97% სიზუსტე + 80%-იანი ხარჯების შემცირება! ინტელექტუალური დაფასება ამოწმებს სორტირების პრობლემებს სასოდოვარ-საკვების ინდუსტრიაში

Შრომითი რესურსების დეფიციტი პიკურ სეზონებში, ხელით დაყოფის სტანდარტების არაერთგვარობა, დიდი ზარალი შეუძლებლობის გამო დამალული ნაკლების გამოვლენისა და მზარდი დამუშავების ხარჯები, რომლებიც ამუშავებენ მოგებას... ეს სორტირების პრობლემები ზღუდავს სასოდოვარი პროდუქების (ხილი, იატაკი, ბოსტნეული) და საკვების დამუშავების მასშტაბურ განვითარებას. როგორც კი მომხმარებელთა მოთხოვნები იზრდება პროდუქის ხარისხის სტანდარტიზაციის მიმართ, ტრადიციული დაფასების მოდელები უკვე არ არის შეთავსებადი. ეფექტური, ზუსტი და ინტელექტუალური ავტომატური დაფასების ამონახსნი გახდა გასაღები კომპანიებისთვის, რომლებიც განვითარების ბარიერების გადალახვას ცდილობენ.

ტრადიციული დაშლის მოდელების 4 ძირეული პრობლემა — განიცდით თუ არა მათ?

Უმეტეს დამუშავებელ საწარმოებზე დაყრდნობა ხდება ხელით შრომაზე ან ტრადიციულ მარტივ მოწყობილობებზე დაშლისთვის, რასაც აქვს გამორჩეული ძირეული პრობლემები:

• Დაბალი ეფექტიანობა და მაღალი ხარჯები : "მუშების დაქირავება რთულია" პიკურ სეზონებში ხელით დასახლევად, სადაც ერთი საშუალო თანამშრომლის დღიური დამუშავების სიმძლავრე მხოლოდ 0.5-1 ტონაა; ტრადიციული მოწყობილობები ახდენენ ერთგანზომილებიან დაშლას (მაგ., მხოლოდ ზომა), სიმძლავრით 3 ტონაზე ნაკლები საათში. ხელფასი + ექსპლუატაციის და მომსახურების ხარჯები დამუშავების სრული ღირებულების 60%-ზე მეტს შეადგენს.
• Დაბალი დაშლის სიზუსტე და არასტაბილური ხარისხი : Ხელით ხედვით შეფასებაში არსებობს სუბიექტური გადახრები; არ არის შესაძლებელი შემოწმდეს დამალული ინდიკატორები, როგორიცაა შაქრის შემცველობა და შიდა დაზიანებები, სიზუსტის მაჩვენებელი მხოლოდ 60%-70% არის. ტრადიციულ მოწყობილობებს არ აქვთ ინტელექტუალური აღმომჩენი მოდულები, ხშირად ხდება არასწორი და გამოტოვებული დასახლევა, რაც ზიანს აყენებს ბრენდის რეპუტაციას.
• Მაღალი დანაკარგები და არამომგებიანობა : Ბაზარზე განუსაზღვრელი დეფექტური პროდუქტების მოხვედრა 15%-20%-მდე დაბრუნების მაჩვენებელს იწვევს; დეფექტური პროდუქტები შეიძლება მთელი ნაყოფიერების დაბინძურებაც გამოიწვიოს. მხოლოდ ხილის დამუშავების ინდუსტრიისთვის წლიური სახის დანაკარგის მაჩვენებელი 10%-ს აღემატება.
• Არარსებობს თავისუფალი ადგილი და მაღალი შესაბამისობის რისკი : Ტრადიციულ მოდელებს არ აქვთ მონაცემების რეგისტრაცია, რაც ხდის ხელშეუშებელ ხარისხის სრულ თავისუფალი ადგილის დადგენას და ვერ აკმაყოფილებს მკაცრ საკვების ხარისხის ზედამხედველობის მოთხოვნებს.

Ძირეული პრორივი: ინტელექტუალური ავტომატური სახის სისტემა ხელახლა ამუშავებს სახის ეტაპების ღირებულებას

Ტრადიციულ მოდელებთან შედარებით, ჩვენი ავტომატური სახის სისტემა ეფუძნება AI-ს ვიზუალურ აღქმას და ოპტიკურ აღმოჩენას, რაც "გამოცდილებაზე დამყარებული შეფასებიდან" გადაადგილდება "მონაცემებზე დამყარებულ გადაწყვეტილებებისკენ". ეს ქმნის ძირეულ უპირატესობებს ოთხ სფეროში: ეფექტიანობა, სიზუსტე, ღირებულება და შესაბამისობა:

1. ეფექტიანობის გაზრდა: 1 საათი = 7 სამუშაო დღე — აღარ არის აღმოსავლეთის პერიოდში დაძაბულობა

