WO2025219281A1 - Verfahren zum betreiben eines hängeförderers für hintereinander folgende hängetransporttaschen und entsprechend eingerichtetes warenlager - Google Patents

Verfahren zum betreiben eines hängeförderers für hintereinander folgende hängetransporttaschen und entsprechend eingerichtetes warenlager

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WO2025219281A1
WO2025219281A1 PCT/EP2025/060114 EP2025060114W WO2025219281A1 WO 2025219281 A1 WO2025219281 A1 WO 2025219281A1 EP 2025060114 W EP2025060114 W EP 2025060114W WO 2025219281 A1 WO2025219281 A1 WO 2025219281A1
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WO
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hanging
data
thickness
transport
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PCT/EP2025/060114
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Jörn DREIER
Daniel Huberth
Aleksandar KRNJAIC
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Dematic GmbH
Original Assignee
Dematic GmbH
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    • B65G17/20—Conveyors having an endless traction element, e.g. a chain, transmitting movement to a continuous or substantially-continuous load-carrying surface or to a series of individual load-carriers; Endless-chain conveyors in which the chains form the load-carrying surface comprising load-carriers suspended from overhead traction chains
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    • B65G2201/02—Articles
    • B65G2201/0229—Clothes, clothes hangers

Definitions

  • the invention relates to a method for operating an overhead conveyor for consecutive hanging transport bags, wherein hanging transport bags filled with goods can be conveyed suspended on the overhead conveyor via hanging adapters and the distance between the hanging transport bags can be adjusted by the grid-variable distance of an engagement of the hanging adapters in the overhead conveyor, according to claim 1 or a correspondingly equipped warehouse according to claim 12.
  • a device for the order-oriented provision of individual goods for a plurality of orders from a warehouse comprises at least one intermediate storage unit connected to a warehouse for the intermediate storage of individual goods of at least one order, a collection area connected to the at least one intermediate storage unit for collecting the individual goods of the at least one completed order, and a separation area having a plurality of delivery lines for the order-oriented provision of the individual goods of the at least one completed order.
  • the fixed spacing of the adapters and the fixed spacing of the flights of the drive chain determine the distance of the transport of successive hanging goods or bags, regardless of how wide the goods are (or their thickness) in the conveying direction and where the goods are to be transported in the system.
  • the buffer capacity and performance (i.e., throughput) of such a sorting system are determined by the bag thicknesses and the cumulative effect of these bag thicknesses.
  • buffer capacity thinner and more densely packed bags result in a buffer with better space utilization.
  • throughput thinner and more densely packed bags result in a higher throughput, since more Bags can be moved per specified chain length. A better understanding of bag thicknesses therefore allows for optimization of space utilization and how closely bags can be placed on the sorting chain to improve performance.
  • DE 10 2014201 301 A1 discloses a conveyor device for the automated conveying of individual goods along a conveying direction, wherein the conveyor device is designed as an overhead conveyor device and comprises a plurality of adapters, each having an adapter identification means, for receiving the individual goods.
  • Each individual item comprises an individual goods transponder, a transponder reading unit for reading individual goods data from the individual goods transponder, an adapter data reading unit for reading adapter data from the adapter identification means, and a control unit in signal communication with the transponder reading unit and the adapter data reading unit for linking the individual goods data read by the transponder reading unit and the adapter data read by the adapter data reading unit.
  • predefined data is used here to determine the spacing between successive adapters in order to enable the reading of the adapter data and the goods data.
  • DE102020214613 A1 describes a device for placing transport bags into a conveyor system of an overhead conveyor system.
  • the device comprises a conveyor rail that can be coupled to the conveyor system and along which the transport bags can each be conveyed suspended by means of a suspended adapter; a detection unit for detecting the number of suspended adapters arranged on the conveyor rail within a detection range; a control unit that is signal-connected to the detection unit and configured to variably define a transport distance for conveying the transport bags by means of the conveyor system; and a separation unit that is signal-connected to the control unit for individually placing the suspended adapters into the conveyor system at the variably defined transport distance.
  • it is not the thickness of the bags that is determined, but rather the number of corresponding suspended adapters per section.
  • DE 102019215 304 B3 discloses an analogous system in which a detection unit for detecting the thickness of the individual overhead conveyor goods is present in the feed device and the thickness thus determined is used to To load overhead goods with variable transport distances.
  • the object of the present invention is to create an improved possibility in which the distance of the transport of successive hanging goods or bags can be adjusted in a space-optimized manner and can be taken into account more precisely.
  • the prediction model uses, on the one hand, known data of the goods and, on the other hand, empirical data from a measuring station in which the goods are loaded into a hanging bag under real conditions and the closed hanging bag is then measured.
  • the distance between the overhead transport pockets when feeding them onto the overhead conveyor is adjusted in an optimized manner based on the thickness of the overhead transport pockets in the transport direction, for which purpose the thickness of the overhead transport pockets is calculated in advance based on the goods.
  • the forecast can be made based on data linked to the goods (identity) of the filled hanging transport bag.
  • Such linked data may include properties of the product itself and properties of the hanging bag.
  • the product properties may include dimensions, shape or geometry, center of gravity, elasticity, softness, contents and packaging type, and orientation.
  • the properties of the hanging transport bag include its thickness in the transport direction, which is detected by sensors after it has been filled with goods.
  • the data of the goods are linked with those of the hanging transport bag in a model for forecasting.
  • Such a model can combine the thickness data of the hanging transport bag with the dimensional data of the goods using a regression model technique or a classification model technique in order to predict the thickness of the hanging transport bag filled with the goods within a probability corridor.
  • the thickness of the suspended transport pocket filled with goods refers to the maximum dimension of the suspended transport pocket in the conveying direction. This represents the minimum distance to the previous or next suspended transport pocket. Based on this minimum distance, the optimized spacing in the overhead conveyor can be set during infeed.
  • the model can also use a regression model technique or a classification model technique to link the thickness data of the hanging transport bag with the center of gravity and orientation data of the goods in order to predict the orientation of the goods when filling the hanging transport bag within a probability corridor.
  • orientation refers to the orientation of an elongated item in a hanging transport bag.
  • a shoe box can be oriented lengthwise, crosswise, or vertically when filled in the hanging transport bag.
  • the model can also use a Bayesian modeling technique to link the thickness data of the hanging transport bag with the softness data of the product in order to predict the compression of the product when filling the hanging transport bag within a probability corridor.
  • softness data of the product is understood as the property of the product to crumple or compress in the hanging transport bag and thus assume a different expansion.
  • a sweater can crumple or compress when filled in the Hanging transport bags can be oriented lengthwise, crosswise or vertically and can be compressed by gravity so that the expansion in the transport direction is greater and thus contributes more to the thickness.
  • the thickness data of the hanging transport bag are recorded in the closed and/or open state.
  • the hanging transport bag used according to the invention has a first bag wall, a second bag wall and a hanging device arranged at an upper end of one of the bag walls.
  • a closing element At a lower end of the bag walls, remote from the hanging device, there are arranged closing elements that can be reversibly coupled to one another and with which the lower ends of the bag walls can be connected to one another to form a bag base that closes the transport bag at the bottom.
  • the closing elements are designed as locking strips that are aligned parallel to one another and can be locked together.
  • the locking strips can be moved from a transport position, which closes the transport bag at the lower end and is locked together, by relative rotation against one another about the longitudinal axis of the locking strips into an unlocking position in which the locking strips can be detached from one another to open the transport bag at the lower end.
  • the locking bars are designed such that they can be disengaged from the transport position, which closes the hanging transport bag at the lower end and is locked to one another, by rotating them against each other around the longitudinal axis of the locking bars, in order to release the locking bars from one another and open the transport bag at the lower end.
  • a transport bag can be opened and reclosed downwards in a particularly simple manner. This also results in a simple unloading process for the hanging transport bag.
  • Such hanging transport bags are known, for example, from EP 3442 884 A1.
  • the hanging transport bags To load the hanging transport bags, they are opened or held open at the top, and the goods are placed into the hanging transport bag, usually one at a time. The goods can fall from a conveyor belt into the opened hanging transport bag in the loading station. The hanging transport bag is then closed or closes itself under the weight of the goods.
  • loading stations are known, for example, from EP 3442 884 A1.
  • Such hanging transport bags can also have a closure at the top. This is what the specification for recording thickness data in the closed and/or open state refers to.
  • the model can also use the classification model technique to link the thickness data of the hanging transport bag filled with the goods with the identity of the goods in such a way that the goods are classified according to a higher-level property of their identity.
  • classifiable grouping means that the goods are grouped at a higher level based on their identity (e.g., SKU) and this group is linked to certain thickness properties. For example, a "Nike 2025 basketball shoe box” can be classified into a “shoe box” group. This group can be used by the model, for example, to predict the thickness of a hanging transport bag when filled with a shoe box.
  • the invention also relates to a correspondingly configured warehouse, i.e., a warehouse with an overhead conveyor for the automated conveying of transport bags loaded with at least one item of goods along the overhead conveyor, with a controller for controlling the warehouse, and with a bag loading station for loading a transport bag with at least one item of goods and subsequently inserting the loaded transport bag into the overhead conveyor, wherein the distance between the overhead transport bags can be adjusted by the grid-variable distance of an engagement of the overhead adapters in the overhead conveyor.
  • the warehouse further comprises a measuring device connected to the controller for exchanging data.
  • the measuring device is set up to generate data, wherein the data comprise certain properties of the at least one product by means of sensors and optionally manually controlled examinations, and the data comprise the thickness, determined by means of sensors, in the transport direction of a closed transport bag filled with the at least one product, wherein the control is set up in a computer program to carry out the above method, to calculate an expected transport bag thickness for a specific product from the data, to control the bag loading station with the expected transport bag thickness in such a way that the distance when feeding in the loaded transport bags is set based on the expected transport bag thickness.
  • the controller may be configured to create a data set from the data historically generated by the surveying device for statistical analysis by the controller to determine the expected transport pocket thickness without prior surveying.
  • the measuring device is identical to the at least one bag loading station with regard to bag loading.
  • identical means that the stations are mechanically identical, but may be configured differently with regard to sensors, etc., depending on the requirements of the application.
  • the measuring device will be more elaborately designed with regard to sensors in order to implement the purpose of data collection. It is understood that the measuring device and the bag loading station can also be configured differently.
  • the invention enables a better prediction of the pocket thicknesses or the thickness spectrum, thus achieving better space utilization and increased performance of the overhead conveyor and the entire warehouse system.
  • a model is created that incorporates both the host data (data about the goods in a central database on a server) of the goods as well as information from targeted measurements (e.g., dimensions) and recordings (e.g., photos) from a measuring device, which are obtained when filling hanging transport bags. This allows the thickness of the filled hanging transport bags to be linked to the properties of the goods.
  • the model can then be used to classify and group goods (e.g., distinguishing between a pencil in a case or a folded T-shirt wrapped in plastic) and estimate their softness (compressibility) (e.g., sweaters, high compressibility factor).
  • goods e.g., distinguishing between a pencil in a case or a folded T-shirt wrapped in plastic
  • softness compressibility
  • compressibility e.g., sweaters, high compressibility factor
  • the thickness of the filled hanging transport bags can be predicted as soon as the goods are filled into the hanging transport bag.
  • the measurements, recordings, model predictions and validation measurements are stored in a database so that accuracy can be improved as data collection increases.
  • the database is designed to be learning.
  • learning means that the accuracy of the model is continuously improved based on new data.
  • the described regression model technique, classification model technique, and/or Bayesian model technique can link the thickness data of the hanging transport bag with the property data of the product in order to predict the orientation, compression, etc. of the product when filling the hanging transport bag within a probability corridor, thus ultimately predicting the thickness.
  • the data can also be fed into a neural network or mapped to the input and hidden layers to calculate the thickness of a hanging bag filled with a specific product.
  • the accuracy of the calculation can be validated by empirical measurements on the measuring device and used as a feedback loop to improve or train the neural network.
  • Training is carried out using algorithms and based on data from the so-called measuring device.
  • This device records all packaging-relevant information such as dimensions, orientation, compression factor, contents, and packaging type.
  • Information provided by modern image processing systems is also taken into account in real time. Different criteria can be weighted according to customer requirements.
