-
- Historie klientów
-
Gebrüder Weiss: Zwiększanie wydajności intralogistyki dzięki dynamicznym systemom ważenia i pomiaru
W jaki sposób firma Gebrüder Weiss zwiększa wydajność swojej intralogistyki dzięki dynamicznemu ważeniu i pomiarom na etapie przetwarzania
Ważenie i pomiary w jednym centrum przeładunkowym: wspólne rozwiązanie firm RAVAS i Cargometer do automatycznego pomiaru palet dostarcza dane dotyczące wysyłek w czasie rzeczywistym, co pozwala na automatyzację logistyki i optymalizację procesów w centrum przeładunkowym typu cross-docking w pobliżu Wiednia.
To właśnie liczby mają znaczenie
Pressebox, Clemens Scherrers (31-03-2026)
Ważenie i pomiary w jednym centrum: wspólne rozwiązanie firm RAVAS i Cargometer do automatycznego pomiaru palet dostarcza dane wysyłkowe w czasie rzeczywistym, umożliwiając automatyzację logistyki i optymalizację procesów w centrum cross-dockingowym pod Wiedniem.
W logistyce wydajność jest prawdopodobnie decydującym czynnikiem wpływającym na rentowność i szybkość: jeśli w złożonych procesach uda się wyeliminować choćby jeden etap, przy tak dużym wolumenie transakcji przekłada się to na znaczne oszczędności. Podstawą tego są przejrzyste dane w czasie rzeczywistym.
Kluczowym czynnikiem dla planowania logistycznego i fakturowania są rzeczywiste wymiary i waga przesyłek. Im dokładniejsze są te dane, tym prostsze jest planowanie i tym lepiej można wykorzystać dostępną ładowność. Doświadczenie pokazuje jednak, że pozyskiwanie tych danych z dokumentów przewozowych jest podatne na nieścisłości. A oddzielne ważenie i pomiary dodają dwa dodatkowe etapy.
Dynamiczne ważenie i pomiary podczas przemieszczania towarów za pomocą wózka widłowego
Firma logistyczna Gebrüder Weiss prowadzi duże centrum cross-dockingowe w swoim centrum przeładunkowym w Maria Lanzendorf, niedaleko Wiednia. Większość operacji intralogistycznych realizowana jest tu przy użyciu wózków widłowych. Oddzielne ważenie i pomiary oznaczały nie tylko dwa dodatkowe etapy pracy, ale także przerwę w przepływie towarów, a tym samym opóźnienie. Potrzebne było zatem rozwiązanie, które umożliwiłoby przeprowadzanie ważenia i pomiarów podczas transportu towarów wózkiem widłowym.
RAVAS i Cargometer wspólnie zaproponowały właśnie takie rozwiązanie: składa się ono z wagi do wózków widłowych firmy RAVAS oraz systemu pomiaru objętości firmy Cargometer, które są zamontowane na wózku widłowym. Pozwala to na automatyczne rejestrowanie wymiarów i masy palet podczas normalnego użytkowania wózka widłowego. Nie są wymagane żadne dodatkowe czynności ze strony operatora. Elektryczne wózki paletowe i wózki widłowe z funkcją automatycznego ważenia przyspieszają w ten sposób procesy w logistyce cross-dockingowej. Jednak znaczący wpływ na wydajność wynika z automatycznego przetwarzania tych danych.
Dane dotyczące przesyłek w czasie rzeczywistym jako podstawa automatyzacji logistyki
System zainstalowany w pojeździe transportu przemysłowego automatycznie łączy dane dotyczące masy i wymiarów w pakiet danych, który jest przesyłany do systemu zarządzania magazynem w czasie rzeczywistym. Dane te, dostarczane na bieżąco, pomagają zoptymalizować planowanie tras i harmonogramów przejazdów ciężarówek oraz zautomatyzować takie procesy, jak fakturowanie. Dynamiczne ważenie i pomiary stanowią również podstawę przyszłego, opartego na sztucznej inteligencji, zautomatyzowanego planowania przejazdów ciężarówek.
Sprawdził się w codziennym użytkowaniu ponad milion razy
Wspólne rozwiązanie firm RAVAS i Cargometer od kilku lat sprawdza się pod względem wydajności i niezawodności w wymagających warunkach codziennej logistyki cross-dockingowej. Przekroczono już z nawiązką kamień milowy w postaci 1 miliona dynamicznie zważonych i zmierzonych palet – co pozwoliło uniknąć ponad 1 miliona przerw w przepływie materiałów i ponad 2 milionów czynności roboczych.
Oprócz tych korzyści w zakresie wydajności, stały przepływ danych dotyczących przesyłek w czasie rzeczywistym oznacza, że zakład Gebrüder Weiss w Maria Lanzendorf jest idealnie przygotowany do logistyki opartej na danych i automatyzacji w erze sztucznej inteligencji.