KI-gestützte optische Lokalisierung im industriellen Materialfluss – Omlox und Vision Cam XM2 im Fokus

In modernen Fertigungsbetrieben liegt ein erheblicher Teil der Durchlaufzeit nicht in der eigentlichen Bearbeitung, sondern in Zwischenlagern, Transporten und Wartezeiten. Die taglose, optische Erfassung von Personen, Behältern und Werkstücken überbrückt die Datenschnittstelle zwischen starren Maschinen und intralogistischer Bewegung, ohne Medienbrüche zu erzeugen. Durch die Kombination von KI-gestützter Bildverarbeitung, dem offenen Ortungsstandard Omlox und leistungsfähigen Embedded-Vision-Kameras entsteht ein durchgängiges, herstellerunabhängiges Bild des Materialflusses.

Engpässe entstehen nicht an einzelnen Maschinen

Analysen des VDI (2023) und des Fraunhofer-Instituts zeigen, dass im Maschinen- und Anlagenbau zwischen 70 % und 85 % der gesamten Fertigungsdurchlaufzeit auf Liege-, Warte- und Transportzeiten entfallen (Quelle S1). Während die reine wertschöpfende Bearbeitung nur einen kleinen Bruchteil ausmacht, bleiben diese zeitlichen Lücken häufig unbeobachtet, weil herkömmliche Sensorik an einzelnen Anlagen nicht die übergreifende Bewegung von Material und Personal erfasst.

Frühere Versuche, diese Lücken mit Ultra-Wideband (UWB) oder RFID zu schließen, scheiterten häufig an den hohen Kosten passiver Etiketten oder aktiver Tags, die an dynamisch bewegten Behältern angebracht werden müssten. Die neue, taglose Lösung nutzt optische Sensoren, um die gleichen Informationen ohne zusätzliche Hardware-Kosten zu liefern.

Offener Ortungsstandard Omlox – Architektur und Vorteile

Hub-API und komplementäre Ortungszonen

Omlox, 2020 von der PROFIBUS-Nutzerorganisation e.V. (PNO) initiiert, definiert einen hersteller- und technologieübergreifenden Schnittstellenstandard (Hub/Core-Zone) für industrielle Lokalisierungsdaten. Der Standard trennt zwischen einer funkbasierten UWB-Core-Zone und ergänzenden Lokalisierungszonen wie optisch, BLE, RFID oder GPS. Der Omlox-Hub fungiert als Middleware, vereinheitlicht Koordinatendaten und stellt sie über REST- bzw. Websocket-APIs MES, ERP und Visualisierungstools bereit, wodurch proprietäre Datensilos vermieden werden.

• Gründungsjahr der Spezifikation: 2020 (Hinweis: Übergabe an PROFIBUS-Nutzerorganisation e.V.)
• UWB-Ortungsgenauigkeit in der Core-Zone: < 30 cm (2024 spezifiziert)
• UWB-Satelliteninfrastruktur im Omlox-Testlabor Lemgo: 30 cm Genauigkeit (2024, Quelle S2)
• Autorisiertes Omlox-Prüflabor seit 11/2023 am Fraunhofer-IOSB-INA, Lemgo

Diese technische Grundlage erklärt, warum die KI-Kamera-Lösung herstellerunabhängig in bestehende Leitsysteme integriert werden kann.

Smart-Kameras Vision Cam XM2 – Edge-KI und DSGVO-Konformität

Hardware- und Software-Architektur

Die Vision Cam XM2 basiert auf einem Nvidia-Jetson-System-on-Module. Auf dem Gerät werden Bilddaten in Echtzeit ausgewertet: Objekterkennung, 2-D-Boden-Projektion und das Tracking von Personen, Staplern und Kleinladungsträgern erfolgen vollständig on-device. Nur die anonymisierten 2-D-Vektoren (Raumkoordinaten und Zeitstempel) werden an den Omlox-Hub übertragen – rohe Bilddaten werden unmittelbar verworfen.

• KI-gestützte Personen- und Objektdetektion auf der Kamera
• Pseudonymisierte Tracking-IDs, keine personenbezogenen Bilddaten
• Komplette Datenverarbeitung auf dem Jetson-Modul, DSGVO-konform
• Keine Notwendigkeit für Betriebsvereinbarungen zur Videoüberwachung

Die Autorisierung des Omlox-Prüflabors im November 2023 belegt die wissenschaftliche Validierung dieser Hardware-Lösung.