  • the measuring device is equipped with sensors and user interfaces and is used to collect data on goods and validate the model. In principle, only one measuring device will be required per warehouse. If sufficient data is available and sufficient, a measuring device may even be omitted. Goods for which there is low confidence (high probability corridor) in the resulting hanging bag thickness or the goods classification are routed to this station. Once confidence in the calculation of the resulting hanging bag thickness has improved (small probability corridor), the measuring device becomes less important and can be used less frequently to ensure the quality of the prediction model. Once confidence in the thickness prediction for all goods is high, it is possible to calculate the thickness prediction entirely without the measuring device. The measuring device can then only be used for new goods.
  • An example procedure at the surveying facility can be carried out as follows to collect data and input it into the model:
  • an item is taken from a source container and the barcode of the item is scanned, thus retrieving the host data based on the identity of the item.
  • Measurements are then taken and sensor data is generated to confirm or, if necessary, correct the host data.
  • the following measurements are possible: a. Photos from a 2D camera; b. (Optional) Photos from one or more 3D cameras; c. (Optional) Dimensional measurements using lasers, lidar, or light curtains; d. (Optional) Weighing and center of gravity determination; e. (Optional) Manually or automatically operated mechanical guides for measuring softness and compression; f. (Optional) Operator input via a computer user interface;
  • a robot can also be used to rotate and move the goods to take the necessary measurements.
  • the goods are then grouped and classified, and a clustering model is applied based on the host data, photos and measurements, which are analyzed and used to classify the goods into a cluster group and to calculate the consistency (e.g. softness) of the goods.
  • a clustering model is applied based on the host data, photos and measurements, which are analyzed and used to classify the goods into a cluster group and to calculate the consistency (e.g. softness) of the goods.
  • Thickness prediction model Using information from host data, photos, measurements, results of the commodity classification and clustering model, and (optionally) results of the orientation prediction model, this model calculates the thickness and/or thickness range of the hanging bag after it has been filled with the commodity in question.
  • the hanging transport bag is then closed or closes automatically.
  • At least verification option A will be selected. Both can also be selected.
  • the hanging transport bag filled with the goods is then inserted and then transported to buffering and sorting.
  • Data storage and model updating take place after or in parallel with each step.
  • all measurements, photos, and model predictions are stored in a database.
  • the data, together with the prediction and validation data, are used to update the models.
  • the accuracy of the models improves over time. Therefore, in principle, only one master measuring device is required, running in parallel with the other normal pocket loading stations in a sorting stream.
  • the host data is enriched with new and/or updated information.
  • the invention addresses the problem that it is difficult to measure the size of goods in hanging transport bags from the outside to obtain a thickness parameter, as hanging transport bags are very soft and pliable.
  • the measured data is therefore inaccurate, especially for small goods, and often incorrectly evaluated.
  • the inventive valuation of goods using models has several advantages:
  • Order lead times can be more accurately predicted before the order is executed. Scheduling decisions can be made to ensure customer priorities are met.
  • Fig. 1 is a schematic view of the system for processing a plurality of picking orders according to the invention
  • Fig. 2 a more detailed view of the retrieval area from a circulating storage
  • Fig. 3 is a flow chart of the material flow in the system according to the invention.
  • Fig. 4 is a schematic perspective view of a loading station or measuring device according to the invention.
  • Fig. 5 is a flow chart of the steps on a measuring device according to the invention.
  • Fig. 6 is a flowchart of the steps at a loading station according to the invention.
  • Fig. 7 is a flowchart of model creation
  • Fig. 8 is a flowchart of classification and clustering
  • Fig. 9 shows a flowchart of an orientation prediction, a thickness prediction and a KPI prediction.
  • the figures show a system, designated overall by 1, for processing a large number of picking orders with several goods.
  • the system generally comprises a storage area A with an automatic container replenishment warehouse 2 and a manual central warehouse 7, an adjoining reloading area B with a plurality of reloading stations 3 for reloading goods from the containers for hanging transport into hanging conveyor pockets H, a supplied storage area C with a buffer storage 4 with circulating storage 8 for the overhead conveyor pockets and an adjoining packing area 5 with a plurality of packing stations and a shipping area 6.
  • the manual central warehouse 7 is used to supply the replenishment warehouse 2 with mixed containers. It consists of shelving units separated by aisles through which several order pickers 20 move, picking goods from the compartments into containers on their trolleys. The order pickers are guided by systems such as pick-to-voice or pick-to-light, or manual order lists, etc.
  • the order pickers 20 manually fill containers, mixed with different goods from multiple orders, by moving through their respective zones I, II, and III and processing the assigned goods lists.
  • the assigned goods originate either from individual goods orders or orders that are scheduled for processing together in the circulating buffer 8 within approximately 15-minute slots.
  • the multiple order pickers 20 move in parallel through the manual central warehouse 7 and fill containers they have carried in their zones I, II, and III with goods from different orders, each of which is assigned to a slot or time period of a scheduled processing time (approximately 1 hour in the future).
  • the resulting mixed containers are grouped across all zones and order pickers according to the 15-minute time periods in order to jointly complete orders that are to be made available during this time.
  • the containers are carried by the order pickers 20 on a trolley, which is then unloaded after completion of the run, with the containers being fed into the replenishment warehouse 2 via a suitable station and conveyor technology.
  • these mixed containers are always completely emptied or reloaded at the transfer stations and are then returned via a cycle either to the manual central warehouse and/or to the goods receiving area for reuse.
  • the replenishment warehouse 2 is filled with clean containers from a goods receiving area
  • the replenishment warehouse supplies a plurality of transfer stations 3 with containers for transferring goods from the containers into overhead conveyor pockets for suspended transport.
  • each transfer station 3 is connected to an aisle of the replenishment warehouse via storage and retrieval conveyors 15.
  • the replenishment warehouse 2 is a multi-aisle, multi-level rack warehouse operated by single-level storage and retrieval machines, so-called shuttles 17, which supply and retrieve containers from the storage locations in the shelves 18 from the aisles 19. The containers can then be transported to and from the transfer stations 3 via lifts 21 and connected conveyors 15. Each aisle is connected to a transfer station 3.
  • the buffer storage 4, which is connected to the transfer stations 3 via an overhead conveyor loop 13, comprises a plurality of parallel circulating storages 8 for the overhead transport means.
  • Transfer stations 3 are manual or automatic stations where the goods are individually transferred from the containers into overhead conveyor pockets.
  • the suspended overhead conveyor pockets are provided open so that goods can be inserted manually or automatically.
  • the transfer stations 3 thus supply the buffer storage 4 with the individually filled overhead conveyor pouches via the overhead conveyor loop 13. There, they are stored in parallel recirculating storage units 8 until the goods of the respective order are completed. They are then transported via a collection line 24 to a packing area 5, where they are repackaged into shipping containers according to the order. From there, the orders or shipping containers ultimately reach a shipping area 6. It is understood that there is an empty pouch return line from the shipping area, which is not shown. When the filled overhead conveyor pouches are loaded into the overhead conveyor loop 13 at the transfer stations 3, they are tracked via assigned windows.
  • Switches 11 are fed into the respective circulation storage 8.
  • Circulation storage 8 consists of an infeed conveyor 25, which is located on the inlet side Switch 11a is connected and through which new overhead conveyor pockets are stored when the assigned window reaches there.
  • a stopper 28 is also provided in the infeed conveyor 25 so that the overhead conveyor pockets can be buffered specifically to a free space in the adjoining rotating circulating conveyor 26. Accordingly, a further controlled switch 11b is provided at the interface between the infeed conveyor 25 and the circulating conveyor 26.
  • an outfeed conveyor 27 is provided at the exit of the circulating conveyor 26 in order to remove required overhead conveyor pockets from the circulating storage 8. Accordingly, at the interface between the outfeed conveyor 27 and the circulating conveyor
  • the discharge conveyor 27 has two sections 29, 30 separated by stoppers 28 before it flows into the collection section 24 via another diverter 11d.
  • the first section 29 is a reserve section to ensure continuous movement of the overhead conveyor pockets.
  • the second section 30 is a collection section for grouping overhead conveyor pockets.
  • the infeed conveyor 25 and the outfeed conveyor 27 are located on opposite sides of the circulating conveyor 26.
  • a circulating storage 8 there is selective access to each individual overhead conveyor pocket (no FIFO).
  • the entire system 1 and its areas as well as all systems and facilities therein are controlled by a central controller 16.
  • the control system 16 is designed to assign a plurality of orders to be picked to each circulation storage unit 8 and to create a complete list of all goods and their Quantity per circulation storage s to be created from these orders and the goods contained therein to be fed to the respective circulation storage 8 based on the overall list, whereby the overhead conveyor pockets are fed into the respective circulation storage 8 via the respective switch 11.
  • the thickness of the loaded overhead conveyor pockets plays a role in the control and dimensioning of the routes.
  • the controller 16 Based on the incoming orders, the controller 16 distributes the orders and thus the goods to specific revolving storage areas s, from which master lists are generated. These master lists control the provision of goods from the replenishment warehouse 2 to the transfer stations 3 and finally the transfer of the goods according to the master list into the revolving storage areas 8, taking into account the thickness of the loaded overhead conveyor pockets. This also involves the supply of the replenishment warehouse 2 with mixed containers from the manual central warehouse 7 and single-goods containers via the goods receiving area 14.
  • the control system 16 is configured to regularly check each circulating storage unit 8 after a new product has been fed in, using the product identification device 12 at the exit of the circulating conveyor 26, to determine whether all the products required to fulfill an original order are included in the overall list, and then to control the switch 11c using the product identification device 12 there to discharge the product of the order, which product then passes onto the discharge conveyor 27 and later onto the collecting line 24 for feeding to the packing area 5.
  • the control system 16 is also configured to regularly check each circulating storage unit 8 after a new product has been fed in, using the product identification device 12 at the exit of the circulating conveyor 26, to determine whether all the goods required to fulfill another order to be given priority are already contained in the respective circulating storage unit 8, and then to control the switch 11c using the product identification device 12 there to discharge the product of this other order, which then passes onto the discharge conveyor 27 and later onto the collecting section 24 for feeding to the packing area 5.
  • Step I a large number of orders are loaded into the system, which may originate from an e-commerce ordering system.
  • step IV the rest of the system is controlled to supply the goods to the respective circulation storage 8 in a timely manner.
  • Each circulating storage unit 8 requests the goods from the entire list, which are provided under the control of the controller 16, starting with the supply of the replenishment warehouse 2 from the goods receiving area 14 or the manual central warehouse 7, the removal of the corresponding containers and reloading in the reloading stations 3 and conveying to the entrance 9 of the respective circulating storage unit 8 (step V).
  • control system 16 regularly checks in the respective circulating conveyor 26 of the circulating storage 8 with the aid of the goods identification device 12 at the switch 11c whether all goods are available to fulfill an order (step VI or VIC).
  • step VII If necessary, stoppers 28 are used in areas 29 and 30.
  • a "finished" job in this sense can also be a new job with a higher priority, which is therefore to be given priority. This is also checked in step VI or substep VIA. It is also checked whether a new job with a higher priority can be fulfilled if other circulating memory contents are taken into account (step VIB).
  • Figure 4 shows an example of a transfer station 3 or measuring device 3*, in which goods (from a container, see above) are individually transferred into overhead conveyor pockets via a conveyor belt. This is therefore a loading station. The removal from the container is not shown. The corresponding process is shown in Figure 5.
  • Step I If the product is unknown to the system, it first checks (Step I) whether new model data is available and, if necessary, loads it (Step IA). The product is then examined in the loading station or measuring device 3*, and the obtained data is fed into the system.
  • the following steps are explained using a blue, foil-wrapped, medium-sized sweatshirt as an example of a soft product and a red-gray shoebox as an example of a non-compressible product.
  • the transfer station 3 can serve as a measuring device 3* within the meaning of the invention and can simultaneously generate data, as described below, for model creation, improvement and corresponding prediction of the orientation of the goods during filling and the thickness.
  • Transfer station 3 and measuring device 3* are therefore mechanically identical. They differ only in terms of their sensor technology and additional functionality. It is clear that transfer station 3 and measuring device 3* can also be designed differently.
  • the surveying device 3* comprises a 2D camera 40, a lidar sensor 41, a Scale 42 and automatically operated mechanical guides 43 for measuring softness and compression. All this data is fed into the control system 16.
