Mobile Roboter werden zunehmend in der Lagerautomation eingesetzt, um Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit zu verbessern. Sie übernehmen verschiedene Aufgaben wie den Transport von Waren, das Lagermanagement und die Auftragsabwicklung. Dieser Artikel untersucht reale Anwendungen durch Fallstudien und relevante Berechnungen.

Fallstudie 1: Autonome geführte Fahrzeuge (AGVs) in der Fertigung

In einem großen Produktionslager werden AGVs zum Transport von Rohstoffen und Fertigprodukten eingesetzt. Diese Roboter folgen vordefinierten Pfaden und kommunizieren mit Lagerverwaltungssystemen, um Routen zu optimieren. Die Implementierung reduzierte den manuellen Arbeitsaufwand und erhöhte den Durchsatz.

Beispielsweise legt ein FTS mit einer Tragfähigkeit von 500 kg eine durchschnittliche Strecke von 200 Metern pro Fahrt zurück. Wenn es täglich 50 Fahrten zurücklegt, beträgt die zurückgelegte Gesamtstrecke 10.000 Meter. Bei einem Energieverbrauch von 0,2 kWh pro 100 Meter beträgt der tägliche Energieverbrauch 20 kWh.

Fallstudie 2: Automatisierte mobile Roboter (AMRs) für das Bestandsmanagement

AMRs, die mit Sensoren und Barcodescannern ausgestattet sind, navigieren durch Lagergänge, um Bestandskontrollen durchzuführen. Sie aktualisieren den Bestand in Echtzeit, reduzieren manuelle Zählfehler. Diese Roboter passen sich dynamischen Umgebungen an und optimieren ihre Routen kontinuierlich.

In einem Fall, in dem ein AMR 1.000 Objekte pro Schicht scannt, wobei jeder Scan etwa 2 Sekunden dauert, beträgt die Gesamtscanzeit etwa 33 Minuten. Wenn der Roboter 3 Schichten pro Tag betreibt, kann er täglich bis zu 3.000 Objekte scannen, was die Effizienz erheblich erhöht.

Berechnungen für die Robotereffizienz

Die Effizienz mobiler Roboter kann anhand von Parametern wie Fahrstrecke, Energieverbrauch und Zeit für die Aufgabenerledigung bewertet werden, beispielsweise hilft die Berechnung des Energieverbrauchs, Betriebskosten und Batterieanforderungen zu bestimmen.

  • Gerückte Entfernung pro Aufgabe
  • Energieverbrauch pro Meter
  • Anzahl der Aufgaben pro Gebührenzyklus
  • Ladezeit und -frequenz