Falsches Regal, verlorene Ware
Ein Paket am falschen Platz ist praktisch weg, bis jemand zufällig darüber stolpert.
Vision-KI fürs Lager · Entwickelt in Lörrach
Ein Lager, das sich selbst sieht.
BARCONA AI erkennt, liest und ordnet jeden Barcode in Ihrem Lager zu und markiert alles, was nicht stimmt. Es läuft auf einer Kamera an Ihren vorhandenen Gabelstaplern oder auf einem autonomen Roboter.
Live · Detection Unit
BARCONA AI Kern
Erkennen · Lesen · Zuordnen · Prüfen
Ausgabe: ergebnisse.xlsx
Das Problem
Lager verlieren den Überblick über das, was sie schon besitzen.
Ware landet am falschen Platz, Etiketten werden beschädigt und manuelle Zählungen hinken der Realität tagelang hinterher. Jeder Fehler kostet Zeit für Suchen, Umlagern und Korrigieren.
Zählen bindet Personal
Handscanner und Inventuren binden Mitarbeitende und liefern nur eine Momentaufnahme, nie den aktuellen Stand.
Etiketten versagen
Beschädigte, verdeckte oder fehlende Barcodes bringen Systeme ins Stolpern, die sich nur aufs Scannen verlassen.
BARCONA AI
Ein Bild rein. Ein strukturiertes Ergebnis raus.
Unser Software-Kern macht aus Kamerabildern und Videos Barcode-Werte, Lagerplatz-Zuordnungen und klare Status-Markierungen – bereit für Excel oder Ihre Systeme.
Vereinfachte Illustration eines BARCONA-AI-Ergebnisses. BARCONA AI erkennt auch den Pfeil auf dem Regaletikett und weiß so, zu welcher Ebene das Etikett gehört. Etiketten und IDs sind fiktiv.
Zwei Einsatzwege
Ein KI-Kern. Zwei Wege zum Regal.
Nutzen Sie die Gabelstapler, die Sie ohnehin fahren, oder schicken Sie einen autonomen Roboter auf feste Routen. Oder kombinieren Sie beides.
Detection Unit
Testaufbau in Vorbereitung
Detection Unit
Ein Kamera- und Rechenmodul an bestehenden Gabelstaplern. Es erfasst den Bestand im normalen Betrieb, braucht weniger Robotik und besteht aus Standardkomponenten.
Zur Detection Unit →TraceUnit-1-30xIllustration
Prototyp
TraceUnit-1-30x
Ein autonomer Roboter, der eigene Scan-Missionen auf festen Routen fährt – unabhängig vom Staplerverkehr, mit Barcode-Lesung, KI-Bilderkennung und LiDAR.
Zur TraceUnit →So funktioniert es
Drei Sensoren. Ein Bild Ihrer Lagerfläche.
Jeder Sensor gleicht die Schwächen der anderen aus. Zusammen liefern sie ein verlässliches, laufend aktualisiertes Bild jedes Pakets. Die Animation zeigt Schritt für Schritt die Sensoren, die unser Roboter vereinen würde.
Sensor: Barcode
Illustration
Illustration, kein Produktdesign. Sie zeigt die Sensoren, die unser Roboter vereinen würde, und was das System mit ihnen insgesamt leisten kann. In der Praxis sitzen sie gemeinsam auf einem Gerät; welche Sensoren genutzt und wie sie montiert werden, lässt sich für Ihren Standort anpassen und besprechen.
01 · Scannen
Liest jedes Etikett im Vorbeifahren
Eine Kamera liest den Barcode auf jedem Etikett, während die Einheit durch den Gang fährt. Niemand muss einen Handscanner halten.
- Durchgehendes Scannen während der Fahrt
- Erkennt Artikel- und Paket-ID
02 · Erkennen
Sieht, was Etiketten nicht verraten
Eine Kamera mit KI-Bilderkennung prüft, wie ein Paket tatsächlich aussieht. So hinterlassen beschädigte oder verdeckte Etiketten keine Lücken.
- Visueller Abgleich gescannter Artikel
- Funktioniert auch bei unlesbaren Etiketten
03 · Kartieren
Weiß genau, wo alles ist
LiDAR erfasst den Raum rund um die Einheit und gibt jedem erkannten Paket eine genaue Position auf einer Live-Karte.
