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    精準質檢識別、優化訂單管理,AI助力智能倉儲擴張千億級市場

    • 分類:新聞動態
    • 作者:
    • 來源:
    • 發布時間:2020-11-16 14:03
    • 訪問量:

    【概要描述】

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      物料倉儲作為制造業物流系統的關鍵組成部分,在裝配企業,配套企業以及配送中心等環節起著至關重要的作用。目前在智能倉儲領域,多是基于RFID技術進行物料管理。其中倉儲采購、出入庫質量核驗、臺賬錄入等工作均由人工識別與粘貼RFID標簽。但現有人工識別和RFID技術難以發現物料的微小差距和質量問題,容易出現記錄錯誤或出入庫物料質量不一致等問題,這些缺陷問題將帶來嚴重的安全隱患; 其次操作人員業務熟練程度不一,一旦粘貼標簽錯誤,則會導致實際庫存與臺賬記錄存在差異?;谏鲜霈F狀,本文重點探討人工智能技術在倉儲管理中產生的優化作用,打通各部門信息壁壘,形成人機協同的作業方式,提升倉儲物料出入庫時的信息記錄與質量把控,協助倉管管理人員制定靈活的管理戰略提供技術支撐。

      作者 | 胡樂怡

      一

      智慧倉儲的市場規模

      隨著我國工業進程的不斷加快,大宗商品運輸和工業生產原材料及半成品的運輸需求穩步提升,我國智能倉儲的市場規模一直保持穩定增長態勢。與此同時,在人力成本上升、土地資源有限、經濟轉型升級等背景下,許多制造業企業開始以物流端為切入點進行自動化轉型升級,其中智能倉儲作為重要的后端環節能有效對物料的進出庫、存儲、分揀、包裝等進行合理配置與管理。根據前瞻產業研究院發布的數據顯示,2018年中國智能倉儲市場規模797.69億元,同比增長16.45%,2014-2018年智能倉儲市場規模年均復合增長率18.81%。前瞻產業研究院預測到2023年,中國智能倉儲市場規模將達1975億元。

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      二

      物料倉儲管理中的常見智能技術

      計算機視覺:通過計算機視覺技術自動識別貨物貨架上的條形碼,二維碼等標簽從而記錄出入庫的物料設備名稱以及型號,完成對物料設備的管理,重點解決物料的出入庫操作的效率和準確率問題。同時通過智能倉儲圖像識別系統和高拍儀進行物料的出入庫校核,降低倉庫操作人員工作量也可準確的掌握當前倉庫物料的存量、分布狀況、短缺情況等。

      增強現實技術:倉庫管理員在揀選過程中戴上AR眼鏡,打開操作系統,就可以看到物品的質量、體積等各種信息,進行快速分類。同時可以連接數據后臺,對于有異常的物品進行快速的處理及時挽回因各種原因造成的損失。

      物聯網技術:通過利用射頻識別等信息傳感設備與企業信息系統連接起來,實現智能化識別和管理,對庫存管理決策中所需的庫房信息如倉庫信息、貨位信息、物料信息、出入庫信息等進行實時搜集并為倉庫管理人員掌握各倉庫的信息提供有力保障。

      語音識別技術:自動語音識別是一種將口頭語音轉換為實時可讀文本的技術。語音揀選系統能將倉庫管理系統信息轉換為語音,并轉達給倉庫操作員,指引他們前往下一個地點,并引導他們按步驟完成任務,以完成揀選、補貨、維護和維修等流程。倉庫管理人員找到取貨位置后進行語音核對校驗碼完成揀選。

      大數據技術:利用大數據技術分析物料出入庫的周轉次數預測需求量并預測潛在的物料不足,從而優化庫存結構和降低庫存存儲成本。

      三

      人工智能技術在倉儲管理的應用分布

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    ?