  • a product is removed from a container and the barcode of the product is scanned with the 2D camera 40 as a scanner (step II of Figure 5 for the process in the measuring device, as well as at a normal transfer station 3 - this also applies accordingly to normal loading according to the method according to Figure 6) and thus the host data is retrieved from the controller 16 via the identity of the product.
  • the goods are then placed on the conveyor belt 128, aligned and measured as follows in order to generate sensor data to confirm the host data or, if necessary, to correct or supplement it.
  • step III The following measurements (step III) are performed if necessary: a. Photos from the 2D camera 40; b. Dimensional measurements using the lidar sensor 41; d. Weighing and determination of the center of gravity using the scale 42; e. Measurement of softness and compression using the automatically operated mechanical guides 43;
  • the laser measures 30.5 cm x 25.3 cm x 7.0 cm and for the shoebox, the dimensions are 36.5 cm x 23.3 cm x 13.0 cm.
  • the sweatshirt is given the class "Shirt”, whereas the shoebox is given the class "Carton”.
  • the model uses a Bayesian modeling technique to combine the thickness data of the hanging transport bag with the softness data of the product in order to predict the compression of the product when filling the hanging transport bag within a probability corridor and to classify the product by group (step IV in Figure 5).
  • Cluster Men's Shirts (Cluster 177 of 3355)
  • a grouping classification of the goods and the application of a clustering model based on the host data, photos and measurements are carried out, which are analyzed and used to classify the goods into a cluster group and to calculate the consistency (e.g. softness) of the goods.
  • step VA manual verification of the data can be performed if desired in step V.
  • the user can correct the height data to 7.1 cm.
  • this step is skipped.
  • the model also uses a regression model technique to link the thickness data of the hanging bag with the center of gravity and orientation data of the goods to predict the orientation of the goods when filling the hanging bag within a probability corridor, if desired (step VIA).
  • a regression model technique to link the thickness data of the hanging bag with the center of gravity and orientation data of the goods to predict the orientation of the goods when filling the hanging bag within a probability corridor, if desired (step VIA).
  • the controller 16 is also programmed to link the data of the goods with those of the hanging transport bag in a model for prediction, for which purpose the thickness data of the hanging transport bag are linked with the dimensional data of the goods by means of a regression model technique in order to thereby predict the thickness of the hanging transport bag filled with the goods within a probability corridor (step VII).
  • the thickness prediction model results in the following thickness of the bag: 7.5 cm Lower limit of thickness: 7.1 cm
  • the thickness prediction model yields
  • the goods are then released and filled into the hanging transport bag H (step VIII).
  • the thickness of the opened hanging transport bag H filled with the goods can now be checked in a verification measurement before closing (steps IX, IXA).
  • laser sensors 44 are used to determine the resulting thickness of the hanging transport bag and, optionally, the orientation of the goods inside the hanging transport bag. These measurements are used to feed and validate the models for the orientation prediction and the thickness prediction and are also transmitted to the controller 16 for this purpose.
  • the measured thickness is 8.1 cm.
  • the hanging transport pocket H is then closed (step XA) or closes automatically and can be fed into the hanging conveyor loop 13.
  • the thickness of the closed hanging transport bag H filled with the goods can now be checked in a verification measurement (steps X, XI, XI B).
  • the sweatshirt has a measured thickness of 8.0 cm and the shoebox has a measured thickness of 14.3 cm.
  • step X, XI, XIA, XII If no verification should be carried out, the hanging transport bag is removed (steps X, XI, XIA, XII).
  • the thickness data is now linked to the respective hanging transport bag and the specific goods contained therein, and the control system can therefore use the thickness to determine the track lengths and control switches, etc.
  • the data from the measurements and verifications are made available to the controller 16 (steps III-VII). This controller is programmed accordingly to link the product data with that of the hanging transport bag in a model for forecasting.
  • Verification measurements compare or verify whether the model's predictions are correct or accurate. If not, the data can be used to adaptively improve the model, and if so, the probability corridor can be reduced. All data, together with the prediction and validation data, is used to update the models. By constantly repeating the steps and monitoring the alignment of the goods and the resulting measurements while taking the parameters into account, the accuracy of the models improves over time. All data can be used in each subsequent step as needed.
  • the host data is enriched with new and/or updated information.
  • the data from the measuring device 3* which was received by the controller and stored in a database, is retrieved.
  • step II the data are initially linked together as part of the model generation process using classification, regression, and cluster analysis. This link is then saved in the database for later use (see also Figure 8).
  • a Bayesian model technique or alternatively a support vector machine or a decision tree or a random forest or a neural network, is used to group the goods and apply a clustering model based on the host data, photos and measurements, which are analyzed and used to divide the goods into a classification group, taking into account the thickness data of the loaded hanging transport bag, the softness of the goods, the type of geometry of the goods and the material of the goods. to create the classification groups.
  • the use of neural networks which are particularly well-suited for processing image data, is particularly interesting.
  • a regression model technique implemented, for example, using a decision tree, a linear or logistic regression, or a neural network, is used to link the product properties based on the host data, photos, and thickness measurements of the hanging bag with the geometric dimensional data (bounding box) and the elasticity of the product.
  • the goods are grouped based on the product characteristics (host data, photos, etc.) and the thickness measurements of the hanging bag using the K-means algorithm.
  • K-means Gaussian mixing, neural network clustering, and hierarchical clustering can also be used.
  • a partial model is calculated in which, by means of a regression model technique - implemented, for example, by means of a decision tree, a linear or logistic regression or a neural network - information from the host data, photos, measurements and the results of the model for classifying, regressing and clustering goods is calculated as to how the goods will fall or be aligned in the hanging transport bags, i.e. the alignment of the goods when filling the hanging transport bags.
  • a partial model is calculated in which information from the host data, photos, measurements and the results of the model for classification, regression and clustering as well as the above orientation of goods are incorporated into a regression model technique - implemented, for example, by means of a decision tree, a linear or logistic regression or a neural network - such as how the thickness of the hanging transport bag filled with the goods lies within a probability corridor.
  • a partial model is calculated, in which information from the host data, photos, measurements, and results of the model classification, regression, clustering, orientation, and thickness models are incorporated into a regression model, which is implemented, for example, using a decision tree, a linear/logistic regression, or a neural network.
  • a regression model predicts the system's CPI data. This allows, for example, the system's achievable throughput or the required order size in a buffer for orders or hanging transport bags to be predicted.
  • a throughput of 788 items per hour could be predicted.
  • This prediction can be made by retrieving all SKU IDs, quantities, locations, customer data, etc. in the system; retrieving all historical model results (item classification, regression, clustering, placement prediction, thickness prediction); passing all retrieved data to the KPI prediction model and calculating the prediction for the system KPI (e.g., throughput in items/hour).
  • This prediction can then be compared with actual measured values, if available.
  • the actual throughput was measured at 811 items per hour. The deviation can be used to improve the model.
  • the thickness prediction can be calculated based on information from the database of the controller 16, i.e., from host data, photos, measurements, results from the model for classifying and clustering goods, and results from the model for predicting orientation.
  • This thickness of the filled hanging transport bag can then be used in the control system, as explained above.
  • step II for the now known sweatshirt in the transfer station 3 after scanning:- SKU-ID #343
  • Cluster Men's Shirts (Cluster 177 of 3355)
  • the orientation of the goods when filling the hanging transport bag can be predicted within a probability corridor (VIA).
  • step VIII The goods are then filled into the bag (step VIII) and the bag is closed (XA) and transported to a sorter etc. (XIA).
  • the pocket thickness can then be used by the control system to determine distances, track lengths, etc., and to control switches, etc.

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Abstract

Verfahren zum Betreiben eines Hängeförderers für hintereinander folgende Hängetransporttaschen, wobei mit Ware gefüllte Hängetransporttaschen an dem Hängeförderer über Hängeadapter hängend förderbar sind und der Abstand der Hängetransporttaschen zueinander durch den im Raster variablen Abstand eines Eingriffs der Hängeadapter in den Hängeförderer einstellbar ist und bei dem die Hängetransporttaschen an Hängeadapter hängend nacheinander in einem Einschleuser auf den Hängeförderer aufgegeben werden, wobei zur Optimierung des Abstands, der Abstand der Hängetransporttaschen beim Einschleusen auf den Hängeförderer anhand der Dicke der Hängetransporttaschen in Transportrichtung abstandsoptimiert eingestellt wird, wozu die Dicke der Hängetransporttaschen anhand der Ware vorausberechnet wird, und entsprechend eingerichtetes Warenlager.

Description

Verfahren zum Betreiben eines Hängeförderers für hintereinander folgende Hängetransporttaschen und entsprechend eingerichtetes Warenlager
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Hängeförderers für hintereinander folgende Hängetransporttaschen, wobei mit Ware gefüllte Hängetransporttaschen an dem Hängeförderer über Hängeadapter hängend förderbar sind und der Abstand der Hängetransporttaschen zueinander durch den im Raster variablen Abstand eines Eingriffs der Hängeadapter in den Hängeförderer einstellbar ist, nach Anspruch 1 bzw. ein entsprechend eingerichtetes Warenlager nach Anspruch 12.
Hierbei handelt es sich um sogenannte Hängeförderer bzw. Überkopfförderer für hängende Ware, die hängend oder in Taschen, Beuteln etc. aufgenommen und transportiert werden, die jeweils in Adapter eingreifen und die dann über oben-laufende Förderketten bewegt werden. Die Taschen haben flexible Wände und können somit ein breites Spektrum an Waren aufnehmen.
Aus der EP 2 789 555 A1 ist z. B. eine Vorrichtung zum auftragsorientierten Bereitstellen von Einzelwaren für mehrere Aufträge aus einem Warenlager bekannt, die mindestens einen mit einem Warenlager verbundenen Zwischenspeicher zum Zwischenspeichern von Einzelwaren mindestens eines Auftrags, jeweils einen mit dem mindestens einen Zwischenspeicher verbundenen Sammelbereich zum Sammeln der Einzelwaren des mindestens einen komplettierten Auftrags und mehrere Abgabelinien aufweisenden Trennbereich zum auftragsorientierten Bereitstellen der Einzelwaren des mindestens einen komplettierten Auftrags umfasst.
Bei einem solchen System bestimmt der feste Abstand der Adapter und feste Abstand der Mitnehmer der Antriebskette den Abstand des Transports aufeinanderfolgender Hängewaren bzw. Taschen, unabhängig davon, wie breit die Ware (bzw. deren Dicke) in Förderrichtung ist und wohin die Ware im System transportiert werden soll.
Die Pufferkapazität und die Leistung (d. h. der Durchsatz) eines solchen Sortiersystems ergeben sich aus den Taschendicken und der kumulativen Wirkung dieser Taschendicken. Was die Pufferkapazität betrifft, so führen dünnere und dichter gepackte Taschen zu einem Puffer mit besserer Raumausnutzung. Was den Durchsatz betrifft, so führen dünnere und dichter gepackte Taschen zu einem höheren Durchsatz, da mehr Taschen pro festgelegter Kettenlänge bewegt werden können. Eine bessere Kenntnis der Taschendicken ermöglicht daher eine Optimierung der Platznutzung und der Frage, wie dicht die Taschen nebeneinander auf der Sortierkette platziert werden können, um die Leistung zu verbessern.
Die DE 10 2014201 301 A1 offenbart eine Fördervorrichtung zum automatisierten Fördern von Einzelwaren entlang einer Förderrichtung, wobei die Fördervorrichtung als Hängefördervorrichtung ausgeführt ist, mehrere, jeweils ein Adapter-Identifikationsmittel aufweisende Adapter zum Aufnehmen der Einzelwaren umfasst, wobei jede Einzelware einen Einzelwaren-Transponder, eine Transponderlese-Einheit zum Lesen von Einzelwaren-Daten des Einzelwaren-Transponders, eine Adapterdaten-Leseeinheit zum Lesen von Adapter-Daten des Adapter-Identifikationsmittels, eine mit der Transponderlese-Einheit und mit der Adapterdaten-Leseeinheit in Signalverbindung stehende Steuerungseinheit zum Verknüpfen der mittels der Transponderlese-Einheit gelesenen Einzelwaren-Daten und der mittels der Adapterdaten-Leseeinheit gelesenen Adapter-Daten. Hier wird also mit vorgegebenen Daten gearbeitet, um den Abstand der aufeinanderfolgenden Adapter festzulegen, um die Auslesung der Adapterdaten und der Warendaten zu ermöglichen.
