立体仓库货物识别率99.9%！AI让仓储管理事半功倍

立体仓库是采用几层、十几层乃至几十层高的货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。随着人工智能、物联网、大数据等新技术的广泛应用，立体仓库由单一存储向多功能、智能化仓储物流转变。一方面提升物流行业运营效率，另一方面打通工厂生产和物流环节，缩短多功能物流库建设周期。

仓储智能化

从立体仓库看企业转型升级

物流系统前端对接原料采购，中间连接产线制造，后端承接成品配送，是保证工厂稳定、高效运行的基础。“智能立体库”基于智能存储设备同计算机管理系统协作原理, 实现了立体仓库自动化，其水平大幅提升物流效率，备受企业青睐。但相较传统物流仓，企业在仓储智能化升级中面临三大挑战。

挑战一
时效：货架高、体量大，货物追溯窗口期短

提高空间利用率是搭建立体仓的核心目标，其单位面积存储量远大于传统仓库。据了解，自动化高架仓库的空间利用率是普通平库的2-5倍。但由于货架高、货品集中存放, 盘点周期长, 对于食品、药品等追溯要求高的商品，更需要准确追踪货物流向，及时核验货物出入库时间。

挑战二
风险：高危作业，生产安全隐患大

高层货架是立体库的主体设备，因货物密集摆放且层数高，相关工作人员面临极高作业风险。如货位倾斜或放置搬运不当，极易发生高空坠物，造成设备或人员伤害。现场全部采用自动化设备作业，如何保证设备和系统安全稳定运行，减少因机械设备故障带来的人身伤害，成为日益重要和复杂的问题。

挑战三
准确：故障识别能力有限，实时库存预估难立体库指从原材料出入库，到半成品存储配送，最后到成品发货的全自动化作业。立体库分为库前区和库后区，其中面向生产的库前区配有自动码垛和横向穿梭均衡入库设备，如RGV（轨道制导技术汽车）、AGV（自动引导运输车辆）。但系统本身识别故障能力有限，上游环节出现故障导致某个货位缺货、中空或调度逻辑路径出错（A货B照），往往只能在出库指数仓发现。因此，实时库存准确率优化成为仓储精益化管理的难题之一。

AI赋能百度飞桨EasyDL

携手凯创共建智慧物流大脑

提升企业供应链管理能力迫在眉睫, 物流仓储作为其关键环节，急需人工智能助力数智化转型。太原市凯创科技有限公司（以下简称“凯创科技”）成立至今致力于物流系统总体规划，研创了智慧物流全系统解决方案，仓储物流技术位列国内领先水平，其物流资源综合服务平台在国内多家大型生产型企业、物流配送中心广泛应用。

近年来，为助力仓储物流转型升级，凯创科技坚持人工智能研究和发展，通过AI技术赋能物流行业，帮扶企业构建多功能智能立体库，搭建精细化、信息化、智能化、数字化、可视化的智慧物流系统。这套智能立体库方案基于百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，涵盖运输、仓储、物流、安全、设备管理等系统，历经模型设计、数据采集、训练模型、服务部署等多个阶段。

在整个过程中，数据采集和图像识别是重点。由于出入库产品规格较多，在图像采集阶段需要结合立体库的现场情况，抓取各巷道堆垛机的各个角度；同时，还要对异常货位、重点货位进行动态识别与监控。凯创科技的智慧物流系统基于百度飞桨EasyDL的AI图像识别技术（图像分类、物体检测以及图像分割），通过全流程多点监控和存储点动态监控，实现作业履历全程可追溯及全链条智能预警，从而为立体库建立起一比一的快照（真实）模型。

凯创科技总经理王俊才表示，基于百度飞桨EasyDL设计AI模型有四大优势：

优势一：数据处理方面, 采集到的图片在上传、标注、训练、回流等过程实现一站式处理，节省近50%开发时间；
优势二：模型训练方式丰富，功能完善，无需高精尖技术人员附加代码就可以完成，模型识别准确率高达99.99%；
优势三：模型校验报告内容详细完善，优化方向明确，方便有针对性地进行二次优化；
优势四：部署方便，采用服务器部署方案，基于docker容器化部署, 1天内即可上线。
技术驱动的新一轮商业创新，已成为企业发展不可或缺的源动力。从仓储、搬运、传送、分拣到后期数据追溯、动态监控的物流全环节，AI技术得到了充分的应用。今后，百度飞桨EasyDL将通过AI技术与物流行业的深度融合，持续解决物流作业过程中的难题，为无人仓库、智慧工厂建设提供可能。

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