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Apr 17, 2023

Der AVG-Markt boomt, da die Nutzung in mehreren Branchen zunimmt

Rob Spiegel | 04. Okt. 2022 Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS) haben einen langen Weg zurückgelegt

Rob Spiegel | Oct 04, 2022

Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS) haben einen großen Beitrag zu einer neuen Welle der Roboterautomatisierung geleistet. Zusammen mit Cobots haben AGVs Roboter aus dem Käfig geholt und sie in einem breiten Spektrum der Automatisierung nützlich gemacht, vom Lager und der Fertigung bis hin zum Gesundheitswesen und Einzelhandel.

Mobile Fahrzeuge bieten in einer Vielzahl von Automatisierungsumgebungen neue Effizienzniveaus. „Roboter sind seit Jahrzehnten ein Synonym für die Steigerung der Fertigungsproduktivität“, sagte Eric Foellmer, Vizepräsident für Marketing bei Boston Dynamics, in einer Erklärung. „Während feste Automatisierungssysteme zu den tragenden Säulen in der Fabrikhalle geworden sind, stehen wir gerade erst am Anfang einer neuen Generation von Robotertechnologien, deren Auswirkungen genauso tiefgreifend sein dürften.“

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Nicht verarbeitende Branchen – vom Einzelhandel über das Gesundheitswesen bis hin zur Landwirtschaft und Paketzustellung – nutzen die Fähigkeiten mobiler Roboter. Dies führt zu einer neuen Nachfrage nach den Maschinen. Laut einem von Next Move Strategy Consulting veröffentlichten Bericht erwirtschaftete der globale AGV-Markt im Jahr 2021 4,02 Milliarden US-Dollar und wird bis 2030 schätzungsweise 8,66 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem CAGR-Wachstum von 8,9 % von 2022 bis 2030 entspricht Aufgrund des erhöhten Automatisierungsbedarfs während der Pandemie war der Wachstumstrend bereits vor dem Shutdown stark.

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Der Grund für das Wachstum ist laut Next Move die steigende Nachfrage nach Materialhandhabung durch automatisierte Lösungen in der Fertigung und die zunehmende Implementierung von Automatisierungslösungen im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie, im E-Commerce und in der Lebensmittelindustrie. Während die hohen Anfangsinvestitionskosten und der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften das Marktwachstum gebremst haben, werden diese Probleme an Bedeutung verlieren, da der Wettbewerb die Preise senkt und die Arbeitskräfte sich zunehmend an die Technologie gewöhnen.

Die Terminologie in der mobilen Roboterbranche ist fließend und Marketingexperten haben nicht zur Klarheit beigetragen. Begriffe werden lose verwendet. Manche betrachten fahrerlose Transportfahrzeuge als einen Oberbegriff, der autonome mobile Roboter (AMRs) umfasst. Andere unterscheiden diese Akronyme so, dass sie zwei verschiedene Navigationssysteme beschreiben.

Bei der Navigation fährt das AGV entlang einer festen Route, während das AMR ohne feste Route navigiert, ähnlich wie autonome Autos ohne bestimmte Pfade von Punkt A nach Punkt B navigieren. Beide Fahrzeuge sind darauf ausgelegt, Kollisionen mit Hindernissen zu vermeiden. Das AGV muss auf seiner Route bleiben; Wenn es auf ein Hindernis trifft, bleibt es stehen, da es seine Route nicht verlassen kann. Der AMR ist so konzipiert, dass er Hindernisse möglichst umgeht.

6 River Systems, ein Unternehmen, das AMRs für die Lagerabwicklung entwickelt, stellte fest, dass AGVs für Aufgaben programmiert sind, die typischerweise von Gabelstaplern, Fördersystemen oder manuellen Karren erledigt werden und wiederholt große Materialmengen bewegen. In der Fertigung und Lagerhaltung transportieren AGVs Rohstoffe wie Metall, Kunststoff, Gummi oder Papier. AGVs können Rohstoffe vom Wareneingang zum Lager transportieren oder Materialien direkt an Produktionslinien liefern. AGVs können ohne menschliches Eingreifen konsistent und zuverlässig Rohstoffe liefern und so sicherstellen, dass die Produktionslinien ohne Unterbrechung weiterlaufen können.

Zusätzlich zum Transport von Rohstoffen werden AGVs in Work-in-Process-Anwendungen und bei Fertigwaren zur Unterstützung von Produktions- oder Fertigungslinien eingesetzt. Bei Work-in-Process-Anwendungen transportieren AGVs Materialien oder Teile vom Lager zu Produktionslinien oder von einem Arbeitsplatz zum anderen und sorgen so für einen wiederholten und effizienten Materialtransport während des gesamten Fertigungsprozesses.

Im Einzelhandel können AGVs durch die Gänge fahren, Regale auf Lagerausfälle prüfen und Daten zur Nachfüllung an die Steuerung zurücksenden. In Krankenhäusern können AGVs Medikamente und Lebensmittel in Patientenzimmer liefern und sogar Aufzüge steuern. In der Landwirtschaft können AGVs Feldaufgaben automatisieren, von der Plattierung bis zur Ernte.

Die AGV-Navigation nutzt typischerweise einen oder mehrere der folgenden Mechanismen:

Magnetisches Führungsband— Einige AGVs verfügen über Magnetsensoren und verfolgen eine Spur mithilfe eines Magnetbands.

Kabelgebundene Navigation — Einige AGVs folgen Kabelpfaden, die in den Boden der Anlage eingebettet sind. Der Draht überträgt ein Signal, das AGVs über eine Antenne oder einen Sensor erfassen.

Laserzielnavigation — Bei dieser Methode wird reflektierendes Klebeband an Objekten wie Wänden, festen Maschinen und Masten angebracht. AGVs sind mit einem Lasersender und -empfänger ausgestattet. Die Laser werden innerhalb der Sichtlinie vom Band reflektiert und zur Berechnung des Winkels und der Entfernung des Objekts vom AGV verwendet.

Trägheitsnavigation (gyroskopisch).— Einige AGVs werden von einem Computersystem mit Hilfe von im Boden der Anlage eingebetteten Transpondern gesteuert, um zu überprüfen, ob sich das AGV auf dem richtigen Kurs befindet.

Sehhilfe — Für visiongesteuerte AGVs sind keine Änderungen an der Infrastruktur erforderlich. Kameras zeichnen die Merkmale entlang der Route auf, und AGVs verlassen sich bei der Navigation auf diese aufgezeichneten Merkmale.

Geoführung — Wie bei visionsgesteuerten AGVs sind auch für AGVs, die Geolenkung verwenden, keine Änderungen an der Infrastruktur erforderlich. Geogesteuerte AGVs erkennen Objekte in ihrer Umgebung, um ihren Standort in Echtzeit zu bestimmen und durch die Anlage zu navigieren.

LiDAR — LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine hochentwickelte Navigationstechnologie, die Sensoren nutzt, die Laserimpulse senden, um den Abstand zwischen dem Roboter und Objekten in seiner Umgebung zu messen. Diese Daten werden zusammengestellt, um eine 360-Grad-Karte der Umgebung zu erstellen, die es Robotern ermöglicht, durch die Anlage zu navigieren und Hindernissen auszuweichen, ohne dass zusätzliche Infrastruktur erforderlich ist.

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