AGV und AMR: Was ist eigentlich der Unterschied?

Das intralogistische Betriebssystem von SYNAOS steuert und optimiert die Intralogistik ganzheitlich. Hierbei werden vermehrt Flotten selbstfahrender Transporteinheiten gesteuert. Zu einer typischen Flotte gehören AGVs und AMRs – doch was ist eigentlich der Unterschied zwischen diesen beiden Fahrzeugtypen?

In Logistikzentren und Produktionshallen sind immerzu viele Paletten, Kisten, Gitterboxen, Gestelle und zahlreiche andere Dinge zu transportieren. Diesen Job erledigen etwa Gabelstapler, an deren Steuer Menschen sitzen. Hinzu kommen vermehrt fahrerlose Transportsysteme (FTS) mit Fahrzeugen, die Waren autonom von A nach B bewegen.

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 unterscheiden sich und verfügen über spezifische Eigenschaften.

Das A in AGV steht für Automated, während das A in AMR für Autonomous steht – ein kleiner Unterschied mit großer Bedeutung. Wie der Name vermuten lässt, agieren AMRs autonom und weichen beispielsweise Hindernissen aus, die ihnen plötzlich den Weg versperren. AGVs hingegen sind auf festgelegten Routen unterwegs und können lediglich vordefinierte Aufgaben erfüllen, indem sie automatisiert Instruktionen befolgen. Im Unterschied hierzu fällen AMRs eigene Entscheidungen, wenn eine Situation es erfordert.

Folge dem Magnetstreifen!

Die ersten fahrerlosen Fahrzeuge fanden bereits in den 60er-Jahren ihren Weg mit einer fotoelektrischen Steuerung, also über einen farbigen Streifen auf dem Boden, dem sie stur folgten. Heute erfolgt die Steuerung von AGVs auch induktiv oder magnetisch, also beispielsweise über Magnetstreifen, die im Hallenboden verlegt sind. Die Einrichtung ist kostengünstig und recht simpel, außerdem hat sich das Verfahren jahrelang bewährt. Allerdings verursachen spätere Änderungen der Routen einen gewissen Aufwand, da die Magnetstreifen neu verlegt werden müssen, was die Flexibilität der Fahrkurse einschränkt. Auch die Reparatur von Leitlinien erfordert einen höheren Aufwand.

Software steuert AGVs, damit sie Material unfallfrei durch Hallen bewegen. Sensoren dienen ihnen dabei als „Augen und Ohren“. Zusätzlich benötigen die Fahrzeuge an den Strecken physische Steuerelemente, die sie führen – also etwa die erwähnten Magnetstreifen oder aber einzelne Magnete und Transponder bei der Rasternavigation. Bei der Laser-Navigation und der Führung durch virtuelle Leitlinien werden Reflektormarken als Referenzpunkte in der Umgebung benötigt. Diese sind beispielsweise an Wänden oder Säulen angebracht und reflektieren das einfallende Laserlicht zurück zum Sensor. Durch Triangulation kann das Fahrzeug seine aktuelle Position bestimmen.

Vorsicht, Hindernis!

AGVs sind vorprogrammiert und nehmen stets festgelegte Strecken. Hindernisse erkennen sie mit Lidar-Sensoren: Erfassen sie etwa einen Arbeiter, der dem Fahrzeug 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. Fällt eine Palette auf die Strecke, bremst das Fahrzeug ab und wartet so lange, bis ein Mitarbeiter das Hindernis beiseiteschafft. Erst dann geht die Fahrt weiter.

Versperrt ein Hindernis den Weg, hält ein AGV an und pausiert seine Fahrt. Erst wenn ein Mitarbeiter den Weg freiräumt, geht es weiter. AMRs hingegen reagieren flexibel und autonom auf das plötzliche Hindernis und planen die Route selbstständig neu. Sie können das Hindernis also einfach umfahren.

Solche Störungen verlängern nicht nur Transportzeiten, sondern können auch weitreichende Auswirkungen auf eine Produktion haben: Kommt beispielsweise ein dringend benötigtes Bauteil nicht rechtzeitig an der Produktionsstraße an, droht ein teurer Produktionsstopp. SYNA.OS LOGISTICS – das Betriebssystem für die Intralogistik von SYNAOS – hilft, schnell auf unvorhersehbare Ereignisse zu reagieren: Sobald eine Route versperrt ist, findet die Software einen anderen Weg und lenkt AGVs rechtzeitig um.