Die DE102020214613 A1 beschreibt z. B. eine Vorrichtung zum Aufgeben von Transporttaschen in eine Fördertechnik einer Hängeförderanlage, die eine an die Fördertechnik fördertechnisch koppelbare Förderschiene umfasst, entlang der die Transporttaschen jeweils mittels eines Hängeadapters hängend förderbar sind, eine Erfassungseinheit zum Erfassen der Anzahl der innerhalb eines Erfassungsbereichs der an der Förderschiene angeordneten Hängeadapter, eine mit der Erfassungseinheit in Signalverbindung stehende Steuerungseinheit, die dazu eingerichtet ist, einen Transportabstand für das Fördern der Transporttaschen mittels der Fördertechnik veränderlich festzulegen, eine mit der Steuerungseinheit in Signalverbindung stehende Vereinzelungseinheit zum vereinzelten Aufgeben der Hängeadapter in die Fördertechnik mit dem veränderlich festgelegten Transportabstand. Hier wird also nicht die Dicke der Taschen bestimmt, sondern die Anzahl der entsprechenden Hängeadapter pro Strecke.
Die DE 102019215 304 B3 offenbart dagegen ein analoges System, in dem eine Erfassungseinheit zum Erfassen der Dicke der einzelnen Hängefördergüter in der Aufgabevorrichtung vorhanden ist und die so bestimmte Dicke verwendet wird, um das Aufgeben der Hängefördergüter mit veränderlichem Transportabstand durchzuführen.
Dabei geht die DE 10 2019215 304 B3 davon aus, dass die Dicke des Hängeförderguts unbekannt ist, so dass jede Tasche direkt beim Aufgeben vermessen wird.
Demgegenüber besteht die Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, eine verbesserte Möglichkeit zu schaffen, bei der der Abstand des Transports aufeinanderfolgender Hängewaren bzw. Taschen platzoptimiert einstellbar und genauer berücksichtigbar ist.
Diese Aufgabe wird durch das in Anspruch 1 wiedergegebene Verfahren und dem in Anspruch 12 angegebenen Warenlager gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der Beschreibung.
Erfindungsgemäß ist erkannt worden, dass, wenn zur Bestimmung der Taschendicke ein Vorhersagemodell verwendet wird, es möglich ist, auf eine einzelne Vermessung der Taschen beim Aufgeben zu verzichten und somit auch auf Sensorik etc. zu verzichten, was die Aufgabevorrichtungen vereinfacht und schneller macht.
Das Vorhersagemodell verwendet einerseits bekannte Daten der Waren und andererseits empirische Daten aus einer Vermessungs-Station, in der die Waren unter realen Bedingungen in eine Hängetasche geladen und anschließend die geschlossene Hängetasche vermessen wird.
Im erfindungsgemäßen Verfahren wird somit zum Betreiben eines Hängeförderers der Abstand der Hängetransporttaschen beim Einschleusen auf den Hängeförderer anhand der Dicke der Hängetransporttaschen in Transportrichtung abstandsoptimiert eingestellt, wozu die Dicke der Hängetransporttaschen anhand der Ware vorausberechnet wird.
Die Vorausberechnung kann anhand von Daten erfolgen, die mit der Ware (Identität) der befüllten Hängetransporttasche verknüpft sind.
Solche verknüpften Daten können Eigenschaften der Ware selber und Eigenschaften der Hängetransporttasche sein. Vorzugsweise können die Eigenschaften der Ware Abmessungen, Form oder Geometrie, Schwerpunkt, Elastizität, Weichheit, Inhalt und Verpackungstyp sowie Ausrichtung umfassen. Vorzugsweise umfassen die Eigenschaften der Hängetransporttasche deren nach Befüllung mit einer Ware mittels Sensoren erfasste Dicke in Transportrichtung.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden die Daten der Ware mit denen der Hängetransporttasche in einem Modell zur Vorausberechnung verknüpft.
Ein solches Modell kann mittels einer Regressionsmodell-Technik oder einer Klassifikationsmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Abmessungsdaten der Ware verknüpfen, um dadurch die Dicke der mit der Ware befüllten Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
Vorliegend wird unter Dicke der mit Ware befüllten Hängetransporttasche die maximale Ausdehnung der Hängetransporttasche in Förderrichtung verstanden. Diese stellt den minimalen Abstand zur vorherigen bzw. nächsten Hängetransporttasche dar. Anhand dieses minimalen Abstands kann der optimierte Abstand im Hängeförderer beim Einschleusen eingestellt werden.
Auch kann das Modell mittels einer Regressionsmodell-Technik oder einer Klassifikationsmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Schwerpunkt- und Ausrichtungsdaten der Ware verknüpfen, um dadurch die Ausrichtung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
Vorliegend wird unter Ausrichtung die Orientierung einer länglichen Ware in einer Hängetransporttasche verstanden. So kann z. B. ein Schuhkarton längs, quer oder hochkant beim Befüllen in der Hängetransporttasche orientiert sein.
Auch kann das Modell mittels einer Bayesschenmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Weichheitsdaten der Ware verknüpfen, um dadurch die Stauchung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
Vorliegend wird unter Weichheitsdaten der Ware die Beschaffenheit der Ware verstanden, sich in der Hängetransporttasche zu knautschen oder zu stauchen und so eine veränderte Ausdehnung einzunehmen. So kann z. B. ein Pullover beim Befüllen in der Hängetransporttasche längs, quer oder hochkant orientiert sein und dabei in sich durch die Schwerkraft gestaucht sein, so dass die Ausdehnung in Transportrichtung größer ist und somit stärker zur Dicke beiträgt.
Vorzugsweise werden die Dickendaten der Hängetransporttasche im geschlossenem und/oder geöffneten Zustand erfasst.
Die erfindungsgemäß eingesetzte Hängetransporttasche weist eine erste Taschenwand, eine zweite Taschenwand sowie an einem oberen Ende einer der Taschenwände angeordnete Einhängvorrichtung auf. An einem unteren, von der Einhängvorrichtung entfernten Ende der Taschenwände sind als reversibel aneinander koppelbare Schließelemente angeordnet, mit denen die unteren Enden der Taschenwände zu einem die Transporttasche nach unten verschließenden Taschenboden miteinander verbindbar sind. Die Schließelemente sind als parallel zueinander ausgerichtete, miteinander verrastbare Rastleisten ausgebildet. Die Rastleisten sind dabei aus einer die Transporttasche am unteren Ende verschließenden, miteinander verrasteten Transportstellung durch relatives Verdrehen gegeneinander um die Längsachse der Rastleisten in eine Entraststellung bringbar, bei der die Rastleisten zur Öffnung der Transporttasche am unteren Ende voneinander lösbar sind.
Mit anderen Worten, die Rastleisten sind derart ausgebildet, dass sie aus der die Hängetransporttasche am unteren Ende verschließenden, miteinander verrasteten Transportstellung durch gegeneinander Verdrehen um die Längsachse der Rastleisten außer Eingriff bringbar sind, um die Rastleisten zur Öffnung der Transporttasche am unteren Ende voneinander zu lösen. Eine solche Transporttasche ist in besonders einfacher Weise nach unten öffenbar und wiederverschließbar. Damit ergibt sich auch ein einfach durchzuführender Entladevorgang der Hängetransporttasche. Solche Hängetransporttaschen sind z. B. aus der EP 3442 884 A1 bekannt.
Zum Beladen der Hängetransporttaschen werden diese am oberen Ende geöffnet bzw. aufgehalten und die Ware wird in die Hängetransporttasche platziert, meist einzeln. Dazu kann die Waren von einem Förderband in die geöffnete Hängetransporttasche in der Beladestation hineinfallen. Anschließend wird die Hängetransporttasche geschlossen bzw. schließt sich selber durch das Gewicht der Ware. Solche Beladestationen sind z. B. aus der EP 3442 884 A1 bekannt. Solche Hängetransporttaschen können ebenfalls am oberen Ende einen Verschluss aufweisen. Hierauf bezieht sich die Angabe der Erfassung der Dickendaten im geschlossenem und/oder geöffneten Zustand.
Das Modell kann auch mittels der Klassifikationsmodell-Technik die Dickendaten der mit der Ware befüllten Hängetransporttasche mit der Identität Ware derart verknüpfen, dass die Waren anhand einer übergeordneten Eigenschaft ihrer Identität klassifizierend gruppiert werden.
Vorliegend wird unter klassifizierend gruppiert verstanden, dass die Ware anhand ihrer Identität (z. B. SKU) übergeordnet gruppiert wird und diese Gruppe mit bestimmten Dickeneigenschaften verknüpft wird. So kann z. B. ein „Nike 2025 Basketball Schuhkarton“ in eine Gruppe „Schuhkarton“ klassifiziert werden. Diese Gruppe kann durch das Modell z. B. zur Vorhersage der Dicke einer Hängetransporttasche bei Befüllen mit einem Schuhkarton verwendet werden.
Die Erfindung betrifft auch ein entsprechend eingerichtetes Warenlager, also ein Warenlager mit einer Hängefördervorrichtung zum automatisierten Fördern von mit mindestens einer Ware beladenen Transporttaschen entlang der Hängefördervorrichtung, mit einer Steuerung zur Steuerung des Warenlagers und mit einer Taschenbeladestation zur Beladung einer Transporttasche mit mindestens einer Ware und anschließenden Einschleusung der beladenen Transporttasche in die Hängefördervorrichtung, wobei der Abstand der Hängetransporttaschen zueinander durch den im Raster variablen Abstand eines Eingriffs der Hängeadapter in den Hängeförderer einstellbar ist. Das Warenlager weist ferner eine Vermessungseinrichtung auf, die mit der Steuerung zum Austausch von Daten verbunden ist. Die Vermessungseinrichtung ist eingerichtet um Daten zu generieren, wobei die Daten mittels Sensoren und ggf. manuell gesteuerten Untersuchungen bestimmte Eigenschaften der mindestens einen Ware umfassen und die Daten die mittels Sensoren bestimmte Dicke in Transportrichtung einer mit der mindestens einen Ware befüllten geschlossenen Transporttasche umfassen, wobei die Steuerung in einem Computer programmtechnisch eingerichtet ist, um das obige Verfahren auszuführen, um aus den Daten eine erwartete Transporttaschendicke für eine bestimmte Ware zu berechnen, um die Taschenbeladestation mit der erwarteten Transporttaschendicke derart zu steuern, dass der Abstand bei der Einschleusung der beladenen Transporttaschen anhand der erwarteten Transporttaschendicke eingestellt ist. Die Steuerung kann eingerichtet sein, um aus den historisch von der Vermessungseinrichtung generierten Daten eine Datensammlung zur statistischen Analyse durch die Steuerung zu erstellen, um die erwartete Transporttaschendicke ohne vorherige Vermessung zu bestimmen.
Bevorzugt ist es, wenn die Vermessungseinrichtung mit der mindestens einen Taschenbeladestation hinsichtlich der Taschenbeladung baugleich ist. Unter baugleich wird vorliegend verstanden, dass die Stationen mechanisch gleich sind, jedoch ggf. hinsichtlich Sensorik etc. unterschiedlich ausgestaltet sind, je nach Notwendigkeiten der Verwendung des Einsatzes. So wird die Vermessungseinrichtung hinsichtlich Sensorik aufwendiger ausgestaltet sein, um den Zweck der Datenerhebung umzusetzen. Es versteht sich, dass die Vermessungseinrichtung und die Taschenbeladestation auch unterschiedlich ausgestaltet sein können.
Mit anderen Worten, es werden mit der Erfindung eine bessere Vorhersage der Taschendicken bzw. des Dickenspektrums ermöglicht und damit wird eine bessere Raumnutzung und Leistungssteigerung des Hängeförderers und des gesamten Systems des Warenlagers erreicht.
