AI（人工智能）和傳感器技術早已成為我們日常生活的一部分。從具有面部識別功能的智能手機到流媒體服務上的個性化電影建議，再到自主導航的吸塵器機器人，它們承擔著各種各樣的功能。這些系統也已經在內部物流中牢固確立--例如，在使用叉車工作時減少風險。

在2019年的調查中，德國社會事故保險（DGUV）記錄了平均每個工作日有144起工業叉車事故。最常見的原因包括操作者的能見度有限、無知，甚至在劇烈的工作中粗心大意。這正是傳感器技術和人工智能可以提供補救措施的地方。

巧妙的輔助系統，防止碰撞和翻車事故的發生

林德物料搬運公司有幾個系統可以彌補操作員可能出現的缺陷。一個很好的例子是用于前移式叉車的林德機架保護傳感器。儲存和取回貨物時，操作者必須完全集中精力在已裝載的托盤上。雖然視野通常受到限制，但與貨架的距離必須精確保持，否則就有可能發生碰撞，損壞承重的貨架支柱或貨物。這就是傳感器的作用：它精確地測量距離，如果叉車過快地接近障礙物，就會自動剎車。這使得操作員的眼睛可以完全集中在負載上。

與貨架上的損壞相比，更罕見但更危險的事件是叉車翻倒。這就是林德安全試點（LSP）的作用。該輔助系統是基于集成在叉車上的幾個傳感器，這些傳感器測量諸如提升高度和負載重量等因素。在顯示屏的幫助下，操作者始終可以看到重要的參數。在發生危險時，LSP會發出視覺和聽覺警告信號--主動式版本甚至會自動干預叉車功能。

人與機器之間的安全互動

然而，強大的傳感器不僅確保了本身的安全，還構成了使用人工智能的基礎。由于它們的存在，大量的數據可以被處理和分析，這反過來又可以實現獨特的洞察力和智能預測。內部物流專家STILL也在用廣泛的創新來對抗倉庫中的危險。動態負載控制還能保護操作人員免受危險的傾倒事故。STILL的iGo neo系列也將訂單揀選的安全性提高到一個新的水平。畢竟，訂單揀選機操作員在工作時必須專注于許多不同的事情。這就為錯誤創造了空間--事故的風險也隨之增加。這就是OPX iGo neo的作用。自主導航的訂單揀選車有一個多層次的安全概念，可以保護人、倉庫設備和貨物。特殊的傳感器檢測倉庫中所有的動態和靜態物體。因此，iGo neo將自己定位在操作者身上，跟隨他，并始終停在最佳采摘位置。人工智能直觀地使行進路徑和速度適應各自的任務。

因此，所有必要的安全距離都能保持，如果有障礙物穿過其路徑，車輛會自動停止。

不僅是這些例子顯示。人工智能和傳感器技術是現代倉庫中不可缺少的元素。隨著自動化的發展，它們的重要性將繼續增加。這不僅會提高安全性，而且從長遠來看也會提高內部物流過程的性能。