Die Materialflussanalyse schafft Transparenz darüber, was zwischen Maschinen und Prozessen passiert. Sie zeigt, wie sich Personen, Materialien und Transportfahrzeuge durch die Produktion bewegen und wo Wartezeiten oder Engpässe entstehen. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo hat IMAGO Technologies eine Lösung entwickelt, die KI-basierte Echtzeitlokalisierung mit dem offenen Standard omlox kombiniert. So können Unternehmen Material- und Prozessflüsse kontinuierlich erfassen, analysieren und Optimierungspotenziale erkennen.
Ein Schnellüberblick
- Materialflussanalyse in Echtzeit: Bewegungen von Personen, Materialien und Transportfahrzeugen werden kontinuierlich erfasst.
- KI direkt auf der Kamera: Die Vision Cam XM2 erkennt und verfolgt Personen und Objekte direkt auf dem Gerät – ohne zusätzliche KI-Hardware.
- Offener Standard: Positionsdaten werden über omlox standardisiert und für weitere Systeme bereitgestellt.
- Objektive Prozessanalyse: Heatmaps und digitale Spaghetti-Diagramme zeigen Laufwege, Wartezeiten und Engpässe.
- Datenschutz: Die Bildverarbeitung erfolgt direkt auf der Kamera. Nach außen werden ausschließlich abstrahierte Positions- und Bewegungsdaten übertragen.
- Was ist eine Materialflussanalyse?
- Warum klassische Produktionsdaten für die Materialflussanalyse nicht ausreichen
- Materialflussanalyse mit KI und omlox
- Warum Embedded Vision für die Materialflussanalyse wichtig ist
- Materialflüsse in Echtzeit erfassen
- Spaghetti-Diagramme für die Materialflussanalyse
- Datenschutz bei kamerabasierter Materialflussanalyse
- Vorteile einer kontinuierlichen Materialflussanalyse
- FAQs zur Materialflussanalyse
Was ist eine Materialflussanalyse?
Die Materialflussanalyse untersucht, wie sich Materialien, Personen und Transportfahrzeuge in Produktions- und Logistikumgebungen bewegen. Ziel ist es, unnötige Wege, Wartezeiten und Engpässe zu erkennen und tatsächliche Prozessabläufe transparent zu machen. Dadurch entsteht eine objektive Datengrundlage für die Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen.
Materialflussanalyse mit der Vision Cam XM2
Nutzen Sie KI-basierte Embedded Vision, um Materialbewegungen sichtbar zu machen, Engpässe zu erkennen und Produktions- und Logistikprozesse zu optimieren. Entdecken Sie die Vision Cam XM2 von IMAGO Technologies.
Warum klassische Produktionsdaten für die Materialflussanalyse nicht ausreichen
Industrieunternehmen haben in den vergangenen Jahren stark in Digitalisierung, Automatisierung und Datenanalyse investiert. Maschinen liefern Statusdaten in Echtzeit, Produktionskennzahlen werden visualisiert und ERP-, MES- und WMS-Systeme zunehmend miteinander vernetzt.
Was jedoch häufig fehlt, ist die räumliche Transparenz über die tatsächlichen Bewegungen innerhalb der Fabrik.
Wer oder was befindet sich zu einem bestimmten Zeitpunkt wo? Welche Wege werden tatsächlich zurückgelegt? Wo entstehen wiederkehrende Wartezeiten?
Erst wenn diese Informationen verfügbar sind, lässt sich der gesamte Produktionsfluss über einzelne Maschinen und Anlagen hinaus analysieren.
Materialflussanalyse mit KI und omlox
Die gemeinsam von Fraunhofer IOSB-INA und IMAGO entwickelte Lösung kombiniert Embedded Vision, KI-basiertes Tracking und omlox.
Vision Cam XM2 Smart Cameras erfassen die Produktionsumgebung als RGB-Bilder. Die KI-basierte Personen- und Objekterkennung erfolgt direkt auf der Kamera. Erkannte Objekte werden anschließend kontinuierlich verfolgt.
Eine von Fraunhofer entwickelte Software kalibriert die Kameras, projiziert die erkannten Objekte auf die Bodenebene und erzeugt daraus 2D-Positionen.
