في معرض LogiMAT (11-13 مارس)، ستعرض شركة Linde Material Handling، إلى جانب الرافعات الشوكية الكهربائية الجديدة من سلسلتي E و Xi، عرضًا يعتمد على منصة الذكاء الاصطناعي "Omniverse" من NVIDIA، والتي تستخدم توأمًا رقميًا لالتقاط ومعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات من عمليات المستودعات في الوقت الفعلي.
في شهر يناير الماضي، أعلنت الشركة الأم Kion عن تعاونها المكثف مع شركة NVIDIA الرائدة في سوق الذكاء الاصطناعي وخبراء التحول الرقمي في شركة Accenture للارتقاء بالأتمتة الصناعية إلى مستوى جديد.
في جناح شركة لينده إم إتش في معرض التجارة، يُعرض سيناريو قد يكون نموذجياً لمستودعات "المستقبل": حيث تعمل الشاحنات الصناعية اليدوية والآلية معاً بتناغم تام باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المبتكرة. وهذا يُفيد بشكل خاص مشغلي الأساطيل الكبيرة.
"في معرض LogiMAT 2025، سنقدم تشكيلتنا الشاملة الفائزة لمواجهة تحديات الخدمات اللوجستية الحديثة: من الشاحنات الصناعية اليدوية والآلية إلى حلول السلامة والطاقة المتصلة بالشبكة بالكامل وصولاً إلى مستودع المستقبل المدعوم بالذكاء الاصطناعي"، قال مارتن شتاتمولر، مدير التسويق في شركة Linde Material Handling Germany.
بالتعاون مع NVIDIA وAccenture، تضمن الأجهزة والبرامج الذكية، إلى جانب قوة الحوسبة الهائلة، شفافية جميع العمليات في المستودع، ومعالجة الطلبات بسرعة وأمان ومرونة أكبر من خلال المحاكاة المستمرة. وتتوقع أولريك جست، عضو مجلس إدارة Linde MH، أن "التعلم الآلي والشبكات العصبية ستزيد من كفاءة المستودع، حيث سيرتفع معدل الإنتاجية، ويمكن تحسين أداء الأساطيل اليدوية والآلية، وتوزيع الموظفين بكفاءة أكبر. وفي نهاية المطاف، سيؤدي ذلك إلى توفير كبير في التكاليف للشركات". وتضيف: "بصفتنا إحدى الشركات الرائدة في مجال التكنولوجيا والابتكار، فقد بدأنا بتطوير حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي. (...) ونحن نخطط لمشاريع تجريبية مع عملائنا الرئيسيين الأوائل، لأن الاستثمارات المرتبطة بها ستكون مجدية للغاية بالنسبة لهم"
شاحنات صناعية متصلة بشبكة
تبدأ استراتيجية شركة ليندي إم إتش بربط شاحناتها الصناعية اليدوية بشبكة. ولتحقيق هذه الغاية، تعمل الشركة حاليًا على تطوير نظام تحديد مواقع فوري يعمل داخل المستودعات وخارجها. يتيح هذا النظام تتبعًا سلسًا لموقع كل مركبة، ويستفيد من تقنية النطاق العريض للغاية للتطبيقات التي تتطلب بنية تحتية محدودة. يتلقى السائقون تعليمات للتنقل داخل المستودع، أو يتم إخطارهم بأوامر النقل الجديدة أو المعدلة عبر شاشة عرض ذكية. يجمع النظام بيانات الموقع مع بيانات المركبة، مثل زاوية التوجيه. وهذا يسمح بتعديل المسار في الوقت الفعلي، على سبيل المثال، في حال وجود ازدحام مروري خانق على طرق معينة، مما يؤدي إلى تأخيرات.
ليس الأمر بهذه البشاعة... الصورة: NVIDIA
يتطلب التنسيق والتعاون الأمثل بين معدات مناولة المواد اليدوية والآلية (AMRs) قدرة حاسوبية أعلى بكثير نظرًا لتزايد التعقيد. يوضح رون وينكلر، المدير الإداري لوحدة الأعمال الرقمية في شركة Linde MH: "يتطلب تنسيق 100 مركبة أو أكثر مستوى عالٍ من الذكاء الاصطناعي وأجهزة قادرة على معالجة هذه الكميات الهائلة من البيانات. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي لمنصة NVIDIA Omniverse، حيث تُنشئ توأمًا رقميًا للمستودع، وهو تمثيل افتراضي مطابق تمامًا للواقع المادي." يمكن تشغيل عمليات المحاكاة في أجزاء من الثانية ضمن هذا التوأم الرقمي. ويمكن استخدام هذه المحاكاة إما لتحسين المسارات والتنسيق الأمثل بين معدات مناولة المواد اليدوية والآلية، أو لإجراء تحسينات على تصميمات المستودعات الحالية.
