Mobile Plattformen wie Automated Guided Vehicles (AGVs) und Autonomous Mobile Robots (AMRs) sind in Produktion und Intralogistik vieler Unternehmen inzwischen Normalität. Beide Technologien haben sich für die Automatisierung von Materialtransporten in der industriellen Fertigung, Logistik und Lagerhaltung etabliert – und werden in Zukunft noch wichtiger: Laut ‚Trendreport Intralogistik und Werkstransport 2021‘ des Industrielogistikers Inform bescheinigen 76 % der Befragten aus Logistik und Supply Chain Management den innerbetrieblichen Transporten eine hohe oder sehr hohe Relevanz für den gesamten Unternehmenserfolg, da sie in der Lage sind, die Logistikkosten der internen Warenwirtschaft signifikant zu senken.

Diese Bedeutung steht im Einklang mit Wachstumsprognosen verschiedener Marktforschungsberichte für den globalen AGV- und AMR-Markt, die bis 2025 ein milliardenschweres Marktpotenzial voraussagen. Dem Beratungsunternehmen logistic iq zufolge, soll allein der Markt für AMRs voraussichtlich auf etwa 18 Mrd. US-Dollar anwachsen.

Herausforderungen nehmen zu

Produktivität im Einsatz sowie Sicherheit für Personen und Assets im Betriebsumfeld sind seit jeher die Kernanforderungen an AGVs und AMRs. Mit der fortschreitenden Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen werden beide Begriffe um neue funktionale Inhalte erweitert. So wird Produktivität je nach Applikation beispielsweise auch dadurch bestimmt, wie situativ und dynamisch mobile Plattformen auf sich ändernde Anforderungen, Umgebungen und Logistikprozesse reagieren können.

Dabei geht der Trend weg von starren Infrastrukturen und Parcours-Layouts hin zur autonomen und dezentralen Routenplanung durch die Fahrzeuge selbst. Dafür müssen die AGVs und AMRs imstande sein, sich eigenständig zu lokalisieren – für eine optimierte Navigation oder Navigationsunterstützung und auch, um Transparenz in den Materialfluss sowie den Einsatz und den Verbleib von Fahrzeugen und Transportgütern zu bringen.

Um diese Daten für die Steuerung von AGVs und AMRs sowie für das digitale Flottenmanagement nutzen zu können, bedarf es einer nahtlosen Integrationsfähigkeit von Fahrzeugen und Fahrzeugflotten in bestehende IT-Systeme sowie der Vernetzung mit Maschinen und Anlagen, aber auch von Fahrzeugen untereinander. Gleichzeitig werden Technologien auf Basis Künstlicher Intelligenz dazu führen, dass Fahrzeuge immer komplexere Aufgaben übernehmen können.

Auch die sicherheitstechnischen Anforderungen an AGV und AMRs nehmen zu. Damit mobile Plattformen flexibel reagieren und navigieren können, bedarf es geeigneter Sicherheitssysteme, die es den Fahrzeugen ermöglichen, Hindernisse auf den Fahrwegen und im Raum zu erkennen und zu umfahren. Um Fahrzeuge kompakter auslegen zu können und eine kosteneffiziente Serienfertigung zu ermöglichen, sind zudem schlankere Sicherheitsarchitekturen nötig, die hohen Sicherheitsanforderungen bis hin zu kollaborativen Einsatzszenarien gerecht werden. Merkmale davon sind beispielsweise kompaktere Antriebe mit integrierten Sicherheitskonzepten, weniger steuerungstechnische Komponenten, weniger Verkabelung und mehr dezentrale Intelligenz und Kommunikationsfähigkeit in der mitfahrenden Sicherheitssteuerung.

Datenschätze an Bord

Kollisionsgefahren vermeiden: Mit einem 3D-Schutzfeld können mobile Plattformen Hindernisse auch im Raum sicherheitsgerichtet überwachen.

© Sick

Über ihre eigentlichen Transportfunktionen hinaus sind AGVs und AMRs durch ihre Sensorik, Steuerungstechnik und Software in der Lage, im Betrieb Unmengen von Betriebs- und Umfelddaten zu sammeln. Standort, Orientierung, 2D-Umgebungspunkte und 3D-Umfeldkonturen, Beladung, Geschwindigkeit, Zustand von Komponenten und Gesamtsystemen, Ladezustand, Diagnose von Fahrzeug-Uptime und Störungen – dies sind nur einige Beispiele von Daten, die für die Digitalisierung intralogistischer Prozesse von Relevanz sind. Hinzu kommt der Trend, AGVs und AMRs in sicheren Netzen miteinander zu verbinden – und auch verschiedene sichere Netze untereinander sicherheitsgerichtet zu koppeln. Für den erforderlichen drahtlosen Datenaustausch eignen sich Technologien wie Datenfunk oder industrielle WLAN-Netze.

Mehr Produktivität durch Lokalisierung

Intelligente Lokalisierungslösungen schaffen die Voraussetzung dafür, dass mobile Plattformen Routen autonom festlegen, Fahrwege bei Bedarf anpassen und situativ auf Änderungen reagieren können. Als Technologien dienen hier beispielsweise Laserscanner, optisch-magnetische Spurführungssysteme oder Rasterlokalisierungs- und Konturlokalisierungssysteme. Insbesondere letztere werden verstärkt genutzt, da sie in der Lage sind, anhand der Umfeld-Mess- daten von 2D- oder 3D-LiDAR-Sensoren oder von Sicherheits-Laserscannern an Bord der Fahrzeuge exakt die Entfernung und Richtung jeglicher Art erkannter Konturen zu messen. Wände, Tore, Pfeiler oder Regale, die sich vor oder um das Fahrzeug herum befinden, liefern eine Vielzahl statischer Orientierungspunkte, die eine präzise Lokalisierung ermöglichen. Veränderungen im Umfeld, wie beispielsweise das zeitweise Abstellen einer Palette vor einer Hallenwand, haben keinen Einfluss auf die Zuverlässigkeit der Ortung.

Neueste Lösungen zur Umfelddetektion sind sogar in der Lage, 3D-Messdaten zur Kartierung der Umgebung (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) zu nutzen. Dadurch können mobile Plattformen eigenständig eine neue Umgebung erkunden und eine Karte davon erstellen, die dann im Produktivbetrieb zur Selbstlokalisierung und Navigation nutzbar ist.