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知识帖:智能物联网AIoT如何“脱虚向实”搞应用?(下篇)

物流指闻   |   来源: 中通研究院   |   2023-07-20   |   0 0

那么有哪些具体的行业、领域,是AIoT适合实践与运用的呢?

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上篇谈到AIoT对于AI商业落地的积极意义,那么有哪些具体的行业、领域,是AIoT适合实践与运用的呢?快递则是其落地运用的最佳场景,在此就AIoT在快递领域中助力AI落地形成闭环做一讨论。

AIoT的案例:快递的落地场景

对于快递领域而言,有着构成AIoT的三大要素,即物品、人工智能、互联网,这就为AI实现场景闭环,以及为AIoT提供大规模的实践提供了机会。在过往大数据、云计算、人工智能、智能硬件等快速发展下,当前的快递行业,已步入于智能化阶段。那么AIoT在快递物流领域,会有哪些可能的落地领域呢?

01

车辆的智能化管控

建立运用AIoT管理平台,对于快递干线中经常使用的挂车,实现“头+挂”的覆盖。例如基于大数据平台,可以实现油耗监控及驾驶行为监测和挂车的智能终端,高精度定位、胎温胎压监测、电子制动、远程锁车等功能。在进行长距离的运输过程中,很重要的是货物安全,以及对仓内货物的实时监控,运用AIoT则可自动感知位置、重量、速度、温度等常规数据,进一步提升对货物的主动感知。当前,已经部分技术公司,开发了相关AIoT车辆及装载管理系统,其功能已实现能让物流企业告别人为的粗颗粒度装载,通过传感器+AI算法,对舱内货物进行高精度扫描+三维图像建模,最终实现每10秒自动计算出货舱容积占用百分比,实现精细化装载。且货舱在装载过程中具体的空间分布,哪里空,哪里满,都能以3D方式呈现,在最大程度上保证了车辆真正满载。另外,还可实时查看货物在运输途中的状态,货车在行驶途中,平台每3分钟就会自动上传货舱内的高清图像信息,且从出发到送达,货物运输实现全程可视化,能够在最大程度上杜绝人为作弊。

02

中转场操作的智能化

快递中转场有着大量的人员、车辆的出入,传统的人工管理需要投入大量的精力与成本,过往的摄像头设置,能够在一定程度上满足对场内情况的了解,但需要辅助大量人工来加以查看。这就意味着“硬件+人工”的密集型管理,很难做到第一时间发现问题。而AIoT的“硬件+算法”的模式,则能解决大量人员的问题,只要在合适的地方,安装上监控硬件,运用算法自身就能实现对场地、作业人员、流转的货物、装卸中的车辆等进行监控了,一旦出现问题,则可以通过总控平台来进行提醒与报警,这能较大程度上降低人工成本,提供对于场内的管控效率。

03

仓储管理的智能化

中国的快递公司,很多实现了业务的横向发展,仓储、快运、合同物流等都已有所触及,其目标在于综合物流服务的一体化。在仓储管理中,过往也是需要大量的人,虽然已有WMS进行系统化的管理,但其并非是智能的,只是对货物进行物理化管理,并未实现智能化。依照AIoT的要素构成,仓库具备大量的物品要素,有着较好的落地性可能,进而针对仓储管理中很多环节都有着运用的可能。例如收发货的快速检验,过往收发货会消耗大量的时间,车辆排队都是常事,关键在于单货一致性的核对,而AIoT能快速实现两者的匹配核对,人工只需复核即可;仓内的货物保存,需要一定的控温、控湿要求,AIoT则可以实现在此方面的监控;还有,则是例如人员出入审核、产品增减感应、开闭合门的感应等,都是在仓储管理中会到遇到典型场景。

04

仓储管理的智能化

谈到分拣,自动化分拣对于快递公司而言,已经并不是什么难事儿了。但是在一些细节问题的解决上,AIoT依然有其实践空间。就以补码来说,在中转场地内,每天有成千上万的快件在分拣线上井然有序地赶往目的地,但时常会出现“认错路”的情况。因为快件在转运过程中会出现面单折叠、脱落或磨损,导致面单识别错误,快件也因此流向错误的目的地。现实世界的做法是,会给计算机“看”运单条码的图片,让计算机在数千万文字、图片的训练下,自己学会归纳AI补码的技术特征,对扫描设备无法识别或识别出错的运单条码,进行二次识别与矫正。于是就算是遇到不同尺寸、不同字体、不同明暗程度的情况,面单都能够被友好识别,其不仅需要设计算法的优化,同时也离不开IoT设备的支撑,简单的算法优化、或设备优化,都不能解决这个问题,必须是“硬件+算法”的组合,其背后是AIoT在发挥作用。

05

仓储管理的智能化

国家大力发展双碳计划,而快递包装具有一定规模性,国家由此推出了《邮件快件包装管理办法》,旨在大力推进社会化、绿色包装。而要实现绿色包装,不仅需要在整体社会观念、意识、材料、包装上花功夫,还需在一些软硬件的技术设施上有所布局。就如在循环包装箱的开发与设计上,可考虑在特定区域部署相关的固定点循环回收箱,以回收社会公众的包装,通过AIoT技术对于箱体开启、保存、装载、识别等方面进行管控。同时,在相关的货品转运与运输过程中,开发相关的循环箱,借助AIoT对箱体的空间位置、温度设定、完整状况、损耗程度等进行监控,这将大大降低包装的消耗,推动绿色包装进程。特别是在生鲜、农产品日益增多的情况下,对于货品的装载越发小单元化,进而开发小单位化的循环化箱,并赋予AIoT技术,也将有助于对特定商品运输、存储、配送的效率改善。

除以以外,快递领域的AIoT运用,还有非常多的场景,例如安检、运输追溯、操作管理、工作场所环境等,均由其实践的可能。伴随着中国快递量的快速增长,对智能化分拣、运输、配送等一系列的迭代需求是十分巨大的。快递企业的从业者都是快递业务领域的行家,懂的是业务。但对于AI、技术而言,很多公司都建立了专业部门甚至是IT公司,但在面对AI在实际工作中的落地时,势必会遇到一系列的软硬件、算法等技术问题。靠内部研发与创设,并不是不行,而关键是此类公司是技术应用为主的组织,优势是在应用,而并非在研发。

要解决技术迭代、智能化运营,怎么办?如有AIoT平台的存在,则就为其提供了技术支撑,公司可以在平台上寻求与匹配自己需要的算法、软硬件,能在技术迭代、最小单位产品上有所微创新,各家快递公司均可结合自己的实际,快速实现产品、设备或系统的创设。AIoT开放平台,就如现在很多的网页自动化制作平台,过往制作网页是个很专业的事儿,而网页自动化制作平台能够很快完成各类用户的定制化需求,使得用户的技术门槛有所下降,AIoT背后的逻辑也非常相似。

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