AI（人工智能）和传感器技术早已成为我们日常生活的一部分。从具有面部识别功能的智能手机到流媒体服务上的个性化电影建议，再到自主导航的吸尘器机器人，它们承担着各种各样的功能。这些系统也已经在内部物流中牢固确立--例如，在使用叉车工作时减少风险。

在2019年的调查中，德国社会事故保险（DGUV）记录了平均每个工作日有144起工业叉车事故。最常见的原因包括操作者的能见度有限、无知，甚至在剧烈的工作中粗心大意。这正是传感器技术和人工智能可以提供补救措施的地方。

巧妙的辅助系统，防止碰撞和翻车事故的发生

林德物料搬运公司有几个系统可以弥补操作员可能出现的缺陷。一个很好的例子是用于前移式叉车的林德机架保护传感器。储存和取回货物时，操作者必须完全集中精力在已装载的托盘上。虽然视野通常受到限制，但与货架的距离必须精确保持，否则就有可能发生碰撞，损坏承重的货架支柱或货物。这就是传感器的作用：它精确地测量距离，如果叉车过快地接近障碍物，就会自动刹车。这使得操作员的眼睛可以完全集中在负载上。

与货架上的损坏相比，更罕见但更危险的事件是叉车翻倒。这就是林德安全试点（LSP）的作用。该辅助系统是基于集成在叉车上的几个传感器，这些传感器测量诸如提升高度和负载重量等因素。在显示屏的帮助下，操作者始终可以看到重要的参数。在发生危险时，LSP会发出视觉和听觉警告信号--主动式版本甚至会自动干预叉车功能。

人与机器之间的安全互动

然而，强大的传感器不仅确保了本身的安全，还构成了使用人工智能的基础。由于它们的存在，大量的数据可以被处理和分析，这反过来又可以实现独特的洞察力和智能预测。内部物流专家STILL也在用广泛的创新来对抗仓库中的危险。动态负载控制还能保护操作人员免受危险的倾倒事故。STILL的iGo neo系列也将订单拣选的安全性提高到一个新的水平。毕竟，订单拣选机操作员在工作时必须专注于许多不同的事情。这就为错误创造了空间--事故的风险也随之增加。这就是OPX iGo neo的作用。自主导航的订单拣选车有一个多层次的安全概念，可以保护人、仓库设备和货物。特殊的传感器检测仓库中所有的动态和静态物体。因此，iGo neo将自己定位在操作者身上，跟随他，并始终停在最佳采摘位置。人工智能直观地使行进路径和速度适应各自的任务。

因此，所有必要的安全距离都能保持，如果有障碍物穿过其路径，车辆会自动停止。

不仅是这些例子显示。人工智能和传感器技术是现代仓库中不可缺少的元素。随着自动化的发展，它们的重要性将继续增加。这不仅会提高安全性，而且从长远来看也会提高内部物流过程的性能。