Darbaspēka trūkums sezonas pikos, nestandarta manuālās klasifikācijas normas, lieli zaudējumi dēļ neidentificējamām slēptām kļūdām un strauji augošās apstrādes izmaksas, kas ietekmē peļņu... Šie klasificēšanas sāpju punkti ierobežo lauksaimniecības produktu (augļi, rieksti, dārzeņi) un pārtikas apstrādes uzņēmumu liela mēroga attīstību. Tā kā tirgus pieaugošajā mērā prasa produkta kvalitātes standartizāciju, tradicionālie klasifikācijas modeļi vairs nav saderīgi. Efektīvs, precīzs un intelektuāls automātiskās klasifikācijas risinājums ir kļuvis par atslēgu uzņēmumu iespējai pārvarēt attīstības šķēršļus.
4 tradicionālo klasifikācijas modeļu galvenās problēmas — vai jūs tās piedzīvojat?
Lielākā daļa pārstrādes uzņēmumu atkarīgi no manuālā darba vai tradicionālām vienkāršām iekārtām klasifikācijai, ar acīmredzamām galvenajām problēmām:
-
Zema efektivitāte un augstas izmaksas : pikas sezonā ir "grūti atrast darbiniekus" roku klasifikācijai, ar vidējo dienas apstrādes jaudu tikai 0,5–1 tonna; tradicionālās iekārtas veic viendimensionālu klasifikāciju (piemēram, tikai pēc izmēra), ar apstrādes jaudu mazāk nekā 3 tonnas stundā. Darbaspēka + ekspluatācijas un uzturēšanas izmaksas veido vairāk nekā 60% no kopējām pārstrādes izmaksām.
-
Zema klasifikācijas precizitāte un nestabila kvalitāte : Manuālā redzes vērtējumā pastāv subjektīvas novirzes; slēpti rādītāji, piemēram, cukura saturs un iekšējie bojājumi, nav identificējami, precizitātes līmenis ir tikai 60%–70%. Tradicionālajām iekārtām trūkst intelektuālas detekcijas moduļu, tāpēc bieži notiek kļūdaina vai palaista klasifikācija, kas ietekmē zīmola reputāciju.
-
Augsti zaudējumi un peļņas samazināšanās : Neidentificējami bojāti produkti, kas nonāk tirgū, rada atgriešanas līmeni 15%-20%; bojāti produkti var arī piesārņot visu partiju preci. Tikai augļu pārstrādes nozarei klasifikācijas zudumu likme pārsniedz 10% gadā.
-
Nav izsekojamības un augsti atbilstības riski : Tradicionālie modeļi neieraksta datus, tādējādi ir grūti sasniegt kvalitātes izsekojamību visā procesā un nav iespējams izpildīt stingras pārtikas kvalitātes uzraudzības prasības.
Galvenais caurlauzums: Intelektuāla automātiska klasifikācijas sistēma pārbūvē klasifikācijas posmu vērtību
Salīdzinājumā ar tradicionālajiem modeļiem mūsu automātiskā klasifikācijas sistēma balstās uz galvenajām tehnoloģijām, piemēram, mākslīgā intelekta vizuālo atpazīšanu un optisko detekciju, īstenojot lēcienu no "uz pieredzi balstītas sprieduma veidošanas" uz "datubāzētu lēmumu pieņemšanu". Tā veido galvenos priekšrocības četrās dimensijās: efektivitāte, precizitāte, izmaksas un atbilstība:
1. Efektivitātes palielināšana: 1 stunda ir vienāda ar 7 darbinieku 1 dienas darbu — vairs nav bažu par sezonas virsotni
-
Lēciens apstrādes efektivitātē : Viena līnija apstrādā 6–15 tonnas stundā (12–15 tonnas vidējiem augļiem, piemēram, citrusaugļiem un āboliem), kas atbilst viena darbinieka 1 dienas darbam; divi kanāli var sasniegt līdz pat 20 tonnām stundā, pielāgojoties sezonas pikam.
-
Pilna procesa automatizācija : No barošanas, testēšanas, klasificēšanas līdz iepakošanai viss process notiek bez uzraudzības, ļaujot nepārtraukti darboties 24/7 režīmā un pilnībā novēršot trūkumu darbaspēkā sezonas laikā.
2. Precīza klasifikācija: 97% precizitāte + daudzdimensiju pilna pārbaude — izslēdz slēptos defektus
-
Daudzdimensiju pilna pārbaude : Precīzi identificē redzamus rādītājus, piemēram, izskata defektus (pleķi, kukaiņu acis utt.), izmēru un svaru; vienlaikus identificē slēptus rādītājus, piemēram, cukura saturu un iekšējos bojājumus, izmantojot nesagraujošo testēšanu, nodrošinot visaptverošu klasifikāciju.
-
97% precizitātes līmenis : AI algoritmi, kas apmācīti ar miljoniem paraugu, ar kļūdas likmi <3%, kas ievērojami pārsniedz manuālās darbības 70% precizitāti; atbalsta personalizētu modelēšanu vairāk nekā 20 kategorijām.
3. Izmaksu samazināšana un efektivitātes uzlabošana: 80% izmaksu ietaupījums + 10% zaudējumu samazināšana—tieša peļņas izaugsme
-
Ievērojama izmaksu samazināšana : Aizstāj rokas darbu, lai samazinātu darbaspēka izmaksas vairāk nekā par 40%; vispārējās apstrādes izmaksas krītas no 600–800 juaņiem/tonnā līdz mazāk nekā 100 juaņiem/tonnā, ietaupot vairāk nekā 80%.
-
Ievērojams zaudējumu samazinājums : Zaudējumu līmenis samazinās no vairāk nekā 10% līdz mazāk nekā 3%, un atgriešanās ātrums pazeminās zem 5%, tieši palielinot peļņas maržu.
4. Atbilstība un izsekojamība: pilnīga datu reģistrācija—pielāgojas kvalitātes uzraudzības prasībām
-
Pilnīga procesa izsekojamība : Automātiski reģistrē klasifikācijas laiku, klasi, testēšanas rādītājus un citus datus, veidojot vaicājamus failus, pielāgojoties uzraudzības prasībām un samazinot atbilstības riskus.
-
Datu balstīta lēmumu pieņemšana : Atpakaļējo datu analīze nodrošina bāzi kapacitātes optimizācijai un kvalitātes uzlabošanai, veicinot rūpīgu operatīvo vadību.
Rīkojieties tūlīt: Atklājiet jaunu risinājumu izmaksu samazināšanai un efektivitātes uzlabošanai klasifikācijā
Tradicionālie klasifikācijas modeļi ir kļuvuši par šķērsli attīstībai. Pareiza intelekta automātiskās klasifikācijas sistēmas izvēle ir atslēga, kā pārstrādes uzņēmumiem palielināt savu kodolkonkurences spēju.
Sazinieties ar mūsu risinājumu ekspertiem: norādiet savu produktu kategoriju un jaudas prasības un saņemiet pielāgotu risinājumu bez maksas!
×
Karstās ziņas 
EN