Diese Positionen werden als omlox-konforme Trackables an einen omlox Hub übertragen. Von dort stehen die Positionsdaten für Visualisierung, Materialflussanalyse sowie die Integration in weitere IT- und OT-Systeme zur Verfügung.
Was ist omlox?
omlox ist ein offener Standard für die Echtzeitlokalisierung in industriellen Umgebungen. Er verbindet unterschiedliche Ortungstechnologien wie Kameras, RFID, UWB und GPS über einen gemeinsamen Hub und eine standardisierte API. So können Positionsdaten von Produktionsmitteln, Waren, Fahrzeugen oder Personen zentral für Analysen und die weitere Verarbeitung bereitgestellt werden.
Warum Embedded Vision für die Materialflussanalyse wichtig ist
Ein wesentliches Merkmal der Lösung ist, dass die KI-basierte Bildverarbeitung direkt auf der Vision Cam XM2 stattfindet.
Ausgestattet mit NVIDIA Jetson Technologie übernimmt die Smart Camera sowohl die Bilderfassung als auch die KI-basierte Erkennung und das Tracking. Die eigentliche Bildverarbeitung muss dadurch nicht auf einen zusätzlichen Edge-Server oder in die Cloud ausgelagert werden.
Für industrielle Anwendungen bietet das mehrere Vorteile: Die Verarbeitung erfolgt nahe an der Datenquelle, große Mengen an Bilddaten müssen nicht kontinuierlich übertragen werden und die Vision-Lösung kann dezentral in die Produktionsumgebung integriert werden.
Auch die langfristige Hardwareverfügbarkeit ist für industrielle Anwendungen ein wichtiger Faktor. Eine Hardwareplattform, die über viele Jahre verfügbar bleibt, reduziert den Validierungsaufwand und erleichtert die langfristige Maschinen- und Anlagenplanung.
Edge Computing
Beim Edge Computing findet die Datenverarbeitung direkt am Ort der Datenerfassung statt – etwa in der Kamera oder einem lokalen Gerät. Die Vorteile: geringe Latenz, reduzierte Datenlast und höhere Ausfallsicherheit bei instabiler Netzverbindung.
Materialflüsse in Echtzeit erfassen
Die Lösung ist bereits in der SmartFactoryOWL in Lemgo im Einsatz, der Test- und Demonstrationsfabrik von Fraunhofer und der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe.
Dort erfassen Vision Cam XM2 Smart Cameras gemeinsam mit weiteren omlox-Sensoren kontinuierlich die Positionen von Personen, Fahrzeugen und Materialträgern.
Die Daten werden im omlox Hub gesammelt und können anschließend mit geeigneten Analysetools visualisiert werden. Dazu gehören:
- Heatmaps
- Digitale Spaghetti-Diagramme
- Durchlaufzeitanalysen
- Auslastungsdiagramme
Dadurch werden typische Suchwege, Stausituationen, Wartezeiten und Engpässe objektiv sichtbar.
Spaghetti-Diagramme für die Materialflussanalyse
Digitale Spaghetti-Diagramme bieten eine besonders anschauliche Möglichkeit, Bewegungsdaten zu analysieren.
Klassische Laufwegstudien werden häufig manuell durchgeführt. Das erfordert Personal, bildet nur einen begrenzten Zeitraum ab und kann durch subjektive Beobachtungen beeinflusst werden.
Eine kamerabasierte Materialflussanalyse erfasst Bewegungen dagegen kontinuierlich. Spaghetti-Diagramme können dadurch automatisch für einzelne Schichten, bestimmte Wochen oder Zeiträume vor und nach einer Layoutänderung erstellt werden.
So lassen sich auch seltene, aber kritische Situationen erkennen, die bei einer kurzfristigen manuellen Analyse möglicherweise unentdeckt bleiben.
Was ist ein Spaghetti-Diagramm?
Ein Spaghetti-Diagramm visualisiert die Lauf- und Bewegungswege von Personen, Materialien oder Transportfahrzeugen innerhalb einer Produktionsumgebung. Es hilft dabei, unnötige Wege, wiederkehrende Bewegungsmuster, Wartezeiten und Engpässe zu erkennen – und schafft damit eine klare Grundlage für die Optimierung von Materialflüssen und Prozessen.
