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यांग्त्ज़ी नदी डेल्टा उपकरण निर्माण ऑर्डर-टू-डिलीवरी AI स्वचालन परियोजना

यांग्त्ज़ी नदी डेल्टा उपकरण निर्माण ऑर्डर-टू-डिलीवरी AI स्वचालन परियोजना

परियोजना पृष्ठभूमि

ग्राहक एक विनिर्माण उद्यम है जिसका वार्षिक राजस्व 5 बिलियन युआन से अधिक है, जिसके पास कच्चे माल की खरीद से तैयार उत्पादों की डिलीवरी तक की पूर्ण औद्योगिक श्रृंखला है। व्यवसाय के विस्तार के साथ, पारंपरिक मैन्युअल संचालन मोड एक बाधा बन गया है - ऑर्डर प्रोसेसिंग, उत्पादन शेड्यूलिंग, गुणवत्ता निरीक्षण, लॉजिस्टिक्स डिलीवरी आदि लिंक बहुत अधिक मैन्युअल समन्वय पर निर्भर करते हैं, दक्षता कम है और त्रुटियों की संभावना अधिक है।

मुख्य समस्याएँ

  • धीमी ऑर्डर प्रोसेसिंग: सेल्स ऑर्डर प्राप्त करने से ERP में दर्ज करने तक औसतन 4 घंटे लगते हैं, पीक समय में भारी बैकलॉग
  • शेड्यूलिंग अनुभव पर आधारित: उत्पादन शेड्यूलिंग अनुभवी कर्मचारियों पर निर्भर करती है, नए कर्मचारियों के लिए सीखना मुश्किल, अनुचित शेड्यूलिंग से क्षमता की बर्बादी
  • मैन्युअल गुणवत्ता जाँच: गुणवत्ता निरीक्षण मैन्युअल दृश्य जाँच पर निर्भर करता है, छूटने की दर लगभग 5%, ग्राहक शिकायतें अक्सर
  • सूचना साइलो: ERP, MES, WMS तीन प्रणालियों का डेटा आपस में जुड़ा नहीं है, मैन्युअल क्रॉस-सिस्टम इंट्री की आवश्यकता होती है
  • समाधान

    हमने ग्राहक के लिए "AI-संचालित एंड-टू-एंड ऑटोमेशन" समाधान डिज़ाइन और कार्यान्वित किया:

    1. स्मार्ट ऑर्डर प्रोसेसिंग

  • NLP मॉडल स्वचालित रूप से ईमेल, WeChat, EDI आदि कई चैनलों से ऑर्डर जानकारी को पार्स करता है
  • AI स्वचालित रूप से ग्राहक, उत्पाद, मूल्य का मिलान करता है और ERP सेल्स ऑर्डर उत्पन्न करता है
  • असामान्य ऑर्डर (जैसे अपर्याप्त क्रेडिट सीमा) स्वचालित रूप से मैन्युअल प्रोसेसिंग में अपग्रेड किए जाते हैं
  • 2. AI उत्पादन शेड्यूलिंग ऑप्टिमाइज़ेशन

  • ऐतिहासिक डेटा और बाधाओं (उपकरण, कार्मिक, सामग्री) के आधार पर बुद्धिमान शेड्यूलिंग एल्गोरिदम
  • रीयल-टाइम उत्पादन प्रगति की निगरानी, ऑर्डर इंसर्शन, उपकरण विफलता जैसी असामान्यताओं से निपटने के लिए स्वचालित रूप से शेड्यूलिंग समायोजन
  • शेड्यूलिंग परिणाम स्वचालित रूप से MES सिस्टम को निष्पादन के लिए भेजे जाते हैं
  • 3. AI विज़ुअल क्वालिटी इंस्पेक्शन

  • डीप लर्निंग पर आधारित विज़ुअल इंस्पेक्शन मॉडल, 12 सामान्य दोषों को कवर करता है
  • इंस्पेक्शन स्पीड: 200 आइटम/मिनट, छूटने की दर घटकर 0.3%
  • इंस्पेक्शन परिणाम स्वचालित रूप से रिकॉर्ड किए जाते हैं और गुणवत्ता विश्लेषण रिपोर्ट उत्पन्न की जाती है
  • 4. सिस्टम इंटीग्रेशन

  • API मिडलवेयर के माध्यम से ERP, MES, WMS तीन प्रणालियों को जोड़ना
  • रीयल-टाइम डेटा सिंक्रोनाइज़ेशन, मैन्युअल इंट्री को समाप्त करना
  • एकीकृत डेटा डैशबोर्ड, प्रबंधन वास्तविक समय में पूर्ण श्रृंखला के परिचालन डेटा की निगरानी कर सकता है
  • प्रभाव डेटा

    संकेतकपरिवर्तन से पहलेपरिवर्तन के बादसुधार
    ऑर्डर प्रोसेसिंग समय4 घंटे/ऑर्डर3 मिनट/ऑर्डर98.7%
    शेड्यूलिंग सटीकता78%96%23%
    गुणवत्ता निरीक्षण छूटने की दर5%0.3%94%
    मैन्युअल ऑपरेशन लिंक12283%
    ऑर्डर डिलीवरी चक्र15 दिन7 दिन53%

    तकनीकी स्टैक

  • AI/ML: Python, PyTorch, Transformers, OpenCV
  • बैकएंड: Node.js, Python FastAPI, PostgreSQL
  • फ्रंटएंड: React, Next.js
  • एकीकरण: REST API, WebSocket, MQTT
  • डिप्लॉयमेंट: Docker, Kubernetes, प्राइवेट क्लाउड
  • 中芸汇 टीम की डिलीवरी क्वालिटी उम्मीदों से बढ़कर रही, सिस्टम लॉन्च के बाद परिचालन दक्षता में 80% सुधार हुआ, वास्तव में बिजनेस प्रोसेस का इंटेलिजेंट ट्रांसफॉर्मेशन हासिल किया।

    ग्राहक पक्ष परियोजना प्रमुख

    डिजिटल परिवर्तन कार्यालय