      四

      人工智能在物料倉儲管理中的應用案例案例介紹

      ROBi-庫存盤點機器人:結合了RFID技術和Fetch Robotics的移動機器人平臺,能從各個角度和方向自動讀取標簽信息。倉庫中所有零部件的信息及位置數據已被事先記錄在Surgere的云端資產管理系統,通過在程序設定的路線上移動,RObi能讀取零件、工具及其他資產的標簽,將信息傳送到云端進行比對、審核,以此判斷倉庫的庫存量變化。

      KNAPP-AR設備:基于可穿戴式移動的AR設備具有視覺揀貨功能,利用實時物體識別,條形碼讀取,室內導航等輔助倉庫工人在揀貨時無需騰出手來即可獲得直觀的數字信息支持;例如:系統會指導工作人員按照最優路線行走,迅速找到貨架上的商品,并進行掃描等操作,幫助倉庫管理員迅速地完成質量檢測、包裝等工作。

      Oracle-倉庫管理軟件: Oracle的倉庫管理軟件支持多地點庫存,貨倉跟蹤,周期盤點等倉儲管理功能,基于可配置參數(如周轉率,體積)的上架規則和物料分類規則優化倉庫資源,最大限度地減少零碎存儲,執行存儲政策,減少報廢,同時根據某產品的未來需求以及在預先揀選區預測到該產品涉及物料有潛在的短缺時,自動創建一個補貨任務。

      Honeywell Intelligrated-機器人揀選解決方案:使用視覺技術和專門設計的機械臂末端工具來識別、搬運、揀選和放置單件物品,以完成訂單履行流程。這些解決方案靈活、準確,可使企業適應不斷變化的訂單需求并管理 SKU 激增,同時將勞動力重新調配到能創造更多附加值的任務中。

      Anylogic-物料處理仿真模型:用于模擬和分析倉儲設施中端到端的流程,通過對庫存策略進行測試和優化,分配人員和資源以避免不可預見的瓶頸;在構建輸送網絡時,使用電子眼來管理輸送線路的工作負荷和查看位于特定區域的物料項目;此外,提供基于仿真的調度計劃以減少工廠車間可能出現的錯誤和物料流延遲。

      五

      人工智能在倉儲管理應用的局限性

      標準規范難:目前商品條碼各廠家仍然不統一,導致頻繁需要人工重新貼條碼,入庫效率低,自動化設備難以適應。此外當前制造業設很多備如分揀機,傳送系統來自國外廠商,多廠家軟硬件不兼容的情況多見,頂層設計的標準與復雜的現狀一時難以匹配落地。

      倉儲管理模式單一:當前倉庫管理人員任務單一、彈性弱,難以適應快速變動的市場,而智能倉庫的普及更需要新的人機協同分工機制設計要求倉庫管理人員不斷提高其專業能力。此外部署WMS倉庫管理軟件的成本較高,其應用程度仍然較低。

      六

      人工智能在倉儲管理應用的未來趨勢

      多種類安全保護設備:通過對倉儲空間的溫度、濕度環境進行自動調節,保障倉儲工人的工作環境;通過智能語音提示或人員穿戴動態識別限制工人暴露于危險材料,預警工人在操作過程中的不當或危險行為;借助自動化設備減少由于工人貼錯RFID標簽或取錯物料等而帶來的大量重復作業的勞損。

      人機協同操作模式:智能化識別倉儲物料基礎屬性信息,并輸出歷史流轉記錄,簡化人工干預程度,提升員工工作效率,降低人為因素導致的工作失誤,提高倉儲配送管理效率,有效輔助倉儲管理人員開展出入庫操作。通過智能識圖技術,實現“以圖搜圖”等智能檢索查詢功能,幫助操作人員快速熟悉業務,提升業務技能,其他業務部門也可通過遠程設備查詢所需物料倉儲狀態。

      



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      * 本文為「智周」系列報告「核心版」,相應「深度版」的推出計劃將在后續公布,敬請大家關注。針對「人工智能在物料倉儲管理領域的應用」這一主題,有哪些方向或主題,你希望在報告深度版中讀到詳細的闡述與分析,歡迎留言,這將成為我們制作報告深度版的重要參考。

      關于「智周」系列報告

      機器之心「智周」人工智能技術應用報告系列重點關注現有人工智能技術應用較成熟且應用潛力較大的正在進行智慧升級的傳統行業及場景,逐行業、逐場景為產業用戶高效而不失深度地呈現不同人工智能技術的產業落地現狀、企業案例、技術應用趨勢等?!钢侵堋谷斯ぶ悄芗夹g應用報告系列包含核心版及深度版兩個版本:

