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익스프레스 물류

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자동 분류 기계의 업계 과제

(1) 고정밀 분류 효율성의 병목 현상
물품의 종류가 다양하고 복잡하며(예: 비정형 물품, 소형 물품 등), 업계에서 5cm 크기의 비정형 물품 인식 정확도는 약 89%에 불과합니다. 기존 장비는 위치 정밀도가 부족하여 패키지가 밀리는 현상이 발생하기 쉬우며, 이로 인해 물류의 신속성이 저하됩니다.

(2) 유연한 생산 능력 부족

기존 시스템 대부분은 고정된 제품 사양에 맞춰져 있어, 제품 유형 및 포장 방식이 변경될 경우 조정 속도가 느리고 오류 발생 가능성이 높아 다양한 요구사항을 충족하기 어렵습니다.

(3) 냉장 물류를 위한 전문 분류 장비의 부재

냉장 운송 환경에서는 저온에서의 안정적인 분류가 필요합니다. 일반 장비는 저온과 습도로 인해 고장이 잦아 냉장 물류에서 자동 분류 수준이 낮고, 화물의 부패 위험이 높습니다.
모듈식 자동 분류기

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당사의 자동 분류 기계 솔루션

고정밀 분류 효율 향상

1. AI 기술 고도화: AI 알고리즘을 개발 및 최적화하며, 2027년까지 학습 데이터셋을 20억 건 이상으로 확대하고, 5cm 크기의 비정형 물품 인식 정확도를 95% 이상으로 높입니다.

2. 첨단 센싱 기술: 고정밀 센서와 3D 시각 인식 기술을 도입하여 화물 정보를 종합적으로 수집하고 정밀한 분류를 실현합니다.


유연한 생산 능력 강화

1. 모듈러 설계: 기능 모듈을 유연하게 조합하고 분리할 수 있어 제품 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

2. 지능형 전략 시스템: 자동으로 분류 전략을 생성하고 최적화하며, 자체 학습 기능을 갖추고 있습니다.


냉장 분류 장비의 공백 메우기

1. 전문 장비 R&D: 저온 내성 및 방습 재료를 사용하여 전자 부품을 보호하고 냉장 체인 환경에 적응합니다.

2. 통합 온도 제어 및 분류: 통합 설계로 분류 과정 중 안정적인 저온 상태를 유지하여 냉장 체인 요구사항을 충족시킵니다.

자동 분류 기계 도입 성공 사례

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