97 % natančnost + 80 % zmanjšanje stroškov! Inteligentno razvrščanje rešuje težave pri sortiranju v kmetijstvu in prehrani

Manjka delovne sile med vrhunskimi sezonami, neenotni ročni standardi razvrščanja, visoke izgube zaradi nezaznanih skritih napak in naraščajoči stroški obdelave, ki stiskajo dobičke ... Te težave pri razvrščanju omejujejo razvoj podjetij za pridelavo kmetijskih proizvodov (sadje, oreški, zelenjava) in obdelavo hrane. Ker tržna povpraševanja po standardizaciji kakovosti proizvodov naraščajo, tradicionalni modeli razvrščanja več niso primerljivi. Učinkovita, natančna in inteligentna avtomatska rešitev za razvrščanje je postala ključnega pomena za podjetja, da prelomijo ovire pri razvoju.

4 temeljne težave tradicionalnih modelov razvrščanja—ali jih doživljate?

Večina predelovalnih podjetij se zanaša na ročni delo ali tradicionalne preproste opreme za razvrščanje, pri čemer so izrazite glavne težave:

• Nizka učinkovitost in visoki stroški : težave s pridobivanjem delavcev" v vrhnjih obdobjih za ročno razvrščanje, z dnevno zmogljivostjo obdelave na osebo le 0,5–1 tono; tradicionalna oprema opravlja enodimenzionalno razvrščanje (npr. samo po velikosti), z zmogljivostjo manj kot 3 tone na uro. Stroški dela + stroški obratovanja in vzdrževanja predstavljajo več kot 60 % skupnih stroškov obdelave.
• Slaba natančnost razvrščanja in nestabilna kakovost : Pri ročnem vizualnem ocenjevanju obstajajo subjektivne napake; skriti kazalniki, kot so vsebnost sladkorja in notranje poškodbe, ni mogoče prepoznati, natančnost je le 60–70 %. Tradicionalna oprema nima inteligentnih modulov za zaznavanje, zato je nagnjena k napačnemu in izpuščenemu razvrščanju, kar vpliva na ugled blagovne znamke.
• Visoke izgube in izpiranje dobička : Nezaznani okvarjeni izdelki, ki vstopajo na trg, povzročajo stopnjo vračil 15 %–20 %; okvarjeni izdelki lahko onesnažijo celotne serije blaga. Samo za industrijo predelave sadja letna izguba zaradi razvrščanja presega 10 %.
• Brez sledljivosti in visoka tveganja pri skladnosti : Tradicionalni modeli nimajo beleženja podatkov, kar otežuje doseganje popolne sledljivosti kakovosti v celotnem procesu ter ne izpolnjuje strogiht zahtev za nadzor kakovosti hrane.

Ključni preboj: inteligentni avtomatski sistem razvrščanja ponovno strukturira vrednost povezav pri razvrščanju

V primerjavi s tradicionalnimi modeli se naš avtomatski sistem razvrščanja opira na osnovne tehnologije, kot so AI vizualno prepoznavanje in optično zaznavanje, ter omogoča skok od »sodišča na podlagi izkušenj« do »odločanja, ki temelji na podatkih«. S tem ustvari ključne prednosti v štirih dimenzijah: učinkovitost, natančnost, stroški in skladnost:

1. Večkratna učinkovitost: 1 ura ustreza dnevnom delu 7 delavcev – konec anksioznosti v vrhnjih obdobjih

• Skok v učinkovitosti obdelave : Enojni trak obdela 6–15 ton na uro (12–15 ton za srednje velike sadove, kot so citrusi in jabolka), kar ustreva dnevno delu 7 delavcev; dvojni kanali lahko dosegajo do 20 ton na uro, prilagojeni zmogljivosti v vrhnji sezoni.
• Popolna avtomatizacija procesa : Od vnašanja, testiranja, razvrščanja do pakiranja je celoten proces brez prisotnosti osebja, omogoča neprekinjeno delo 24/7 in popolnoma odpravlja pomanjkanje delovne sile v vrhnji sezoni.

2. Natančno razvrščanje: natančnost 97 % + celovita večdimenzionalna kontrola – odpravljanje skritih napak

• Celovita večdimenzionalna kontrola : Natančno prepoznava vidne kazalnike, kot so napake na videzu (madeži, ugrizi žuželk itd.), velikost in teža; hkrati prepoznava tudi skrite kazalnike, kot sta vsebnost sladkorja in notranje poškodbe, s pomočjo netlačnih metod, kar omogoča celovito filtriranje.
• stopnja natančnosti 97 % : Algoritmi umetne inteligence, usposobljeni na milijonih vzorcev, z napako manj kot 3 %, kar znatno presega natančnost ročnega dela, ki znaša 70 %; podpira personalizirano modeliranje za več kot 20 kategorij.

3. Zmanjšanje stroškov in izboljšanje učinkovitosti: 80 % prihranka stroškov + 10 % zmanjšanja izgub – neposreden rast dobička

• Znatno zmanjšanje stroškov : Zamenjuje ročni del za zmanjšanje stroškov dela za več kot 40 %; celotni stroški obdelave se znižajo s 600–800 juanov/tono na manj kot 100 juanov/tono, kar pomeni prihranek več kot 80 %.
• Pomembno zmanjšanje izgub : Stopnja izgub se zmanjša z več kot 10 % na manj kot 3 %, stopnja vračil pa pade pod 5 %, kar neposredno poveča maržo dobička.

4. Skladnost in sledljivost: Popolno beleženje podatkov – prilagoditev zahtevam nadzora kakovosti

• Sledljivost celotnega procesa : Samodejno beleži čas razvrščanja, razred, preskusne kazalnike in druge podatke ter ustvarja datoteke, ki jih je mogoče poizvedovati, prilagodi se zahtevam nadzora in zmanjša tveganja glede skladnosti.
• Odločanje, podprto z podatki : Analiza podatkov v ozadju omogoča osnovo za optimizacijo zmogljivosti in izboljšanje kakovosti ter olajša podrobnejše operacije.

Ukrepajte zdaj: Odklenite novo rešitev za zmanjšanje stroškov in izboljšanje učinkovitosti pri razvrščanju

Tradicionalni modeli razvrščanja so postali ovira za razvoj. Izbira pravega inteligentnega avtomatskega sistema za razvrščanje je ključ do povečanja osnovne konkurenčnosti za predelovalne podjetje.

Stopite v stik s strokovnjaki za rešitve: posredujte kategorijo svojega izdelka in zahteve po zmogljivosti ter brezplačno prejmite prilagojeno rešitev!