人工智能驱动的运输物流：克朗斯如何改变饮料机运输的未来

Konrad Wolfenstein

11个月前

饮料机械制造业转型：克朗斯如何利用人工智能技术变革运输行业

巴伐利亚全球市场领导者克朗斯公司依靠人工智能实现更可持续的工业工厂物流

饮料机械行业正面临着人工智能驱动的技术变革。总部位于诺伊特劳布林的巴伐利亚机械制造商克朗斯（Krones）是全球市场领导者，它通过在运输物流领域创新性地运用人工智能，树立了新的行业标准。这项开创性技术不仅有望显著降低成本，还能大幅改善复杂工业设备运输过程中的环境足迹。.

挑战：运输物流中的不规则货物

饮料机械制造面临着独特的挑战。克朗斯股份公司（Krones AG）是一家MDAX上市公司，总部位于雷根斯堡附近的诺伊特劳布林，为整个饮料行业价值链生产高度复杂的系统。该公司由赫尔曼·克朗塞德（Hermann Kronseder）于1951年创立，致力于研发和制造用于PET瓶、玻璃瓶以及饮料罐等饮料产品的生产、灌装和包装机械。.

产品组合涵盖范围广泛，令人印象深刻：从每小时产量12,800至100,000瓶的PET瓶拉伸吹塑机，到旋转式冲洗、灌装和封盖一体机，再到完整的啤酒厂设备，应有尽有。如此多样化的机器类型和尺寸给运输带来了特殊的挑战：这些机器尺寸极不规则，需要单独规划运输方案。.

传统上，这些复杂的包装都是人工测量的——既耗时又容易出错。对于高度、宽度或长度超过两米的机器来说，精确测量尤其具有挑战性。即使是最小的误差也会造成高昂的后果：超出尺寸会导致需要重新订购特殊托盘，从而增加整个供应链的成本和延误。.

考虑到克朗斯是一家全球性企业，出口份额接近90%，精准测量的重要性就显得尤为突出。每天，数百万个玻璃瓶、易拉罐和PET容器都要经过克朗斯的生产线。作为系统供应商，克朗斯为全球各地的啤酒厂、饮料装瓶厂和食品生产商提供设备，包括单台机器和整套生产设施。.

技术解决方案：人工智能支持的三维测量

应对这些挑战的关键在于人工智能与尖端测量技术的创新结合。克朗斯公司采用革命性的系统，将激光雷达（LiDAR）技术与人工智能支持的数据处理相结合。.

激光雷达技术：光致精准

激光雷达（LiDAR）技术是这套新型测绘系统的核心。这项遥感技术利用激光测量距离，并生成环境的详细三维地图。其基本原理基于所谓的“飞行时间”：向目标区域发射高速激光脉冲，并测量激光反射回来所需的时间。.

在克朗斯，包装的数字化测量与称重过程并行进行，使用多台激光雷达相机。这些相机发射光脉冲，并精确测量光返回所需的时间。这样就能从不同角度同步生成包装的高精度三维图像。.

激光雷达技术的优势令人瞩目：它能够实现前所未有的测量精度，即使在光线不足等挑战性条件下也能正常工作。此外，其数据采集速度远超传统方法，从而提高了效率并缩短了项目周期。.

边缘计算：现场智能数据处理

克朗斯解决方案的关键组成部分是通过边缘计算实现本地数据处理。边缘人工智能是指在本地服务器或设备上使用人工智能，而不是在云数据中心进行集中处理。这项技术能够实现实时响应、提高数据安全性并显著优化成本效益。.

在克朗斯，采集到的3D数据直接在现场使用边缘计算平台进行处理，该平台专为人工智能应用而开发，从而最大限度地减少了数据使用量。这带来了几个关键优势：

由于无需将数据传输到远程云服务器，处理时间大幅缩短。待传输的数据量也降至最低，从而降低了成本并提高了系统效率。此外，由于机密数据不会离开网络，因此数据丢失或泄露的风险也降低了。.

计算机视觉和人工智能视觉：智能图像识别

将激光雷达技术与先进的计算机视觉技术（通常称为人工智能视觉）相结合，能够实现更高水平的物体识别。计算机视觉是指将视觉信息与软件应用程序相集成，而人工智能视觉在此基础上还采用了定制的机器学习模型。.

这项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。在克朗斯测量系统中，神经网络通过大量图像进行训练，以识别不同的机器类型和配置，并精确确定其尺寸。.

计算机视觉技术既可用于新建系统，也可用于现有系统的改造升级，通常无需中断现有系统的运行。这使得该技术的引入既灵活又经济高效。.