Technische Leistungsdaten und Genauigkeit

• UWB-Core-Zone-Genauigkeit: < 30 cm (2024, Spezifikation)
• UWB-Satelliteninfrastruktur-Genauigkeit im Lemgo-Testlabor: 30 cm (2024, Quelle S2)
• Typischer Anteil von Liege-, Warte- und Transportzeiten an der Durchlaufzeit: 70 %-85 % (2023, Quelle S1)

Durch die Kombination von präziser UWB-Core-Zone und hochauflösender optischer Erfassung entsteht ein hybrides Lokalisierungssystem, das sowohl Genauigkeit als auch Flexibilität bietet.

Anwendungsfälle und Nutzen im Materialfluss

Die taglose, optische Erfassung ermöglicht insbesondere dort, wo das Anbringen physischer Sender unwirtschaftlich wäre. Typische Anwendungsbereiche umfassen:

• Erfassung von Personen- und Fahrzeugbewegungen in Hallen mit hohem Lagerbestand
• Tracking von Kleinladungsträgern ohne zusätzliche RFID-Tags
• Visuelle Darstellung von Materialflüssen in digitalen Spaghetti-Diagrammen
• Echtzeit-Feedback für MES- und ERP-Systeme, um Suchzeiten und unnötige Wege zu reduzieren

Dr.-Ing. Holger Flatt vom Fraunhofer-IOSB-INA betont, dass die Innovation „Personen-, Material- und Prozessflüsse in Produktions- und Logistikumgebungen visualisiert und so industrielle Abläufe effizienter macht“. Die verbesserte Transparenz führt zu gezielten Optimierungen, etwa durch Reduzierung von Wartezeiten an Engpässen oder durch intelligente Steuerung von Transportfahrzeugen.

Grenzen und Risiken – Optische Verdeckung und Rechenaufwand

• Optische Verdeckung (Line-of-Sight): Hohe Regale, gestapelte Paletten oder ungünstige Hallenbeleuchtung können die Erkennungsrate temporär einschränken. Deshalb bleibt ein hybrides Setup aus optischen und funkbasierten Zonen sinnvoll.
• Rechenaufwand und Linsenverzerrung: Die Projektion erkannter Objekte auf die reale Bodenebene erfordert präzise Kalibrierungsdaten. Bei Montage an schwingenden Hallenträgern oder in Hallen mit mehr als 8 m Deckenhöhe können Nachjustierungen nötig werden.

Diese Punkte zeigen, dass die Technologie nicht als alleinige Lösung, sondern als Teil einer integrierten Intralogistik-Strategie betrachtet werden sollte.

Häufige Fragen (FAQ)

Müssen Mitarbeitende oder Behälter physische Ortungstransponder tragen?Nein. Die Kameras erkennen Personen, Stapler und Kleinladungsträger rein optisch mittels Machine-Vision-Modellen. Die resultierenden Koordinaten werden im Omlox-Hub wie herkömmliche Tags („Trackables“) verarbeitet.Wie wird verhindert, dass Kamerabilder zur Leistungsüberwachung missbraucht werden?Die Bildanalyse erfolgt vollständig auf dem Nvidia-Jetson-Modul innerhalb der Kamera; Rohbilder werden unmittelbar verworfen. An den Omlox-Hub gelangen ausschließlich unpersönliche Raumkoordinaten und Zeitstempel.

Fazit

Die Kombination aus dem offenen Ortungsstandard Omlox, der taglosen, KI-basierten Vision Cam XM2 und einer Edge-Architektur liefert eine datenschutz-konforme, herstellerunabhängige Lösung für die bislang schwer fassbaren Material- und Personenflüsse in der Fertigung. Durch die Eliminierung von physischen Transpondern, die Verarbeitung von Bilddaten ausschließlich am Sensor und die Bereitstellung einheitlicher Koordinaten über standardisierte APIs entsteht ein transparentes, skalierbares System. Gleichzeitig zeigen die aufgeführten Risiken, dass optische Systeme in Kombination mit funkbasierten Core-Zones am effektivsten sind. Unternehmen, die ihre Produktionslogistik auf Basis dieser Technologie ausrichten, können Engpässe zwischen den Prozessen sichtbar machen, Warte- und Transportzeiten reduzieren und damit die Gesamteffizienz ihrer Fertigung nachhaltig steigern.