基于AI的运输物流：Krones如何改变饮料机运输的未来

康拉德·德军总部

2天前

更改饮料机：Krones如何通过AI技术改变运输行业

巴伐利亚世界市场领导者克罗斯依靠人工智能来实现更可持续的工业植物物流

饮料机构建筑行业面临AI技术变化。来自Neutrabling的世界市场领导者Bavarian Machine Builder Krones通过创新的人工智能在运输物流中创新使用了新的标准。这项开创性的技术不仅有望节省大量成本，而且在促进复杂工厂的促进中也有了显着改善的环境平衡。

挑战：运输物流中的不规则货物

饮料机构造带来了独特的挑战。 Krones AG是一群MDAX，其总部位于雷根堡附近的Neutraubling，为饮料行业的整个价值链生成了高度复杂的系统。该公司由Hermann Kronseder于1951年创立，开发并制造了用于产品生产的机器，用于产品生产，装瓶和包装宠物和玻璃瓶以及饮料罐。

产品组合包括一个令人印象深刻的带宽：从pet瓶的伸展机器，每小时12,800瓶到100,000瓶，到RINS，在旅游概念中填充和锁定机器，到完成啤酒设备。这种机器类型和尺寸导致运输方面的特殊挑战：这些机器的尺寸极为不规则，需要单个运输计划。

传统上，这些复杂的包装是手动测量的 - 耗时和错误 - 庞大的过程。特别是对于尺寸高两个米的机器，宽度或长度，尺寸的精确记录特别困难。即使是最小的测量机会也可能带来昂贵的后果：过剩会导致特殊托盘的新订单，在整个供应链中导致额外的成本和时间延迟。

当您考虑到克朗斯在全球范围内工作并且出口份额近90％时，精确度量的重要性变得特别清楚。每天，数百万的玻璃瓶，罐子和宠物容器都会通过克隆系统。作为系统供应商，该公司为世界各地的啤酒厂，饮料填充剂和食品生产商提供了装备，包括单台机器和完整的生产设施。

技术解决方案：基于AI的3D测量

这些挑战的答案在于人工智能和最新测量技术的创新组合。克朗斯依赖于将激光雷达技术（光检测和范围）与基于AI的数据处理联系起来的革命系统。

激光雷达技术：光的精度

激光雷达技术构成了新测量系统的核心。这项遥感技术使用激光光测量距离并创建该区域的三个维度图。基本原理基于SO称为“飞行时间”：快速激光脉冲是朝目标区域的方向发送的，并且测量了需要向后倾斜的时间。

在Krones，这些包装与数台与称重过程平行的几个LIDAR摄像机进行数字测量。这些发出灯光冲动并测量光线需要返回的时间。通过这种方式，包装的同步，高精确的三维图像是从不同的角度创建的。

LIDAR技术的优势令人印象深刻：它可以实现以前无与伦比的测量准确性，并且在诸如较差的照明条件等困难条件下也起作用。此外，数据采集的速度比常规方法快得多，这会提高效率并缩短项目时间。

边缘计算：网站上的智能数据处理

Krones解决方案的关键组成部分是使用Edge Computing局部数据处理。 Edge-KI描述了在本地服务器或设备上使用人工智能的使用，与云数据中心中的中央处理相反。该技术可以实时做出反应，改进数据保护并明确优化了成本效率。

在Krones，获得的3D数据是通过Edge计算数据储存的3D数据直接在专门为AI应用程序开发的平台上的站点上处理的。这带来了几个关键优势：

处理时间大大减少，因为不需要数据传输到删除云服务器的数据。要传输的数据量最小化，这降低了成本，同时提高了系统效率。此外，由于机密数据没有到达外部世界，因此降低了数据丢失或妥协的风险。

计算机视觉和AI视觉：智能图像识别

激光雷达技术与先进的计算机视觉（通常也称为AI视觉）的组合可以使对象识别的全新质量。计算机视觉是指视觉信息与软件应用程序的连接，而AI Vision还使用量身定制的机器学习模型。

该技术能够识别和评估图像数据中的复杂模式，形状和异常情况。当在Krones测量系统中使用时，训练了大量图像的神经网络，以识别不同的机器类型和配置并精确确定其尺寸。

