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人工智能在物流行業的典型應用場景-倉儲管理

來源:科技與技術 | 2022-04-19 21:27

  不同的典型物流行業場景有不同的特點,所需要的技術也不盡相同,應當根據實際的需求確定技術的應用。

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        倉儲管理

  倉儲管理包括入庫、存儲和出庫(揀貨)等重要環節,涉及到數量龐大的物流機器人、自動倉儲設備、運輸設備和人員,占用了企業的大量資金。將倉儲管理智能化,將為物流行業帶來顛覆性的改變。

  (1)智慧存儲設備:目前,在倉儲環節應用的物流設備種類豐富,功能各異。歷史發展悠久的堆垛機貨架,更加高效的多層穿梭車系統,針對小料箱的高效存儲設備MiniLoad等。針對倉儲設備的智能化運行,計算機視覺、深度神經網絡、機器學習、自動控制等技術的應用,將極大的提升存儲設備的周轉效率,盡可能的提高設備的利用率;針對倉儲設備的科學規劃和實施,大數據分析和專家系統等技術,能夠提升系統規劃的效果;針對倉儲設備的維護和保養,采用基于設備數據的壽命預測技術,能夠準確、預先的對設備的狀態進行掌握,便于提前采取措施。冷庫存儲是存儲行業的一個特殊領域,對生鮮、藥品等特殊商品需求較大。人工智能技術打造的新型自動化冷庫,利用大數據分析可將采購預測與倉儲現狀結合,自動控制技術可以針對冷庫低溫的特點,更好地控制倉儲貨架所用的穿梭車和堆垛機、搬運使用的叉車、碼垛使用的碼垛機器人等設備。

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  (2)智能分揀系統:智能分揀系統包括分揀過程中使用的運輸設備如AGV、智能分揀車、傳送帶等,以及分揀過程中的信息流。路徑規劃、機器視覺等技術,將賦予運輸設備更多的智能,使得無人運輸更加安全、高效。數據挖掘、大數據分析等技術,能夠將揀選訂單進行更合理的拆分與合并,并與倉儲設備、運輸設備和人員形成聯動,實現更高效的訂單揀選。

  (3)智慧盤庫系統:庫存盤點是一項耗費人力和物力的工作,但不能直接產生經濟效益,因此,降低盤庫的成本、提升效率很有必要。計算機視覺、圖像識別、無人機等技術,能夠迅速地對貨物種類和數量進行盤點,相比于人工盤點,效率更高,準確率更高。

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