      核心版濃縮精華分析內容至2頁內,覆蓋重要數據、分析結論及案例簡述,以供使用者高效系統地了解人工智能技術在自身所關注產業內的潛在機會。

      深度版在核心版的基礎上,包含詳盡的行業或場景痛點分析、技術解讀、落地案例詳解及資料附錄等,以供有深度研究需求的使用者進行深入探究。

    精準質檢識別、優化訂單管理,AI助力智能倉儲擴張千億級市場

    【概要描述】

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      物料倉儲作為制造業物流系統的關鍵組成部分,在裝配企業,配套企業以及配送中心等環節起著至關重要的作用。目前在智能倉儲領域,多是基于RFID技術進行物料管理。其中倉儲采購、出入庫質量核驗、臺賬錄入等工作均由人工識別與粘貼RFID標簽。但現有人工識別和RFID技術難以發現物料的微小差距和質量問題,容易出現記錄錯誤或出入庫物料質量不一致等問題,這些缺陷問題將帶來嚴重的安全隱患; 其次操作人員業務熟練程度不一,一旦粘貼標簽錯誤,則會導致實際庫存與臺賬記錄存在差異?;谏鲜霈F狀,本文重點探討人工智能技術在倉儲管理中產生的優化作用,打通各部門信息壁壘,形成人機協同的作業方式,提升倉儲物料出入庫時的信息記錄與質量把控,協助倉管管理人員制定靈活的管理戰略提供技術支撐。

      作者 | 胡樂怡

      一

      智慧倉儲的市場規模

      隨著我國工業進程的不斷加快,大宗商品運輸和工業生產原材料及半成品的運輸需求穩步提升,我國智能倉儲的市場規模一直保持穩定增長態勢。與此同時,在人力成本上升、土地資源有限、經濟轉型升級等背景下,許多制造業企業開始以物流端為切入點進行自動化轉型升級,其中智能倉儲作為重要的后端環節能有效對物料的進出庫、存儲、分揀、包裝等進行合理配置與管理。根據前瞻產業研究院發布的數據顯示,2018年中國智能倉儲市場規模797.69億元,同比增長16.45%,2014-2018年智能倉儲市場規模年均復合增長率18.81%。前瞻產業研究院預測到2023年,中國智能倉儲市場規模將達1975億元。

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      二

      物料倉儲管理中的常見智能技術

      計算機視覺:通過計算機視覺技術自動識別貨物貨架上的條形碼,二維碼等標簽從而記錄出入庫的物料設備名稱以及型號,完成對物料設備的管理,重點解決物料的出入庫操作的效率和準確率問題。同時通過智能倉儲圖像識別系統和高拍儀進行物料的出入庫校核,降低倉庫操作人員工作量也可準確的掌握當前倉庫物料的存量、分布狀況、短缺情況等。

      增強現實技術:倉庫管理員在揀選過程中戴上AR眼鏡,打開操作系統,就可以看到物品的質量、體積等各種信息,進行快速分類。同時可以連接數據后臺,對于有異常的物品進行快速的處理及時挽回因各種原因造成的損失。

      物聯網技術:通過利用射頻識別等信息傳感設備與企業信息系統連接起來,實現智能化識別和管理,對庫存管理決策中所需的庫房信息如倉庫信息、貨位信息、物料信息、出入庫信息等進行實時搜集并為倉庫管理人員掌握各倉庫的信息提供有力保障。

      語音識別技術:自動語音識別是一種將口頭語音轉換為實時可讀文本的技術。語音揀選系統能將倉庫管理系統信息轉換為語音,并轉達給倉庫操作員,指引他們前往下一個地點,并引導他們按步驟完成任務,以完成揀選、補貨、維護和維修等流程。倉庫管理人員找到取貨位置后進行語音核對校驗碼完成揀選。

      大數據技術:利用大數據技術分析物料出入庫的周轉次數預測需求量并預測潛在的物料不足,從而優化庫存結構和降低庫存存儲成本。

      三

      人工智能技術在倉儲管理的應用分布

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      四

      人工智能在物料倉儲管理中的應用案例案例介紹

      ROBi-庫存盤點機器人:結合了RFID技術和Fetch Robotics的移動機器人平臺,能從各個角度和方向自動讀取標簽信息。倉庫中所有零部件的信息及位置數據已被事先記錄在Surgere的云端資產管理系統,通過在程序設定的路線上移動,RObi能讀取零件、工具及其他資產的標簽,將信息傳送到云端進行比對、審核,以此判斷倉庫的庫存量變化。

