前沿应用智享会 | 托盘是否归位？

工作流程越高效，公司就能在长期运营 中保持优势。作为欧洲药品零售连锁巨头之一，罗斯曼 (Rossmann) 在多个领域不断优化流程，其中包括来料入库托盘 的分类处理。SICK的托盘分类系统 (PACS) 和Tag-LOC系统帮助该客户一举降低了成本和错误率。

MANUEL PFAU 

 SICK AG CPM & 战略产品经理

并非所有托盘都是相同的，对于罗斯曼这类拥有多个供应商的公司而言，往往会使用不同类型的托盘：一些托盘采用押金系统，另一些则不是。这些托盘需要进行分类并正确分配，以确保其能正确回归到物流循环。若手动完成这一过程，不仅耗时耗力，还会增加错误的可能性。

通过使用SICK的两种系统解决方案，即托盘分类系统 (PACS) 和Tag-LOC 系统，罗斯曼于2024年自动化了来料入库托盘的分类处理。这不仅帮助公司节省了开支，同时优化流程质量、托盘库存透明度和资源利用率等。

罗斯曼如何处理押金托盘

自1972年成立以来，罗斯曼已发展成为欧洲药品零售连锁巨头之一， 现拥有62,100名员工和4,741家门店。除了5,000种自有品牌商品外， 其产品线还包括来自其它生产商的18,000种商品。因此，来料入库环节非常繁忙。直到去年，来料入库托盘都是手动接收、根据其押金状 态进行分类，并相应分配给相关供应商——该过程既费时又容易出错。 “在寻找简化整个流程的方法时，罗斯曼找到了SICK。”SICK的CPM & 战略项目经理Manuel Pfau说道，“对我们来说，这是一个展示我们如何响应客户个性化需求的好机会。”

来料入库托盘的自动分类

背后的技术支撑

SICK解决方案由两个系统组成：托盘分类系统 (PACS) 和实时定位系统 Tag-LOC。

其中，PACS负责来料入库托盘的自动分类。当托盘在输送带上移动 时，两个midiCam2 2D机器视觉相机会记录并生成相关外部区域的RGB图像。作为选项，用户还可以在输送带上方安装第三个彩色相机，用于记录托盘上的装载情况。基于这些图像，系统使用人工神经网络来识别托盘类型。记录的数据随后被传输到一个总的仓库管理系统中，并根据是否采用押金系统对托盘进行分类。

定位系统-利用Tag-LOC系统实现精确定位、追踪和资产管理

Tag-LOC则是一款定位系统，利用UWB（超宽带）传感器技术实现分米 级精度的实时定位。为此，每个托盘车上都粘贴了标签，并通过UWB 向安装在客户端服务器上的软件平台Asset Analytics发送运动信号。这样就能清晰识别托盘车，并精确计算其位置。

项目集成工作由与SICK有过成功合作历史的BSS Bohnenberg公司完成。

质量管理系统-借助托盘分类系统 (PACS)，快速且可靠地对不同类型的托盘进行分类

迈向成功

得益于与现有仓储环境的无缝集成，以及PACS系统所使用的标准化传感器，该系统在运行和维护方面具有高成本效益优势。同时，它也具备很强的灵活性，能够适应纵向和横向两种运输方式。通过自动化，不仅减轻了员工的工作压力，还使其能专注于更具价值的流程。与传 统图像处理解决方案不同，SICK此次采用的深度学习技术无需复杂的编程知识，因为系统是基于特定的示例进行训练的。这也使得托盘识 别对于罗斯曼来说变得相对简单。同时，得益于与Asset Analytics系统 的互联，Tag-LOC定位系统有效避免了托盘错误分配的问题。

为未来项目铺平道路

整个来料入库流程的重塑与自动化在日常运营过程中进行得非常顺利。除了正确计算押金带来的直接成本节约，工作流程也得到了优化，并且实现了对整个托盘库存的全面透明管理，包括清晰的供应商归属。“我们为罗斯曼打造了一款量身定制的解决方案。”项目经理 Manuel Pfau满意地表示，“该系统还能随时对新的托盘类型进行扩展训练。”托盘标识质量存在的偏差也被纳入神经网络的训练过程中。 在深度学习机制的帮助下，该系统/神经网络可以随时进行后续训练和扩展，以支持更多类型的托盘识别。