دقت 97٪ + کاهش 80٪ هزینه! دسته‌بندی هوشمند، دردهای جداسازی محصولات کشاورزی و غذایی را حل می‌کند

کمبود نیروی کار در فصل‌های اوج، استانداردهای دسته‌بندی دستی نامنظم، ضررهای بالا به دلیل نقص‌های پنهان تشخیص‌ناپذیر و هزینه‌های فرآوری رو به افزایش که سود را تحت فشار قرار می‌دهد... این دردهای جداسازی، توسعه مقیاس بزرگ شرکت‌های تولید محصولات کشاورزی (میوه‌ها، مغزها، سبزیجات) و فرآوری مواد غذایی را محدود کرده است. با ارتقای تقاضای بازار برای استانداردسازی کیفیت محصولات، مدل‌های سنتی دسته‌بندی دیگر سازگار نیستند. یک راه‌حل خودکار، دقیق و هوشمند برای دسته‌بندی، کلیدی برای عبور شرکت‌ها از موانع توسعه شده است.

۴ نقطه درد محوری مدل‌های سنتی دسته‌بندی — آیا شما نیز این مشکلات را تجربه می‌کنید؟

اکثر واحدهای فرآوری به کارگران دستی یا تجهیزات ساده و سنتی برای دسته‌بندی متکی هستند که دارای نقاط درد محوری برجسته‌ای می‌باشند:

• کارایی پایین و هزینه‌های بالا : در فصل‌های اوج، استخدام کارگر برای جمع‌آوری دستی «دشوار است» و ظرفیت پردازش روزانه هر نفر تنها ۰٫۵ تا ۱ تن است؛ تجهیزات سنتی دسته‌بندی تک‌بعدی (مثلاً فقط بر اساس اندازه) انجام می‌دهند و ظرفیت پردازش آن‌ها کمتر از ۳ تن در ساعت است. هزینه‌های کارگری + عملیات و نگهداری بیش از ۶۰٪ از کل هزینه‌های فرآوری را تشکیل می‌دهند.
• دقت پایین در دسته‌بندی و کیفیت ناپایدار : قضاوت دستی با چشم دارای انحرافات ذهنی است؛ شاخص‌های پنهانی مانند میزان قند و عیوب داخلی قابل شناسایی نیستند و دقت تنها ۶۰ تا ۷۰٪ است. تجهیزات سنتی فاقد ماژول‌های تشخیص هوشمند هستند و مستعد اشتباه در دسته‌بندی و عدم تشخیص صحیح محصولات می‌باشند که به اعتبار برند آسیب می‌زند.
• تلفات بالا و کاهش سود : ورود محصولات معیوب غیرقابل شناسایی به بازار منجر به نرخ بازگشتی در حد ۱۵ تا ۲۰ درصد می‌شود؛ این محصولات معیوب همچنین می‌توانند کل محموله‌ها را آلوده کنند. فقط در صنعت فرآوری میوه، نرخ ضرر ناشی از دسته‌بندی سالانه بیش از ۱۰ درصد است.
• عدم ردیابی و ریسک بالای انطباق : مدل‌های سنتی فاقد ثبت داده هستند که این امر انجام ردیابی کیفیت در تمام مراحل را دشوار کرده و باعث عدم تطابق با الزامات سخت‌گیرانه نظارت بر کیفیت مواد غذایی می‌شود.

پیشرفت اساسی: سیستم هوشمند دسته‌بندی خودکار، ارزش پیوندهای دسته‌بندی را بازسازی می‌کند

در مقایسه با مدل‌های سنتی، سیستم خودکار دسته‌بندی ما متکی به فناوری‌های کلیدی مانند تشخیص بصری هوش مصنوعی و آشکارسازی نوری است و انتقالی از «قضاوت مبتنی بر تجربه» به «تصمیم‌گیری مبتنی بر داده» را محقق می‌سازد. این سیستم در چهار بعد کارایی، دقت، هزینه و انطباق، مزایای اساسی ایجاد می‌کند:

۱. افزایش چندبرابری کارایی: ۱ ساعت معادل یک روز کار ۷ کارگر — دیگر نگرانی در فصل اوج فعالیت وجود ندارد