      KNAPP-AR設備:基于可穿戴式移動的AR設備具有視覺揀貨功能,利用實時物體識別,條形碼讀取,室內導航等輔助倉庫工人在揀貨時無需騰出手來即可獲得直觀的數字信息支持;例如:系統會指導工作人員按照最優路線行走,迅速找到貨架上的商品,并進行掃描等操作,幫助倉庫管理員迅速地完成質量檢測、包裝等工作。

      Oracle-倉庫管理軟件: Oracle的倉庫管理軟件支持多地點庫存,貨倉跟蹤,周期盤點等倉儲管理功能,基于可配置參數(如周轉率,體積)的上架規則和物料分類規則優化倉庫資源,最大限度地減少零碎存儲,執行存儲政策,減少報廢,同時根據某產品的未來需求以及在預先揀選區預測到該產品涉及物料有潛在的短缺時,自動創建一個補貨任務。

      Honeywell Intelligrated-機器人揀選解決方案:使用視覺技術和專門設計的機械臂末端工具來識別、搬運、揀選和放置單件物品,以完成訂單履行流程。這些解決方案靈活、準確,可使企業適應不斷變化的訂單需求并管理 SKU 激增,同時將勞動力重新調配到能創造更多附加值的任務中。

      Anylogic-物料處理仿真模型:用于模擬和分析倉儲設施中端到端的流程,通過對庫存策略進行測試和優化,分配人員和資源以避免不可預見的瓶頸;在構建輸送網絡時,使用電子眼來管理輸送線路的工作負荷和查看位于特定區域的物料項目;此外,提供基于仿真的調度計劃以減少工廠車間可能出現的錯誤和物料流延遲。

      五

      人工智能在倉儲管理應用的局限性

      標準規范難:目前商品條碼各廠家仍然不統一,導致頻繁需要人工重新貼條碼,入庫效率低,自動化設備難以適應。此外當前制造業設很多備如分揀機,傳送系統來自國外廠商,多廠家軟硬件不兼容的情況多見,頂層設計的標準與復雜的現狀一時難以匹配落地。

      倉儲管理模式單一:當前倉庫管理人員任務單一、彈性弱,難以適應快速變動的市場,而智能倉庫的普及更需要新的人機協同分工機制設計要求倉庫管理人員不斷提高其專業能力。此外部署WMS倉庫管理軟件的成本較高,其應用程度仍然較低。

      六

      人工智能在倉儲管理應用的未來趨勢

      多種類安全保護設備:通過對倉儲空間的溫度、濕度環境進行自動調節,保障倉儲工人的工作環境;通過智能語音提示或人員穿戴動態識別限制工人暴露于危險材料,預警工人在操作過程中的不當或危險行為;借助自動化設備減少由于工人貼錯RFID標簽或取錯物料等而帶來的大量重復作業的勞損。

      人機協同操作模式:智能化識別倉儲物料基礎屬性信息,并輸出歷史流轉記錄,簡化人工干預程度,提升員工工作效率,降低人為因素導致的工作失誤,提高倉儲配送管理效率,有效輔助倉儲管理人員開展出入庫操作。通過智能識圖技術,實現“以圖搜圖”等智能檢索查詢功能,幫助操作人員快速熟悉業務,提升業務技能,其他業務部門也可通過遠程設備查詢所需物料倉儲狀態。

      



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      * 本文為「智周」系列報告「核心版」,相應「深度版」的推出計劃將在后續公布,敬請大家關注。針對「人工智能在物料倉儲管理領域的應用」這一主題,有哪些方向或主題,你希望在報告深度版中讀到詳細的闡述與分析,歡迎留言,這將成為我們制作報告深度版的重要參考。

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      機器之心「智周」人工智能技術應用報告系列重點關注現有人工智能技術應用較成熟且應用潛力較大的正在進行智慧升級的傳統行業及場景,逐行業、逐場景為產業用戶高效而不失深度地呈現不同人工智能技術的產業落地現狀、企業案例、技術應用趨勢等?!钢侵堋谷斯ぶ悄芗夹g應用報告系列包含核心版及深度版兩個版本:

