Lose Schüttgutbestände digital erfassen
Präzise Volumenmessung mit LiDAR
Schüttgut wird in der Regel durch Schätzungen, Zählungen, Ein- und Ausgangsrechnungen oder einfach durch Erfahrungswerte erfasst. Werden Strichlisten verwendet und Bestandswerte in Excel-Tabellen manuell übertragen, führt dies oftmals dazu, dass die Buchbestände schnell von den tatsächlichen Beständen abweichen. Dieses Problem lässt sich bekanntlich bei Silos lösen, bei denen der Füllstand leicht zu messen ist. Bei losem Schüttgut ist es dagegen etwas komplexer: Hier muss die Kontur des Haufwerks berücksichtigt werden.
Wird Schüttgut in Lagerboxen gelagert, lässt sich die geometrische Abmessung dieser Box verwenden, um besser abschätzen zu können, wie viel Material sich darin befindet.
Jahresendinventuren werden teilweise immer noch mit einem Zollstock durchgeführt − die präzise Alternative ist die Messung mit einem terrestrischen Laserscanner. Dabei wird das Lager aus verschiedenen Positionen gescannt und anschließend mit einer speziellen Software ausgewertet und der aktuelle Bestand berechnet.
Permanentes Erfassen von Schüttgutbeständen
Wie mit den Augen einer Eule wacht das Owl Eye System der Sachtleben Technology GmbH über die Schüttgutbestände in Lagerhallen, Lagerboxen oder Außenlagern. Dabei werden mit modernen LiDAR (Light Detection and Ranging) Sensoren die Konturen der Haufwerke gescannt und daraus das Volumen berechnet. Die so ermittelten Volumina werden über die Schüttdichte in Masse umgerechnet. Die Bestände werden dann mit Hilfe einer Web-Anwendung im Unternehmensnetz in einem Dashboard visualisiert.
Damit hat Sachtleben Technology ein System entwickelt, um Schüttgutbestände permanent zu erfassen. Dabei wird eine neue Generation von 3D-LiDAR Sensoren in einer Lagerhalle oder an einem Lagerstandort fest installiert. Mit Hilfe einer modernen und intuitiven Webanwendung können die von den Sensoren erfassten Punktwolken verarbeitet und zur Bestimmung des Volumens der Schüttgutbestände genutzt werden. Die kleinen terrestrischen Laserscanner haben ein begrenztes Sichtfeld und können Messungen in einer Entfernung zwischen 5 und 75 Metern vornehmen. Die Sensoren benötigen eine Stromversorgung und eine Netzwerkanbindung an das Firmennetzwerk (Ethernet). Die Rohdaten der einzelnen 3D-LiDAR Sensoren werden in einer gemeinsamen Punktewolke georeferenziert. Aus der Gesamtpunktwolke werden dann die einzelnen Flachlager extrahiert und separat ausgewertet. Das Owl Eye System ist mit einem leistungsfähigen Backend für die Auswertung großer 3D-Daten und einer Datenbank für die zuverlässige und sichere Speicherung der Messdaten ausgestattet. Die Ergebnisse werden als Bestand in Kubikmeter oder Tonnage ausgewiesen und im Dashboard wie ein Aktienkurs visualisiert. Um die Tonnage aus dem Volumen zu ermitteln, muss die Schüttdichte bekannt sein oder vorab bestimmt werden. Das Webinterface ist im Firmennetzwerk zugänglich und stellt seine Daten über gängige APIs auch Drittsystemen (z. B. ERP-Systemen) zur Verfügung.
Häufigkeit der Messungen nach Belieben
Die Messungen lassen sich sowohl zeitautomatisiert als auch auf direkte Anforderung realisieren. Die gewünschten Zeitintervalle werden im sogenannten Projektmanager definiert. Messungen können so oft oder so selten wie gewünscht durchgeführt werden.
