TGA Tags:#IndustrialAutomation#AIOptimization#LogisticsEfficiency
Yokogawa automatyzuje planowanie załadunku ciężarówek za pomocą AI
Yokogawa Electric Corporation z siedzibą w Musashino City w Tokio pomyślnie przeprowadziła proof-of-concept (PoC) za pośrednictwem swojej spółki zależnej Yokogawa Digital Corporation dla Hokuetsu Logistics, spółki zależnej Hokuetsu Corporation z prefektury Niigata. Korzystając z własnej AI do planowania załadunku, Yokogawa odtworzyła proces myślowy doświadczonych rzemieślników, automatyzując czynność tradycyjnie opartą na ludzkiej wiedzy.
Wyzwania w tradycyjnym planowaniu załadunku
Hokuetsu to firma produkująca papier i produkty celulozowe, której plany wysyłkowe podlegają licznym ograniczeniom. Kształt produktu, pojazd, wymagania miejsca docelowego i obciążenie kierowcy muszą być uwzględnione przez planistów. Tradycyjne technologie optymalizacji są przeciążone w złożonych scenariuszach, co utrudnia szkolenie następców i sprawia, że planowanie załadunku jest pracochłonne. Wszystkie te czynniki podkreśliły potrzebę mądrzejszego rozwiązania opartego na AI.
Jak AI naśladuje rzemieślniczą ekspertyzę
Przed opracowaniem AI eksperci Yokogawa przeprowadzili dogłębne badania wśród doświadczonych rzemieślników, aby zrozumieć, jak podejmują decyzje i jak wygląda środowisko w warsztacie. Informacje te posłużyły do stworzenia unikalnej AI zdolnej do naśladowania sposobu myślenia ludzkiego umysłu, znanego jako "proces myślowy Takumi", aby zapewnić inteligentną optymalizację złożonych czynników, takich jak kategoria przedmiotu, ograniczenia pojazdu i trasa dostawy.
Kluczowe wyniki PoC
AI skróciła czas planowania o wiele: pojedynczy plan załadunku zajmuje teraz mniej niż 10 sekund, nawet przy trudnych ograniczeniach. System skutecznie grupuje miejsca dostaw, aby zminimalizować zmęczenie kierowców i inteligentnie ustawia kolejność wielu przystanków. To pokazuje, że "rozważanie" na poziomie ludzkim można skutecznie włączyć do planowania logistyki opartej na AI.
Skalowanie mechanizmu AI
AI Yokogawa wykracza poza optymalizację, symulując ludzką intuicję i doświadczenie. Dodając do algorytmu strategie rzemieślnicze, system optymalizuje praktyczność z efektywnością, tworząc plany, które respektują ograniczenia operacyjne, a jednocześnie uwzględniają ludzkie potrzeby. To wzorzec automatyzacji logistyki przemysłowej.
Perspektywy na przyszłość i wpływ
Dzięki temu wdrożeniu AI, Yokogawa dąży do zwiększenia efektywności operacyjnej i ułatwienia zrównoważonych systemów logistycznych. Firmy mogą dostosować AI do swoich specyficznych warunków, znacznie zwiększając produktywność przy jednoczesnym zmniejszeniu pracy ludzkiej w centrach logistycznych. Ta technologia to krok w kierunku inteligentnej, skoncentrowanej na człowieku automatyzacji operacji fabrycznych.