中芸汇科技
التصنيعالذكاء الاصطناعيالأتمتةالتكاملالصين

مشروع أتمتة الذكاء الاصطناعي من الطلب إلى التسليم لتصنيع المعدات في دلتا اليانغتسي

مشروع أتمتة الذكاء الاصطناعي من الطلب إلى التسليم لتصنيع المعدات في دلتا اليانغتسي

خلفية المشروع

العميل هو شركة تصنيع تتجاوز إيراداتها السنوية 5 مليارات يوان، وتمتلك سلسلة صناعية متكاملة من شراء المواد الخام إلى تسليم المنتجات النهائية. مع توسع حجم الأعمال، أصبحت أنماط التشغيل اليدوي التقليدية عنق الزجاجة—حيث تعتمد معالجة الطلبات وجدولة الإنتاج وفحص الجودة والتوزيع اللوجستي على تنسيق يدوي كبير، مما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة وزيادة الأخطاء.

نقاط الألم الأساسية

  • بطء معالجة الطلبات: يستغرق استلام طلب المبيعات وإدخاله في نظام ERP ما معدله 4 ساعات، وتتراكم الطلبات بشكل كبير في أوقات الذروة
  • الجدولة المعتمدة على الخبرة: تعتمد جدولة الإنتاج على خبرة الموظفين القدامى، ويصعب على الموظفين الجدد توليها، كما يؤدي سوء الجدولة إلى هدر الطاقات الإنتاجية
  • الفحص اليدوي للجودة: يعتمد فحص الجودة على المعاينة البصرية اليدوية، بمعدل غياب للعيوب يبلغ حوالي 5%، مما يؤدي إلى تكرار شكاوى العملاء
  • جزر المعلومات المنعزلة: أنظمة ERP وMES وWMS الثلاثة لا تتبادل البيانات، مما يتطلب إدخالاً يدويًا عبر الأنظمة
  • الحل

    قمنا بتصميم وتنفيذ حل "الأتمتة الشاملة الموجهة بالذكاء الاصطناعي" للعميل:

    1. معالجة الطلبات الذكية

  • نموذج NLP يحلل تلقائيًا معلومات الطلبات الواردة عبر البريد الإلكتروني وWeChat وEDI وقنوات أخرى متعددة
  • يقوم الذكاء الاصطناعي بمطابقة العملاء والمنتجات والأسعار تلقائيًا، وإنشاء أوامر البيع في نظام ERP
  • الطلبات الاستثنائية (مثل عدم كفاية الحد الائتماني) يتم تصعيدها تلقائيًا للمعالجة اليدوية
  • 2. تحسين جدولة الإنتاج بالذكاء الاصطناعي

  • خوارزمية جدولة ذكية تعتمد على البيانات التاريخية والقيود (المعدات، الأفراد، المواد)
  • مراقبة تقدم الإنتاج في الوقت الفعلي، وإعادة الجدولة تلقائيًا للتعامل مع الطلبات العاجلة وأعطال المعدات وغيرها من الاستثناءات
  • نتائج الجدولة تدفع تلقائيًا إلى نظام MES للتنفيذ
  • 3. فحص الجودة البصري بالذكاء الاصطناعي

  • نموذج فحص بصري قائم على التعلم العميق يغطي 12 نوعًا من العيوب الشائعة
  • سرعة الفحص: 200 قطعة/دقيقة، مع انخفاض معدل الفقد إلى 0.3%
  • نتائج الفحص تسجل تلقائيًا وتُصدر تقارير تحليل الجودة
  • 4. تكامل الأنظمة

  • ربط أنظمة ERP وMES وWMS الثلاثة عبر وسيط API
  • مزامنة البيانات في الوقت الفعلي والقضاء على خطوات الإدخال اليدوي
  • لوحة بيانات موحدة تمكن الإدارة من مراقبة بيانات التشغيل لكامل السلسلة في الوقت الفعلي
  • بيانات التأثير

    المؤشرقبل التحولبعد التحولالتحسن
    زمن معالجة الطلب4 ساعات/طلب3 دقائق/طلب98.7%
    دقة الجدولة78%96%23%
    معدل الفقد في الفحص5%0.3%94%
    خطوات التشغيل اليدوي12283%
    دورة تسليم الطلب15 يومًا7 أيام53%

    الحزمة التقنية

  • AI/ML: Python, PyTorch, Transformers, OpenCV
  • الخلفية: Node.js, Python FastAPI, PostgreSQL
  • الواجهة الأمامية: React, Next.js
  • التكامل: REST API, WebSocket, MQTT
  • النشر: Docker, Kubernetes, سحابة خاصة
  • فاقت جودة تسليم فريق Zhongyunhui التوقعات، وبعد تشغيل النظام ارتفعت كفاءة العمليات بنسبة 80%، محققة تحولاً ذكيًا حقيقيًا للعمليات التجارية.

    مدير المشروع لدى العميل

    مكتب التحول الرقمي