• Დამუშავების ეფექტიანობაში გადატვირთვა : Ერთი ხაზი დამუშავებს 6-15 ტონას საათში (12-15 ტონა საშუალო ზომის ხილისთვის, როგორიცაა ციტრუსი და ვაშლი), რაც შეესაბამება 7 სამუშაო დღის მუშაობას; ორმაგი არხით კი შესაძლებელია მიღწეულ იქნეს 20 ტონა საათში, რაც ადაპტირებულია პიკური სეზონის საჭიროებებისთვის.
• Სრული პროცესის ავტომატიზაცია : Მიწოდებიდან დაწყებული, ტესტირებამდე, სორტირება და შეფუთვამდე, მთელი პროცესი ხდება ადამიანის ჩართვის გარეშე, რაც უზრუნველყოფს 24/7 უწყვეტ მუშაობას და სრულად ამოწმებს პიკურ სეზონებში მუშაკების დეფიციტს.

2. ზუსტი სორტირება: 97%-იანი სიზუსტე + მრავალმხრივი სრული შემოწმება — ამოიღებს დამალულ დეფექტებს

• Მრავალმხრივი სრული შემოწმება : Ზუსტად ამოიცნობს მაჩვენებლებს, როგორიცაა გარეგნობის დეფექტები (ლაქები, მწერების ნაკბენები და ა.შ.), ზომა და წონა; ასევე ამოიცნობს დამალულ მაჩვენებლებს, როგორიცაა შაქრის შემცველობა და შიდა წყლულები არაგამონადგურებელი ტესტირების საშუალებით, რაც უზრუნველყოფს სრულფასოვან სკრინინგს.
• 97%-იანი სიზუსტის მაჩვენებელი : AI ალგორითმები, რომლებიც დატრენინგებულია მილიონობით ნიმუშზე და რომლებიც 3%-ზე ნაკლები შეცდომის დონით მუშაობს, რაც ბევრად აღემატება ხელით შესრულებული სამუშაოს 70% სიზუსტეს; მხარს უჭერს პერსონალიზებულ მოდელირებას 20-ზე მეტი კატეგორიისთვის.

3. ხარჯების შემცირება და ეფექტიანობის გაუმჯობესება: 80%-იანი ხარჯების ეკონომია + 10%-იანი ზარალის შემცირება — პირდაპირი მოგების ზრდა

• Მნიშვნელოვნად შემცირებული ხარჯები : Ჩანაცვლებს ხელოვნურ შრომას, რის შედეგადაც შრომის ხარჯები 40%-ზე მეტით მცირდება; სრული დამუშავების ხარჯები 600-800 იუანი/ტონაზე დადის 100 იუანი/ტონაზე ნაკლებ დონეზე, რაც 80%-ზე მეტი ეკონომიას უზრუნველყოფს.
• Მნიშვნელოვნად შემცირებული ზარალი : Ზარალის დონე 10%-ზე მეტიდან მცირდება 3%-ზე ნაკლებ დონემდე, ხოლო დაბრუნების დონე 5%-ზე დაბალ მაჩვენებლამდე ეცემა, რაც პირდაპირ ამაღლებს მოგების მაჩვენებელს.

4. შესაბამისობა და თვალყურისდევნება: მონაცემების სრული რეგისტრაცია — თავსებადია ხარისხის ზედამხედველობის მოთხოვნებთან

• Სრული პროცესის საწყისიდან დასაწყისამდე თვალთვალი : Ავტომატურად არეგისტრირებს დაფასების დროს, კლასს, ტესტირების ინდიკატორებს და სხვა მონაცემებს, ქმნის მოძებნად ფაილებს, უზრუნველყოფს ზედამხედველობის მოთხოვნებთან შესაბამისობას და ამცირებს შესაბამისობის რისკებს.
• Მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება : Ბექენდ მონაცემების ანალიზი წარმოადგენს საშუალებას სიმძლავრის ოპტიმიზაციისა და ხარისხის გაუმჯობესებისთვის, რაც ხელს უწყობს დეტალურ ოპერაციებს.

Მოქმედეთ ახლა: გააღიეთ ახალი გზა ხარჯების შემცირებისა და ეფექტიანობის გაუმჯობესებისთვის დახრილობის შეფასებაში

Ტრადიციული შეფასების მოდელები განვითარების ბარიერი გახდა. სწორი ინტელექტუალური ავტომატური შეფასების სისტემის არჩევა პროცესირების საწარმოებისთვის ძირეული კონკურენტუნარიანობის ამაღლების გასაღებია.

Დაუკავშირდით ჩვენს გადაწყვეტილების ექსპერტებს: მიუთითეთ თქვენი პროდუქტის კატეგორია და სიმძლავრის მოთხოვნები და მიიღეთ უფასოდ ინდივიდუალურად შემუშავებული გადაწყვეტილება!