Ausgestattet mit einem MRK-Roboter erfüllt der Trapo Transport Shuttle verschiedene Anforderungen der Verpackungsindustrie in einem System: Fördern, Palettieren, Depalettieren und Lagenung. (Bild: Trapo AG)
Faktoren bei der FTS-Auswahl
Transportsysteme sollten eine hohe Traglast im Verhältnis zur Reichweite aufweisen, um verlässlich arbeiten zu können. Der Trapo Transport Shuttle (TTS) befördert z.B. Lasten bis 2.000kg im Standard und lässt sich mit MRK-Roboter plus Greifer kombinieren. Andere Beispiele für kundenspezifische Aufbauten sind zusätzliche Förderer oder eine integrierte Hubfunktion. Der TTS bietet induktive, autonome oder optische Navigation – und damit ein großes Einsatzgebiet. Die Mecanum-Räder des Systems drehen es auf der Stelle und ermöglichen flächendirektionale Bewegung. Das Baukastenprinzip gewährleistet flexible Konfigurationsmöglichkeiten. So lassen sich Baugrößen, Energieübertragung und -speicherung sowie Antrieb und Navigation je nach Anforderung beliebig kombinieren. Der Trapo Warehouse Shuttle (TWS) übernimmt die Produkte oder komplette Ladungsträger im Bereich des Hochregallagers – somit können TTS und TWS als Kombination eingesetzt werden. Bei einer Beschleunigung von 1,5m/s² legt der Warehouse-Shuttle 3m/s zurück und absolviert den Zyklus aus Ausfahren, Greifen und Einfahren in maximal 3s. Die Energieversorgung erfolgt dabei wahlweise durch Akkus oder Powercaps, die Aufladung vorzugsweise auf dem Hubgerät oder über eine Ladestelle in der Gasse. Das Regalsystem ist modular aufgebaut und flexibel erweiterbar.
KI treibt Entwicklung voran
Autonome Transportsysteme gepaart mit kompakten mobilen Assistenten und Datenmanagementfunktionen können in der Produktion und Logistik 4.0 große und unflexible Roboter ersetzen. Da sich der Einsatz eines derartigen Systems flexibler gestaltet als bei althergebrachten Geräten, ist künftig ein breites Aufgabenspektrum denkbar. Noch mehr profitieren Unternehmen, wenn sie ihr Transport- und Lagersystem in ihre Gesamtanlage einbetten. Derzeit stehen viele MRK-Anwendungen noch am Anfang ihrer Entwicklung. Rasant fortschreitende Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings werden jedoch dafür sorgen, dass die Programmierung derartiger Systeme immer einfacher wird. Künftig werden Roboter selbständig lernen und Produktionsprozesse eigenständig verbessern, so dass sich die menschlichen Mitarbeiter verstärkt kreativen, problemlösenden und wertsteigernden Aufgaben widmen können.
