Fraunhofer IML investiga la integración de palets mediante sensores

Los palets cumplen hasta ahora principalmente una función: como portadores de carga, mueven cosas de A a B. Pero, ¿qué pasaría si pudieran ser más que simples portadores de carga? El proyecto «Pal2Rec», que comenzó en febrero de 2024, investiga cómo los palets (euro-palets) pueden integrarse de manera autónoma en procesos logísticos mediante el reconocimiento de actividades basado en sensores.

(Dortmund) Los palets también generan datos de movimiento o movilidad (por ejemplo, a través de códigos QR). Sin embargo, hasta ahora, estos debían ser siempre contextualizados mediante información complementaria como imágenes de cámaras. El proyecto de investigación «Pal2Rec» (Reconocimiento de actividades logísticas basado en sensores de (euro-)palets) ahora verifica si los datos de movimiento de los palets pueden ser reconocidos e interpretados mediante el uso de sensores. Esto no solo proporcionaría una base de datos completamente nueva para los procesos logísticos, sino que también ofrecería nuevas posibilidades de análisis.

El proyecto está financiado en el marco de la iniciativa de innovación mFUND con aproximadamente 181,000 euros por el Ministerio Federal de Digitalización y Transporte (BMDV). El Instituto Fraunhofer de Flujos de Material y Logística IML investiga como coordinador del consorcio junto con la cátedra de Tecnología de Transporte y Almacenamiento (FLW) de la Universidad Técnica de Dortmund hasta octubre de 2024 en el proyecto. El objetivo es demostrar la viabilidad de que los procesos logísticos sean interpretables y reproducibles a través de los datos adicionales de los sensores.

Cooperación con socios industriales

Para proporcionar esta evidencia, los investigadores equipan un palet demostrador con los sensores necesarios. En un marco experimental, quieren averiguar qué sensores son especialmente adecuados y qué datos deben ser recopilados. En cooperación con socios industriales, se identificarán los pasos del proceso que deben estar en el centro de la recolección de datos. Sobre esta base, los investigadores desarrollarán un script que permita el procesamiento de los datos y un reconocimiento manual de actividades. Finalmente, los hallazgos deberán ser probados a gran escala en condiciones reales.

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