旷视电机制造“黑灯工厂”项目,入选国家发改委两业融合发展案例

日期:2021-07-21     来源:网络    作者:网络转载    浏览:1497    
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核心提示:国家发改委发布“物流业制造业深度融合创新发展案例”,旷视入选!旷视电机制造“黑灯工厂”项目,入选国家发改委两业融合发展案例打通物流与生产环节控制系统,旷视用AI助推物流业制造业融合发展.

近日,在中国物流与采购联合会、鞍山钢铁集团有限公司联合主办的“2021年物流业与制造业融合创新发展工作会暨第三届公路运力发展大会”上,旷视制造行业智慧物流融合创新案例入选国家发展改革委公布的“物流业制造业深度融合创新发展案例”;旷视物流业务事业部高级规划总监白建宏详细介绍了这一案例以及旷视“AI+物流”方案,分享了物流业与制造业融合中,人工智能(AI)的价值与旷视实践。

图:旷视制造行业案例入选国家发展改革委公布的“物流业制造业深度融合创新发展案例”


打通物流与生产环节控制系统,旷视项目入选国家发展改革委两业融合发展案例


推动物流业与制造业融合发展(简称“两业融合”)战略意义重大。会上,中国物流与采购联合会副会长贺登才谈到,新阶段我国物流业的产业定位从支撑性、保障性产业向战略性、引领性产业转变,发展目标从“物流大国” 向现代化“物流强国”转变,发展方式从物流业自身发展向组织产业链供应链融合发展转变。国家发展改革委经济贸易司副司长张江波也表示,下一步将重点宣传推广融合发展案例经验,稳步推进国家物流枢纽建设,深入推动物流提质增效降本。


按照《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》(发改经贸〔2020〕1315号)有关要求,国家发展改革委组织征集了一批物流业制造业深度融合创新发展典型案例,并委托中国物流与采购联合会组织专家对案例进行了评审,提出了物流业制造业深度融合创新发展案例名单。


图:旷视智慧物流解决方案助力电机制造头部企业打造的“黑灯工厂”项目


旷视入选的“制造行业智慧物流融合创新案例”,是为一家国内电机与驱动专业制造头部企业打造的一个家用电机“黑灯工厂”项目。借助旷视智慧物流解决方案,这一“黑灯工厂”不仅攻克了复杂环境下多类型设备的集成问题,将托盘输送线/堆垛机、箱式输送线/堆垛机、多层箱式搬运机器人、RFID设备、智能搬运机器人等设备通过系统统一管理、协同调度;还将多层次控制系统打通,实现包括仓库控制系统(WCS)、仓库管理系统(WMS)与企业资源计划(ERP)、生产执行系统(MES)的交互对接,促进物流环节和生产环节的融合和协同管理。


这一案例通过应用机器人、AI、物流系统等技术对工厂和仓储空间进行了数字化、智能化升级,打通物流和生产环节,破解了制造行业普遍面临的人力成本上升、熟练工人短缺、工作流程不够柔性、供应链上下游协同较差等难题,为行业提供了可供参考的样本。


群体智能+单体智能+场景智能,旷视AI+物流方案推动两业融合发展


作为人工智能领域的务实者和领跑者,旷视2017年开始深耕物流领域,基于领先的AI算法、软硬一体化的AIoT产品体系、经验丰富的整仓集成能力,向工业与商业物流提供端到端智慧物流解决方案,以AI解法帮助物流领域实现价值升级,促进物流业与制造业融合。具体而言,旷视AI+物流方案主要包括群体智能、单体智能和场景智能三个方面。


图: 旷视白建宏分享AI在物流业与制造业融合中的价值与实践


群体智能是指整个系统的智能化程度,即系统在集群作业中能交互对接,且不断实现最优调度。物流环节和制造环节相互割裂的主要挑战源于多类型设备与系统的独立运行,以及数据无法高效互通。而在旷视家用电机“黑灯工厂”项目中,基于AI技术的智慧物流操作系统旷视河图,不仅解决了传统物流自动化设备和AGV柔性设备等多类型设备的集成和协同调度问题,还实现了物流环节和生产环节多层次控制系统的打通。


单体智能是指单个设备的智能化程度。无论是新兴的智能搬运机器人,还是传统的自动化物流装备,未来都会应用更多AI技术。旷视家用电机“黑灯工厂”项目成功部署了全球领先的人工智能堆垛机,通过旷视自研计算机视觉技术,让传统的堆垛机具备了垛形识别、异物检测、智能盘点等功能,如同长了眼睛并能简单思考,大大降低了立体仓库安全事故的发生。


场景智能是指让具体的生产场景借助AI技术,能够自主感知、思考、执行和不断进化。当前,旷视的场景智能已经在多个行业广泛应用。例如,在食品制造的出厂质检场景,旷视的果冻视觉AI质检工作站可以在节约人力的情况下,自动识别和筛选果冻,确保每一颗出厂果冻的高品质;在汽车轮胎出库场景,AI视觉识别技术可高精度识别轮胎DOT码,摘出存在老化问题、不符合要求的轮胎;在药品复核场景,AI深度视觉技术自动识别和对比单据、货物上的生产批号、生产日期、失效日期、注册证号等关键信息,避免了人工识别差错,准确性和效率大幅提升。


,旷视希望与更多企业加强合作、深化实践,通过AI等技术实现物流环节与生产环节的数据互通和统一管理,助力企业的数字化、智能化升级,以实现降本增效、管理优化。

 
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