德國Landshut應(yīng)用科學(xué)大學(xué)正在研究如何利用人工智能(AI)在內(nèi)部物流中發(fā)揮潛力。
該項目開發(fā)的研究結(jié)果將在Dingolfing的TZ PULS的學(xué)習(xí)和模型工廠中實施。(照片:Landshut大學(xué))
中國叉車網(wǎng)(m21363.cn)援引外媒的消息說;年1月15日,德國Landshut應(yīng)用科學(xué)大學(xué)在一個新聞發(fā)布會上介紹了 "KIProLog--生產(chǎn)物流中的人工智能 "項目。在四年的時間里,該大學(xué)生產(chǎn)與物流系統(tǒng)技術(shù)中心(TZ PULS)的研究團(tuán)隊將專注于內(nèi)部物流的智能規(guī)劃和控制。該校表示,在Sebastian Mei?ner教授博士的領(lǐng)導(dǎo)下,將開發(fā)基于人工智能的生產(chǎn)物流優(yōu)化的概念、方法和算法,以進(jìn)一步加強該地區(qū)工業(yè)特別是中小企業(yè)的競爭力和增長。據(jù)校方介紹,該項目由巴伐利亞州科學(xué)與藝術(shù)部資助60萬歐元。
Landshuter的研究人員認(rèn)為,由于產(chǎn)品變型和過程的多樣性不斷增加,現(xiàn)代生產(chǎn)越來越依賴于智能控制系統(tǒng)。在人工智能的幫助下,研究人員現(xiàn)在希望優(yōu)化工廠中的物料流。據(jù)校方介紹,該項目重點是智能數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)。
Mei?ner教授解釋說:
"我們的目標(biāo)是通過提供有針對性的信息,降低出錯頻率,提高工作效率,支持人們進(jìn)行決策。"
從子項目到模型工廠
整體項目分為兩個子項目,由6人組成的研究團(tuán)隊期望通過創(chuàng)新推動生產(chǎn)物流的進(jìn)一步發(fā)展。第一個子項目旨在優(yōu)化物料供應(yīng)過程。在實時數(shù)據(jù)的幫助下,智能物流系統(tǒng)應(yīng)學(xué)習(xí)知識,從而自主識別和消除物流鏈上的瓶頸。
據(jù)該校介紹,第二個子項目將分析過去的數(shù)據(jù),并創(chuàng)建未來的預(yù)測。隨后,將利用自學(xué)習(xí)算法對控制和設(shè)計參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化,這樣可以大大減少人工計劃的工作量,用戶將得到如何改進(jìn)生產(chǎn)和物流系統(tǒng)的解決方案建議。
與Mann + Hummel、Kühne+Nagel、NeoLog以及Agrotel一起,該大學(xué)為該項目指定了四個工業(yè)合作伙伴。合作企業(yè)將能夠在現(xiàn)場測試結(jié)果,并與蘭茨胡特應(yīng)用科學(xué)大學(xué)一起借助人工智能系統(tǒng)進(jìn)行流程優(yōu)化。此外,慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)還在研究和合作攻讀博士學(xué)位領(lǐng)域為該項目提供支持。
在項目結(jié)束時,計劃將兩個子項目的研究成果匯集到TZ PULS的學(xué)習(xí)和模型工廠。該項目不僅要展示那里的科學(xué)附加值,而且要展示一個影響日益深遠(yuǎn)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的實際實施情況。
Mei?ner教授說:
"在TZ PULS,我們正在將研發(fā)工作轉(zhuǎn)移到實踐中,同時也為該地區(qū)感興趣的公司提供清晰的項目成果。"
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