Freie Navigation für AMRs

AMRs gelten als technische Weiterentwicklung von AGVs. Sie markieren quasi die nächste Evolutionsstufe innerhalb der fahrerlosen Transportfahrzeuge. Die mobilen Roboter arbeiten mit eigenen Algorithmen, um den richtigen Weg zu finden. Sie benötigen keine leitenden Magnetspuren im Boden, keine fest angebrachten Reflektoren oder stationären Transponder. Stattdessen verlassen sich AMRs auf ihre eigenen Sensoren, Computer Vision und ihre eigene Software. Ihre Fahrwege sind dadurch dynamischer und flexibler als die von AGVs.

Aufgrund ihrer Fähigkeiten sind die Aufgabenbereiche von AMRs vielfältiger. Besonders gut eignen sie sich für dynamische Umgebungen in Warenhäusern oder Fabriken. Die Fahrzeuge sind in der Lage, eigenständige Entscheidungen zu treffen und aus einer Vielzahl an möglichen Lösungen die beste für die aktuelle Situation auszuwählen. Ihre Aufträge erhalten die AMRs – wie AGVs auch – von einer Leitsteuerung beziehungsweise einem Flottenmanager.

Durch Maschinelles Lernen werden AMRs immer besser darin, ihre Aufträge zügig zu erledigen. Sie lernen ihre Umgebung kennen und können nahezu jede Ecke in einer Fabrik oder Lagerhalle erreichen. Sie agieren effizienter und akkurater als AGVs, zudem sind sie flexibler, wenn Probleme auftreten oder unerwartete Situationen entstehen. Die Fahrzeugrechner müssen dafür jedoch leistungsfähig sein, weil sie in Echtzeit große Menge an Daten verarbeiten müssen, die ihnen ihre Sensoren liefern.

Wenn ein Mensch oder ein Objekt ihnen den Weg versperrt, reagieren AMRs dynamischer als AGVs, indem sie zunächst ebenfalls anhalten, dann aber um das Hindernis herumfahren und sich einen neuen Weg suchen. Das schnelle Re-Routing spart Zeit und reduziert Störungen im Ablauf. Ein menschliches Eingreifen ist nicht nötig.

Auf die Software kommt es an

Der Grad der Autonomie kann unterschiedlich hoch sein. Er ist auch abhängig von der verbauten Kamera- und Sensortechnik und deren Fähigkeiten, die räumlichen Gegebenheiten zu erkennen. Außerdem kommt es natürlich auf die Qualität der Software und Algorithmen an: Sie haben schließlich schwierige Aufgaben zu lösen, und das immer und immer wieder.

Eine digitale Indoorkarte der Umgebung, die im Fahrzeug hinterlegt ist, erleichtert die Navigation in der Einsatzumgebung. Eine solche Karte kann das AMR auch komplett selbst erstellen, indem es Orientierungsfahrten unternimmt. Diese Form der Lokalisierung und Kartierung wird bezeichnet als SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Die SLAM-Algorithmen verarbeiten zudem Abweichung in der realen Welt und gleichen sie mit den gespeicherten Karteninformationen ab und passen sie an. Wenn also in einer Lagerhalle ein neues Regal aufgebaut wird, nimmt das AMR dieses in seine Karte mit auf.

Noch mal zusammengefasst

Im Allgemeinen sind AMRs als Weiterentwicklung von AGVs anzusehen. Weil die Fahrzeuge über eine höhere Autonomie verfügen, lassen sie sich flexibler einsetzen. Einige Hersteller sehen die SLAM-Navigation als Alleinstellungsmerkmal von AMRs an. In der Praxis kann aber nicht jedes Fahrzeug eindeutig in eine der beiden Kategorien verortet werden – dazu ist das Angebot zu fragmentiert. Hier und da hat sich das Kürzel AGV zudem als allgemeiner Oberbegriff etabliert, der eben auch AMRs oder LGVs (Laser Guided Vehicles) inkludiert.

Eines ist jedoch sicher, ob AGV oder AMR und alle Formen dazwischen: Entscheidend für den Erfolg ist die Wahl der richtigen übergeordneten Steuerungs- und Optimierungssoftware! SYNA.OS LOGISTICS ist mit seinem hardwareunabhängigen Design per DNA für diese komplexe Aufgabe prädestiniert. Das Betriebssystem überwacht, steuert und optimiert alles in der Intralogistik – AGVs, AMRs, Stapler und Kommissionierer. Anstehende Aufträge verteilen die Algorithmen ganzheitlich auf alle Fahrzeuge, sodass sie den kompletten Pool viel effizienter abarbeiten können. SYNAOS macht den Unterschied.

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