经济和环境效益

克朗斯引入人工智能支持的3D测量技术，在多个领域带来了显著优势。克朗斯企业物流流程负责人伊丽莎白·霍尔茨强调了其带来的诸多积极影响：“通过使用人工智能支持的测量技术，我们未来能够显著提高包装流程的精度和速度。这将有助于优化运输能力的利用，并大幅降低成本。此外，运输对环境的影响也得以减少。”.

通过精准选择托盘实现成本优化

其中一项最重要的经济优势在于优化托盘选择。精准的机器测量能够选择完美匹配的专用运输托盘。这种精准性避免了因测量误差而导致的重新订购，从而降低了直接成本并缩短了供应链延误。.

机械工程专用托盘的承重能力可达5000公斤，专为安全运输重型机械、设备和系统而设计。精准选择合适的托盘不仅可以降低成本，还能确保运输安全。.

减少勘测工作量

测量流程的自动化显著减少了人工工作量。过去，员工必须逐台测量每台机器，既耗时又费力；而现在，这项工作在常规称重程序中完全自动完成。这不仅提高了人力资源的利用效率，还缩短了发货周期。.

降低停机成本

测量误差会导致运输物流中出现严重的停机损失。如果由于尺寸错误而无法正确运输机器，则会因延误、重新规划以及可能需要的返工而产生额外成本。人工智能辅助测量凭借其高精度和高可靠性，能够最大限度地降低这些风险。.

改善环境足迹

这项新技术带来的环境效益尤为显著。优化的运输规划减少了空驶里程，提高了运输车辆的利用率，从而直接降低了每台运输机械的二氧化碳排放量。.

研究表明，基于人工智能的运输物流优化算法通常可以节省 5% 到 15% 的成本。一辆载有 5 吨货物、行驶 200 公里的本地卡车平均会产生约 73 公斤二氧化碳。保守估计，每次行程节省 10 公里，即可减少约 4 公斤二氧化碳排放。.

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德国电信和克朗斯正在利用人工智能支持的3D测量技术变革运输物流。

德国电信作为技术合作伙伴的角色

这项创新的测绘解决方案正与德国电信合作实施。德国电信企业客户总经理克劳斯·维尔纳强调了此次合作的重要性：“人工智能使我们能够快速采集数据并灵活地进行分析。通过人工智能视觉技术实现精准的3D物体捕捉，我们正在为众多行业的生产和运输树立新的标准，并展示人工智能应用在构建更透明、更经济高效且面向未来的物流链方面的潜力。”.

克劳斯·维尔纳，1968 年出生，于 2023 年 10 月就任德国电信企业客户总经理。他在集团内担任过近 30 年的各种管理职位，在数字化和创新技术解决方案的实施方面拥有丰富的专业知识。.

德国电信多年来一直致力于人工智能领域的研究，并与强大的合作伙伴共同为个人和企业客户开发解决方案。公司旨在引领人工智能的应用和普及，造福社会、经济和公司自身。.

德国制造的安全人工智能解决方案

德国电信特别注重开发安全可靠的人工智能解决方案。人工智能系统在德国数据中心运行，并严格遵守《通用数据保护条例》(GDPR)。这些解决方案均按照德国联邦信息安全办公室 (BSI) 的 AIC4 标准（人工智能云服务合规性标准目录）进行测试。.

这些安全标准尤为重要，因为运输数据的处理通常涉及敏感的公司信息。德国电信的“德国制造人工智能”战略确保了其符合数据保护和道德准则。.

技术集成和用户友好性

克朗斯解决方案成功的关键因素在于其与现有流程的无缝集成。这项3D测量技术被开发成一个易于使用的组件，可以轻松集成到克朗斯及其服务提供商已有的物流流程中。.

模块化设计，应用灵活

该测量系统采用模块化设计，可适配各种类型和尺寸的机器。与克朗斯其他产品（例如可在单台机器上处理 20 多种不同包装组合的 Varioline 包装生产线）类似，该测量解决方案的设计也旨在实现最大的灵活性。.

模块化设计使系统能够适应不同的需求，并可根据需要进行扩展。这一点尤为重要，因为克朗斯生产各种类型的机器，从小型专用设备到完整的生产线。.

实时处理以优化工作流程

边缘计算技术的应用确保了勘测数据在采集后能够立即进行处理和分析。这使得能够迅速确定最佳运输方案，并显著缩短运输过程中的等待时间。.