Erfindungsgemäß wird dazu ein Modell erstellt, das sowohl die Host-Daten (Daten der Waren in einer zentralen Datenbank auf einem Server) der Waren als auch Informationen aus gezielten Messungen (z. B. Abmessungen) und Aufzeichnungen (z. B. Fotos) einer Vermessungseinrichtung einbezieht, die beim Befüllen von Hängetransporttaschen ermittelt werden. Somit kann die Dicke der befüllten Hängetransporttaschen mit den Eigenschaften der Waren verknüpft werden.
Das Modell kann dann verwendet werden, um Waren zu klassifizieren und zu gruppieren (z. B. Unterscheidung zwischen einem Bleistift in einem Etui oder einem gefalteten, in Plastik eingewickelten T-Shirt) und ihre Weichheit (Kompressibilität) zu schätzen (z. B. Pullover, hoher Kompressibilitätsfaktor).
Anhand der Warendaten des Hosts, der Informationen von der Vermessungseinrichtung und der Modellergebnisse kann die Dicke der befüllten Hängetransporttaschen vorhergesagt werden, sobald die Ware in die Hängetransporttasche befüllt wird. Die Messungen, Aufzeichnungen, Modellvorhersagen und Validierungsmessungen werden in einer Datenbank gespeichert, so dass die Genauigkeit mit zunehmender Datenerfassung verbessert werden kann.
Vorzugsweise ist die Datenbank lernend ausgestaltet. Vorliegend heißt lernend, dass die Genauigkeit des Modells anhand der neuen Daten laufend verbessert wird. Dazu kann die beschriebene Regressionsmodell-Technik, Klassifikationsmodell-Technik und/oder Bayesschenmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Eigenschaftsdaten der Ware verknüpfen, um dadurch die Ausrichtung, Stauchung usw. der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen, um so die Dicke letztendlich vorauszuberechnen.
Die Daten können auch in einem neuronalen Netzwerk einfließen bzw. auf die Eingangsschichten und versteckten Schichten gemappt werden, um die Dicke der mit einer bestimmten Ware befüllten Hängetransporttasche zu berechnen. Die Güte der Berechnung kann durch die empirischen Messungen an der Vermessungseinrichtung validiert werden und als Feedbackloop verwendet werden, um das neuronale Netzwerk zu verbessern bzw. trainieren.
Das Trainieren geschieht mittels Algorithmen und basierend auf den Daten der sogenannten Vermessungseinrichtung. Dort werden alle verpackungsrelevanten Angaben wie Maße, Ausrichtung, Stauchfaktor, Inhalt und Verpackungstyp erfasst. Ergänzend werden Information, die moderne Bildverarbeitungssysteme bereitstellen, in Echtzeit berücksichtigt. Dabei lassen sich unterschiedliche Kriterien kundenspezifisch gewichten.
Die Vermessungseinrichtung ist mit Sensoren und Benutzerschnittstellen ausgestattet und dient dazu, Daten über Waren zu sammeln und das Modell zu validieren. Pro Warenlager wird im Prinzip nur eine Vermessungseinrichtung erforderlich sein. Falls genügend Daten vorliegen und diese ausreichen, kann sogar auf eine Vermessungseinrichtung verzichtet werden. Waren, bei denen ein geringes Vertrauen (großer Wahrscheinlichkeitskorridor) in die resultierende Hängetransporttaschendicke oder die Warenklassifizierung besteht, werden zu dieser Station geleitet. Wenn sich das Vertrauen in die Berechnung der resultierenden Hängetransporttaschendicke verbessert hat (kleiner Wahrscheinlichkeitskorridor), wird die Vermessungseinrichtung weniger wichtig und kann seltener zur Qualitätssicherung des Vorhersagemodells verwendet werden. Sobald das Vertrauen in die Vorhersage der Dicke für alle Waren hoch ist, ist es möglich, die Vorhersage der Dicke ganz ohne die Vermessungseinrichtung zu berechnen. Die Vermessungseinrichtung kann dann lediglich für neue Waren verwendet werden.
Ein beispielhafter Ablauf an der Vermessungseinrichtung kann wie folgt durchgeführt werden, um Daten zu erheben und in das Modell einzuspielen:
1. Zunächst wird eine Ware aus einem Quellbehälter entnommen und der Barcode der Ware gescannt und damit über die Identität der Ware die Hostdaten somit abgerufen.
2. Anschließend erfolgen Messungen und es werden Sensordaten erzeugt, um die Hostdaten zu bestätigen oder ggf. zu korrigieren. Die folgenden Messungen sind möglich: a. Fotos von einer 2D-Kamera; b. (Optional) Fotos von einer 3D-Kamera oder mehreren 2D-Kameras; c. (Optional) Dimensionsmessungen mittels Laser, Lidar oder Lichtvorhängen; d. (Optional) Wiegen und Bestimmung des Schwerpunktes; e. (Optional) Manuell oder automatisch betätigte mechanische Führungen zur Messung von Weichheit und Stauchung; f. (Optional) Bedienereingaben über eine Computer-Benutzeroberfläche;
Ein Roboter kann auch zum Drehen und Bewegen der Ware verwendet werden, um die erforderlichen Messungen durchzuführen.
3. Anschließend erfolgt eine gruppierende Klassifizierung der Ware und die Anwendung eines Clustering-Modells anhand der Host-Daten, Fotos und Messungen, die dazu analysiert und verwendet werden, um die Ware in eine Clustergruppe einzuteilen und die Konsistenz (z. B. Weichheit) der Ware zu berechnen.
4. Ein Bediener kann optional eine Überprüfung der Modellvorhersage durchführen, indem er Eingaben auf einer Benutzeroberfläche vornimmt, die es ihm ermöglichen, die Vorhersage bei Bedarf zu korrigieren. 5. (Optional) Ausrichtungsvorhersagemodell: Anhand von Informationen aus den Hostdaten, Fotos, Messungen und den Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung und Clusterbildung von Waren berechnet dieses Modell, wie die Waren in die Hängetransporttaschen fallen, d. h. die Ausrichtung der Waren beim Befüllen der Hängetransporttaschen.
6. Modell zur Vorhersage der Dicke: Anhand von Informationen aus Host-Daten, Fotos, Messungen, Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung und Clusterbildung von Waren und (optional) Ergebnissen des Modells zur Vorhersage der Ausrichtung berechnet dieses Modell die Dicke und/oder den Dickenbereich der Hängetransporttasche, nachdem sie mit der betreffenden Ware befüllt wurde.
7. Freigabe der Ware: Die Ware wird freigegeben und in die Hängetransporttasche gefüllt.
8. (Verifizierungsoption A) Die Dicke der mit der Ware befüllten geöffneten Hängetransporttasche kann nun in einer Verifizierungsmessung vor dem Verschließen überprüft werden. Dazu können Kameras, Lasermessungen oder mechanische Führungen verwendet werden, um die resultierende Dicke der Hängetransporttasche und optional die Ausrichtung der Ware im Inneren der Hängetransporttasche zu bestimmen. Diese Messungen werden zur Validierung der Modelle für die Ausrichtungsvorhersage und die Vorhersage der Dicke verwendet.
9. Die Hängetransporttasche wird dann geschlossen bzw. schließt sich von alleine.
10. (Verifizierungsoption B) Die Dicke der mit der Ware befüllten geschlossenen Hängetransporttasche kann nun in einer Verifizierungsmessung nach dem Verschließen (analog oben) überprüft werden. Diese Messungen werden zur Validierung der Modelle zur Ausrichtungsvorhersage und zur Vorhersage der Dicke verwendet.
Üblicherweise wird mindestens die Verifizierungsoptionen A gewählt werden. Es können auch beide gewählt werden.
11. Anschließend wird die mit der Ware befüllte Hängetransporttasche eingeschleust und dann zur Pufferung und Sortierung befördert.
12. Anschließend bzw. parallel zu den jeweiligen Schritten erfolgt eine Datenspeicherung und Modellaktualisierung. Dazu werden alle Messungen, Fotos und Modellvorhersagen in einer Datenbank gespeichert. Die Daten werden zusammen mit den Vorhersage- und Validierungsdaten zur Aktualisierung der Modelle verwendet. Durch die ständige Wiederholung der Schritte und die Überwachung der Ausrichtung der Waren und der daraus resultierenden Messungen unter Berücksichtigung der Parameter wird die Genauigkeit der Modelle im Laufe der Zeit verbessert. Daher ist prinzipiell nur eine Master-Vermessungseinrichtung erforderlich, die parallel zu den anderen normalen Taschenbeladestationen eines Sortierstroms läuft. Die Host-Daten werden mit neuen und/oder aktualisierten Informationen angereichert.
Die Erfindung begegnet dem Problem, dass es schwierig ist, die Größe von Waren in Hängetransporttaschen von außen zu messen, um einen Dickenparameter zu erhalten, da Hängetransporttaschen sehr weich und geschmeidig sind. Die gemessenen Daten sind daher insbesondere bei kleinen Waren ungenau und oft falsch bewertet.
Die erfindungsgemäße Bewertung der Waren mittels Modellen (ggf. unter Verwendung von Kl) hat mehrere Vorteile:
- Keine separate Messstation im System erforderlich (Kostenersparnis);
- Kein resultierender Leistungsengpass aufgrund einer Messstation;
- Es muss nicht jeder Beutel immer wieder gemessen werden, das System ist in der Lage, die Waren zu lernen;
- Daten werden über mehrere Projekte/ Systeme gesammelt und Warencluster werden immer besser;
- Die Dicke der Hängetransporttaschen und somit die benötigte Länge des Auftragspuffers können vorhergesagt werden, bevor der Auftrag ausgeführt wird;
- Die Durchlaufzeit des Auftrags kann vor der Ausführung des Auftrags genauer vorhergesagt werden. Es können Planungsentscheidungen getroffen werden, welche die Priorität der Kunden einhalten sollen;
- Besseres Entscheidungsmodell, ob der Auftrag auf mehrere Stationen aufgeteilt werden muss oder an einer Packstation verpackt werden kann, erlaubt auch eine Entscheidung, ob ein oder mehrere Kartons aufgerichtet werden müssen, was zu mehr Nachhaltigkeit führt. Weitere Details der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von
Ausführungsbeispielen anhand der Zeichnung, in der
Fig. 1 eine schematische Ansicht des Systems zur Abarbeitung einer Vielzahl von Kommissionieraufträgen nach der Erfindung;
Fig. 2 eine detailliertere Ansicht des Auslagerbereichs aus einem Umlaufspeicher;
Fig. 3 ein Ablaufdiagramm des Materialflusses in dem System nach der Erfindung;
Fig. 4 eine schematische perspektivische Ansicht einer Beladestation bzw. Vermessungseinrichtung nach der Erfindung;
Fig. 5 ein Ablaufdiagramm der Schritte an einer Vermessungseinrichtung nach der Erfindung;
Fig. 6 ein Ablaufdiagramm der Schritte an einer Beladestation nach der Erfindung;
Fig. 7 ein Ablaufdiagramm einer Modellerstellung;
Fig. 8 ein Ablaufdiagramm einer Klassifikation und Clusterung;
Fig. 9 ein Ablaufdiagramm einer Ausrichtungsvorhersage, einer Dickenvorhersage und einer KPI Vorhersage; zeigen.
In den Figuren ist ein insgesamt mit 1 bezeichnetes System zur Abarbeitung einer Vielzahl von Kommissionieraufträgen mit mehreren Waren gezeigt.
Das System umfasst generell einen Lagerbereich A mit einem automatischen Behälter- Nachschublager 2 und einem manuellen zentralen Lager 7, einen daran anschließenden Umladebereich B mit einer Mehrzahl von Umladestationen 3 zur Umladung von Waren aus den Behältern für den hängenden Transport in Hängefördertaschen H, einen dadurch versorgten Speicherbereich C mit einem Pufferspeicher 4 mit Umlaufspeichern 8 für die Hängefördertaschen und einen daran anschließenden Packbereich 5 mit einer Mehrzahl von Packstationen und einem Versandbereich 6.
Das manuelle zentrale Lager 7 wird zur Versorgung des Nachschublagers 2 mit gemischten Behältern verwendet. Es besteht aus Fachbodenregalen, die durch Gassen voneinander getrennt sind, durch die mehrere Kommissionierer 20 hindurchlaufen und auf mitgeführten Wagen Ware aus den Fächern in Behälter auf dem Wagen kommissionieren. Die Kommissionierer werden dabei von Einrichtungen geleitet, wie Pick-to-voice oder pick-to-light oder manuellen Auftragslisten etc.
