Lees Ook

Manuele cycle count uitgeteld

H.Essers test visual SLAM om cycle count te automatiseren

Manuele cycle count uitgeteld
De cycle count is een tijdverslindend proces. Er moeten medewerkers voor worden ingezet die ondertussen andere taken zouden kunnen uitvoeren. Zo ook bij de logistiek dienstverlener H.Essers, waar de cycle count door twee medewerkers met een hoogtewerker wordt verricht. Maar omdat H.Essers af wil van die manuele werking laat het visual SLAM los op de cycle count. Het project zit nog in de testfase, maar de ambitie is er alvast.

H.Essers optimaliseert zijn operaties continu en tast daarbij innovatieve technologieën af. De logistiek dienstverlener stelde daarom een innovatieve timeline op. Enkele jaren geleden experimenteerde H.Essers met drones om automatische stocktelling te doen. Het bleek echter niet zo gemakkelijk te zijn om een drone indoor te laten navigeren. Daarnaast had de drone last van turbulentie wanneer hij langs een lege locatie vloog. Bovendien flapperden de etiketten – die vaak maar half aan de pallets worden gekleefd – wanneer een drone voorbijkwam, waardoor de drone de etiketten onvoldoende nauwkeurig kon scannen. Tot slot moest de gang te lang worden vrijgehouden, terwijl de drone de gang inventariseerde. Het project werd geen succes, maar er werd wel veel uit geleerd. Die lessen nam H.Essers mee om naar alternatieven uit te kijken.

Op dit moment is de logistiek dienstverlener volop aan het testen hoe de cycle count kan worden geautomatiseerd, een vrij eenvoudig proces om te automatiseren, aangezien het weinig tijdskritisch is.
Robin Ceunen, business analyst team lead bij H.Essers: “Als de stocktelling pas morgen plaatsvindt in plaats van vandaag, dan zal de klant zijn slaap er niet voor laten.”

Keuze voor visual SLAM

Naast de vele vrachtwagens die we op de weg tegenkomen, heeft H.Essers ook één miljoen vierkante meter aan magazijnruimte. Over het algemeen gaat het over conventionele magazijnen. Het is in die magazijnen dat er twee medewerkers met behulp van een hoogtewerker aan cycle counting doen. Eén medewerker bestuurt de hoogtewerker, de andere telt vanuit een veiligheidskooi de voorraad. Om dat proces te automatiseren, haalde H.Essers zijn inspiratie bij de toepassing van een robot die hier en daar in Amerikaanse en Aziatische winkels rondrijdt. De robot helpt klanten om een bepaald product te vinden en wanneer hij niets om handen heeft, scant hij de rekken. Achteraf genereert de robot een rapport waarin staat welke producten uit stock zijn en moeten worden bijbesteld of aangevuld.
 
H.Essers nam contact op met het Leuvense Intermodalics, een bedrijf dat is gespecialiseerd in het ontwerpen van software voor robotics. Een van hun kerncompetenties is indoor lokalisering. Er werd gekozen voor de visual SLAM-technologie. SLAM staat voor Simultaneous Localization And Mapping. Het is een visuele technologie waarbij een robot of ander autonoom voertuig een onbekende omgeving in kaart brengt en zich vervolgens tegelijkertijd in dezelfde kaart probeert terug te vinden (definitie Wikipedia). Concreet komt het erop neer dat het SLAM-apparaat zijn locatie kent, ongeacht het magazijn. Er is een positie ‘nul’, het startpunt, en vandaaruit weet het toestel hoeveel graden het naar rechts of naar links is bewogen, zonder enige externe ondersteuning.
 
Een alternatieve indoor positioning technologie die werd overwogen is het gebruik van ‘beacons’. Op bluetooth gebaseerde beacons zenden regelmatig signalen uit die hun locatie bepalen. We kunnen het vergelijken met vuurtorens die repetitief hun signaal uitzenden waardoor zeelui hun positie kunnen bepalen. Een beacon zendt elke tiende van een seconde een radiosignaal uit dat bestaat uit letters en cijfers. Een toestel dat het bluetooth signaal kan lezen, weet waar het zich ten opzichte van de beacon bevindt.
 
