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Automatische Eingriffsüberwachung in Pickprozessen

Intelligente Lösung für verkürzte Fertigungszeiten
Automatische Eingriffsüberwachung in Pickprozessen

Automatische Eingriffsüberwachung in Pickprozessen.
nextLAP mit neuer IoT-Lösung für automatische Eingriffsüberwachung in Pickprozessen Foto: nextLAP
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Die nextLAP GmbH (www.nextlap.de) entwickelt IoT-basierte Fertigungs- und Logistiklösungen. Diese dienen unter anderem zur einfachen, schnellen Digitalisierung und Automatisierung von Fertigungs- und Logistikabläufen wie z. B. Pickprozessen. Korrespondierend dazu bringt das Unternehmen jetzt eine IoT-Lösung zur automatischen Eingriffsüberwachung auf den Markt. Die Installation und Konfiguration erfolgt auch hier per Plug & Play. Der Kunde hat keine Zusatzkosten – ganz gleich, ob der Taster mit oder ohne Eingriffsüberwachung ausgerüstet ist.

Automatische Eingriffsüberwachung für schnelle digitalisierte Prozesse

Daher wurde eine einfach und flexibel anwendbare, kostengünstige Lösung entwickelt. Diese basiert auf dem bewährten „Smart Shelf“-System von nextLAP. Mit der „Smart Shelf“-Produktfamilie kann der Anwender die Digitalisierung der Prozesse (wie z. B. Pickprozesse) einfach eigenständig umsetzen. Die aus dem digitalisierten Prozess gewonnenen Daten (Big Data) werden genutzt, um über Algorithmen und AI Optimierungsvorschläge zu errechnen und Handlungsalternativen vorzuschlagen. Für die „Smart Shelf“-Produkte sind keine Kenntnisse aus IT- oder Automatisierungstechnik erforderlich. Dies gilt auch für die neue IoT-Lösung zur automatischen Eingriffsüberwachung.

Für die neue IoT-Lösung zur Eingriffsüberwachung wurde der bestehende IoT-Taster beibehalten und lediglich mit zusätzlicher Sensorik erweitert. Der Taster zeigt auf seiner LED wie bisher den Pick durch einen animierten Pfeil an. Die Bestätigung erfolgt hier aber automatisch, wenn der Pick erfolgt ist. Dazu werden bis zu 100 Einzelsensorwerte pro Sekunde erfasst, bewertet und dies erlaubt eine präzise und prozesssichere Detektion des Eingriffs.

www.nextlap.de


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