Pick-by-Vision® II

DARUM GEHT ES

Pick-by-Vision^® II entwickelt mithilfe von Augmented-Reality-Technologie ein System zur Fehlervermeidung bei der Kommissionierung.

HINTERGRUND

• Einzug der Augmented-Reality-Technologie (AR) in einigen Bereichen der Technik
• Einordnung der AR als Mixed Reality zwischen wahrnehmbarer Realität und der Virtual-Reality (VR)
• Überlagerung der realen Umgebung durch virtuelle Einblendungen bei AR
• Ergänzung der Realität um kontextbezogene zusätzliche Informationen
• Entwicklung eines AR-basierten Systems, welches dem Benutzer mittels eines monokularen Head-Mounted-Displays (HMD) Informationen zum Kommissionierprozess anzeigt, im Rahmen des abgeschlossenen Forschungsprojekts „Pick-by-Vision^®“ (IGF-FV 14756 N/1)
• Funktionsmuster von „Pick-by-Vision^®„:
  • Funktionsmuster 1 (FM1):
    Anzeige jeweils einer Position eines Kommissionierauftrags statisch in einem Head-Mounted-Display (HMD), so dass das Mitführen der sonst üblichen Papierliste entfällt
  • Funktionsmuster 2 (FM2):
    Permanente Erfassung der Position und Orientierung des Kopfes von Benutzern, um dynamisch den Weg anzuzeigen, an dem sich ein zu kommissionierender Artikel befindet
• Erweiterung von Pick-by-Vision^® mit einem System zur Fehlererkennung und ‑behebung in diesem Folgeprojekt

ZIELE

• Einteilung von Fehlern bei der Kommissionierung in vier Fehlerarten
  • Typfehler: falscher oder zusätzlicher Artikel
  • Mengenfehler: zu hohe oder zu geringe Anzahl des richtigen Artikels
  • Auslassungsfehler: Auftrag nicht vollständig (z.B. vergessene Position)
  • Zustandsfehler: Beschädigung, falsche Tätigkeit am Artikel (z.B. fehlendes Etikett) 
• Häufigkeit des Auftretens von Fehlerarten in Kommissioniersystemen:
  • ca. 45 % Mengenfehler
  • ca. 40 % Typfehler (verursachen höhere Kosten)
• Erweiterung der Funktionsmuster aus Pick-by-Vision^®:
  • Erkennen von Fehlern während des Pickvorgangs
  • Behebung durch den Mitarbeiter während des Kommissionierens

PARTNER

• Adolf Würth GmbH & Co. KG
• ART Advanced Realtime Tracking GmbH
• CIM GmbH
• Conrad Electronic SE
• Deutsche Bahn AG
• gepasystem GmbH
• Kühne + Nagel (AG & Co.) KG
• LCALL Logistik Consulting Allgayer
• Ludwig Meister GmbH & Co. KG
• metaio GmbH
• Miebach Consulting GmbH
• p.l.i. solutions GmbH
• SEP Logistik AG
• SICK AG
• Siemens AG
• trilogIQa
• TU München, Fachgebiet für Augmented Reality
• TU München, Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik
• Volkswagen AG