AI赋能百业|AI+AGV助力产线调度智能化管理
时间：2022-09-14 阅读：325
随着我国智能制造技术的发展和应用，大型企业对仓储系统的智能化程度也到达了一个新的高度和需求。无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)作为自动化运输搬运的重要工具，近年来的应用越来越广泛。目前，比较热门的AI+AGV智慧应用实现仓储货物智能化、自动化存取和搬运，规范了现场运输流程，真正实现了企业数智化。
业务背景
通常情况下，大型生产车间仓库会在原料仓库与生产线之间设立线边仓，存放支持产线生产的通用性物料，保障生产不断线。
目前，一些仓库采用人工方式搬运线边仓货物至生产线，导致AGV无法得知线边仓有空缺货位，需要人工确认空载货位，并手动开启AGV完成补货任务。这种方式大大增加工人劳动强度。同时，大型企业的线边仓空间一般都非常大，人工查看空载货位很容易出现遗漏，导致补货不及时，产线不能高效运转，降低整体的生产效率。
因此，一种既能降低工人劳动强度，又能保证AGV小车智能、高效、安全、有序的存储和搬运，使得产线高效运转的智能应用系统，显得尤为重要。
方案设计
结合仓储场景对线边仓空货位检测、实时告警的实际应用需求，场景现场通过“视频+AI”技术，借助海康威视AI开放平台训练的场景化AI算法，实时检测线边仓无物料托盘的货位信息，并上传相关信息联动AGV调度系统自动补货。
① AI算法检测并上传线边仓无物料托盘的货位信息；③ AGV运送物料托盘（携带货物）至线边仓空载货位，完成搬运任务。
● 方案组网 ●
结合现场调研结果，在线边仓区域安装普通感知设备，实现对现场监测区域视频全覆盖，实时预览、存储、回查物料托盘检测情况。感知设备采集线边仓物料托盘视频数据并传输至AI开放平台超脑，通过海康威视AI开放平台训练生成的“物料托盘检测”算法模型，对线边仓区域的物料托盘智能检测，将无物料托盘的空载货位信息上传至AGV系统。AGV系统接收信息后，分配AGV将携带货物的物料托盘搬运至线边仓空载货位，完成补充物料任务。
数据标注：标注过程只需要上传少量现场采集的线边仓空货位图片，框选无物料托盘位置，并设置好标签即可。同时，在该方案中还可以使用智能标注服务，能有效提升标注效率80%；
模型训练：在训练界面简单勾选训练的数据集以及部署的硬件设备，一键即可进入自动化训练模式，无需关注算法细节，快速完成模型训练。同时，可以通过开启智能调优功能，提升当前场景的性能；模型部署：通过“导出模型”至本地，在互联网或企业私有环境下将模型部署到AI开放平台感知设备或者普通感知设备上即可完成现场的实时监管。无需添加辅助设备，极大降低了维护和使用的成本。
业务价值
依靠智能化手段，实时准确获取线边仓空载货位信息，提高仓库的利用率和AGV装卸作业效率。视觉技术助力物流仓储，实现全程可追溯管控的智能化运营，助力物流企业降本增效、提升运营管理能力。
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