Generix is voor het zesde opeenvolgende jaar genoemd in het 2024 Gartner® Magic Quadrant™ voor Warehouse Management Systems (WMS) Bekijk het persbericht

Magazijn
August 1, 2023

Generix Group ondersteunt en investeert in innovatie ten behoeve van magazijnen

Artikel

Toegepast op logistiek opent geautomatiseerd leren nieuwe perspectieven, met name door zijn vermogen om pakketten te onderzoeken en alle informatie eruit te halen, zelfs wanneer deze verborgen is voor beeldvormingssystemen. Ikram Eddahmani, een doctoraatsstudent aan het Hoger Instituut voor Elektronica en Digitale Technologie (ISEN), voert een proefschrift uit over dit onderwerp, voorgesteld en ondersteund door Generix Group.

Generix Group en het Hoger Instituut voor Elektronica en Digitale Technologie (ISEN) hebben sinds enkele jaren een partnerschap gesloten in de vorm van ondersteuning bij de ontwikkeling van proefschriften en postdoctoraal onderzoek, waarvan de onderzoeksthema’s gezamenlijk worden bepaald. “Deze samenwerking verrijkt ons R&D-werk door ons state-of-the-art kennis te bieden“, aldus Ayoub Mcharek, hoofd van het Data lab van Generix Group.

Het gat overbruggen tussen gegevens en realiteit

Als doctoraatsstudent aan ISEN is Ikram Eddahmani in 2022 begonnen aan een Cifre proefschrift waarvan de resultaten interessant zijn voor Generix Group en magazijnbeheerders. Logistieke locaties vertegenwoordigen namelijk een complexe en “veranderlijke” omgeving, met problemen zoals telling en identificatie, mogelijke invoerfouten, twijfels over de hoeveelheden en locaties van pakketten, knelpunten, beschadigde producten… Dit alles leidt tot verschillen tussen de gegevens in informatiesystemen en de werkelijkheid die in het magazijn wordt waargenomen.

Het gebruik van digitale beeldvorming

Nu moeten de operaties van ontvangst, transfer, opslag, scannen en verzending van pakketten op het juiste moment en op de juiste plaats worden uitgevoerd, volgens de vastgestelde hoeveelheden en aard van de producten. In dit kader heeft computer vision al zijn waarde bewezen: het tellen van objecten op een pallet, het dimensioneren van pakketten op basis van foto’s, automatische inventarisatie, detectie van afwijkingen en fysieke schade, scannen van barcodes…

Mijn proefschrift richt zich op het tellen van pakketten op diverse dragers, met behulp van machine learning-methoden genaamd ‘ontwarde representaties”,verduidelijkt Ikram Eddahmani. ” Dankzij deze methoden is het mogelijk om alle benodigde informatie te extraheren, zelfs die verborgen is voor beeldvormingssystemen. Dit verschilt van traditionele benaderingen van diep leren, die beperkt worden door de zichtbaarheid van objecten in beelden.

Een nieuwe methode van identificatie en tellen

Deze “ontwarde representaties” vormen een recent en zich ontwikkelend onderzoeksgebied. Ikram Eddahmani onderzoekt modellen die tot op heden in staat zijn om afbeeldingen en video’s te interpreteren om de samenstelling van de objecten die ze bevatten te herkennen. Dit vormt een essentiële eerste stap om ze vervolgens te kunnen tellen.

De state-of-the-art van deze methodes is zeldzaam, vooral voor echte toepassingen zoals in het geval van logistiek“, vervolgt de doctoraatsstudent, die een demonstrator ontwikkelt in samenwerking met Generix Group. “Het doel van deze samenwerking is om een industrieel probleem op te lossen en tegelijkertijd nieuwe onderzoeksmethoden te ontdekken“, vat de doctoraatsstudent samen, waarvan het proefschrift naar verwachting begin 2025 zal worden verdedigd.

Het tellen of identificeren van pakketten gebeurt vaak door barcodes te scannen, wat handig is maar beperkt wordt door de zichtbaarheid van de code op het beeld. Het onderzoek van Ikram Eddahmani heeft als doel deze beperking weg te nemen door een nieuwe methode voor het tellen van pakketten voor te stellen, ze te identificeren op homogene of heterogene pallets, de werkelijke afmetingen van objecten in het magazijn te meten en zo de vullingen van verpakkingen en vrachtwagens te optimaliseren“, legt Ayoub Mcharek uit.

De bijdrage van toegepast onderzoek

Naast dit doel wil Generix Group haar kennis op het gebied van camerabeeldverwerking in het magazijn en de modellering van een 3D digitale tweeling versterken, om informatie te extraheren en deze zo snel mogelijk over te dragen aan magazijnbeheersoftware (WMS) en resource management software (RMS).

De ondersteuning van doctoraal onderzoek stelt Generix Group in staat om diepgaand inzicht te krijgen in technologische ontwikkelingen, innovaties te anticiperen en zelfs octrooien of patenten aan te vragen. “Deze proefschriften bieden inzicht in de stand van de techniek en ook in de inspanningen die nodig zijn om problemen op te lossen“, concludeert Ayoub Mcharek.

 

Deze inhoud kan interessant voor u zijn:

Mens-robot samenwerking: welke voordelen in het magazijn?

Warehouse Management: hoe robotisering inventarisering vergemakkelijkt

Blader door meer content

Klaar om de goederen- en gegevensstroom in uw supply chain te optimaliseren?

Werk samen met ons team om uw ideale supply chain softwarepakket samen te stellen en pas deze aan uw unieke bedrijfsbehoeften aan.