Maar H.Essers koos voor visual SLAM, omdat er slechts een eenmalige hardware-investering voor nodig is, iets wat niet het geval is bij het gebruik van beacons. Beacons moeten op heel veel plaatsen in het magazijn worden aangebracht, wat een forse investering betekent, zeker als je weet dat H.Essers in België alleen al twintig magazijnen heeft. Onbegonnen werk dus om ze allemaal van beacons te voorzien om de stocktelling automatisch te laten verlopen. Met visual SLAM hoeft H.Essers enkel in het apparaat te investeren.
 
Een voorwaarde voor het gebruik van visual SLAM is dat de omgeving statisch is. In een magazijn met verrijdbare rekken zou het systeem tilt slaan. Als er een rek wordt verplaatst, zou het namelijk niet weten of het zelf is verschoven dan wel het rek. Ook in de laad- en loszone is visual SLAM niet goed toepasbaar. Daar genieten beacons dan weer de voorkeur.

SLAM-toestel H.Essers

Het SLAM-toestel dat bij H.Essers wordt gebruikt, moeten we ons voorstellen als een router met een camera erbovenop. De camera maakt beelden van wat er in het magazijn staat. Als het toestel vooruitrijdt en twee seconden later halthoudt, veranderen de beelden waardoor het toestel beseft dat de rekken niet verschuiven, maar dat het zelf in beweging is. Naast de camera is er een hoogte-, snelheids- en gradenmeter in het SLAM-toestel geïntegreerd. Aan de zijkant is er een barcodescanner aan toegevoegd, zodat barcodes van pallets kunnen worden gescand terwijl het toestel door het magazijn rijdt. Dankzij de camera en slimme software geeft het toestel door welke pallet in welke gang staat en zo kan de voorraad worden geteld. In latere instantie wil H.Essers er ook mee kunnen navigeren en op basis van de camerabeelden aangeven waar het toestel zich naartoe zou moeten begeven.
 
De cycle count is volledig in het WMS (warehouse management system) geïntegreerd. H.Essers ontwikkelde in zijn WMS tabellen die de coördinaten per locatie kennen. In het magazijn is een bepaald punt als absoluut nulpunt gekozen, wat heeft geleid tot een tabel met alle locaties, gelinkt aan de juiste coördinaten. Wanneer het toestel zijn ronde door het magazijn doet, vertrekt het bij het begin van de rekken. Het scant de barcode die er hangt, zodat het weet op welke coördinaat het zich exact bevindt. Daarna rijdt het door het magazijn om de cycle count uit te voeren. Op basis van de verplaatsing geeft het de 3D-gegevens van de pallets door via een interface die aan het WMS is gekoppeld. 

Implementatie in drie fases

De implementatie van visual SLAM is in drie fases opgesplitst. Aangezien het de eerste keer is dat H.Essers visual SLAM in de magazijnen uitrolt, is er om te beginnen een proof-of-concept fase. Het SLAM-apparaat wordt op een standaard reachtruck geplaatst die door het magazijn rijdt, zodat ondertussen de stocktelling kan plaatsvinden. Het toestel registreert waar de pallets staan en stuurt die gegevens naar het WMS door. Het WMS vergelijkt die informatie met wat er volgens het systeem zou moeten staan. Het is nog geen volledig automatisch proces, aangezien er nog steeds een medewerker nodig is om de reachtruck door de gangen te sturen. Maar het is wel al een pak sneller dan de cycle count met twee medewerkers en een hoogtewerker uit te voeren. Bovendien levert het een eerste besparing op.
 
