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智慧车间把优化资源配置效率作为核心目标,可以分为四个阶段,第一阶段是自动化,客户的需求是减少雇佣的成本,自动化可以代替重复的劳动,第二阶段是系统,将业务抽象出来,实现流程追踪,统一管理和数据积累;第三阶段是数据化,将业务抽象出来,实现流程追踪,包含了任务、流程、设备等数据,第四个阶段是智能,包括终端智能、数据智能、实现行业预测。
车间的传统模式是人为决策或人力设备,面对人工仓库或纯粹的劳动密集环境,通过经验进行管理和决策。在智慧车间的供应方面,已经开发了机器人、无人车、工业系统、物流系统等先进工具;在智慧车间的决策算法层面,通过AI深度学习、机器视觉、大数据等技术的应用,可实现智能排产,订单预测,供应链协同。在此基础上,重构供应链系统,打通数据链,实现作业自动化,分析智能化,就能实现无人工厂、无人物流、销售预测、智能选择等。在此基础上,智慧车间已经建立起一系列仓库及生产领域的物流机器人,包括货架到人、箱到人、协作拣选、分拣、搬运、叉车等,实现柔性供应链的柔性供应链。另外,智慧车间还开发了商业驱动软件平台、算法、数据平台等。构建多维智能叠加的智慧商务。
智慧车间的AI算法表现为四个维度。机器人本体智能主要表现为定位导航、机器视觉、语音交互、决策规划、智能多机调度等;在智能仓库的管理中,通过任务匹配、路径规划、交通管理、联机决策,可以实现高效的协作;存货管理,上架策略,货架调整,实现仓库作业效率的提高;智能供应链服务方面,可以提供箱型推荐、补货推荐、产品推荐、推广和其他增值服务。