Prim Hírek

A fejlesztések legfőbb célja, hogy a logisztikai és raktározási szektorban minél magasabb szintű automatizációt érjenek el.

A körülbelül 690 millió forintos projekt – melynek kétharmadát a támogatás fedezi – célja egy olyan raktárkezelő rendszer kifejlesztése, amely integrálható különféle technológiákkal, és képes felügyelni a kézi komissiózást, azaz a megrendelői igények alapján történő tételszűrést és összekészítést. Az informatikai cég szakemberei egy neurálishálózat-alapú kamerarendszert fognak kiegészíteni egy mérlegelési eljárással, amely lehetővé teszi a termékek típusának és mennyiségének pontos azonosítását az összegyűjtött adatok alapján.

A rendszer célja a kollaboratív raktárak és kapcsolódó logisztikai folyamatok digitalizálása. A raklapok betárolása, mozgatása és a kiszedési pontra történő szállítás egy önjáró automata targonca segítségével automatizálható, de hagyományos targoncával is megoldható. A raktárkezelő rendszer így optimalizálhatja a tárolóhelyek kihasználtságát és a termékek kiemelési sorrendjét, valamint automatikusan végezhet leltározást.

Az új eljárás minimalizálja az emberi beavatkozást, csökkenti a hibázás lehetőségét, és így a hibás kiszedések számát is. Ennek köszönhetően csökkenthető a fel nem használt áru mennyisége, ami pozitívan hat a környezet terhelésére.

A vállalkozás felmérése szerint leginkább az FMCG (gyorsan forgó fogyasztási cikkeket forgalmazó) és kereskedelmi cégek érdeklődnek a fejlesztés iránt.

English Summary

Csiha Zrt. is developing a new controlling system for warehouse automation with support from the National Research, Development, and Innovation Office (NKFIH). The project, worth approximately 690 million HUF, aims to enhance automation in logistics and warehousing. The system will integrate various technologies and monitor manual order picking based on customer requests. It will include a neural network-based camera system and a weighing procedure to accurately identify product types and quantities. The system will help automate pallet handling, inventory management, and improve warehouse space utilization. By reducing human intervention, the system minimizes errors, lowers the risk of incorrect order picking, and decreases surplus goods, benefiting the environment. The development is particularly appealing to FMCG and retail companies.