V priemysle 4.0 sú v jednom celku prepojené inteligentné stroje, úložné a logistické systémy a ďalšie technologické zariadenia. „Ideálny potenciál využitia tejto koncepcie smeruje k automatizovaným logistickým systémom, v ktorých sú obrovské nároky na optimalizáciu procesov, výmenu dát a prepojení. So súčasnou technikou má už potenciál pre automatizáciu každý sklad – buď niektoré jeho časti alebo komplexne jeho celé priestory“, uviedla Rhea Langkammer. Nástup Priemyslu 4.0 do intralogistiky je mimoriadne výrazný. Takmer žiadne iné riešenie neponúka taký potenciál na optimalizáciu procesov, výmenu dát a prepojenia ako automatizované intralogistické systémy.
Koncepcia 4.0 má obrovský vplyv na materiálový tok. Ľudia, stroje, softvérové nástroje a produkty majú pracovať v neustálom prepojení, čím sa umožní plynulá komunikácia medzi jednotlivými súčasťami systému a generovanie komplexnej databázy. Cieľom v intralogistike je využívanie a kombinovanie týchto dát na zlepšenie výkonnosti a efektivity. Pritom už v súčasnosti môžeme pozorovať trend odklonu od štandardných vysokozdvižných vozíkov, ktorý smeruje k automatizovaným modelom. Tie obsluhu pri práci podporujú v efektivite aj spoľahlivosti. Dokonca sú už riešenia, kedy stroj dokáže pracovať autonómne. Spolu s cloudovými riešeniami a analýzami dát, ktoré sa opierajú o umelú inteligenciu, ponúkajú obrovskú pridanú hodnotu v ešte výraznejšej efektivite procesov.
Jednou z nových technológií je napríklad štandardné rozhranie pre prepravné systémy bez vodiča (AGV), ktorého cieľom je zjednodušiť napojenie nových vozíkov do už existujúcich riadiacich centier. Univerzálne rozhranie by totiž umožňovalo súbežný chod automatizovanej manipulačnej techniky rôznych výrobcov a integráciu s viacerými systémami. Vďaka tomu sa docieli výmena vozíkov v rámci intralogistických procesov, zvýšenie transparentnosti a predovšetkým sa odstránia prekážky na ceste k automatizácii. Rozhranie AGV podporí tiež cloudové riešenie pri vyhodnocovaní iGo Insights. Sú to informácie, ktoré sa dajú efektívne využiť pri strojovom učení – z obrovského množstva nazhromaždených dát sa vyfiltrujú súvislosti a generujú odporúčania, ako by bolo možné optimalizovať disponibilitu a výkon systému. Všetky informácie sa následne dajú vygenerovať online cez webový portál. Softvér navyše umožňuje proaktívne plánovať údržby alebo opravy a podobne.
