Note: This website was automatically translated with a translation software and may not have been proofread. The German language version is considered the official version and you can find the most up-to-date information there.
AGV und AMR: Was ist der Unterschied?
AGV und AMR: Was ist der Unterschied?
Die Intralogistics Management Platform von SYNAOS steuert und optimiert die Intralogistik ganzheitlich. Hierbei werden vermehrt Flotten aus selbstfahrenden Transporteinheiten gesteuert. Zu einer typischen Flotte gehören AGVs und AMRs – doch wie unterscheiden sich die beiden Fahrzeugtypen?
Verantwortlich: Verband der Automobilindustrie (VDA) &Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA)
Launch: 2019: Version 1.0 August 2019, Version 1.1 Juni 2020, Version 2.0 Januar 2022
Kompatible Roboter: Spurgeführte und vollautonome Transportroboter
Herkunft: Boston, Massachusetts, USA
Verantwortlich: MassRobotics Autonomous Mobile Robots Interoperability Working Group; gemeinnützige Initiative bestehend aus AMR-Anbietern und Robotik-Startups, Ingenieuren, Komponentenlieferanten, Entwicklern, Investoren, Akademikern und Endbenutzerunternehmen von AMRs
Launch: 2020; Version 1.0 wurde am 18. Mai 2021 veröffentlicht
Kompatible Roboter: Spurgeführte und vollautonome Transportroboter
Die Intralogistics Management Platform von SYNAOS steuert und optimiert die Intralogistik ganzheitlich. Hierbei werden vermehrt Flotten aus selbstfahrenden Transporteinheiten gesteuert. Zu einer typischen Flotte gehören AGVs und AMRs – doch wie unterscheiden sich die beiden Fahrzeugtypen?
In den Logistikzentren und Hallen bewegen neben menschengesteuerten Gabelstaplern immer mehr Fahrzeuge von fahrerlosen Transportsystemen (FTS) die Waren autonom von A nach B.
Zu diesen fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) gehören Automated Guided Vehicles (AGVs) und Autonomous Mobile Robots (AMRs). Obwohl beide die gleichen Aufgaben erfüllen, sollte man die Kürzel nicht synonym verwenden – beide Fahrzeugtypen verfügen über spezifische Eigenschaften.
Das A in AGV steht für Automated, während das A in AMR für Autonomous steht. Wie der Name vermuten lässt, agieren AMRs autonom und weichen beispielsweise eigenständig Hindernissen aus, wohingegen AGVs auf festgelegten Routen unterwegs sind und nur vordefinierte Aufgaben erfüllen können.
AGVs folgen dem Magnetstreifen
Die ersten fahrerlosen Fahrzeuge fanden bereits in den 60er-Jahren mit einer fotoelektrischen Steuerung ihren Weg, also über einen farbigen Streifen auf dem Boden, dem sie stur folgten. Heute erfolgt die Steuerung von AGVs noch immer induktiv oder magnetisch. Die Einrichtung ist kostengünstig und das Verfahren hat sich bewährt. Allerdings müssen die Magnetstreifen bei einer Routenänderung neu verlegt werden, was die Flexibilität einschränkt.
Abgesehen von physische Steuerelementen wie den Magnetstreifen sind AGVs softwaregesteuert, Sensoren dienen ihnen bei der Orientierung. Bei der Laser-Navigation und der Führung durch virtuelle Leitlinien werden Reflektormarken als Referenzpunkte in der Umgebung, beispielsweise an Wänden oder Säulen angebracht und reflektieren das einfallende Laserlicht zurück zum Sensor.
Vorsicht, Hindernis!
AGVs erkennen Hindernisse mit Lidar-Sensoren: Erkennt das Fahrzeug einen Arbeiter, der plötzlich im Weg steht, stoppt es und wartet ab, bis der Weg wieder frei ist. Weil sich AGVs nur auf vorgegebenen Routen bewegen, können sie nicht einfach um das Hindernis herumfahren.
Solche Wartezeiten verlängern Transporte und können auch negative Auswirkungen auf eine Produktion haben. Die SYNAOS Intralogistics Management Platform hilft, schnell auf unvorhersehbare Ereignisse zu reagieren: Sobald eine Route versperrt ist, findet die Software einen anderen Weg und lenkt AGVs rechtzeitig um.
