute, ein paar Jahre später, sehen wir, dass nicht alle in einem Markt überlebt haben, der hauptsächlich vom Preis des Endkunden getrieben wird. Daher ist es sehr lohnend und spannend, einem der zentralsten Akteure Norwegens auf ihrem Weg zu mehr Effizienz zu helfen,“ sagt Martine von HS News Systems.

Lernen Sie «Rob» im Video unten kennen.

Spulen Sie vor zu 2:40, um den Kommissionierroboter von HS News Systems zu sehen. Norwegischer Ton, bei Bedarf englische Untertitel einschalten.

Eine Zusammenarbeit mit großen Ambitionen

Die Chief Operating Officer von Cheffelo Norway, Vibeke Amundsen, erklärt, dass solche Lösungen ein wichtiger Bestandteil des Branchenfokus sind. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Robotisierung bei Cheffelo gekommen ist, um zu bleiben. Der Prototyp ist seit fast sechs Monaten in Betrieb. Nun gibt es Pläne für einen weiteren Kommissionierroboter, der völlig andere Produkte handhaben wird.

„Für uns ist es wichtig, uns selbst herauszufordern, wie wir Lebensmittelboxen produzieren und unseren Prozess und unser Produkt weiterentwickeln. Ohne Innovation und Entwicklung würden wir stagnieren, was langfristig nicht nachhaltig ist. Es geht darum, wie man sich auf die Zukunft vorbereitet und wie man den Kunden ein noch besseres Endprodukt bietet.“

Der Roboter hat das Potenzial, viele Möglichkeiten für die zukünftige Entwicklung zu bieten. Vibeke erklärt, dass diese Technologie den Köchen bessere und mehr Möglichkeiten bietet, kreativ zu sein.

„Bisher sind wir sehr zufrieden damit, wie der Kommissionierroboter funktioniert. Früher mussten die Mitarbeiter diese Aufgabe manuell erledigen. Der Roboter kann theoretisch ununterbrochen und mit größerer Präzision als Menschen arbeiten,“ erklärt Vibeke.

Lernen Sie das Team hinter dem Kommissionierroboter kennen

Das Projekt hat insgesamt mehr als fünf Mannjahre in Anspruch genommen, und unter den Beteiligten bei HS News Systems befinden sich ein Designer, ein Mathematiker, ein Ingenieur und ein Mechatronikexperte. Die Hauptperson hinter der Entwicklung des Algorithmus und der Software ist Vidar Solli, ein Ingenieur und angeheuerter Berater für das Projekt. Er hat während des gesamten Projekts eng mit Janis Grobovs zusammengearbeitet. Janis wurde 2022 bei HS News eingestellt und hat hauptsächlich am Roboterprojekt gearbeitet.

– Man könnte vielleicht sagen, dass dies mein Herzensprojekt ist! Es ist wirklich aufregend zu sehen, dass es im Betrieb so gut funktioniert. In den Anfangsphasen mussten das Team und ich den Roboter ständig überwachen, während er in Betrieb war. In solchen Phasen gibt es immer Vorfälle, die eine laufende Fehlerbehebung und Korrekturen erfordern.

– Was mich am meisten überrascht hat, ist, dass der Roboter tatsächlich bestimmte Situationen besser meistert, als wir erwartet hatten—Situationen, die wir vielleicht im Voraus nicht vorhergesehen hatten. Das zeigt, dass die Algorithmen und das maschinelle Lernen genau so funktionieren, wie wir es uns gewünscht haben, schließt Grobovs.

Das ist Maschinelles Lernen:

Maschinelles Lernen wird oft mit künstlicher Intelligenz verwechselt. Maschinelles Lernen kann als eine vereinfachte Version der künstlichen Intelligenz verstanden werden.
Ein Lernalgorithmus verwendet zunächst einen Satz von Trainingsdaten, um ein Verhalten zu entwickeln oder zu verbessern. Der Algorithmus muss dann in der Lage sein, zu generalisieren und Lösungen für Probleme zu finden, denen er zuvor nicht begegnet ist. Dies geschieht, indem ihm kontinuierlich größere Mengen an Daten durch Versuch und Irrtum zugeführt werden.

HS liefert revolutionären Kommissionierroboter an Godt Levert

„Dieses Projekt ist absolut einzigartig und wird erheblich zur Effizienz einer Branche beitragen, die derzeit von manueller Arbeit dominiert wird,“ sagt eine stolze Martine H. Wagener von HS News Systems.

Dies ist der Kommissionierroboter von HS News Systems:

Revolution in der Robotertechnologie in einer traditionellen Branche

Lernen Sie «Rob» im Video unten kennen.

Eine Zusammenarbeit mit großen Ambitionen

Lernen Sie das Team hinter dem Kommissionierroboter kennen

Das ist Maschinelles Lernen:

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