Categoria | Scienza e Tecnologia

L’Automazione entra nei supermercati

Pubblicato il 03 maggio 2021 da redazione

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Il progetto REFILLS ha sperimentato varie soluzioni di automazione per rendere i negozi più ordinati.

Per i titolari dei negozi, lo smistamento delle merci non è mai stato così costoso e dispendioso in termini di tempo, ma non hanno molta scelta: l’esperienza sensoriale è proprio ciò che permette ai negozi fisici di differenziarsi dai loro concorrenti online.

Per aiutarli, REFILLS (Robotics Enabling Fully-Integrated Logistics Lines for Supermarkets) suggerisce soluzioni di automazione che aiuteranno a smistare gli articoli, tracciare quelli mancanti dagli scaffali, recuperarli dal magazzino e persino riempire gli scaffali vuoti. Bruno Siciliano è il coordinatore di REFILLS per conto del Consorzio CREATE e dell’Università di Napoli Federico II.

Il principale problema logistico all’interno del negozio è quello di avere tutti i prodotti disponibili in ogni momento per i clienti, mantenendo allo stesso tempo l’inventario basso e ricorrendo a processi just-in-time snelli.

Ricevere ogni giorno un’enorme varietà di prodotti diversi e rifornirli in modo efficiente per riempire gli scaffali è complesso e ha un costo elevato. Inoltre, cercare il posto giusto nel negozio, trasportare tutti i prodotti all’interno e infine avere un processo veloce ed ergonomico per rifornire gli scaffali richiede molto tempo.
Riducendo il tempo e i costi necessari per cercare la posizione dei prodotti all’interno di un negozio i problemi si semplificano. Lo si fa digitalizzando il layout del negozio e preselezionando autonomamente la merce nel retrobottega in base a questo layout. In secondo luogo, trasportando e distribuendo autonomamente i prodotti preselezionati al posto giusto nel negozio e, in terzo luogo, aiutando i commessi nella movimentazione di scatole pesanti per il riempimento degli scaffali. Si sta tentando anche di usare i robot per riempire gli scaffali e questa è soprattutto una sfida per la ricerca.

Si sono esaminati tutti i processi logistici convenzionali all’interno del negozio e si sono individuati i compiti ripetibili, fra cui lo smistamento e l’identificazione dei prodotti, la logistica all’interno del negozio e le applicazioni pick-and-place. Nel primo scenario, i robot mobili ispezionerebbero gli scaffali e genererebbero mappe semantiche dell’ambiente per individuare il layout e monitorare il negozio. Il secondo scenario impiegherebbe i robot per tre compiti: smistamento autonomo di casse da pallet misti nel retrobottega, trasporto autonomo di carrelli dal retrobottega al piano negozio e assistenza fornita ai commessi. Nel terzo e ultimo scenario, si è cercato di gestire un’ampia varietà di prodotti e di riempire autonomamente gli scaffali.

Si è sviluppato un hardware specifico utilizzando un approccio modulare. Un’unità di scansione individua i prodotti all’interno degli scaffali e ne memorizza la posizione e il modo in cui sono esposti. Da lì in poi, un’unità di puntamento con un raggio di luce assiste i commessi nel trovare il punto giusto per il rifornimento.

Per consentire un’ulteriore automazione, si è modificato e riadattato un braccio robotico con una portata estesa e una geometria specializzata, che consente a un robot SCARA di spingere gli oggetti da un carrello al retro dello scaffale senza collidere con altri oggetti immagazzinati.

 

 

L’ultimo sistema robotico è stato sviluppato per trasportare i carrelli pieni di prodotti vicino agli scaffali, così come per spostare i sistemi robotici menzionati all’interno del negozio. Il software logistico e il sistema di gestione del negozio, integrato nei robot di lavoro, nei trasportatori e nelle unità di scansione, svolge un ruolo importante, perché permette la comunicazione con i commessi attraverso smartphone o tablet. Lo stesso può anche fornire ai clienti informazioni utili sui prodotti all’interno del negozio.

Nel primo scenario, l’identificazione del layout e il monitoraggio degli scaffali doveva essere la base dati per tutti i moduli robotici di REFILLS, ma si sono rivelati una fonte di dati molto preziosa anche per altri processi dei negozi al dettaglio.

Nel secondo scenario, si è sviluppata una speciale cella di depallettizzazione in cui un robot dotato di una pinza opportunamente riconfigurabile con sensori è in grado di prelevare scatole di diverse grandezze e dimensioni da un pallet a casse miste. Questo sistema può avere grandi potenzialità anche nei magazzini.

Infine, il terzo scenario consente di testare e migliorare le capacità dei robot di maneggiare e manipolare un’ampia varietà di prodotti in modo autonomo in vari ambienti, compresi i negozi al dettaglio, utilizzando la visione e il rilevamento tattile.

La scelta della merce nei negozi fisici è innanzitutto un’esperienza sensoriale per il cliente e questo rimarrà il fattore di differenziazione dai negozi online. Detto questo, i negozi al dettaglio aumentano i costi legati alla logistica e al personale di servizio.

È qui che l’automazione può fare la differenza. Alcuni negozi al dettaglio hanno già introdotto stazioni di cassa self-service e persino la fatturazione automatizzata con chip sui prodotti per il checkout autonomo. L’automazione può non solo ridurre il costo della logistica, ma anche permettere ai negozi al dettaglio di funzionare come un hub che può essere usato da servizi online e di consegna grazie a soluzioni di sistemi robotici.

DM e l’Università di Brema, tra gli altri, hanno iniziato un progetto correlato tutto basato su mappe semantiche di negozi simili a quelle generate nel primo scenario di REFILLS. Il progetto si chiama Knowledge4Retail (K4R), fa parte della «strategia IA» della Germania ed è finanziato dal ministero federale dell’Economia e dell’energia. K4R mira a stabilire una nuova generazione di sistemi informativi per i rivenditori e le loro catene di approvvigionamento, riuniti in una piattaforma e in un ecosistema di innovazione digitale.

REFILLS si propone come una grande opportunità per convalidare le tecnologie robotiche in applicazioni logistiche in cui i robot lavorano vicino agli umani. Questa esperienza e le conoscenze raccolte potranno essere usate in campi con problemi simili, come gli ospedali o le fabbriche intelligenti.

 

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https://robotik.dfki-bremen.de/en/research/projects/knowledge4retail-1/

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