本特利990-05-XX-01-00

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仲鑫達以“ 誠信、創新、合作、共贏”的經營理念、不斷開發新產品、為客戶提供服務、以大限度追求客戶滿意、并不斷開拓新領域業務。

公司經銷產品廣泛應用于數控機械 冶金、石油天然氣、石油化工、化工、造紙印刷、紡織印染、機械、電子制造、汽車制造，塑膠機械、電力、水利、水處理/環保、市政工程、鍋爐供暖、能源、輸配電

所以綜合而言，目前工廠對于智能制造的訴求更多的其實并不是來源于競爭或者技術發展，當然這兩個也有影響的因素，但并不是倒逼企業數字化改造的根本原因，原始的驅動力更多的是為了擺脫勞動密集型這種特性，為了更好的控制成本而不得不做出的改變。那么有人與無人之下工廠運營的模式又有哪些不同？或者說智能制造為勞動密集型其他帶來了哪些，目前比較成熟的有以下幾個場景：

設備巡檢

目前中國大部分企業仍然保持著“人工智能”的本性，凡是人工能夠完成的，肯定以人工為主，之所以有這樣的局面，是因為之前人工成本比較便宜或者說信息技術成本比較高，但現在人工成本劇增外加信息技術逐漸成熟，仍然再保持“人工智能”的現狀，就有些敝帚自珍了。

比如大型流程行業影響交付的時間與質量的無非是設備與各類儀表，但是現在大面積化工廠，即使是杭州恒逸集團這樣在范圍內具有定價權的企業，也保持著人工巡檢的傳統。定期巡檢設備進行點檢，定期巡檢儀表查看溫度、壓力等工藝參數，再將數據記錄在紙質單據中，耗時費力成本大。類似于這種業務*可以通過數據自動采集、報警完成，實現半自動化、數字化，從而降低成本、管控交付周期。

基于機器視覺的質量檢驗：

印刷品質量目前大部分需要人工查看，長時間進行質量觀測對于眼睛有不可逆轉的傷害，而且眼睛檢測的效率、效果都有待商榷，很多工廠這個工作崗位兩三個月就要輪一次崗，因為肉眼確實*。這種情況下就可以采用基于機器視覺的質量檢測方式，通過CCD采集待檢測印刷品的圖像，并對圖像進行處理，根據印刷品所要求達到的質量要求設定標準（由客戶提出標準），如待檢測圖像相關指標超過所設定的標準，系統自動報警，被檢測品被認為不合格品自動發起不合格品處置流程。通過這種降低人為參與的方式，降低成本、提升質量。

倉儲物流的應用

倉儲物流也是勞動密集的業務之一，目前傳統工廠充斥著大量的叉車司機、手工分揀、庫管員等人員，從入庫分揀、庫位管理、上下架、出庫分揀到物料運輸，尤其倉儲類業務勞動強度大，而且容易出錯。通過計算機視覺用于分揀機器人的感知和地圖定位，利用機器學習和深度學習，實現分檢機器人的路徑規劃和避障。通過數學規劃等運籌優化算法和遺傳算法，實現倉庫上下架策略管理。通過多智能體算法蟻群算法用于多個分揀機器人的協調行動。基于人工智能技術實現貨架、商品、機器人的整體協調，能夠更快速的實現產品出入庫和高效的倉庫貨架規劃。在工廠倉儲中，各種類型的全自動流水線、自動分撥、倉儲和配送機器人已經開始慢慢應用，基于人工智能技術可以讓每一個物料都有路徑，短時間送達。

生產運營管控:

目前工廠大量存在人工管控，即使相對來說流水線自動化程度比較高的企業同樣存在這樣的問題。甚至部門企業因為需求成立“數據科”，通過人工錄入的形式收集企業管理運營數據，然后以Excel進行匯總統計，管理本并不應該屬于勞動密集型崗位，但是因為黑盒工廠的存在，造成管理人員數量突增。*可以通過數字化改造，通過數字驅動企業管理，尋找企業窩工、低效率、低質量的業務點，然后進行優化升級，提升客戶體驗、降低交付周期。

目前企業通過機器、軟件代替低端、重復性勞動的需求已逐步呈現出風起云涌之勢，但理想很豐滿，現實很骨感，由于種種技術、成本等條框的限制造成許多業務根本沒辦法擺脫人為干涉，只能*限度的降低人工參與度，從而減少人數、降低因為人為引起的質量風險。而整個企業包含的業務鏈非常冗長，目前只能在質量檢測、倉儲等單點業務上進行升級優化，然后根據技術的發展與多項技術的不斷融合，逐漸由點到線拓撲式蔓延發展。