Der Genauigkeitsgrad von Inventaraufzeichnungen ist eine essenzielle Leistungskennzahl der Fertigungsindustrie und vieler Logistikprozesse. Derzeit kann ein hoher Genauigkeitsgrad nur mit signifikantem manuellem Arbeitsaufwand erzielt werden. Außerdem führen eine Vielzahl unterschiedlicher Schnittstellen, die zur Überführung von Lagerort und Anzahl von Produkten und Teilen in bestehende Enterprise Ressource Planning Systeme notwendig sind, oft zu inkonsistenten Abbildungen. Exakte Inventaraufzeichnungen sind daher mit hohem zeitlich und monetärem Mehraufwand verbunden.
Jüngste Innovationen in den Bereichen Drohnentechnologie, Computer Vision und Maschinellem Lernen stellen ein großes Optimierungspotential für Inventarmanagement dar. So ermöglichen Drohnen die automatische Erfassung und Verortung von Inventar in großen Lagerhallen. Im laufenden Betrieb bedarf es zur Durchführung von Drohnen-gestützten Inventaraufzeichnung derzeit einen menschlichen Operator. Dieser muss im ständigen Sichtkontakt (engl. Visual Line of Sight) mit der Drohne stehen, um die Betriebssicherheit des Ablaufs sicherzustellen und Gefahrensituationen (durch die Übernahme der Steuerung) abzuwenden.
Seit September 2020 untersucht das Projekt SAFE-TRACK wie Drohnen-gestützte Inventaraufzeichnungen auch ohne direkten Sichtkontakt (engl. Beyond Visual Line of Sight) durchgeführt werden können. Somit soll zukünftig ein automatischer Drohnenflug, während des laufenden Betriebs, und eine Kollaboration zwischen Menschen und Logistik Equipment (wie bspw. Drohnen) ermöglicht werden. In einer Projektlaufzeit von 6 Monaten entwickeln und testen die Projektpartner Area 4.1 (Cognitive Products), TU-Graz (Institute of Computer Graphics and Vision), D-ARIA und Roto Frank Austria Methoden zur Überwachung und Sicherung von Drohnenflügen in Lagerhallen. Die Entwicklung und Tests erfolgen auf Basis realer Inventarisierungsanwendungsfälle von Roto Frank Austria. Die entwickelten Methoden zielen auf eine Komplementierung von D-ARIA’s bestehender Lösung für die Drohnen-basierte Datenerfassung in Lagerhallen ab. Die Projektergebnisse stellen einen ersten Schritt hin zum autonomen Einsatz von Drohnen für kontinuierliche Inventarerfassung dar. Das Projektteam freut sich darauf gemeinsam in eine digitale Zukunft abzuheben.
