Fraunhofer IML investiga a integração de paletes através de sensores

Os paletes têm até agora uma única função: como suportes de carga, eles transportam coisas de A a B. Mas e se pudessem ser mais do que apenas suportes de carga? O projeto “Pal2Rec”, iniciado em fevereiro de 2024, investiga como os paletes (Euro) podem ser integrados de forma autônoma em processos logísticos através do reconhecimento de atividades baseado em sensores.

(Dortmund) Os paletes também geram dados de movimento ou mobilidade (por exemplo, através de códigos QR). No entanto, esses dados sempre precisaram ser contextualizados com informações complementares, como imagens de câmeras. O projeto de pesquisa “Pal2Rec” (Reconhecimento de Atividades Logísticas Baseado em Sensores de Paletes (Euro)) agora verifica se os dados de movimento dos paletes podem ser reconhecidos e interpretados através do uso de sensores. Isso não apenas forneceria uma nova base de dados para processos logísticos, mas também disponibilizaria novas possibilidades de análise.

O projeto é financiado no âmbito da iniciativa de inovação mFUND com cerca de 181.000 euros pelo Ministério Federal de Digitalização e Transporte (BMDV). O Instituto Fraunhofer para Fluxo de Materiais e Logística IML está pesquisando como coordenador do consórcio em colaboração com a cátedra de Transporte e Armazenagem (FLW) da Universidade Técnica de Dortmund até outubro de 2024. O objetivo é demonstrar a viabilidade de que os processos logísticos podem ser interpretados e reproduzidos através dos dados adicionais dos sensores.

Cooperação com parceiros da indústria

Para fornecer essa demonstração, os pesquisadores equipam um palete demonstrador com os sensores necessários. Em um ambiente experimental, eles querem descobrir quais sensores são particularmente adequados e quais dados devem ser coletados. Em cooperação com parceiros da indústria, os passos do processo que devem estar no centro da coleta de dados são identificados. Com base nisso, os pesquisadores desenvolvem um script que permite o processamento dos dados e o reconhecimento manual de atividades. Finalmente, os resultados devem ser testados em larga escala em condições reais.

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