Der Projektmanager beinhaltet auch weitere Funktionen: u. a. das Hinzufügen von Sensoren, das Anlegen von Areas of Interest (Flachlager) oder allgemeine Einstellungen, Parameter und Informationen über das Projekt sowie die markierten Flachlager. Für jedes Flachlager gibt es eine Bezeichnung, Schüttdichte, die gelagerte Materialbezeichnung und die Bodendatei. Das System kann problemlos kontinuierlich erweitert werden, indem z. B. durch Installation neuer, zusätzlicher Sensoren im Netzwerk, die dann mit Hilfe des Projektmanagers als Sensoren hinzugefügt werden. Jeder im Projektmanager hinzugefügte Sensor enthält Name, IP-Adresse, Hostname oder Broadcastcode, Sensortyp und die Transformationsmatrix, die die Georeferenzierung beschreibt. Diese Matrix wird manuell bei der Installation des Sensors berechnet. Zum Einzeichnen der einzelnen Areas of Interest (AOI − Area Of Interest) wird die Gesamtpunktwolke geladen, die Speicherbereiche vom Benutzer wie ein Polygon eingezeichnet und die Parameter des Lagerbereichs festgelegt. Sobald der Lagerbereich gespeichert ist, wird er im Projektmanager dreidimensional dargestellt. Jeder Lagerfläche ist eine Filterstory zugeordnet. In der Filterstory lassen sich auch statische Objekte, z. B. Säulen oder Bandanlagen einzeichnen. Diese Bereiche werden dann bei der Volumenberechnung ausgeschlossen
Immer am besten geeignete Sensoren einsetzbar
Das Owl Eye System integriert verschiedene Lasersensoren von unterschiedlichen Sensorherstellern. Dabei nutzt das Owl Eye System nur die reinen Rohdaten der Sensoren, so dass keinerlei Abhängigkeiten zwischen dem Sensorhersteller und dem Owl Eye System entstehen. Das bedeutet, dass für die jeweiligen Anwendungsfälle, die am besten geeigneten Sensoren einsetzbar sind. Die Sachtleben Technology hat eine Vielzahl verschiedener Sensoren gebenchmarkt und kennt daher die Vor- und Nachteile der einzelnen Sensoren. Die Tests berücksichtigen u. a. die Genauigkeit des Sensors, die Wiederholbarkeit einer Messung unter verschiedenen Bedingungen wie Temperaturwechsel oder Lichtwechsel, die Herkunft des Sensors, den Preis, die Größe des Sichtfeldes, die Punktdichte und vieles mehr. Das Owl Eye System kann die unterschiedlichen Sensoren auch gemeinsam verwenden und so die Vorteile der einzelnen Sensoren bestmöglich ausnutzen.
Beispielhafter Einsatz
Eine klassische Anwendung des Owl Eye Systems ist die tägliche Inventur von Schüttgut in Flachlagern. Dazu wird über das Webinterface festgelegt, an welchem Tag und zu welcher Uhrzeit die Messung erfolgen soll. Tipp: Es ist auch möglich, nach jeder Schicht oder direkt auf Knopfdruck über die Weboberfläche zu messen. Wird neues, unbekanntes Schüttgut per LKW angeliefert, kann das Owl Eye System zur Bestimmung der Dichte eingesetzt werden. Sobald der LKW entladen ist, wird das Volumen bestimmt. Die Dichte kann aus dem Gewicht der Fahrzeugwaage berechnet werden. Zur Analyse der Korngrößenverteilung wird das Rohmaterial auf die Siebanlage aufgegeben. Die Siebanlage siebt das Rohmaterial in verschiedene Korngrößen. Das Volumen der entstehenden Häufungen ergeben die Sieblinie des Materials.
Über Sachtleben Technology GmbH
Einst ein internes Digitalisierungsprojekt der Unternehmensgruppe Sachtleben Minerals GmbH & Co. KG ist die Sachtleben Technology GmbH mittlerweile ein eigenständiges Familienunternehmen und damit ein Spin-Off der mittelständischen und international tätigen Unternehmensgruppe. Die Kernkompetenzen liegen im Bereich der IT und der Entwicklung von passgenauen und nachhaltigen Soft- und Hardwarelösungen rund um die Digitalisierung von Lagern. Dabei haben die individuellen Bedürfnisse der Kunden rund höchste Priorität.
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