Im manuellen zentralen Lager 7 füllen die Kommissionierer 20 manuell auftragsorientiert Behälter gemischt mit unterschiedlichen Waren mehrerer Aufträge, indem sie sich durch ihre jeweilige Zone I, II, III bewegen und dabei die zugewiesenen Warenlisten abarbeiten. Die jeweils zugeteilten Waren stammen entweder aus Einzelwareaufträgen oder Aufträgen, die gemeinsam innerhalb von jeweils ca. 15-min-Slots zur Abarbeitung im Umlaufspeicher 8 vorgesehen sind. Dazu bewegen sich die mehreren Kommissionierer 20 parallel durch das manuelle zentrale Lager 7 und befüllen in ihrer Zone I, II, III jeweils mitgeführte Behälter mit Waren unterschiedlicher Aufträge, die jeweils einem Slot oder Zeitabschnitt einer vorgesehenen Abarbeitungszeit (ca. 1h in der Zukunft) zugeteilt sind. Die so entstandenen gemischten Behälter sind über alle Zonen und Kommissionierer nach den 15 min. Zeitabschnitten gruppiert, um in diesem Zeitraum bereitzustellende Aufträge gemeinsam zu komplettieren.
Die Behälter werden von den Kommissionierern 20 auf einem Wagen mitgeführt, der dann nach Beendigung des Laufs entladen wird, wobei die Behälter über eine geeignete Station und Fördertechnik in das Nachschublager 2 eingeschleust werden.
Diese gemischten Behälter werden, im Gegensatz zu warenreinen Behältern, immer in den Umladestationen komplett geleert bzw. umgeladen und gelangen über einen Kreislauf entweder zurück ins manuelle zentrale Lager und/oder zum Wareneingangsbereich zur Wiederverwendung.
Das Nachschublager 2 wird mit warenreinen Behältern aus einem Wareneingangsbereich
14 und mit gemischten Behältern aus dem manuellen zentralen Lager 7 versorgt. Das Nachschublager versorgt eine Mehrzahl von Umladestationen 3 mit Behältern zur Umladung der Ware aus den Behältern in Hängefördertaschen für den hängenden Transport. Dazu ist jede Umladestation 3 jeweils mit einer Gasse des Nachschublagers über Ein- und Auslagerförderer 15 verbunden.
Das Nachschublager 2 ist ein mehrgassen und mehrebenen Regallager, das mittels Einebenenregalbediengeräten, so genannten Shuttles 17, betrieben wird, die die Lagerplätze in den Regalen 18 von den Gassen 19 aus mit Behältern ver- und entsorgen. Die Behälter können dann über Lifte 21 und daran angeschlossene Förderer 15 an die bzw. von den Umladestationen 3 transportiert werden. Dabei ist jede Gasse an eine Umladestation 3 angebunden.
Der mit den Umladestationen 3 über eine Hängeförderschleife 13 verbundene Pufferspeicher 4 umfasst eine Vielzahl von parallelen Umlaufspeichern 8 für die Hängetransportmittel.
Die Umladestationen 3 sind manuelle oder automatische Stationen, in denen die Ware aus den Behältern in Hängefördertaschen einzeln umgeladen werden. Dazu werden die aufgehängten Hängefördertaschen geöffnet bereitgestellt, so dass Waren manuell oder automatisiert hineingegeben werden können.
Die Umladestationen 3 versorgen somit über die Hängeförderschleife 13 den Pufferspeicher 4 mit den mit Waren einzeln gefüllten Hängefördertaschen, wo sie in parallelen Umlaufspeichern 8 bis zur Vervollständigung der Ware des jeweiligen Auftrags gespeichert werden, um dann über eine Sammelstrecke 24 an einen Packbereich 5 transportiert zu werden, um dort auftragsrein in Versandbehälter umgepackt zu werden. Von dort gelangen die Aufträge bzw. Versandbehälter letztendlich zu einem Versandbereich 6. Es versteht sich, dass ein Leer-Taschenrücklauf aus dem Versandbereich vorhanden ist, der nicht gezeigt ist. Beim Einlasten der gefüllten Hängefördertaschen an den Umladestationen 3 in die Hängeförderschleife 13 werden diese über zugewiesene Fenster nachverfolgt.
Von der Hängeförderschleife 13 im Pufferspeicher 4 werden die Hängefördertaschen über
Weichen 11 in die jeweiligen Umlaufspeicher 8 gesteuert eingeschleust. Jeder
Umlaufspeicher 8 besteht aus einem Einschleusförderer 25, der an der eingangsseitigen Weiche 11a angeschlossen ist und über den neue Hängefördertaschen eingelagert werden, wenn das zugewiesene Fenster dort angelangt. Im Einschleusförderer 25 ist noch ein Stopper 28 vorgesehen, so dass gezielt auf einen freien Platz in den daran sich anschließenden rotierenden Umlauförderer 26 die Hängefördertaschen gepuffert werden können. Entsprechend ist an der Schnittstelle zwischen Einschleusförderer 25 und Umlaufförderer 26 eine weitere gesteuerte Weiche 11b vorgesehen. Analog zum Einschleusförderer 25 ist ein Ausschleusförderer 27 am Ausgang des Umlaufförderers 26 vorgesehen, um benötigte Hängefördertaschen aus dem Umlaufspeicher 8 auszulagern. Entsprechend ist an der Schnittstelle zwischen Ausschleusförderer 27 und Umlaufförderer
26 eine Warenidentifikationseinrichtung 12 sowie eine weitere gesteuerte Weiche 11c vorgesehen, um gezielt die gewünschte Hängefördertasche auf den Ausschleusförderer
27 auszuschleusen. Der Ausschleusförderer 27 weist zwei durch Stopper 28 getrennte Bereiche 29, 30 auf, bevor er über eine weitere Weiche 11 d in die Sammelstrecke 24 mündet. Der erste Bereich 29 ist ein Reservebereich um eine kontinuierliche Bewegung der Hängefördertaschen zu erreichen. Der zweite Bereich 30 ist ein Sammelbereich zum Gruppieren von Hängefördertaschen.
Vorzugsweise liegen der Einschleusförderer 25 und der Ausschleusförderer 27 an gegenüberliegenden Seiten des Umlauförderers 26. In einem Umlaufspeicher 8 besteht ein selektiver Zugriff auf jede einzelne Hängefördertasche (kein FiFo).
Einzelaufträge 22, also solche Aufträge, die nur eine einzelne Ware umfassen, können gesondert behandelt werden, um das Gesamtsystem nicht auszubremsen. Dies ist durch gestrichelte Pfeile angedeutet. So können solche Einzelaufträge direkt vom manuellen zentralen Lager 7 zu den Umladestationen 3 transportiert werden. Denkbar ist auch der direkte Transport zum Packbereich 5 oder einer dedizierten Umladestation 3*, die einen Bypass 23 versorgt, der direkt in die Sammelstrecke 24 unter Umgehung des Puffers 4 führt. An der Umladestation 3* bzw. deren Weiche 11 können auch von den normalen Umladestationen 3 in der Hängeförderschleife 13 stammende Einzelaufträge in den Bypass 23 gezielt ausgeschleust werden.
Das gesamte System 1 und seine Bereiche sowie alle darin befindlichen Anlagen und Einrichtungen werden von einer zentralen Steuerung 16 gesteuert.
Die Steuerung 16 ist eingerichtet, um jedem Umlaufspeicher 8 eine Vielzahl von zu kommissionierenden Aufträgen zuzuordnen und eine Gesamtliste aller Waren und deren Menge je Umlaufspeicher s aus diesen Aufträgen zu erstellen und die darin enthaltenen Waren anhand der Gesamtliste dem jeweiligen Umlaufspeicher 8 zuzuführen, wobei die Hängefördertaschen über die jeweilige Weiche 11 in den jeweiligen Umlaufspeicher 8 eingeschleust werden. Hierbei spielt die Dicke der beladenen Hängefördertaschen bei der Steuerung und Bemessung der Strecken eine Rolle.
Die Steuerung 16 verteilt also aufgrund der eingehenden Aufträge die Aufträge und somit die Ware auf bestimmte Umlaufspeicher s, woraus Gesamtlisten generiert werden, die die Bereitstellung der Ware aus dem Nachschublager 2 an den Umladestationen 3 und schließlich der Einschleusung der Ware nach der Gesamtliste in die Umlaufspeicher 8 steuert und berücksichtigt dabei die Dicke der beladenen Hängefördertaschen. Damit einher geht auch die Versorgung des Nachschublagers 2 mit gemischten Behältern aus dem manuellen zentralen Lager 7 und warenreinen Behältern über den Wareneingangsbereich 14.
Dabei ist die Steuerung 16 eingerichtet, um regelmäßig jeden Umlaufspeicher 8 nach dem Einschleusen einer neuen Ware mit Hilfe der Warenidentifikationseinrichtung 12 am Ausgang des Umlaufförderers 26 daraufhin zu überprüfen, ob alle Waren zur Erfüllung eines ursprünglichen Auftrags von der Gesamtliste enthalten sind und daraufhin die Weiche 11c mit Hilfe der dortigen Warenidentifikationseinrichtung 12 zur Ausschleusung der Ware des Auftrags anzusteuern, der somit dann auf den Ausschleusförderer 27 und später auf die Sammelstrecke 24 zur Zuführung zum Packbereich 5 gelangt.
Dabei ist die Steuerung 16 ebenfalls eingerichtet, um regelmäßig jeden Umlaufspeicher 8 nach dem Einschleusen einer neuen Ware mit Hilfe der Warenidentifikationseinrichtung 12 am Ausgang des Umlaufförderers 26 daraufhin zu überprüfen, ob alle Waren zur Erfüllung eines vorzuziehenden anderen Auftrags bereits im jeweiligen Umlaufspeicher 8 enthalten sind und daraufhin die Weiche 11c mit Hilfe der dortigen Warenidentifikationseinrichtung 12 zur Ausschleusung der Ware dieses anderen Auftrags anzusteuern, der somit dann auf den Ausschleusförderer 27 und später auf die Sammelstrecke 24 zur Zuführung zum Packbereich 5 gelangt.
Alternativ wird dabei auch geprüft, ob alle Waren zur Erfüllung eines vorzuziehenden anderen Auftrags bereits in zwei oder mehr Umlaufspeichern 8 verteilt enthalten sind und daraufhin die Weichen 11c der jeweiligen Umlaufspeicher 8 mit Hilfe der dortigen Warenidentifikationseinrichtungen 12 zur Ausschleusung der Ware dieses anderen Auftrags auf die Sammelstrecke 24 zur Zuführung zum Packbereich 5 anzusteuern. Die Waren stammen dann aus mehr als einem Umlaufspeicher 8.
Diese Vorgehensweise erlaubt es, neue eilige Expressaufträge mit höherer Priorität vorzuziehen, also früher zu behandeln. Fehlende Waren für den ursprünglichen Auftrag werden dann wieder auf die Gesamtliste gesetzt und innerhalb der 15 min. nachgeliefert.
Anhand des Flussdiagrams der Figur 3 wird diese Vorgehensweise nochmals generell erläutert.
Zunächst werden eine Vielzahl von Aufträgen im System eingelastet, die z. B. aus einem e-commerce Bestellsystem stammen (Schritt I).
Diese Aufträge werden auf die Umlaufspeicher 8 verteilt (Schritt II) und daraus, über die in den Aufträgen enthaltene Vielzahl von Waren, eine Gesamtliste der Waren für jeden Umlaufspeicher 8 erzeugt (Schritt III).
Mittels dieser Liste wird das restliche System gesteuert, um die Waren dem jeweiligen Umlaufspeicher 8 rechtzeitig zuzuführen (Schritt IV).
Jeder Umlaufspeicher 8 fordert quasi die Waren der Gesamtliste an, die von der Steuerung 16 gesteuert bereitgestellt werden, beginnend mit der Versorgung des Nachschublagers 2 aus dem Wareneingangsbereich 14 bzw. dem manuellen zentralen Lager 7, der Auslagerung der entsprechenden Behälter und Umladung in den Umladestationen 3 und Förderung an den Eingang 9 der jeweiligen Umlaufspeicher 8 (Schritt V).