      核心版濃縮精華分析內容至2頁內,覆蓋重要數據、分析結論及案例簡述,以供使用者高效系統地了解人工智能技術在自身所關注產業內的潛在機會。

      深度版在核心版的基礎上,包含詳盡的行業或場景痛點分析、技術解讀、落地案例詳解及資料附錄等,以供有深度研究需求的使用者進行深入探究。

    • 分類:新聞動態
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    • 發布時間:2020-11-16 14:03
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      物料倉儲作為制造業物流系統的關鍵組成部分,在裝配企業,配套企業以及配送中心等環節起著至關重要的作用。目前在智能倉儲領域,多是基于RFID技術進行物料管理。其中倉儲采購、出入庫質量核驗、臺賬錄入等工作均由人工識別與粘貼RFID標簽。但現有人工識別和RFID技術難以發現物料的微小差距和質量問題,容易出現記錄錯誤或出入庫物料質量不一致等問題,這些缺陷問題將帶來嚴重的安全隱患; 其次操作人員業務熟練程度不一,一旦粘貼標簽錯誤,則會導致實際庫存與臺賬記錄存在差異?;谏鲜霈F狀,本文重點探討人工智能技術在倉儲管理中產生的優化作用,打通各部門信息壁壘,形成人機協同的作業方式,提升倉儲物料出入庫時的信息記錄與質量把控,協助倉管管理人員制定靈活的管理戰略提供技術支撐。

      作者 | 胡樂怡

      一

      智慧倉儲的市場規模

      隨著我國工業進程的不斷加快,大宗商品運輸和工業生產原材料及半成品的運輸需求穩步提升,我國智能倉儲的市場規模一直保持穩定增長態勢。與此同時,在人力成本上升、土地資源有限、經濟轉型升級等背景下,許多制造業企業開始以物流端為切入點進行自動化轉型升級,其中智能倉儲作為重要的后端環節能有效對物料的進出庫、存儲、分揀、包裝等進行合理配置與管理。根據前瞻產業研究院發布的數據顯示,2018年中國智能倉儲市場規模797.69億元,同比增長16.45%,2014-2018年智能倉儲市場規模年均復合增長率18.81%。前瞻產業研究院預測到2023年,中國智能倉儲市場規模將達1975億元。

     

     

      二

      物料倉儲管理中的常見智能技術

      計算機視覺:通過計算機視覺技術自動識別貨物貨架上的條形碼,二維碼等標簽從而記錄出入庫的物料設備名稱以及型號,完成對物料設備的管理,重點解決物料的出入庫操作的效率和準確率問題。同時通過智能倉儲圖像識別系統和高拍儀進行物料的出入庫校核,降低倉庫操作人員工作量也可準確的掌握當前倉庫物料的存量、分布狀況、短缺情況等。

      增強現實技術:倉庫管理員在揀選過程中戴上AR眼鏡,打開操作系統,就可以看到物品的質量、體積等各種信息,進行快速分類。同時可以連接數據后臺,對于有異常的物品進行快速的處理及時挽回因各種原因造成的損失。

      物聯網技術:通過利用射頻識別等信息傳感設備與企業信息系統連接起來,實現智能化識別和管理,對庫存管理決策中所需的庫房信息如倉庫信息、貨位信息、物料信息、出入庫信息等進行實時搜集并為倉庫管理人員掌握各倉庫的信息提供有力保障。

      語音識別技術:自動語音識別是一種將口頭語音轉換為實時可讀文本的技術。語音揀選系統能將倉庫管理系統信息轉換為語音,并轉達給倉庫操作員,指引他們前往下一個地點,并引導他們按步驟完成任務,以完成揀選、補貨、維護和維修等流程。倉庫管理人員找到取貨位置后進行語音核對校驗碼完成揀選。

      大數據技術:利用大數據技術分析物料出入庫的周轉次數預測需求量并預測潛在的物料不足,從而優化庫存結構和降低庫存存儲成本。

      三

      人工智能技術在倉儲管理的應用分布

     

     

