Whitepaper
Intelligente Automatisierung: Optimierung der Sackentladung mit künstlicher Intelligenz

Wie kann die Depalettierung flexibler, skalierbarer und effizienter gestaltet werden? Dieses Whitepaper bietet wertvolle Einblicke in die Zukunft der automatisierten Materialhandhabung:

  • Wie KI-gestützte Depalettierungslösungen Effizienz, Flexibilität und Prozesssicherheit steigern
  • Wie Computer Vision auch bei unterschiedlichen Produkttypen eine präzise Objekterkennung ermöglicht
  • Und wie standardisierte Hardware- und Softwarearchitekturen die Implementierung und Skalierung vereinfachen

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Intelligente Depalletierung

Jüngste Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz und Computer Vision haben die industrielle Automatisierung grundlegend verändert.
KI-basierte Systeme kombinieren 3D-Visualisierung und Deep Learning, um variable Palettenlayouts in Echtzeit zu analysieren. Sie erkennen unterschiedliche Formen, Größen oder Materialien und berechnen entsprechend die optimale Greifstrategie. Mit standardisierten Schnittstellen und modularen Komponenten lassen sich diese Systeme problemlos in bestehende Produktionsumgebungen integrieren und an sich verändernde Bedingungen anpassen.
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„Durch den Einsatz von Deep Learning und Bildverarbeitung können wir Objekte unterschiedlicher Formen, Größen und Materialien mit hoher Präzision identifizieren und greifen. Der Vorteil der Echtzeit-Analyse, unterstützt durch KI, wird besonders deutlich, wenn es um komplexe und ständig wechselnde Logistikszenarien geht.“

Manuel Haß
Geschäftsführer, Data Spree GmbH
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