KI-gestützte Bildanalytik erkennt Wartezeiten, Laderampennutzung oder auch Nutzung der Beladungsfenster in Logistikzentren und Warenlagern.
Mit wenigen passend angebrachten Kameras und nachfolgend ablaufender Bildanalytik lassen sich kurze Durchlaufzeiten, hohe Durchsatzraten und geringe Standzeiten der LKW anvisieren.
(PresseBox) -
Rampenmanagement durch maschinelle Beobachtung
Laderampenmanagement (auch Dockmanagement) in Distributionslagern sorgt dafür, dass LKW an den Laderampen planbar, zeitlich eng getaktet und ohne unnötige Wartezeiten be- und entladen werden. Ein wichtiger Eingangsparameter ist die Feststellung des Zustands der Rampe.
Mit einer oder wenigen Kameras an geeigneter Stelle lässt sich unter Nutzung einer entsprechenden Darstellung (Dashboard) sehr viel zur Anzeige bringen wie oben gezeigt. Zusätzlich dazu aber auch Verweilzeiten an der Rampe oder Bewegungen des LKWs auf dem Hof.
Ankommende Fahrzeuge können nach z.B. Frachtkategorie oder Frischware an die entsprechende Rampe verwiesen und auch verfolgt werden.
Verfolgung der Abläufe an der Laderampe, von der Ankunft bis zur Abfahrt
Es ist denkbar und möglich eine rein beobachtende Lösung durch Schlussfolgerungen zu erweitern, wie Zuweisung einer Rampe nach Feststellung, dass dieser Dock frei ist und zur Warenkategorie passt.
Bei entsprechender Genauigkeit der Optik kann die exakte Positionierung des Fahrzeugs gesehen werden und danach eventuell schon automatisierte Vorgänge gestartet werden wie: Anpassung Verladebrücke/ Hubtisch, Wegrollsicherungen aktivieren, Toröffnung, Personaldisposition.
Nach Ent- oder Beladung kann dann der Abfahrtsweg durch die Liegenschaft freigegeben werden (der durch genaue Beobachtung maschinellüberblickt wird).
Durch maschinelle Beobachtung können die LKW geschickter verteilt werden. Standzeiten und Standgelder könnten verringert werden, Prioritäten zwischen den LKW können gesetzt werden.
Prozessbeobachtung, -beschreibung und -speicherung
Die erfassten Status aller Dock?Tore, der Verkehrs- und Parkflächen, der LKW und Mitarbeiter sowie deren Zeitdauer können über Schnittstellen zu den Yard-Management- oder Dock-Management-Systemen (YMS oder DMS), Warehouse?Management?Systemen (WMS) und Transport-Management-Systemen (TMS) gegeben werden.
Daraus ließe sich auch die optimale Belegungsreihenfolge berechnen und visualisieren.
Fehleranfälligkeit
Computer Vision Software für diese Aufgaben ist teils sofort vorhanden, ergänzend können Entwicklungen den heutigen Stand vervollständigen.
Automatisierung
Diese Bildanalytik erfolgt, Kamerasignal vorausgesetzt und ausreichende Lichtverhältnisse, ohne jegliche Unterbrechung 24/7. Die externe Überwachung der Vorgänge an der Laderampe und auf deren Zu- und Abwegen wird somit leichter möglich, Schlussfolgerungen aus dieser Beobachtung, dynamische Planungen, Rechnungen u.Ä. werden erleichtert.
Systemanforderungen für die Installation
Die Computer-Vision Software des Hauses IKARA verlangt softwareseitig nach einer LINUX-Umgebung auf der die Anonymisierungs-Software abläuft sowie nach einigen weiteren Datenbank-Zusätzen. Bei Interesse kann dies, abhängig von der Zahl der Kameras, projektiert werden.
Auf der Serverseite ist eine leistungsfähige Maschine nötig, ausreichend stromversorgt und mit leistungsfähiger CPE/GPU-Kombination versehen. Aufgrund der hohen Entwicklungsgeschwindigkeit in diesem Bereich, helfen wir bei der Hardwareauswahl gern weiter.
Datum: 21.04.2026 - 11:00 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 2245972
Anzahl Zeichen: 0
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Volker Meschonat
Stadt:
Kaiserslautern
Telefon: 4987069496466
Kategorie:
Softwareindustrie
Dieser Fachartikel wurde bisher 2 mal aufgerufen.
Der Fachartikel mit dem Titel:
"KI-gestützte Bildanalytik erkennt Wartezeiten, Laderampennutzung oder auch Nutzung der Beladungsfenster in Logistikzentren und Warenlagern."
steht unter der journalistisch-redaktionellen Verantwortung von
IKARA Vision Systems GmbH (Nachricht senden)
Beachten Sie bitte die weiteren Informationen zum Haftungsauschluß (gemäß TMG - TeleMedianGesetz) und dem Datenschutz (gemäß der DSGVO).