计算机视觉是针对新系统和现有系统改造的背景的，因此通常不必干预正在进行的操作。这可以灵活且廉价的技术引入。

经济效益和生态效益

在克朗斯的引入基于AI的3D测量带来了各个领域的优势。 Krones公司物流流程负责人ElisabethHölzl强调了各种积极的影响：“通过使用基于AI的测量技术，我们将可以选择显着提高未来包装流程的准确性和速度。这导致了运输能力的优化利用率和大量成本储蓄。”。

通过精确的托盘优化成本优化

最重要的经济优势之一是优化托盘选择。可以精确地选择机器的确切测量值进行运输。这一精度消除了由于测量错误而导致的重新订立需求，从而减少了直接成本和供应链中的时间延迟。

机械工程的特殊托盘最多可容纳5,000公斤，专门设计用于重型机器，设备和系统的安全运输。正确选择合适的调色板不仅有助于降低成本，而且还可以确保运输过程中的安全性。

减少测量费用

测量过程的自动化导致手动努力大大减少。过去，员工必须单独和个人测量每台机器，但现在在常规称重过程中是完全自动的。这可以更有效地利用人员资源，并减少运输过程中的吞吐时间。

减少损失

测量可能导致运输物流失败的大量丧失。如果由于不正确的维度无法正确运输机器，则成本是由于延误，新计划以及可能的必要改进而产生的。基于AI的测量值可将这些风险高精度和可靠性最小化。

改善环境平衡

新技术的生态优势特别出色。优化的运输计划可以减少空旅行，并改善运输方式的利用。这导致每台运输机器单元的发电机直接减少。

研究表明，基于AI的优化算法通常可以在运输物流中实施5％至15％的节省。在当地运输中，平均有5吨充电和200公里的距离，创建了约73公斤的Co₂。每次旅行十公里的保守节省对应于减少大约四公斤的Co₂。

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Deutsche Telekom和Krones通过基于AI的3D测量技术改变运输物流

德意志电信作为技术合作伙伴的角色

创新的调查解决方案是与Deutsche Telekom合作实施的。商业客户董事总经理Telekom Germany强调了这种合作伙伴关系的重要性：“ Ki使我们能够快速记录数据并灵活地评估。通过通过AI Vision通过AI Vision获得精确的3D对象获取，我们在生产和运输方面设定了新的标准，并在AI应用程序中设定了AI应用程序的潜力，以实现AI的潜力，以实现更便宜的，成本效益和未来的现有链”。”

克劳斯·沃纳（Klaus Werner）出生于1968年，于2023年10月担任Telekom Germany的商业客户董事总经理。在该小组中的各种管理职位上有近30年的经验，他在创新技术解决方案的数字化和实施方面拥有广泛的专业知识。

Deutsche Telekom多年来一直在与人工智能合作，并为具有强大合作伙伴的私人和商业客户开发解决方案。该公司致力于为社会，经济和公司的利益而在使用和提供AI中发挥领导作用。

安全的AI解决方案“在德国制造”

Telekom的特别重点是开发安全且值得信赖的AI解决方案。 AI系统在德国数据中心运行，并严格根据一般数据保护法规的要求。根据美国信息技术安全办公室的AIC4标准（人工智能云服务合规标准目录）检查解决方案。

这些安全标准尤其重要，因为在处理传输数据时，敏感的公司信息通常会受到影响。通过其“德国制造”战略，Telekom保证观察到数据保护和道德准则。

技术集成和用户 - 朋友

Krones解决方案的关键成功工具在于其无缝集成到现有过程中。 3D测量技术是作为可用的构建块开发的，它仅适合Krones及其服务提供商的既定物流流程。

灵活应用的模块化结构

测量系统遵循一个模块化概念，可以涵盖不同的机器类型和尺寸。与其他Krones产品类似，例如，可以在机器上处理20种不同包装组合的水虫包装街，还设计了测量解决方案，以实现最大的灵活性。

