随着人口红利逐渐消失,依赖人力的仓储物流行业正在从劳动密集型向技术密集型转变,从传统模式向智慧仓储物流升级。面对仓库管理的货物种类不断增加、出入库频率剧增,以及仓库管理作业的复杂化和多样化,传统的人工仓库作业模式和数据采集方式已难以满足仓库管理的要求,因此物流仓储管理正在逐渐走向标准化、精细化,以实现降低成本、提高效益。
基于在云计算、大数据、人工智能、物联网等领域多年的深耕细作,神州数码打造的物联网解决方案,专注于提升仓储物流工作效率和流程合规性,通过自动化数据采集、资产的可视化管理,以数据驱动运营,实现库房精细化管理。
RFID、定位技术助力业务流程自动化
神州数码物联网解决方案通过RFID、定位技术、三维测量等技术应用,对货物的收货、入库、在库、拣选和出库进行管理,实现全业务流程自动化,在提高工作效率同时,大幅降低运营成本。
在货物进入大门时,通过三维测量、光栅测量和机器视觉分析等技术,对货物尺寸进行测量,将测量结果与空置货位、运输车辆空间进行实时匹配,保证货位、运输资源的合理利用。在出入库环节,为货物粘贴RFID标签、为叉车安装RFID读写设备,实现货物信息、货架信息的自动识别,通过定位设备确定车辆与货物位置,实现出入库货物实时信息提示、最佳行驶路径推荐、最优货位选择等功能,保证出入库工作零差错。
物流业务管理流程
可视化管理推动库房全面数字化
通过对资产管理、业务流程和数据物资的可视化管理,神州数码为库房构筑起全面数字化管理的解决方案,实现库房智能化、精细化管理。
对于货物运输过程及收货过程中的破损责任界定的问题。在收货环节,物联网解决方案通过智能眼镜设备,让员工以第一人称视角,实现收货过程的全程录像、直播,以避免纠纷产生。同时,智能眼镜可实现在线实时的条码、二维码自动识别、支持手势和语音交互,不仅操作便捷,还可提供结构化信息用于未来视频录像的检索查询。
三维立体库房模型
就仓库整体管理而言,物联网解决方案的三维立体库房模型帮助管理者快速了解叉车、库管员、货架的状态,基于定位数据、业务数据以及视频数据,真实还原库管现场,让管理者“足不出户”掌控全流程。
此外,物联网解决方案系统还可提供实时的叉车、人员和操作订单数据,如叉车的利用率和行驶速度、人员行走里程和工作量、操作订单的货物信息、库房利用率等信息,极大提高库房管理效率。
终端、IT设备管理加速运营管理持久化
为了在库房运营中快速部署的同时,能有效地提高业务效率、降低人力成本,物联网解决方对终端设备信息进行全面采集,并根据需要推送应用、设置应用黑白名单。同时,对设备工作状态进行诊断、分析,为企业建立预防性维修体系和预案,并自动生成设备维护报表。
某大型库房在应用神州数码物联网解决方案后,作业、管理、安全和应用层面的效率和效果都得到大幅提升。在作业层面,工作效率、作业准确率、库存准确率提升的同时,库房运行成本下降;在管理层面,库房管理水平和库房管理透明度得到提高,为考核、决策提供依据;在安全层面,通过对库内作业人员、设备、货物的全面感知,实现智能安防与安全操作;在应用效果上,助力企业人员减少50%、叉车减少20%,出入库准确率提升至100%。
系统成功上线后,海关总署监管司和科技司领导对项目建设给出高度评价,指出全流程可视化符合海关正在推进的智慧监管要求,有助于创造更便利、体验更好的监管通关模式,是未来的发展趋势。
为满足企业资产管理数字化建设全方位的需求,神州数码目前已实现RFID周转箱管理、RFID出入库管理、RFID大件仓盘点、RFID叉车一体化组件、无源RFID定位应用等解决方案产品化进程,未来,将助力更多企业客户快速落地建设及实施运维,推动各行各业的客户开启其数字化转型进程。
好文章,需要你的鼓励
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL,专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构,GPU推理速度比同类模型快2倍,同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本,支持512×512原生分辨率图像处理,采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY,通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类,揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节,为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。