البيانات المخزنة رقميًا
ما يُميز هذا النظام: يتم رصد حلول المتطلبات المتغيرة أو المشكلات في المستودع، مثل تغييرات الطلبات أو المخزون، وكثافة الحركة في مناطق محددة، والعوائق، أو الأحمال المتدلية، في الوقت الفعلي، ومحاكاتها في التوأم الرقمي، وإعادة حساباتها إلى نظام التحكم في المركبات - على سبيل المثال، يجب تفريغ شاحنة متأخرة بواسطة أقرب رافعة شوكية مزودة بالمعدات المناسبة. تُخزن جميع البيانات المادية من الشاحنات الصناعية (مثل قوة المحرك، وزاوية التوجيه) بالإضافة إلى بيانات البنية التحتية (مثل مواقع الرفوف، ومسارات السير، وأوقات تشغيل الآلات) رقميًا في منصة NVIDIA Omniverse. تُعالج المعلومات، التي ترد باستمرار من أجهزة الاستشعار، وكاميرات المركبات الذكية والبنية التحتية، وبرامج إدارة المستودعات، وأنظمة التحكم في المركبات، في الفضاء الافتراضي.
تتولى أنظمة الكاميرات الذكية الموجودة على البنية التحتية، وكذلك على المركبات اليدوية والآلية، مهمة تتبع ناقلات البضائع، والمركبات المتنقلة ذاتية القيادة، والمركبات التي يقودها السائقون، بالإضافة إلى مراقبة مناطق الشحن والتخزين. ويتم تفسير صورها ومعالجتها مباشرة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
لشركة إنفيدياجينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي
في جناح المعرض التجاري تحديدًا: يستخدم سائق رافعة شوكية كهربائية من نوع ليندي لنقل البضائع إلى منطقة التخزين المسبق في المستودع. ومن منطقة النقل المخصصة، تقوم شاحنة نقل منصات نقالة آلية بالكامل من نوع ليندي برفع المنصات ونقلها إلى داخل المستودع. ولتوثيق وتتبع المواد والبضائع بسلاسة على منصة أومنيفرس، تلتقط كاميرا المركبة الذكية المتنقلة في الرافعة الشوكية اليدوية صورة للحمولة تلقائيًا عند رفع المنصة وتحفظها في النظام. وفي الوقت نفسه، ترصد الكاميرا الأشخاص والعوائق وتُعدّل سلوك المركبة وفقًا لذلك على الفور. كما تُزوّد الكاميرات الثابتة في المستودع النظام بمعلومات حول إشغال مواقع التخزين، وتسجل أيضًا أي اصطدامات محتملة مع الأشخاص، مما يؤدي إلى خفض سرعة المركبة.
التعرف على الأشياء الغريبة
لكن ماذا يحدث إذا لم يضع سائق الرافعة الشوكية المنصة بدقة في المنطقة المخصصة كما هو مطلوب عادةً من قبل المركبة الموجهة آليًا (AGV)؟ يعرف التوأم الرقمي، باستخدام كاميرات ثابتة، أن المنصة قد وُضعت، وقد أرسل طلب الالتقاط إلى وحدة التحكم المركزية Linde L-MATIC. بفضل الكاميرا الذكية للمركبة الموجهة آليًا بالكامل، يتعرف الذكاء الاصطناعي على المنصة المائلة ويبحث عن حل - في هذه الحالة، الطريقة المناسبة لالتقاط الحمولة. وينطبق الأمر نفسه إذا تحركت الصناديق أو برز جزء من الحمولة. لا تغيب هذه المشكلات أيضًا عن الكاميرات الثابتة. في هذه الحالة، سيستنتج الذكاء الاصطناعي أنه لا ينبغي التقاط البضائع بواسطة مركبة موجهة آليًا. تبقى وحدة التحكم المركزية Linde L-MATIC ثابتة، ويمكن إسناد طلب نقل آخر إليها. بدلاً من ذلك، يكون الذكاء الاصطناعي قد حسب المركبة التي تعمل يدويًا والموجودة بالقرب لتولي الطلب.
يوضح رون وينكلر قائلاً: "من خلال إعداد نموذج رقمي للمستودع، يمكن محاكاة كل بنية تحتية وتكوين أسطول ممكن بتقنية ثلاثية الأبعاد واختبار كفاءتها. ويمكن تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسينه باستمرار، مما يهيئ الظروف اللازمة لنظام بيئي للمستودعات يتصدى للتحديات بشكل استباقي ويسعى إلى التحسين المستمر."
في معرض LogiMAT: القاعة 10 (الجناح B21، B17 وC38)
ساحة التحميل بين القاعتين 8 و10، وأرض المعرض بين القاعتين 9 و10