• پرشی بزرگ در کارایی فرآوری : یک خط تولید ۶ تا ۱۵ تن در ساعت (۱۲ تا ۱۵ تن برای میوه‌های متوسط مانند مرکبات و سیب) فرآورش می‌کند که معادل کار یک روزه ۷ کارگر است؛ دو کانال می‌تواند تا ۲۰ تن در ساعت داشته باشد و ظرفیت آن قابل تنظیم برای فصل اوج است.
• اتوماسیون تمام فرآیند : از مرحله تغذیه، آزمایش، دسته‌بندی تا بسته‌بندی، تمام فرآیند بدون حضور اپراتور انجام می‌شود و امکان عملیات مداوم ۲۴ ساعته فراهم می‌شود و کاملاً مشکل کمبود نیروی کار در فصول اوج را حل می‌کند.

۲. دسته‌بندی دقیق: دقت ۹۷٪ + بازرسی کامل چندبعدی — حذف نقص‌های پنهان

• بازرسی کامل چندبعدی : به طور دقیق شاخص‌های آشکاری مانند نقص ظاهری (لکه‌ها، چشم حشره و غیره)، اندازه و وزن را شناسایی می‌کند؛ همزمان شاخص‌های پنهانی مانند میزان قند و ضایعات داخلی را از طریق آزمون بدون تخریب شناسایی می‌کند و غربالگری جامع را محقق می‌سازد.
• نرخ دقت ۹۷٪ : الگوریتم‌های هوش مصنوعی که با میلیون‌ها نمونه آموزش دیده‌اند، با خطای کمتر از ۳٪، دقتی بسیار بالاتر از دقت ۷۰٪ کار دستی دارند؛ قابلیت مدل‌سازی شخصی‌سازی شده برای بیش از ۲۰ دسته را دارد.

۳. کاهش هزینه و بهبود کارایی: ۸۰٪ صرفه‌جویی در هزینه + کاهش ۱۰٪ ضایعات — رشد سود مستقیم

• کاهش قابل توجه هزینه‌ها : جایگزینی نیروی کار دستی و کاهش هزینه‌های کارگری بیش از ۴۰٪؛ هزینه‌های فرآوری جامع از ۶۰۰-۸۰۰ یوان به ازای هر تن به کمتر از ۱۰۰ یوان به ازای هر تن کاهش می‌یابد و بیش از ۸۰٪ صرفه‌جویی ایجاد می‌کند.
• کاهش قابل توجه ضایعات : نرخ ضایعات از بیش از ۱۰٪ به کمتر از ۳٪ کاهش می‌یابد و نرخ بازگشت کالا نیز به زیر ۵٪ سقوط می‌کند که این امر به طور مستقیم حاشیه سود را افزایش می‌دهد.

۴. انطباق‌پذیری و ردیابی: ثبت کامل داده‌ها — سازگاری با الزامات نظارت کیفیت

• ردیابی تمام فرآیند : به‌صورت خودکار زمان رده‌بندی، رده، شاخص‌های آزمون و سایر داده‌ها را ثبت می‌کند، پرونده‌های قابل استعلام ایجاد می‌کند، با الزامات نظارتی سازگار می‌شود و ریسک عدم انطباق را کاهش می‌دهد.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده : تحلیل داده‌های پس‌زمینه، اساسی برای بهینه‌سازی ظرفیت و بهبود کیفیت فراهم می‌کند و عملیات دقیق‌تر را تسهیل می‌نماید.

همین حالا اقدام کنید: راه‌حل جدیدی برای کاهش هزینه و بهبود کارایی در فرآیند رده‌بندی را فعال کنید

مدل‌های سنتی دسته‌بندی تبدیل به مانعی در راه توسعه شده‌اند. انتخاب سیستم هوشمند و خودکار دسته‌بندی مناسب، کلید افزایش قابلیت رقابت اصلی برای واحدهای فرآوری است.

با متخصصان راه‌حل ما تماس بگیرید: دسته‌بندی محصول و نیازمندی‌های ظرفیتی خود را ارائه دهید و یک راه‌حل سفارشی را به صورت رایگان دریافت کنید!