Mittuniversitetet

Syftet med denna undersökning har varit att undersöka olika strategier för att plocka paket från ett transportband i rörelse och att mäta den tid det tar att plocka en förutbestämd mängd paket. För att uppnås detta har tre plockstrategier utvecklats, kodats och implementerats i simuleringsmjukvaran KUKA.Sim, där plocktiderna för varje strategi har analyserats och jämförts. De tre plockstrategierna är FIFO (First-In-First-Out), SDD (Shortest Distance to Destination) och SPZ (Same Picking Zone). FIFO innebär att det första paketet som kommer in på transportbandet är det första som plockas. SDD fungerar genom att jämföra paketens positioner på transportbandet med avstånden till deras destinationer och plockar det paket som har det kortast avståndet. SPZ representerar den traditionella metoden där paket plockas från en samma plockzon. Palleteringsstationen har designats med Kuka-roboten KR 50 R2500, som är utrustad med en extern frihetsgrad kallad åkbanan, samt ett transportband, en feeder, en skanner, flera sensorer och flera pallar. Resultaten visar att FIFO-strategin är den mest effektiva, följt av SDD, medan SPZ är den minst effektiva. Designen av palleteringsstationen, särskilt integrationen av en åkbana och ett långt transportband, har en betydande inverkan på effektiviteten genom att minska behovet av komplexa rörelser och öka systemets flexibilitet. Denna flexibilitet innebär att palleteringssystemet kan anpassas för olika syften, inklusive hantering av olika paketstorlekar och ett varierande antal pallar. Projektets nyhetsvärde ligger i utvecklingen av en robot som kan plocka paket i rörelse, vilket representerar en betydande innovation inom palleteringssystem. Detta kan leda till förbättrad logistik och lagerhantering genom ökad produktivitet och effektivitet. Vidare forskning kan fokusera på avancerade algoritmer och programmering för att ytterligare optimera plockprocessen. 

The aim of this study has been to investigate different strategies for picking packages from a moving conveyor belt and to measure the time it takes to pick a predetermined number of packages. To achieve this goal, three picking strategies have been developed, coded, and implemented in the KUKA.Sim simulation software, where the picking times for each strategy have been analyzed and compared. The three picking strategies are FIFO (First-In-First-Out), SDD (Shortest Distance to Destination), and SPZ (Same Picking Zone). FIFO means that the first package that arrives on the conveyor belt is the first to be picked. SDD works by comparing the positions of the packages on the conveyor belt with the distances to their destinations and picks the package with the shortest distance. SPZ represents the traditional method where packages are picked from the same picking zone. The palletizing station has been designed with the Kuka robot KR 50 R2500, which is equipped with an external degree of freedom called the gantry, as well as a conveyor belt, a feeder, a scanner, several sensors, and multiple pallets. The results show that the FIFO strategy is the most efficient, followed by SDD, while SPZ is the least efficient. The design of the palletizing station, particularly the integration of a gantry and a long conveyor belt, has a significant impact on efficiency by reducing the need for complex movements and increasing the system's flexibility. This flexibility means that the palletizing system can be adapted for various purposes, including handling different package sizes and a varying number of pallets. The novelty of the project lies in the development of a robot that can pick packages in motion, which represents a significant innovation in palletizing systems. This can lead to improved logistics and warehouse management through increased productivity and efficiency. Further research can focus on advanced algorithms and programming to further optimize the picking process.