Freie Fahrt für AMRs
AMRs gelten als technische Weiterentwicklung von AGVs. Die mobilen Roboter arbeiten mit Algorithmen, um den richtigen Weg zu finden und benötigen keine leitenden Steuerelemente in der Umwelt. Sie verlassen sich auf ihre Sensoren, Computer Vision und Software, was sie dynamischer und flexibler macht. AMRs sind zudem in der Lage, eigenständige Entscheidungen zu treffen und aus einer Vielzahl an möglichen Lösungen die beste für die aktuelle Situation auszuwählen.
Wenn ein Mensch oder ein Objekt ihnen den Weg versperrt, halten sie zunächst ebenfalls an, fahren dann aber im Gegensatz zu AGVs um das Hindernis herum und suchen einen neuen Weg. Das schnelle Re-Routing spart Zeit und reduziert Störungen im Ablauf.
Aufgrund ihrer Fähigkeiten sind die Aufgabenbereiche von AMRs vielfältiger. Besonders gut eignen sie sich für dynamische Umgebungen in Warenhäusern oder Fabriken.
Durch Maschinelles Lernen werden AMRs immer besser darin, ihre Aufträge zu erledigen. Sie lernen ihre Umgebung kennen und können nahezu jede Ecke in einer Fabrik oder Lagerhalle erreichen. Die Fahrzeugrechner müssen jedoch leistungsfähig sein, weil sie in Echtzeit große Menge an Daten verarbeiten müssen.
Auf die Software kommt es an
Der Grad der Autonomie kann bei AMRs unterschiedlich hoch sein. Er ist abhängig von der verbauten Kamera- und Sensortechnik, sowie der Qualität der Software und der Algorithmen.
Eine digitale Indoorkarte der Umgebung, die im Fahrzeug hinterlegt ist, erleichtert die Navigation in der Einsatzumgebung. Eine solche Karte kann das AMR selbst erstellen, indem es Orientierungsfahrten unternimmt. Diese Form der Lokalisierung und Kartierung wird als SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) bezeichnet. Die SLAM-Algorithmen gleichen ihre Umwelt ständig mit den gespeicherten Karteninformationen ab und passen sie an. Wird also in einer Lagerhalle ein neues Regal aufgebaut, nimmt das AMR es sofort in seine Karte auf.
SYNAOS macht den Unterschied
AMRs sind also die Weiterentwicklung von AGVs, verfügen über eine höhere Autonomie und lassen sie sich flexibler einsetzen. In der Praxis kann aber nicht jedes Fahrzeug eindeutig in eine der beiden Kategorien verortet werden – dazu ist das Angebot zu fragmentiert.
Doch egal ob AGV, AMR oder Zwischenform – entscheidend für den Erfolg ist die Wahl der Steuerungs- und Optimierungssoftware. Die SYNAOS Intralogistics Management Platform ist mit seinem hardwareunabhängigen Design per DNA für diese komplexe Aufgabe prädestiniert. Das Betriebssystem überwacht, steuert und optimiert alle Elemente der Intralogistik wie AGVs, AMRs, Stapler und Kommissionierer. Anstehende Aufträge verteilen die Algorithmen ganzheitlich auf alle Fahrzeuge, sodass sie den kompletten Pool effizienter abarbeiten können.
AGV und AMR: Was ist der Unterschied?
Die Intralogistics Management Platform von SYNAOS steuert und optimiert die Intralogistik ganzheitlich. Hierbei werden vermehrt Flotten aus selbstfahrenden Transporteinheiten gesteuert. Zu einer typischen Flotte gehören AGVs und AMRs – doch wie unterscheiden sich die beiden Fahrzeugtypen?
Die Intralogistics Management Platform von SYNAOS steuert und optimiert die Intralogistik ganzheitlich. Hierbei werden vermehrt Flotten aus selbstfahrenden Transporteinheiten gesteuert. Zu einer typischen Flotte gehören AGVs und AMRs – doch wie unterscheiden sich die beiden Fahrzeugtypen?
In den Logistikzentren und Hallen bewegen neben menschengesteuerten Gabelstaplern immer mehr Fahrzeuge von fahrerlosen Transportsystemen (FTS) die Waren autonom von A nach B.
Zu diesen fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) gehören Automated Guided Vehicles (AGVs) und Autonomous Mobile Robots (AMRs). Obwohl beide die gleichen Aufgaben erfüllen, sollte man die Kürzel nicht synonym verwenden – beide Fahrzeugtypen verfügen über spezifische Eigenschaften.
Das A in AGV steht für Automated, während das A in AMR für Autonomous steht. Wie der Name vermuten lässt, agieren AMRs autonom und weichen beispielsweise eigenständig Hindernissen aus, wohingegen AGVs auf festgelegten Routen unterwegs sind und nur vordefinierte Aufgaben erfüllen können.
