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实地探访:缝制设备龙头如何用AI实现仓储自动化?

来源:小九直播间足球直播    发布时间:2024-07-14 16:22:06

  2016年初,国家制造强国建设战略咨询委员会、中国工程院战略咨询中心联合发布了一份长达288页的解读报告,里面包含前工信部部长苗圩、中国工程院院士周济等人,对于智能化、数字化推动中国制造业未来发展的建议。报告中提到,中国下一步制造业的发展,核心就是要抓信息技术与制造技术的深层次地融合,实现“数字化、网络化、智能化”制造,这是新一轮科技革命和产业变革的核心所在。“过去200年里,中国与第一次、第二次工业革命失之交臂,但目前中国无论是装备制造业还是信息技术产业都具备了相当的基础。如果搞得好,就完全有可能走在世界前列。”而发布上述报告的同一年,谷歌旗下DeepMind公司用“阿尔法狗”(AlphaGo)成功击败了韩国围棋世界冠军李世乭,并引发后续AI技术一系列爆火、无序、质疑、低谷、回归理性。如今,人工智能(AI)被认为是解决传统制造业转变发展方式与经济转型的“关键钥匙”,助力制造业产生更多价值。利用计算机视觉算法与相结合,能够在一定程度上帮助工厂造车、造手机、制衣服、做鞋子等,成为中国45.5万亿数字化的经济当中的重要组成部分。11月中旬,钛媒体App受邀在浙江台州参观了全球市销第一的缝纫机设备制造企业的智能化工厂,以及其和AI独角兽旷视科学技术合作建成的“智能密集库”,从中窥见一家A股中缝制行业第一的设备制造公司利用AIoT(智能物联网)实现智能化升级的重要历程。经过多年的并购、经营和发展,无论从零部件存储、精密铸造、组装,还是包装、成品仓储等,这家成立于2003年的缝纫机设备制造龙头,慢慢的变成了了行业全球产销规模第一企业。据国元证券研报,2020年,其收入规模已显著领先全球龙头“日本重机”,同时旗下工业缝纫机销量占国内总销量约24%,市占率第一。2021年起,该公司将单机销售模式逐步向成套销售转型,开启硬件+软件的全新商业模式,并逐步数字化、智能化升级,引进了全自动机壳精加工智能化生产线,并通过投资几十亿元建设台州智慧工厂,冀从传统制造企业升级到科技公司。在工厂仓储方面,该缝纫机设备制造企业和AI公司旷视合作,利用基于旷视四向车(机器人)系统的智能密集库解决方案,对成品立库进行智能化升级改造。钛媒体App在现场能够正常的看到,这个成品立库位于总部的一个专门发货区,面积有5500多平方米、8米高,日常大多数都用在储存组装好的缝纫机设备成品。据公司智能仓储产品线副总经理向钛媒体App透露,在智能化改造前,公司采用的是传统的地堆存储模式将缝纫机进行托盘码垛,叠成三层,通过人工仓库管理系统(WMS)、企业资源计划(ERP)等信息化系统对库区来管理,出入库依靠人工叉车搬运。但问题就在于,这种方案导致货位不是特别精准,现场的叉车师傅需要很久寻找搬运位置。仓储改造之后,公司利用旷视四向车密集库的方案,在库区内部署了12台四向穿梭车,得到7000多个库位。缝纫机成品通过旷视四向车,按照系统分配的货位和规划路线进行出入库,之后经输送机到达拣选区,人工按照数字终端指示拣选完后再通过叉车搬运至货车车厢。库内还设有视觉盘点站,能够最终靠视觉算法全盘或者抽盘,减少人员盘点负担。“我们的业务版图很大,需要到全球各个国家发货,通过信息化、自动化的仓储和搬运系统,能带来效率提升,并避免了人为造成的误发情况。”上述负责人告诉钛媒体App。据悉,旷视提供的智能仓储方案让该公司库区内作业流量及出入库合计达到120托盘/小时,并将存储密度提升110%左右,效率有了显著提升。相比于叠托的形式,货架密集存储更加有助于避免货品承压,保障产品的质量。“四向车的优点是离散性设备、分布式控制,可以像积木一样按需组合和灵活扩展,并具有很强的场地适应能力,可以在一定程度上完成更优的投入产出比。”旷视联合创始人兼CTO唐文斌对钛媒体App表示,该项目意义有两个:一是对旷视来讲,这次合作是其四向车较早落地的案例;二是在服装制造场景中实现旷视四向车产品的商业据上述负责人透露,目前双方还在做大量的入库作业,可能真正的效率体现等到一至两个月之后,才能有准确的实际意义。“但从效率来说,基于该仓库跟传统模式相比,至少也是有50%以上的效率提升。”此外,钛媒体App还在这家缝制设备龙头的智能工厂中看到,除组装环节外,包括加工、涂料、铸造等大部分制造流程都实现了自动化、信息化或半自动化作业。例如,组装后的辅料/裁片智能仓解决方案,是利用料箱仓储机器人,将工作效率提升3-4倍,存储密度提升130%,柔性部署7天完成等,实现货到人拣选,无需人工在库区内走动捡货,极大的提升效率。而在人工组装过程中,也用到了网络信息化系统,实时反馈每日产量、月产量、损耗率、效率趋势等。不过,上述负责人也向钛媒体App坦言,目前现阶段,由于现有的产品结构、技术也是不一定全都能满足,很难实现全程的100%智能化、无人化,但他们正在不断往相关方面做项目研究,需要向智能化生产去升级。

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