- 360° Erfassungsbereich
- Standortkartierung in Echtzeit
04 · Markieren
Erkennt Fehler sofort
Liegt etwas am falschen Platz oder ist falsch etikettiert, markiert das System es – damit Ihr Team es jetzt behebt und nicht erst bei der nächsten Inventur.
- Erkennung falsch eingelagerter Pakete
- Erkennung falscher Etiketten
Simulation
Eine Scan-Mission ansehen.
Wir testen Navigation und Scannen in der Simulation, bevor irgendetwas auf echter Hardware läuft. Hier eine vereinfachte Beispielmission: Der Roboter hält an jedem Regal und neigt seine Kamera nach oben, um jede Regalebene bis ganz oben zu lesen.
Simulation · Beispielhalle
Vereinfachte Demo
- Gescannte Barcodes
- 0/16
- Missionszeit
- 0.0 s
- Status
- Fährt
Scan-Protokoll
LiDAR: 360°-Abstandsscan
Kamera: Sichtfeld
Nicht gescannt
Wird gelesen
Gescannt
Gemacht für
Überall, wo sich Bestand schnell bewegt.
Lagerung & Fulfilment
Durchgehender Überblick über Regale und Flächen, ohne geplante Inventuren.
Distributionszentren
Hoher Durchsatz heißt hohes Fehlerrisiko. Falsch eingelagerte Ware finden, bevor sie falsch verschickt wird.
Forschungsumgebungen
Eine flexible Plattform, um Ideen zu autonomer Inventur und Sensorfusion zu testen.
Fortschritt
Wir entwickeln öffentlich.
Wir sind ein junges Team und sagen ehrlich, wo wir stehen. Verfolgen Sie, wie BARCONA von der ersten Idee in die Lagerhalle kommt.
Zu den Neuigkeiten →Die erste Idee
Inventuren sind langsam, manuell und am Tag ihres Abschlusses schon veraltet. Wir fragten uns, ob nicht eine Kamera das Zählen übernehmen könnte.
Ein konkretes Konzept
Aus der Idee wurde ein Plan: die TraceUnit, ein autonomer Roboter mit Kamera, Barcode-Lesung und LiDAR, der Regale selbstständig scannt.
Die erste Software
Die Kernarchitektur für Sensordaten, Datenverarbeitung und Kartierung, dazu ein erster Kameraaufbau, der Barcodes in Live-Bildern findet.
Datensätze & Kamerasteuerung
Wir haben begonnen, eigene Datensätze aus echten Lageretiketten aufzubauen, und die Kamera lernte, auf das Erkannte zu schwenken, zu neigen und zu zoomen.
Kameratests
Ab Anfang April haben wir die Kamerakette durchgängig mit unseren Datensätzen getestet und dann einen Neige-Scan ergänzt, der ein Regal Ebene für Ebene liest.
Lagersimulation
In einer simulierten Halle testen wir Navigation und Scan-Abläufe, bevor sie auf Hardware laufen.
Unser eigenes Erkennungsmodell
Wir haben ein Erkennungsmodell mit unseren eigenen Lagerbildern trainiert.
BARCONA AI Software-Kern
Der Software-Kern ist fertig: Er macht aus Lagerbildern Barcode-Werte, Regalplätze und Status-Markierungen.
Testaufbau der Detection Unit
Ein erster Testaufbau am Gabelstapler, danach Tests unter echten Lagerbedingungen.
Das Team
Die Menschen hinter BARCONA.
KB
Mitgründer · Lead Software Engineer
Kenan Busch
Leitet die Software-Architektur von BARCONA AI und ihre Integration in unsere Hardware.
PW
Mitgründer · Lead AI Engineer
Philipp Wirth
Leitet die KI hinter BARCONA: die Vision-Modelle, die Barcodes in echten Lagern erkennen und lesen.
Zusammenarbeiten
Helfen Sie uns, BARCONA in ein echtes Lager zu bringen.
Wir suchen Lager und Logistikteams, die frühen Zugang, direkten Einfluss auf das Produkt und eine enge Zusammenarbeit mit den Menschen wollen, die es entwickeln.