AGVs folgen dem Magnetstreifen
Die ersten fahrerlosen Fahrzeuge fanden bereits in den 60er-Jahren mit einer fotoelektrischen Steuerung ihren Weg, also über einen farbigen Streifen auf dem Boden, dem sie stur folgten. Heute erfolgt die Steuerung von AGVs noch immer induktiv oder magnetisch. Die Einrichtung ist kostengünstig und das Verfahren hat sich bewährt. Allerdings müssen die Magnetstreifen bei einer Routenänderung neu verlegt werden, was die Flexibilität einschränkt.
Abgesehen von physische Steuerelementen wie den Magnetstreifen sind AGVs softwaregesteuert, Sensoren dienen ihnen bei der Orientierung. Bei der Laser-Navigation und der Führung durch virtuelle Leitlinien werden Reflektormarken als Referenzpunkte in der Umgebung, beispielsweise an Wänden oder Säulen angebracht und reflektieren das einfallende Laserlicht zurück zum Sensor.
Vorsicht, Hindernis!
AGVs erkennen Hindernisse mit Lidar-Sensoren: Erkennt das Fahrzeug einen Arbeiter, der plötzlich im Weg steht, stoppt es und wartet ab, bis der Weg wieder frei ist. Weil sich AGVs nur auf vorgegebenen Routen bewegen, können sie nicht einfach um das Hindernis herumfahren.
Solche Wartezeiten verlängern Transporte und können auch negative Auswirkungen auf eine Produktion haben. Die SYNAOS Intralogistics Management Platform hilft, schnell auf unvorhersehbare Ereignisse zu reagieren: Sobald eine Route versperrt ist, findet die Software einen anderen Weg und lenkt AGVs rechtzeitig um.
Freie Fahrt für AMRs
AMRs gelten als technische Weiterentwicklung von AGVs. Die mobilen Roboter arbeiten mit Algorithmen, um den richtigen Weg zu finden und benötigen keine leitenden Steuerelemente in der Umwelt. Sie verlassen sich auf ihre Sensoren, Computer Vision und Software, was sie dynamischer und flexibler macht. AMRs sind zudem in der Lage, eigenständige Entscheidungen zu treffen und aus einer Vielzahl an möglichen Lösungen die beste für die aktuelle Situation auszuwählen.
Wenn ein Mensch oder ein Objekt ihnen den Weg versperrt, halten sie zunächst ebenfalls an, fahren dann aber im Gegensatz zu AGVs um das Hindernis herum und suchen einen neuen Weg. Das schnelle Re-Routing spart Zeit und reduziert Störungen im Ablauf.
Aufgrund ihrer Fähigkeiten sind die Aufgabenbereiche von AMRs vielfältiger. Besonders gut eignen sie sich für dynamische Umgebungen in Warenhäusern oder Fabriken.
Durch Maschinelles Lernen werden AMRs immer besser darin, ihre Aufträge zu erledigen. Sie lernen ihre Umgebung kennen und können nahezu jede Ecke in einer Fabrik oder Lagerhalle erreichen. Die Fahrzeugrechner müssen jedoch leistungsfähig sein, weil sie in Echtzeit große Menge an Daten verarbeiten müssen.
Auf die Software kommt es an
Der Grad der Autonomie kann bei AMRs unterschiedlich hoch sein. Er ist abhängig von der verbauten Kamera- und Sensortechnik, sowie der Qualität der Software und der Algorithmen.
Eine digitale Indoorkarte der Umgebung, die im Fahrzeug hinterlegt ist, erleichtert die Navigation in der Einsatzumgebung. Eine solche Karte kann das AMR selbst erstellen, indem es Orientierungsfahrten unternimmt. Diese Form der Lokalisierung und Kartierung wird als SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) bezeichnet. Die SLAM-Algorithmen gleichen ihre Umwelt ständig mit den gespeicherten Karteninformationen ab und passen sie an. Wird also in einer Lagerhalle ein neues Regal aufgebaut, nimmt das AMR es sofort in seine Karte auf.
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AMRs sind also die Weiterentwicklung von AGVs, verfügen über eine höhere Autonomie und lassen sie sich flexibler einsetzen. In der Praxis kann aber nicht jedes Fahrzeug eindeutig in eine der beiden Kategorien verortet werden – dazu ist das Angebot zu fragmentiert.
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