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      人工智能在物料倉儲管理中的應用案例案例介紹

      ROBi-庫存盤點機器人:結合了RFID技術和Fetch Robotics的移動機器人平臺,能從各個角度和方向自動讀取標簽信息。倉庫中所有零部件的信息及位置數據已被事先記錄在Surgere的云端資產管理系統,通過在程序設定的路線上移動,RObi能讀取零件、工具及其他資產的標簽,將信息傳送到云端進行比對、審核,以此判斷倉庫的庫存量變化。

      KNAPP-AR設備:基于可穿戴式移動的AR設備具有視覺揀貨功能,利用實時物體識別,條形碼讀取,室內導航等輔助倉庫工人在揀貨時無需騰出手來即可獲得直觀的數字信息支持;例如:系統會指導工作人員按照最優路線行走,迅速找到貨架上的商品,并進行掃描等操作,幫助倉庫管理員迅速地完成質量檢測、包裝等工作。

      Oracle-倉庫管理軟件: Oracle的倉庫管理軟件支持多地點庫存,貨倉跟蹤,周期盤點等倉儲管理功能,基于可配置參數(如周轉率,體積)的上架規則和物料分類規則優化倉庫資源,最大限度地減少零碎存儲,執行存儲政策,減少報廢,同時根據某產品的未來需求以及在預先揀選區預測到該產品涉及物料有潛在的短缺時,自動創建一個補貨任務。

      Honeywell Intelligrated-機器人揀選解決方案:使用視覺技術和專門設計的機械臂末端工具來識別、搬運、揀選和放置單件物品,以完成訂單履行流程。這些解決方案靈活、準確,可使企業適應不斷變化的訂單需求并管理 SKU 激增,同時將勞動力重新調配到能創造更多附加值的任務中。

      Anylogic-物料處理仿真模型:用于模擬和分析倉儲設施中端到端的流程,通過對庫存策略進行測試和優化,分配人員和資源以避免不可預見的瓶頸;在構建輸送網絡時,使用電子眼來管理輸送線路的工作負荷和查看位于特定區域的物料項目;此外,提供基于仿真的調度計劃以減少工廠車間可能出現的錯誤和物料流延遲。

      五

      人工智能在倉儲管理應用的局限性

      標準規范難:目前商品條碼各廠家仍然不統一,導致頻繁需要人工重新貼條碼,入庫效率低,自動化設備難以適應。此外當前制造業設很多備如分揀機,傳送系統來自國外廠商,多廠家軟硬件不兼容的情況多見,頂層設計的標準與復雜的現狀一時難以匹配落地。

      倉儲管理模式單一:當前倉庫管理人員任務單一、彈性弱,難以適應快速變動的市場,而智能倉庫的普及更需要新的人機協同分工機制設計要求倉庫管理人員不斷提高其專業能力。此外部署WMS倉庫管理軟件的成本較高,其應用程度仍然較低。

      六

      人工智能在倉儲管理應用的未來趨勢

      多種類安全保護設備:通過對倉儲空間的溫度、濕度環境進行自動調節,保障倉儲工人的工作環境;通過智能語音提示或人員穿戴動態識別限制工人暴露于危險材料,預警工人在操作過程中的不當或危險行為;借助自動化設備減少由于工人貼錯RFID標簽或取錯物料等而帶來的大量重復作業的勞損。

      人機協同操作模式:智能化識別倉儲物料基礎屬性信息,并輸出歷史流轉記錄,簡化人工干預程度,提升員工工作效率,降低人為因素導致的工作失誤,提高倉儲配送管理效率,有效輔助倉儲管理人員開展出入庫操作。通過智能識圖技術,實現“以圖搜圖”等智能檢索查詢功能,幫助操作人員快速熟悉業務,提升業務技能,其他業務部門也可通過遠程設備查詢所需物料倉儲狀態。

      

     

      * 本文為「智周」系列報告「核心版」,相應「深度版」的推出計劃將在后續公布,敬請大家關注。針對「人工智能在物料倉儲管理領域的應用」這一主題,有哪些方向或主題,你希望在報告深度版中讀到詳細的闡述與分析,歡迎留言,這將成為我們制作報告深度版的重要參考。

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      核心版濃縮精華分析內容至2頁內,覆蓋重要數據、分析結論及案例簡述,以供使用者高效系統地了解人工智能技術在自身所關注產業內的潛在機會。

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