Nach dem Einschleusen einer Hängefördertasche über die Weiche 11a am Eingang 9 und den Einschleusförderer 25 und der Weiche 11 b wird im jeweiligen Umlaufförderer 26 des Umlaufspeichers 8 mittels der Steuerung 16 regelmäßig mit Hilfe der Warenidentifikationseinrichtung 12 an der Weiche 11c geprüft, ob somit alle Waren zur Erfüllung eines Auftrags vorliegen (Schritt VI bzw. VIC).
Ist dies nicht der Fall, werden weitere Waren abgewartet.
Liegen jedoch alle Waren bzw. Hängefördertaschen zur Erfüllung eines Auftrags vor, werden diese über die Weiche 11c auf den Ausschleusförderer und über die Weiche 11 d auf die Sammelstrecke 24 ausgeschleust (Schritt VII), um zum Packbereich 5 gefördert zu werden (Schritt VIII). Gegebenenfalls werden Stopper 28 an den Bereichen 29 und 30 eingesetzt.
Es versteht sich, dass im Rahmen der Erfindung, ein „fertiger“ Auftrag in diesem Sinne auch ein neuer Auftrag mit höherer Priorität sein kann, der somit vorzuziehen ist. Auch dies wird im Schritt VI bzw. Unterschritt VIA mitgeprüft. Ebenso wird geprüft, ob ein neuer Auftrag mit höherer Priorität erfüllt werden kann, wenn andere Umlaufspeicherinhalte berücksichtigt werden (Schritt VIB).
In Figur 4 ist beispielhaft eine Umladestation 3 bzw. Vermessungseinrichtung 3* dargestellt, in der Ware (aus einem Behälter, vgl. oben) über ein Förderband einzeln in Hängefördertaschen (um)gefüllt wird. Es handelt sich also um eine Beladestation. Die Entnahme aus dem Behälter ist nicht gezeigt. Der entsprechende Ablauf ist in Figur 5 dargestellt.
Ist die Ware dem System nicht bekannt, wird zunächst geprüft (Schritt I), ob neue Modelldaten zur Verfügung stehen und diese ggf. geladen (Schritt IA). Anschließend wird dann die Ware in der Beladestation bzw. Vermessungseinrichtung 3* untersucht und das System mit den dabei gewonnenen Daten gefüttert. Die nachfolgenden Schritte werden beispielhaft anhand eines blauen, in Folie verpackten, Sweatshirts mittlerer Größe als Beispiel für eine weiche Ware und anhand eines rot-grauen Schuhkartons als Beispiel für eine nicht-stauchbare Ware erläutert.
Wenn die Umladestation 3 zusätzlich mit Sensorik ausgestattet ist, kann sie als eine Vermessungseinrichtung 3* im Sinne der Erfindung dienen und kann gleichzeitig, wie folgt beschrieben, Daten generieren zur Modellerzeugung, Verbesserung und entsprechender Vorhersage der Ausrichtung der Ware beim Befüllen und der Dicke verwendet werden.
Die Umladestation 3 und die Vermessungseinrichtung 3* sind also „mechanisch“ baugleich. Sie unterscheiden sich nur hinsichtlich der Sensorik und zusätzlicher Funktionalität. Es ist klar, dass die Umladestation 3 und die Vermessungseinrichtung 3* auch unterschiedlich ausgeführt sein können.
Die Vermessungseinrichtung 3* umfasst eine 2D-Kamera 40, einen Lidar Sensor 41 , eine Waage 42 und automatisch betätigte mechanische Führungen 43 zur Messung von Weichheit und Stauchung. Alle diese Daten werden in die Steuerung 16 gespeist.
Zunächst wird eine Ware aus einem Behälter entnommen und der Barcode der Ware mit der 2D-Kamera 40 als Scanner gescannt (Schritt II der Figur 5 zum Ablauf in der Vermessungseinrichtung, wie auch an einer normalen Umladestation 3 - entsprechend gilt das auch für das normale Laden nach Verfahren nach Figur 6) und damit über die Identität der Ware die Hostdaten von der Steuerung 16 abgerufen.
Für das Sweatshirt ergibt sich somit z. B
- SKU-ID #343
Damit werden Kundendaten abgerufen, z.B.
• Farbe: Blau
• Größe: Mittel
• Abmessungen: 30 x 25 x 5
• Gewicht: 0.25kg
Für den Schuhkarton ergibt sich somit z. B
- SKU-ID #541
Damit werden Kundendaten abgerufen, z.B.
• Farbe: Rot/Grau
• Größe: Groß
• Abmessungen: 36 x 23 x 13
• Gewicht: 1.2kg
Anschließend wird die Ware auf das Förderband 128 gelegt, ausgerichtet und wie folgt vermessen, um so Sensordaten zu erzeugen, um die Hostdaten zu bestätigen oder ggf. zu korrigieren bzw. zu ergänzen.
Die folgenden Messungen (Schritt III) werden ggf. durchgeführt: a. Fotos von der 2D-Kamera 40; b. Dimensionsmessungen mittels Lidar Sensor 41 ; d. Wiegen und Bestimmung des Schwerpunktes mittels der Waage 42; e. Messung von Weichheit und Stauchung mit den automatisch betätigten mechanischen Führungen 43;
Es werden also jeweils Fotos aufgenommen und die Ware mit dem Lidar Sensor vermessen.
Für das Sweatshirt misst der Laser die Maße 30,5 cm x 25,3 cm x 7,0 cm und für den Schuhkarton die Maße 36,5 cm x 23,3 cm x 13,0 cm.
Über eine Benutzereingabe wird dem Sweatshirt die Klasse "Hemd“ gegeben, wohingegen der Schuhkarton die Klasse „Karton“ erhält.
Das Modell verknüpft mittels einer Bayesschenmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Weichheitsdaten der Ware, um dadurch die Stauchung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen und die Ware gruppierend zu klassifizieren (Schritt IV in Figur 5).
Für das Sweatshirt ergibt sich so z. B.
-Klassifikationsmodell
Weichheit: 9/10
Objekt: rechteckiges Prisma
Material: Stoff in Polybeutel
-Regressionsmodell
Länge: 31.5cm
Breite: 25,5 cm
Höhe: 5,3 cm
Elastizität: 8.4
-Clustermodell
Cluster: Herrenhemden (Cluster 177 von 3355)
Für den Schuhkarton ergibt sich so z. B.
Klassifikationsmodell
Weichheit: 1/10
Gegenstand: rechteckiges Prisma
Material: Schachtel
Regressionsmodell
Länge: 36.0cm
Breite: 23.1cm
Höhe: 13.5cm
Elastizität: 1.4 - Clustermodell
Cluster: Schuhe für Frauen (Cluster 1431 von 3355)
Somit erfolgt eine gruppierende Klassifizierung der Ware und die Anwendung eines Clustering-Modells anhand der Host-Daten, Fotos und Messungen, die dazu analysiert und verwendet werden, um die Ware in eine Clustergruppe einzuteilen und die Konsistenz (z. B. Weichheit) der Ware zu berechnen.
Im Schritt VA kann, wenn im Schritt V gewünscht, eine manuelle Verifizierung der Daten erfolgen. Beim Sweatshirt kann z. B. der Benutzer die Höhendaten auf 7,1 cm korrigieren. Beim Schuhkarton wird dieser Schritt übersprungen.
Das Modell verknüpft ebenso mittels einer Regressionsmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Schwerpunkt- und Ausrichtungsdaten der Ware, um dadurch die Ausrichtung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen, wenn gewünscht (Schritt VIA). Somit wird anhand von Informationen aus den Hostdaten, Fotos, Messungen und den Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung und Clusterbildung von Waren berechnet, wie die Waren in den Hängetransporttaschen fallen, d. h. die Ausrichtung der Waren beim Befüllen der Hängetransporttaschen.
So kann beim stauchbaren Sweatshirt vorausberechnet werden, dass es in der folgenden Position in die Tasche gelegt werden wird: Position x, y, z = [2,3 cm; 10,5cm ; 3,3 cm] Rollen, Nicken, Gieren: [30°, 2°, 5°]
Beim Schuhkarton wird dieser Schritt übersprungen.
Die Steuerung 16 ist auch entsprechend programmiert, um die Daten der Ware mit denen der Hängetransporttasche in einem Modell zur Vorausberechnung zu verknüpfen, wozu mittels einer Regressionsmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttasche mit den Abmessungsdaten der Ware verknüpft werden, um dadurch die Dicke der mit der Ware befüllten Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen (Schritt VII).
So ergibt sich z. B. für das Sweatshirt aus dem Modell der Dickenvorhersage Dicke des Beutels: 7,5 cm Untere Grenze der Dicke: 7,1 cm
Obere Grenze der Dicke: 8,5 cm
So ergibt sich z. B. für den Schuhkarton aus dem Modell der Dickenvorhersage
Dicke des Beutels: 14,1 cm
Untere Grenze der Dicke: 13,5cm
Obere Grenze der Dicke: 24,0cm
Danach wird die Ware freigegeben und in die Hängetransporttasche H gefüllt (Schritt VIII).
Die Dicke der mit der Ware befüllten geöffneten Hängetransporttasche H kann nun in einer Verifizierungsmessung vor dem Verschließen überprüft werden (Schritte IX, IXA).
Dazu wird mit Lasersensoren 44 die resultierende Dicke der Hängetransporttasche und optional die Ausrichtung der Ware im Inneren der Hängetransporttasche bestimmt. Diese Messungen werden zur Fütterung und Validierung der Modelle für die Ausrichtungsvorhersage und die Vorhersage der Dicke verwendet und dafür ebenfalls an die Steuerung 16 übermittelt.
Für das Sweatshirt ergibt sich so z. B. eine gemessene Dicke von 8,1 cm.
Die Hängetransporttasche H wird dann geschlossen (Schritt XA) bzw. schließt sich von alleine und kann in die Hängeförderschleife 13 eingeschleust werden.
Alternativ oder zusätzlich kann nun die Dicke der mit der Ware befüllten geschlossenen Hängetransporttasche H nun in einer Verifizierungsmessung überprüft werden (Schritte X, XI, XI B).
Für das Sweatshirt ergibt sich so z. B. eine gemessene Dicke von 8,0 cm und für den Schuhkarton von 14,3 cm.
Wenn keine Verifizierung durchgeführt werden sollte, wird die Hängetransporttasche abgeführt (Schritte X, XI, XIA, XII).
Die Dickendaten sind nun mit der jeweiligen Hängetransporttasche und der darin befindlichen spezifischen Ware verknüpft und die Steuerung kann somit die Dicke verwenden, um die Streckenlängen zu bestimmen und Weichen etc. zu steuern. Die Daten aus den Messungen und Verifizierungen werden der Steuerung 16 zur Verfügung gestellt (Schritte lll-VII). Diese ist entsprechend programmiert, um die Daten der Ware mit denen der Hängetransporttasche in einem Modell zur Vorausberechnung zu verknüpfen.
In den Verifizierungsmessungen wird verglichen bzw. überprüft, ob die Vorausberechnungen des Modells korrekt bzw. genau sind. Wenn nicht, kann mit den Daten das Modell adaptiv verbessert werden, und wenn ja, kann der Wahrscheinlichkeitskorridor verringert werden. Alle Daten werden zusammen mit den Vorhersage- und Validierungsdaten zur Aktualisierung der Modelle verwendet. Durch die ständige Wiederholung der Schritte und die Überwachung der Ausrichtung der Waren und der daraus resultierenden Messungen unter Berücksichtigung der Parameter wird die Genauigkeit der Modelle im Laufe der Zeit verbessert. Alle Daten können in jedem nachfolgenden Schritt jeweils bei Bedarf verwendet werden.
Daher ist prinzipiell nur eine Master-Vermessungseinrichtung erforderlich, die parallel zu den anderen normalen Taschenbeladestationen eines Sortierstroms läuft. Die Host-Daten werden mit neuen und/oder aktualisierten Informationen angereichert.
Im ersten Schritt I der Modellerzeugung (vgl. Figur 7) werden die Daten von der Vermessungseinrichtung 3*, die von der Steuerung empfangen und in einer Datenbank abgelegt wurden, abgerufen.