In fase twee zal de reachtruck worden vervangen door een zelfrijdende robot, een soort zelfrijdende hoogtewerker waar het SLAM-toestel bovenop wordt geplaatst. Robin Ceunen en zijn team onderzoeken momenteel of het mogelijk is om het zelfrijdende voertuig aan te sturen via de camerabeelden die het visual SLAM-toestel registreert. “Indien de resultaten negatief zijn, zullen we terugvallen op een klassieke AGV. Maar als we slagen voor fase twee, met of zonder klassieke AGV, dan zal de cycle count zonder medewerkers gebeuren. Een enorme besparing. Slagen we niet voor fase twee, dan is dat op zich ook geen ramp. Het is de eerste keer dat we visual SLAM toepassen en het is vooral de bedoeling om een eerste aanzet te geven. Blijkt het project achteraf heel voordelig te zijn, dan is dat mooi meegenomen.”
Uit de vorige twee fases leert H.Essers welke pallets ontbreken, overbodig zijn of op de verkeerde plaats staan. Wat is dan de bedoeling van fase drie?
R. Ceunen: “We willen in een volgende fase kunnen achterhalen of er voldoende lagen op onze pallets liggen. Daarvoor zullen we machine learning nodig hebben. Daarbij laten we een computersysteem 1.000 keer een foto van een pallet analyseren waarvan het moet afleiden hoeveel lagen dozen erop liggen. Zelf geven we telkens het juiste antwoord, zodat het computersysteem van zijn fouten leert en na een tijdje zelf het juiste aantal lagen kan afleiden. De foto’s komen van de camera op het SLAM-apparaat die uit verschillende hoeken foto’s van de pallets kan maken. Dit is slechts een eerste stap richting de ultieme cycle count van volle pallets. Als het SLAM-apparaat het aantal lagen weet, dan kan het ook het aantal dozen dat op de pallets staat achterhalen.”
 
Verder overweegt H.Essers om de barcodes uit te rusten met RFID (radio-frequency identification). Dat zou een meerwaarde betekenen voor pakweg farmaceutische klanten die er dan honderd procent zeker van zijn dat de juiste goederen op de juiste vrachtwagen worden geladen. Bovendien zou de snelheid waarmee de cycle count kan worden gedaan enorm toenemen, want dan hoeft het SLAM-apparaat de barcodes niet meer te scannen, maar kan het veel sneller de radiosignalen uitlezen. Wat ook het proces kan vergemakkelijken, is de cycle count ’s nachts te laten plaatsvinden. Zo zouden er tijdens de stocktelling geen gangen meer worden geblokkeerd.

Extra info


Andere mogelijke toepassingen van visual SLAM
- Visual SLAM kan worden gebruikt om alle operators in het magazijn te tracken. Het kan zijn dat een heftruck en een orderpicker elkaar in de weg lopen en dat daardoor bottlenecks ontstaan. Visual SLAM kan de probleemzones in kaart brengen, een soort heat map waaruit blijkt waar en wanneer de bottlenecks zich voordoen.
 
- Als je toch al de operators trackt en dus weet waar ze zich bevinden, kun je de vele opdrachten die nog moeten worden uitgevoerd via visual SLAM aan de medewerkers doorgeven. De SLAM-technologie weet waar een operator in het magazijn is en kan dus zijn locatie koppelen aan de plaats van de uit te voeren taak. Zo krijgt een operator die zich rechts in het magazijn bevindt de instructie om pallets op te halen die zich in zijn buurt, aan de rechterkant van het magazijn, bevinden.
 
- Vaak wordt een heftruckchauffeur gevraagd om te bewijzen dat hij voor de juiste pallet staat om op te halen. Dat gebeurt door het locatienummer te scannen. Maar als je op basis van visual SLAM-technologie de locatie van de medewerker kent, hoeft de scan niet meer te worden uitgevoerd. Als je dagelijks duizenden scans uitspaart, dan spaar je al snel heel wat tijd uit.


H.Essers & Intermodalics
H.Essers is een logistiek dienstverlener met hoofdzetel in het Limburgse Genk. Het bedrijf werd in 1928 door Henri Essers opgericht en is onder meer actief in de chemische sector, de farmaceutica, de gezondheidssector en de sector van hoge kwaliteitsgoederen.
De logistieke dienstverlener heeft in West- en Oost-Europa 1.460 vrachtwagens rondrijden en heeft 995.000 vierkante meter aan magazijnen. De 6.270 medewerkers zitten verspreid over zeventien landen. In 2017 draaide H.Essers een omzet van 646 miljoen euro.
Het softwarebedrijf Intermodalics is gespecialiseerd in visuele localisatie (VSLAM), 3D-visie en robotnavigatie. Het bedrijf werd in 2010 opgericht en telt een dertigtal medewerkers. In juni 2018 investeerden Urbain Vandeurzen en PMV 2,5 miljoen euro voor de ontwikkeling van de VSLAM en 3D-visie oplossing “Pick-it”.
 Onderwerp: Inventory 
Lees Ook
X