物料搬運不僅僅依賴體力——更依賴于智能技術，且這一趨勢日益顯著。創新的、數據驅動的技術正在推動前所未有的效率提升，為行業帶來新的收益。
在世界另一端，一支工程師團隊正在利用數字孿生軟件設計新的集裝箱碼頭堆場。該技術幫助他們能夠在虛擬環境中測試多個場地布局，預測未來的設備需求，并評估運營效率——這些任務是傳統方法所無法實現的。在另一個地區，一家鋼鐵廠利用實時數據驅動的資產管理系統動態地優化其生產運營，確保設備的最大效率使用。在另一個繁忙的港口，預測性維護系統提醒操作員在起重機電機部件發生故障之前進行更換，避免了可能造成的高昂停機成本。
(上圖：用數字孿生軟件設計集裝箱碼頭堆場)
在這些場景中，物聯網傳感器收集從電機振動到溫度變化等各類信息，而基于云的系統則匯總并分析這些數據，提供可操作的洞察。這并不是科幻小說——而是物料搬運如何在今天的數字化和數據分析驅動下演變的真實寫照。所有這些發展的核心是一個共同的要素：數據。正如21世紀的許多行業一樣，數據已經成為“新石油”，成為推動物料搬運創新和效率的寶貴資源。
“整體而言，新興技術正在悄然改變物料搬運行業，并為大小公司提供了更多益處，” Inviscid Consulting的創始人Stephen Hopper說道。他有著超過三十年的經驗，幫助客戶優化物料搬運操作，親眼見證了智能數據驅動技術從行業中剛剛起步到如今的普遍應用，涵蓋了從廠房設計到訂單揀選和設備操作等方方面面。“技術在不斷進步，同時也變得更加容易落地，因此‘智能’解決方案逐漸成為一種日益可行的選擇，”他補充道。“在許多情況下，曾經只有前沿公司才能使用的技術，現在即使是規模較小的企業也能考慮使用。”
我們已進入了一個數據使用不斷指數級優化的時代。“物料搬運的未來不僅將由智能技術塑造，還將通過標準化和各類數據源的融合，使這些技術能夠以更好、更有效的方式發揮作用。” 科尼集團的首席產品負責人Csaba Boer解釋道。
數據驅動物料搬運的變革性優勢
數據一直是成功的物料搬運運營的核心，但在大多數行業歷史上，這些數據的范圍和數量都很有限。今天，數據不僅在產生的量上大大增加，而且傳輸和處理的速度也實現了實時化。這種持續轉變帶來了許多顯著的好處。“我們將共同打造比以往更加高效、可持續和安全的行業環境。” Boer說道。
(上圖：數據驅動前瞻性服務為客戶帶來價值)
效率
數據驅動方式的最直接好處就是提高了運營效率，而今天的預測性維護系統正是這一轉變的典型例子。傳統的設備維修是基于出現故障后的反應，而預防性維護則基于時間間隔進行計劃，而前瞻性維護則通過實時數據在設備發生故障之前進行干預。這意味著能夠避免計劃外的停機，減少成本，在最佳時機維護或更換零部件。
可持續性
數據也正在推動物料搬運行業的可持續性。諸如仿真和數字孿生之類的工具(例如Konecranes的CONTROLS仿真產品)可以幫助設計師和運營人員在廠房、系統和設備實現之前，也能進行優化。
“最好的學習方式是通過不斷試錯，找出哪里出了問題。” Boer說道。“仿真讓我們能夠在不涉及財務、環境和安全風險的情況下做到這一點。”
通過虛擬測試來優化效率，使客戶能夠更好地規劃能源使用，融入更多可再生能源，降低燃料消耗，從而減少二氧化碳排放。它還幫助識別浪費，并規劃資源的高效使用。
安全
像TRUCONNECT這樣的遠程信息處理系統能夠提供實時信息，并在設備超負荷使用或安全功能失效時發出警報。這為操作員和管理人員提供了額外的保護，確保機械設備得到安全使用。因此，數據驅動的資產管理不僅能保護設備，還為操作人員創造了更安全的工作環境。
持續進化：人工智能的作用
我們已經看到數據在物料搬運領域的巨大作用——但未來還有更多可能。Boer表示，我們有理由也有機會去增加生成數據的數量和質量。在進行數據采集時，公司應首先明確“為什么”——“我們想要什么樣的數據，為什么想要它？如果首先沒能回答這些問題，我們就無法分析并受益于這些數據。”
“當前的算法和系統已經相當復雜，”他強調，“但它們所依賴的數據越多，越準確，結果就越好。”
然而，與此同時，我們也將面臨來自不同來源的數據管理需求，必須以更加簡化和標準化的方式來整合，以便最大化其價值。公司從不同的系統(如整組資產管理軟件、倉庫傳感器、維護日志等)生成數據，將這些數據流合并成一個統一系統，并非易事。
在這里，人工智能(AI)將發揮重要作用，它能夠分析來自多個來源的大量數據，揭示那些復雜到人類無法分析的模式。這些算法能夠生成洞察，推動更高效的決策和流程優化。
“普通軟件無法根據自己的經驗進行學習和改進，”Hopper指出。“而人工智能完全可以做到，這意味著我們可以在更深層次上進行優化。盡管目前我們仍不清楚人工智能所處的技術成熟度，但隨著理解和應用的不斷深入，顯然軟件將變得更快、更高效。”
轉自：中國網
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