Datenschutz bei kamerabasierter Materialflussanalyse
Datenschutz ist besonders wichtig, wenn Bewegungen von Personen analysiert werden.
Aus diesem Grund werden die Bilddaten direkt auf der Kamera verarbeitet. Personen werden ausschließlich als neutrale, pseudonyme Objekte erfasst und verfolgt.
Nach außen werden lediglich abstrahierte Positions- und Bewegungsdaten übertragen – keine Bilddaten oder identifizierenden Merkmale.
Im Mittelpunkt der Analyse stehen damit Bewegungsmuster und Prozessabläufe und nicht die Identifikation einzelner Mitarbeitender.
Vorteile einer kontinuierlichen Materialflussanalyse
Eine kontinuierliche Materialflussanalyse liefert Unternehmen objektive Einblicke in Bewegungen zwischen Maschinen, Lagerbereichen und Prozessschritten. Dadurch lassen sich Ineffizienzen erkennen, Abläufe optimieren und Produktions- sowie Logistikprozesse kontinuierlich verbessern.
Transparente Materialflüsse |
Die Materialflussanalyse macht die tatsächlichen Bewegungen von Materialien, Personen und Transportfahrzeugen sichtbar. Dadurch entsteht Transparenz über einzelne Maschinen hinaus und ein vollständigeres Bild der Produktionsabläufe. |
Optimierte Wege |
Durch kontinuierliches Tracking lassen sich unnötige Lauf- und Transportwege erkennen. Auf Basis dieser Daten können Abläufe und Layouts optimiert werden, um Wege zu verkürzen und die Effizienz zu steigern. |
Engpässe erkennen |
Bewegungs- und Positionsdaten ermöglichen es, Wartezeiten, Stausituationen und wiederkehrende Engpässe zu erkennen. So wird sichtbar, an welchen Stellen Prozesse ins Stocken geraten und Optimierungsbedarf besteht. |
Objektiver Prozessvergleich |
Materialflussdaten ermöglichen es Unternehmen, Prozesse und Layoutänderungen objektiv miteinander zu vergleichen. Bewegungsmuster können vor und nach Veränderungen analysiert werden, um deren tatsächliche Auswirkungen zu bewerten. |
Datenbasierte Prozessoptimierung |
Die Kombination aus KI-basierter Echtzeitlokalisierung, Embedded Vision und omlox schafft eine objektive Datengrundlage für die kontinuierliche Verbesserung von Produktions- und Logistikprozessen. |
Materialflussanalyse mit der Vision Cam XM2
Nutzen Sie die Vision Cam XM2, um Objekte direkt am Edge zu erkennen und zu verfolgen und die daraus entstehenden Daten in bestehende Automatisierungs- und IT-Infrastrukturen zu integrieren.
FAQs zur Materialflussanalyse
Was ist eine Materialflussanalyse?
Die Materialflussanalyse untersucht die Bewegungen von Materialien und Objekten innerhalb von Produktions- und Logistikprozessen. Sie hilft dabei, Wege, Wartezeiten, Engpässe und Ineffizienzen zu erkennen und Prozesse auf Basis objektiver Daten zu optimieren.
Wie kann KI für die Materialflussanalyse eingesetzt werden?
KI-basierte Bildverarbeitung kann Personen und Objekte automatisch in Kamerabildern erkennen und über einen längeren Zeitraum verfolgen. Dadurch entstehen Positions- und Bewegungsdaten, die für die Analyse von Material- und Prozessflüssen genutzt werden können.
Was ist ein Spaghetti-Diagramm?
Ein Spaghetti-Diagramm visualisiert die Bewegungswege von Personen, Materialien oder Transportfahrzeugen innerhalb einer Produktionsumgebung. Dadurch werden häufig genutzte Wege, unnötige Umwege und Engpässe sichtbar.
Welche Daten werden bei der kamerabasierten Materialflussanalyse übertragen?
Die Bildverarbeitung erfolgt direkt auf der Kamera. Nach außen werden ausschließlich abstrahierte Positions- und Bewegungsdaten übertragen – keine Bilddaten oder identifizierenden Merkmale. Personen werden als neutrale, pseudonyme Objekte erfasst.
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