模块化设计使系统能够适应不同的要求并在必要时进行扩展。这尤其重要，因为Krones会生产各种机器，从小型特殊设备到完整的生产线。

实时处理用于优化流程

边缘计算的实现可确保记录后可以立即处理和评估测量数据。这可以立即确定最佳运输配置并减少运输过程中的等待时间。

实时处理在工业生产中尤其重要，在工业生产中，必须快速决定生产和物流过程。本地处理可以达到几毫秒的响应时间，从而可以无缝集成到自动化制造过程中。

跨工业的重要性和未来的前景

克罗斯（Krones）开发的解决方案具有超出饮料行业以外的远处应用程序。运输不规则货物的挑战涉及许多机械工程行业和工业生产。

转移到其他行业分支机构

LIDAR技术，基于AI的数据处理和边缘计算的组合可以在各个领域使用。尤其是在汽车行业，工厂建设和重工业中，类似的解决方案可能会导致运输物流的重大改善。

该技术还适用于质量控制和自动检查领域的其他应用。计算机视觉和AI视觉已经成功地用于生产中，以实时识别缺陷并确保质量标准。

基于AI的物流的发展趋势

物流行业目前正在通过使用人工智能进行全面的转变。除3D测量外，其他各个领域还使用了AI技术：

机器学习算法使需求预测更加精确，从而可以更好地优化仓库。可以通过基于AI的系统来优化路线计划，从而减少运输时间和成本。可以预测故障的AI系统支持运输车辆和物流设施的前瞻性维护。

作为创新驱动力的可持续性

可持续物流解决方案的重要性正在不断增长。公司面临越来越多的压力，以减少其志排放并实施更环保的运输解决方案。基于AI的运输物流的优化通过提高效率并减少资源的浪费直接促进了这些目标。

研究表明，铁路货运运输已经是当今物流的生态学变种，与公路运输相比，每吨公里的温室气体的五分之一。通过智能路线规划和模式解决方案，可以最佳地组合各种运输方式的生态优势。

挑战与解决方案

运输物流中AI支持的系统的实施也带来了必须被认为是好的挑战。

数据质量和系统可靠性

AI决策的质量在很大程度上取决于输入数据的质量。在3D测量中，必须定期校准LiDAR传感器，以始终如一地确保精确的测量结果。传感器的污染或机械障碍会导致影响整个运输计划的测量误差。

为了确保系统可靠性，实施了冗余测量系统和持续监视过程。与Krones的其他AI应用类似，例如用于空瓶检查的Linatronic AI系统，可实现超过99.9％的可靠性，在测量技术中也创建了最高质量标准。

人员要求和资格

高级AI技术的使用需要相应的合格员工进行操作和维护。克朗斯通过在Neutraubling地点的Krones学院的广泛培训计划遇到了这一挑战。该学院在各种技术领域提供培训，包括信息技术和材料流技术。

对员工的进一步培训是一个持续的过程，因为AI技术很快发展。因此，克罗斯不断投资于其劳动力资格，以确保成功实施和创新技术的运作。

可伸缩性和成本效率

跨不同位置和应用领域的基于AI的系统的缩放需要经过深思熟虑的策略。克朗斯（Krones）作为一个全球大约90个子公司和参与的全球群体，必须确保在各个地方有效地实施该技术。

边缘计算体系结构在这里提供了优势，因为它可以实现分散的实现，而无需依赖中央云基础架构。这降低了实施成本和持续的运营成本。

德国的技术领导力：模块化AI系统征服了全球工业市场

基于AI的3D测量技术在Krones的实施标志着工业物流发展的重要里程碑。 LIDAR技术，人工智能和边缘计算的创新组合令人印象深刻地展示了现代技术如何解决具体的业务问题，同时又有助于可持续性。

该解决方案展示了公司如何通过针对AI技术来提高效率，降低成本并提高环境平衡的示例。克朗斯和德意志电信之间的伙伴关系强调了技术合作在开发和实施创新解决方案中的重要性。

这一发展为运输物流的未来开辟了新的观点。该技术有可能在其他机械工程行业和重工业中应用饮料行业。模块化设计和改造现有系统的可能性使得传播该技术变得更加容易。

这项创新的重要性远远超出了直接的经济优势。它展示了德国公司如何通过技术领导力和创新伙伴关系来增强其在全球市场的竞争力。同时，它为行业的可持续性目标做出了重要贡献，并展示了如何成功联系数字化和环境保护的方法。

随着AI技术的持续进一步发展及其不断发展到工业过程中，这种解决方案的重要性将继续增长。克罗斯凭借其基于AI的测量技术，为智能运输物流的未来奠定了重要的基础，并将自己定位为该行业的创新领导者。

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