物料搬运不仅仅依赖体力——更依赖于智能技术,且这一趋势日益显著。创新的、数据驱动的技术正在推动前所未有的效率提升,为行业带来新的收益。

在世界另一端,一支工程师团队正在利用数字孪生软件设计新的集装箱码头堆场。该技术帮助他们能够在虚拟环境中测试多个场地布局,预测未来的设备需求,并评估运营效率——这些任务是传统方法所无法实现的。在另一个地区,一家钢铁厂利用实时数据驱动的资产管理系统动态地优化其生产运营,确保设备的最大效率使用。在另一个繁忙的港口,预测性维护系统提醒操作员在起重机电机部件发生故障之前进行更换,避免了可能造成的高昂停机成本。

(上图:用数字孪生软件设计集装箱码头堆场)

在这些场景中,物联网传感器收集从电机振动到温度变化等各类信息,而基于云的系统则汇总并分析这些数据,提供可操作的洞察。这并不是科幻小说——而是物料搬运如何在今天的数字化和数据分析驱动下演变的真实写照。所有这些发展的核心是一个共同的要素:数据。正如21世纪的许多行业一样,数据已经成为“新石油”,成为推动物料搬运创新和效率的宝贵资源。

“整体而言,新兴技术正在悄然改变物料搬运行业,并为大小公司提供了更多益处,” Inviscid Consulting的创始人Stephen Hopper说道。他有着超过三十年的经验,帮助客户优化物料搬运操作,亲眼见证了智能数据驱动技术从行业中刚刚起步到如今的普遍应用,涵盖了从厂房设计到订单拣选和设备操作等方方面面。“技术在不断进步,同时也变得更加容易落地,因此‘智能’解决方案逐渐成为一种日益可行的选择,”他补充道。“在许多情况下,曾经只有前沿公司才能使用的技术,现在即使是规模较小的企业也能考虑使用。”

我们已进入了一个数据使用不断指数级优化的时代。“物料搬运的未来不仅将由智能技术塑造,还将通过标准化和各类数据源的融合,使这些技术能够以更好、更有效的方式发挥作用。” 科尼集团的首席产品负责人Csaba Boer解释道。

数据驱动物料搬运的变革性优势

数据一直是成功的物料搬运运营的核心,但在大多数行业历史上,这些数据的范围和数量都很有限。今天,数据不仅在产生的量上大大增加,而且传输和处理的速度也实现了实时化。这种持续转变带来了许多显著的好处。“我们将共同打造比以往更加高效、可持续和安全的行业环境。” Boer说道。

(上图:数据驱动前瞻性服务为客户带来价值)

效率

数据驱动方式的最直接好处就是提高了运营效率,而今天的预测性维护系统正是这一转变的典型例子。传统的设备维修是基于出现故障后的反应,而预防性维护则基于时间间隔进行计划,而前瞻性维护则通过实时数据在设备发生故障之前进行干预。这意味着能够避免计划外的停机,减少成本,在最佳时机维护或更换零部件。

可持续性

数据也正在推动物料搬运行业的可持续性。诸如仿真和数字孪生之类的工具(例如Konecranes的CONTROLS仿真产品)可以帮助设计师和运营人员在厂房、系统和设备实现之前,也能进行优化。

“最好的学习方式是通过不断试错,找出哪里出了问题。” Boer说道。“仿真让我们能够在不涉及财务、环境和安全风险的情况下做到这一点。”

通过虚拟测试来优化效率,使客户能够更好地规划能源使用,融入更多可再生能源,降低燃料消耗,从而减少二氧化碳排放。它还帮助识别浪费,并规划资源的高效使用。

安全

像TRUCONNECT这样的远程信息处理系统能够提供实时信息,并在设备超负荷使用或安全功能失效时发出警报。这为操作员和管理人员提供了额外的保护,确保机械设备得到安全使用。因此,数据驱动的资产管理不仅能保护设备,还为操作人员创造了更安全的工作环境。

持续进化:人工智能的作用

我们已经看到数据在物料搬运领域的巨大作用——但未来还有更多可能。Boer表示,我们有理由也有机会去增加生成数据的数量和质量。在进行数据采集时,公司应首先明确“为什么”——“我们想要什么样的数据,为什么想要它?如果首先没能回答这些问题,我们就无法分析并受益于这些数据。”

“当前的算法和系统已经相当复杂,”他强调,“但它们所依赖的数据越多,越准确,结果就越好。”

然而,与此同时,我们也将面临来自不同来源的数据管理需求,必须以更加简化和标准化的方式来整合,以便最大化其价值。公司从不同的系统(如整组资产管理软件、仓库传感器、维护日志等)生成数据,将这些数据流合并成一个统一系统,并非易事。

在这里,人工智能(AI)将发挥重要作用,它能够分析来自多个来源的大量数据,揭示那些复杂到人类无法分析的模式。这些算法能够生成洞察,推动更高效的决策和流程优化。

“普通软件无法根据自己的经验进行学习和改进,”Hopper指出。“而人工智能完全可以做到,这意味着我们可以在更深层次上进行优化。尽管目前我们仍不清楚人工智能所处的技术成熟度,但随着理解和应用的不断深入,显然软件将变得更快、更高效。”

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