实时处理在工业制造中尤为重要，因为快速决策对于生产和物流流程至关重要。本地处理能够实现毫秒级的响应时间，从而可以无缝集成到自动化制造工作流程中。.

跨行业意义及未来前景

克朗斯公司开发的解决方案具有超越饮料行业的广泛应用潜力。运输不规则形状货物的挑战影响着机械工程和工业生产的诸多领域。.

可转移至其他行业

激光雷达技术、人工智能数据处理和边缘计算的结合可应用于多个领域。尤其是在汽车行业、工厂工程和重工业领域，类似的解决方案有望显著改善运输物流。.

这项技术也适用于质量控制和自动化检测领域的其他应用。计算机视觉和人工智能视觉技术已成功应用于制造业，用于实时检测缺陷并确保质量标准。.

人工智能辅助物流的发展趋势

目前，物流行业正通过人工智能进行全面转型。除了三维测绘外，人工智能技术还被应用于其他各个领域：

机器学习算法使需求预测更加精准，从而优化仓库运营。人工智能系统能够优化路线规划，缩短运输时间并降低成本。人工智能系统还能预测故障，为运输车辆和物流设施的预测性维护提供支持。.

可持续性作为创新的驱动力

可持续物流解决方案的重要性日益凸显。企业面临着越来越大的压力，需要减少二氧化碳排放并实施更环保的运输方案。人工智能辅助的运输物流优化能够提高效率并减少资源浪费，从而直接助力实现这些目标。.

研究表明，铁路货运已经是最环保的物流选择，其每吨公里温室气体排放量不到公路运输的五分之一。智能化的路线规划和多式联运方案能够将不同运输方式的环境优势进行最佳结合。.

挑战与解决方案

在运输物流中实施人工智能支持系统也带来了一些需要认真对待的具体挑战。.

数据质量和系统可靠性

人工智能决策的质量很大程度上取决于输入数据的质量。对于三维测绘，激光雷达传感器必须定期校准和维护，以确保测量结果始终准确。传感器的污染或机械损坏会导致测量误差，进而影响整个交通规划流程。.

为确保系统可靠性，我们采用了冗余测量系统和持续监控程序。与克朗斯其他人工智能应用（例如可靠性超过99.9%的Linatronic空瓶检测人工智能系统）类似，该测量技术也采用了最高质量标准。.

人员要求和资格

先进人工智能技术的应用需要具备相应资质的人员进行操作和维护。克朗斯通过在诺伊特劳布林克朗斯学院提供的全面培训项目来应对这一挑战。该学院提供信息技术和物料搬运技术等多个技术领域的培训。.

员工培训是一个持续的过程，因为人工智能技术发展日新月异。因此，克朗斯不断投资于员工素质提升，以确保创新技术的成功实施和有效运行。.

可扩展性和成本效益

将人工智能系统扩展到不同的地点和应用领域需要周密的战略。作为一家在全球拥有约90家子公司和附属公司的跨国运营集团，克朗斯必须确保这项技术能够在各个地点高效实施。

边缘计算架构在此方面具有优势，因为它能够实现去中心化部署，无需依赖中央云基础设施。这既降低了部署成本，也降低了持续运营成本。.

德国制造的技术领先优势：模块化人工智能系统征服全球工业市场

克朗斯公司部署人工智能驱动的3D测绘技术，标志着工业物流发展历程中的一个重要里程碑。激光雷达技术、人工智能和边缘计算的创新结合，令人印象深刻地展现了现代技术如何解决具体的商业问题，同时为可持续发展做出贡献。.

该解决方案充分展现了企业如何通过精准运用人工智能技术来提高效率、降低成本并改善环境足迹。克朗斯与德国电信的合作凸显了技术协作在创新解决方案的开发和实施中的重要性。.

这一进展为运输物流的未来开辟了新的前景。该技术不仅有望应用于饮料行业，还可能应用于机械工程和重工业等其他领域。其模块化设计以及对现有系统进行改造的可能性，将促进该技术的广泛应用。.

这项创新的意义远不止于其直接的经济效益。它展现了德国企业如何通过技术领先和创新合作来增强其在全球市场的竞争力。同时，它也为行业的可持续发展目标做出了重要贡献，并展示了如何成功地将数字化与环境保护相结合。.

随着人工智能技术的不断发展及其在工业流程中日益广泛的应用，此类解决方案的重要性将持续增长。克朗斯凭借其人工智能辅助的测绘技术，为智能运输物流的未来奠定了重要的基础，并确立了自身在行业创新领域的领先地位。.

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