Bei der Sortierung ist es egal, ob die Kleidungsstücke voll, teilweise oder nicht verpackt sind. Die Arbeitenden trainieren den Roboter über eine intuitive Schnittstelle. Daraus können neue Geschäftsmodelle entstehen, die den Verbrauch von Rohstoffen und das Abfallaufkommen durch Mode verringern.
Retournierte und nicht mehr gebrauchte, gesammelte Kleidungsstücke zu sortieren, ist für die Arbeitenden eine sich wiederholende, anstrengende und ermüdende Tätigkeit. Die Einführung eines kollaborativen Roboterassistenten (Cobot), der Bildverarbeitungssensoren, Greifer und künstliche Intelligenz kombiniert, stellt eine praktikable Alternative dar. Erwartet werden zudem positive Auswirkungen auf die Verbreitung von gebrauchten Artikeln auf dem Modemarkt und die Möglichkeit erschwinglicher Geschäftsmodelle mit einem begrenzten ökologischen Fußabdruck.
CoboSort: Erkennen, Greifen, Ablegen und Lernen
Im Fokus von CoboSort steht die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und Robotergreifern sowie deren Integration in ein zuverlässiges und umfassendes kollaboratives Robotersystem. Dieses ermöglicht eine automatisierte Kommissionierung zur Unterstützung beim Sortieren von voll, teilweise oder nicht verpackten Kleidungsstücken. „Dies wird in Zeiten des Online-Handels immer wichtiger, weil Retouren in großen Mengen anfallen und oft nicht mehr richtig verpackt sind“, berichtet Olaf Kähler von DIGITAL. Dabei wirken ein intelligentes Bilderkennungssystem samt KI zum Erkennen und ein Greifersystem zum Erfassen der Kleidungsstücke zusammen. All das findet in einer Umgebung statt, in der Menschen und Roboter direkt zusammenarbeiten. „Der Beitrag unseres Instituts ist die Software, gewissermaßen das ‚Gehirn‘, das dem Roboterarm sagt, wo er als nächstes hin greifen soll“, führt Kähler weiter aus. „Die Schwierigkeit dabei ist, dass Kleidungsstücke weich sind und – wenn sie nicht wie Neuwaren in einer Plastikhülle verpackt sind – auch nicht einfach mit einem Sauggreifer gefasst werden können. Zudem ist es wichtig, dass Kleidungsstücke einzeln erfasst und auf das Förderband gelegt werden, da Doppelgriffe später zu einem Rückstau führen können.“
Umweltfreundliche Geschäftsmodelle
Das kollaborative Robotersystem sortiert gemischte und zufällig angeordnete Bekleidungspakete, benötigt wenig Platz, ist modular, sicher und seine Funktionen sind rekonfigurierbar. Im Vergleich zu aktuell gebräuchlichen Sortierlösungen stellt es eine moderate Investition dar und ebnet den Weg für dezentralisierte und flexible Umverteilungssysteme, die das Entstehen neuer Formen des elektronischen Handels mit unbenutzten oder bereits getragenen Kleidungsstücken sowie Recycling unterstützen. Durch das Verringern der kontinuierlichen Produktion neuer Kleidungsstücke verringern sich auch die Auswirkungen auf die Umwelt.
Wandel in der Modebranche
Dieser neue Ansatz ermöglicht Synergien zwischen Modeunternehmen und Endkund*innen, die die Produktionskosten von Kleidungsstücken senken und indirekt den Rohstoffverbrauch und das Abfallaufkommen verringern. Auch in sozialer Hinsicht sind positive Effekte zu erwarten: Anstatt repetitive, verschleißende Tätigkeiten durchzuführen, kommt den Arbeitskräften eine proaktive Rolle zu. Über eine intuitive Schnittstelle, die auch von Laien bedient werden kann, trainieren sie die maschinellen Lernmodelle und unterstützen den Cobot im Falle eines Fehlers. Große internationale Modeketten haben bereits Interesse gezeigt.
Projektpartner
UNIMORE – University of Modena and Reggio Emilia – Italien (Modena)
Mobile Biometrics – Spanien (Barcelona)
ShonMott – Spanien (Barcelona)
KattyFashion – Rumänien (Iași)
SIR – Italy (Modena)
CoboSort wird finanziert durch eit Manufacturing und die Europäische Union
Weitere Informationen dazu
Olaf Kähler
Olaf.Kaehler@joanneum.at
+43 316 876-5207
[Quelle: News Joanneum Research]