Anschließend werden im Schritt II die Daten zunächst im Rahmen der Modelerzeugung in einer Klassifikation, Regression und Clusteranalyse miteinander verknüpft. Diese Verknüpfung wird dann erneut in der Datenbank zur späteren Verwendung gespeichert (vgl. auch Figur 8).
In der Klassifikation (Figur 8A) erfolgt mittels einer Bayesschenmodell-Technik, oder alternativ einer Support Vector Maschine oder einem Entscheidungsbaum oder einem Zufallswald oder einem neuronalen Netz, eine gruppierende Klassifizierung der Ware und die Anwendung eines Clustering-Modells anhand der Host-Daten, Fotos und Messungen, die dazu analysiert und verwendet werden, um die Ware in eine Klassifikationsgruppe einzuteilen, wobei neben den Dickendaten der beladenen Hängetransporttasche die Weichheit der Ware, Art der Geometrie der Ware und Material der Ware mit einfließen, um die Klassifikationsgruppen zu erstellen. Besonders interessant sind der Einsatz von neuronalen Netzen, die besonders gut für die Verarbeitung von Bilddaten geeignet sind.
In der Regression (Figur 8B) erfolgt mittels einer Regressionsmodell-Technik, implementiert z. B. mittels einem Entscheidungsbaum, einer linearen oder logistischen Regression oder einem neuronalen Netz, eine Verknüpfung der Wareneigenschaften anhand der Host-Daten, Fotos und Dickenmessungen der Hängetransporttasche mit den geometrischen Abmessungsdaten (Begrenzungskasten) und der Elastizität der Ware.
In der Clusteranalyse (Figur 8C) werden die Waren anhand der Wareneigenschaften (der Host-Daten, Fotos etc.) und Dickenmessungen der Hängetransporttasche mittels K- Means-Algorithmus gruppiert. Einsetzbar sind auch K-Medoide, Gaußsches Mischen, Neuronales Netzwerk-Clustering, Hierarchisches Clustering.
Anschließend im Schritt III von Figur 7 (vgl. Figur 9A) erfolgt eine Berechnung eines Teil- Models, in dem mittels einer Regressionsmodell-Technik - implementiert z. B. mittels einem Entscheidungsbaum, einer linearen oder logistischen Regression oder einem neuronalen Netz - Informationen aus den Hostdaten, Fotos, Messungen und den Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung, Regression und Clusterbildung von Waren berechnet wird, wie die Waren in den Hängetransporttaschen fallen bzw. ausgerichtet sein werden, d. h. die Ausrichtung der Waren beim Befüllen der Hängetransporttaschen.
Dann im erfolgt im Schritt IV von Figur 7 (vgl. Figur 9B) eine Berechnung eines Teil- Models, in dem in eine Regressionsmodell-Technik - implementiert z. B. mittels einem Entscheidungsbaum, einer linearen oder logistischen Regression oder einem neuronalen Netz - Informationen aus den Hostdaten, Fotos, Messungen und den Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung, Regression und Clusterbildung sowie der obigen Ausrichtung von Waren einfließen, wie die Dicke der mit der Ware befüllten Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors liegt.
Dann erfolgt im Schritt V und VI von Figur 7 (vgl. Figur 9C) eine Berechnung eines Teil- Models, in dem Informationen aus den Hostdaten, Fotos, Messungen und Ergebnissen der Modellklassifizierungs-, Regressions-, Clustering-, Orientierungs- und Dickenmodelle in ein Regressionsmodell einfließen, das z. B. mit Hilfe eines Entscheidungsbaums, einer linearen/logistischen Regression oder eines neuronalen Netzes umgesetzt wird. Das Regressionsmodell sagt die KPl-Daten des Systems voraus. So kann z. B. vorhergesagt werden, welcher Durchsatz im System erreichbar ist oder welche Größe ein Auftrag in einem Puffer für die Aufträge bzw. Hängetransporttaschen haben muss.
So könnte vorliegend nun anhand der bekannten Daten des Sweatshirts bzw. des Schuhkartons ein Durchsatz von 788 Gegenstände pro Stunde vorausberechnet werden. Diese Vorhersage kann also erfolgen durch Abrufen aller SKU-IDs, Mengen, Standorte, Kundendaten usw. im System; Abruf aller historischen Ergebnisse von Modellen (Artikelklassifizierung, Regression, Clustering, Platzierungsvorhersage, Dickenvorhersage); Übergeben aller abgerufenen Daten an das KPl-Vorhersage-Modell und berechnen der Vorhersage zum System KPI (z. B. Durchsatz in Artikeln/Stunde).
Diese Vorhersage kann dann ggf. noch mit realen gemessenen Werten verglichen werden, falls diese vorliegen. Vorliegend sind als echter Durchsatz 811 Gegenstände pro Stunde gemessen worden. Die Abweichung kann zur Verbesserung des Modells verwendet werden.
In den Folge-Schritten VII, VIII und IX erfolgt eine Abfrage, ob neue Daten vorliegen, die berücksichtigt werden müssen, ob neue KPl-Daten vorliegen oder ob eine vorgegebene Zeitdauer seit der letzten Aktualisierung des Models vergangen ist.
Somit steht am Ende ein Modell, dass an den normalen Umladestationen 3 gemäß Figur 6 verwendet werden kann, um die Dicke der Hängetransporttasche beim Befüllen mit einer bekannten bestimmten Ware lediglich zu berechnen. Entsprechend sind in Figur 6 dieselben Schritte wie in Figur 5 mit gleichen Bezugszeichen bezeichnet.
So kann die Vorhersage der Dicke anhand von Informationen aus der Datenbank der Steuerung 16, also aus Host-Daten, Fotos, Messungen, Ergebnissen des Modells zur Klassifizierung und Clusterbildung von Waren und Ergebnissen des Modells zur Vorhersage der Ausrichtung berechnet werden. Diese Dicke der befüllten Hängetransporttasche kann dann - wie oben erläutert - im System zur Steuerung verwendet werden.
So ergibt sich (Schritt II) für das nun bekannte Sweatshirt in der Umladestation 3 nach dem Scannen:- SKU-ID #343
Damit werden Kundendaten abgerufen, z. B. • Farbe: Blau
• Größe: Mittel
• Abmessungen: 30 x 25 x 5
• Gewicht: 0.25kg
Anschließend werden die Modelldaten bereitgestellt (Schritt III): -Klassifikationsmodell Weichheit: 9/10
Objekt: rechteckiges Prisma
Material: Stoff in Polybeutel
-Regressionsmodell
Länge: 31.5cm
Breite: 25,5 cm
Höhe: 5,3 cm
Elastizität: 8.4
-Clustermodell
Cluster: Herrenhemden (Cluster 177 von 3355)
Danach kann, wenn gewünscht (Abfrage VI), die Ausrichtung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttasche innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorausberechnet werden (VIA).
Ansonsten wird direkt zur Dickenvorhersage (VII) gesprungen. Für das Sweatshirt ergibt sich daraus:
Dicke des Beutels: 8,0 cm
Untere Grenze der Dicke: 7,1 cm
Obere Grenze der Dicke: 8,5 cm
Anschließend werden die Waren in die Tasche gefüllt (Schritt VIII) und die Tasche verschlossen (XA) sowie zu einem Sorter etc. abtransportiert (XIA).
Somit kann die Taschendicke nun im nachfolgenden durch die Steuerung verwendet werden, um die Abstände, Streckenlängen usw. zu bestimmen und Weichen etc. zu steuern.

Claims

Patentansprüche
1 . Computerimplementiertes Verfahren zum Betreiben eines Hängeförderers für hintereinander folgende Hängetransporttaschen, wobei mit Ware gefüllte Hängetransporttaschen an dem Hängeförderer über Hängeadapter hängend förderbar sind und der Abstand der Hängetransporttaschen zueinander durch den im Raster variablen Abstand eines Eingriffs der Hängeadapter in den Hängeförderer einstellbar ist und bei dem die Hängetransporttaschen an Hängeadapter hängend nacheinander in einem Einschleuser auf den Hängeförderer aufgegeben werden, dadurch gekennzeichnet, dass der Abstand der Hängetransporttaschen beim Einschleusen auf den Hängeförderer anhand der Dicke der Hängetransporttaschen in Transportrichtung abstandsoptimiert eingestellt wird, wozu die Dicke der Hängetransporttaschen anhand der Ware vorausberechnet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Vorausberechnung anhand von Daten erfolgt, die mit der Ware (Identität) der befüllten Hängetransporttasche verknüpft sind.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die verknüpften Daten Eigenschaften der Ware selber und Eigenschaften der Hängetransporttasche sind.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Eigenschaften der Ware Abmessungen, Form oder Geometrie, Schwerpunkt, Elastizität, Weichheit, Inhalt und Verpackungstyp sowie Ausrichtung umfassen.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Eigenschaften der Hängetransporttasche deren nach Befüllung mit einer Ware mittels Sensoren erfasste Dicke in Transportrichtung umfassen.
6. Verfahren nach Anspruch 4 und 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten der Ware mit denen der Hängetransporttasche in einem Modell zur Vorausberechnung verknüpft werden.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell mittels einer Regressionsmodell-Technik und/oder einer Klassifikationsmodell-Technik und/oder einer Clustermodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttaschen mit den Abmessungsdaten der Waren verknüpft, um dadurch die Dicke der mit der Waren befüllten Hängetransporttaschen innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell mittels einer Regressionsmodell-Technik und/oder einer Klassifikationsmodell-Technik und/oder einer Clustermodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttaschen mit den Schwerpunkt- und Ausrichtungsdaten der Waren verknüpft, um dadurch die Ausrichtung der Ware beim Befüllen der Hängetransporttaschen innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell mittels einer Regressionsmodell-Technik die Dickendaten der Hängetransporttaschen mit den Weichheitsdaten der Waren verknüpft, um dadurch die Stauchung der Waren beim Befüllen der Hängetransporttaschen innerhalb eines Wahrscheinlichkeitskorridors vorauszuberechnen.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Dickendaten der Hängetransporttaschen im geöffneten und/oder geschlossenem Zustand erfasst werden.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell mittels der Klassifikationsmodell-Technik die Dickendaten der mit der Ware befüllten Hängetransporttasche mit der Identität der Ware derart verknüpft, dass die Waren anhand einer übergeordneten Eigenschaft ihrer Identität klassifizierend gruppiert werden.
12. Warenlager mit einer Hängefördervorrichtung zum automatisierten Fördern von mit mindestens einer Ware beladenen Transporttaschen entlang der Hängefördervorrichtung, mit einer Steuerung zur Steuerung des Warenlagers und mit einer Taschenbeladestation zur Beladung einer Transporttasche mit mindestens einer Ware und anschließender Einschleusung der beladenen Transporttasche in die Hängefördervorrichtung, wobei der Abstand der Hängetransporttaschen zueinander durch den im Raster variablen Abstand eines Eingriffs der Hängeadapter in den Hängeförderer einstellbar ist, dadurch gekennzeichnet, dass das Warenlager eine Vermessungseinrichtung aufweist, die mit der Steuerung zum Austausch von Daten verbunden ist, und die Vermessungseinrichtung eingerichtet ist, Daten zu generieren, wobei die Daten mittels Sensoren und ggf. manuell gesteuerten Untersuchungen bestimmte Eigenschaften der mindestens einen Ware umfassen und die Daten die mittels Sensoren bestimmte Dicke in Transportrichtung einer mit der mindestens einen Ware befüllten geschlossenen Transporttasche umfassen, wobei die Steuerung in einem Computer programmtechnisch eingerichtet ist, um das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen, um aus den Daten eine erwartete Transporttaschendicke für eine bestimmte Ware zu berechnen, um die Taschenbeladestation mit der erwarteten Transporttaschendicke derart zu steuern, dass der Abstand bei der Einschleusung der beladenen Transporttaschen anhand der erwarteten Transporttaschendicke eingestellt ist.
13. Warenlager nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Steuerung eingerichtet ist, aus den historisch von der Vermessungseinrichtung generierten Daten eine Datensammlung zur statistischen Analyse durch die Steuerung zu erstellen, um die erwartete Transporttaschendicke ohne vorherige Vermessung zu bestimmen.
14. Warenlager nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Vermessungseinrichtung mit der mindestens einen Taschenbeladestation hinsichtlich der Taschenbeladung baugleich ist.
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