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Paletten-Projekt Pal2Rec startet Fraunhofer IML nutzt Sensoren

Fraunhofer IML mit dem Projekt Pal2Rec für Paletten mit sensorbasierter Aktivitätserkennung Foto: Fraunhofer IML

Das Fraunhofer IML digitalisiert die Palette. Beim Projekt Pal2Rec geht es ums Nachverfolgen von logistischen Prozessen. Die so ermittelten Daten sollen neue Analysemöglichkeiten mit sich bringen.

Paletten bewegen Dinge von A nach B. Um die Bewegungsdaten erfassen und auswerten zu können, hat das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) das Projekt Pal2Rec gestartet. Die Aktivitätserfassung erfolgt dabei über Sensoren am Ladungsträger.

Bei Pal2Rec geht es um digitalisierte Bewegungsdaten

Das Forschungsprojekt Pal2Rec (Sensorbasierte logistische Aktivitätskennung von (Euro-)Paletten) überprüft, ob sich die Bewegungsdaten von Paletten durch den Einsatz von Sensoren erkennen und interpretieren lassen. Das würde, so die Forscher, ganz neue Analysemöglichkeiten eröffnen. Den die mittels Sensoren ermittelte Datengrundlage wäre eine vollkommen andere. Die Innovationsinitiative mFund unterstützt das Projekt daher auch mit rund 181 000 Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV).

Zusätzliche Sensordaten der Palette interpretieren

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML forscht als Verbundkoordinator gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW) der Technischen Universität Dortmund bis Oktober 2024 an dem Projekt Pal2Rec. Ziel ist ein Machbarkeitsnachweis, dass logistische Prozesse durch die zusätzlichen Sensordaten interpretierbar und reproduzierbar sind. Dazu statten die Wissenschaftler eine Demo-Palette mit den nötigen Sensoren aus. In einem experimentellen Rahmen wollen sie herausfinden, welche Sensoren besonders geeignet sind und welche Daten gesammelt werden sollen.

Was bis zum Praxistest noch passieren muss

In Kooperation mit Industriepartnern identifizieren die Forscher in einem ersten Schritt die Prozessschritte, die im Mittelpunkt der Datenerhebung stehen sollten. Auf dieser Grundlage entwickeln sie dann ein Skript, das die Aufbereitung der Daten und eine manuelle Aktivitätserkennung ermöglicht. Schließlich sollen die Erkenntnisse im Anschluss großflächig unter Realbedingungen getestet werden.

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