Paranna korkean tarkkuuden lajittelutehokkuutta
1. Tekoälytekniikan parantaminen: Kehitetään ja optimoidaan tekoälyalgoritmeja; koulutusaineiston koko ylittää 2 miljardia vuoteen 2027 mennessä, ja 5 cm:n epäsäännöllisten esineiden tunnistustarkkuus nousee yli 95 %:iin.
2. Edistynyt tunnistusteknologia: Käytetään korkean tarkkuuden antureita + 3D-visuaalista tunnistusta saadakseen kattavaa tietoa rahtieristä ja saavuttaakseen tarkan lajittelun.
Paranna joustavaa tuotantokapasiteettia
1. Modulaarinen rakenne: Toiminnallisia moduleita voidaan yhdistää ja purkaa joustavasti, jotta ne voidaan nopeasti mukauttaa tuotemuutoksille.
2. Älykäs strategiajärjestelmä: Luo ja optimoi lajittelustrategiat automaattisesti, omaavainen itsenäistä oppimiskykyä.
Täytä aukko kylmäketjun lajittelulaitteissa
1. Ammattilaisten laitteiden R&D: Käytetään alhaisessa lämpötilassa kestäviä ja kosteudenkestäviä materiaaleja elektronisten komponenttien suojaamiseksi, mukautuen kylmäketjuympäristöihin.
2. Yhdentynyt lämpötilanohjaus ja lajittelu: Yhdennetty rakenne takaa vakaan alhaisen lämpötilan lajitteluprosessin aikana, täyttäen kylmäketjua koskevat vaatimukset.
Tausta: Tilauksissa nousu, tuotteet monipuolisia, ja korkea joustavuus sekä tarkkuus vaaditaan.
Ratkaisu: Mukautettu modulaarinen + älykäs strategialajittelujärjestelmä.
Tulokset: Lajittelutehokkuus parani 80 %, virhetaso < 0,1 %, ja asiakastyytyväisyys nousi 80 %:sta 95 %:iin.