KI-gestützte Predictive Maintenance Lösung bei Sortieranlagen der Post
Die Paketsortieranlagen sind ein wichtiger Bestandteil um die 185 Millionen Pakete (2023), welche die Post jährlich zustellt, effizient zu verarbeiten. Ausfälle bei den sogenannten Kippschalensortern führen zu hohen Beständen, viel Nacharbeit und signifikantem Wartungsaufwand, was sich durch verspätete Zustellung bei den Kunden äussert. Zur Vermeidung ungeplanter Ausfälle, wurde daher eine Lösung mittels künstlicher Intelligenz realisiert, die die Kippschalensorter analysiert, unerwartete Ausfälle antizipiert und so in die Wartungsfenster einplant.
Eckdaten
- Predictive Maintenance & Monitoring
Kundenbeschreibung
Die Schweizerische Post ist eine spezialrechtliche Aktiengesellschaft, welche den Briefverkehr und Paketverkehr der Schweiz realisiert. Sie verfügt über rund 35.000 Angestellte und einem breiten Filialnetz.
Herausforderung
Ungeplante Ausfälle durch Kollisionen bei den Paketsortieranlagen haben zunehmend die Qualität der Dienstleistung der Post beeinträchtigt. Zur Reduktion der Ausfälle wurde untersucht, ob eine Machine Learning Lösung ein passender Ansatz hierfür ist.
Unser Beitrag
Es wurden diverse Konzeptvarianten zur Lösung des Problems evaluiert, dabei wurden Umsetzungen mittels 3D Laser Kameras umgesetzt. Die 3D Laserkamera hat sich dabei als ideale Lösung herauskristallisiert. Diese erkennt im laufenden Betrieb, ob die Sortieranlage ordnungsgemäss funktioniert und detektiert anfällige Kippschalen, welche drohen kaputt zu gehen, damit diese im nächsten Wartungsfenster ersetzt werden können. Die Machine Learning Lösung hat so dazu geführt, dass ungeplanten Ausfälle so gut wie eliminiert worden sind.
Wir sind gerne persönlich für Sie da.
Bereit für den nächsten Schritt? Wir sind es auch.
