运输和物流的重要性

运输和物流构成了每个工业国家经济的生命线。消除制造的产品和客户之间的距离是这个行业的责任。供应链极其复杂和脆弱，无法满足不断变化的消费者需求。交付货物的过程看似简单，但实际上要复杂得多。它封装了处理、检查、存储、导航和通信。即使是轻微的疏忽或时间滞后也可能会抑制供应链。

每个聪明的实业家和商人都明白无缝物流和运输在动态行业中的至关重要的意义。看似毫不费力的过程，需要庞大员工数日的勤奋管理。

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运输和物流业面临的挑战

运输和物流行业期待着发展和创新。该行业面临的 5 个关键挑战是：

检查效率低下

对于每个行业来说，遵守国际规则和法规都是不容谈判的。当前的检查过程是手动的，因此存在错误、更高的成本和处理时间的空间。如果交付有缺陷的产品，通常会对公司的声誉造成严重损害。

能见度有限

目前严重依赖人力，众多流程对雇主来说并不完全透明。

成本较高

低效的方法和人为错误可能会消耗公司大量资源并产生高昂的成本。此外，雇用不必要的大量劳动力会增加更多的维护工作并推高成本。低效的运输只会增加燃料和劳动力成本。

更长的处理时间

由于几乎所有流程都是手动的，因此通常需要大量时间并降低净吞吐量。众所周知，“时间就是金钱”，因此，时间越多，成本就越高。

维护库存

有必要集中发票和货物的所有数据，以便数据保持易于访问、安全且无错误，这对于体力劳动者来说是一项单调而烦人的任务。

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人工智能和机器视觉技术的发展

人工智能是很新的技术奇迹，可以帮助机器像人类一样执行认知功能。只是，这支劳动力是百分百服从、可靠、准确且便宜的。搭载人工智能的机器视觉设备已经开始在各行各业留下深刻的足迹。渐渐地，依托人工智能的神奇愿景，越来越多的企业将人工智能融入到企业中。根据 Forrester 的数据， 2017 年人工智能投资较 2016 年增长了惊人的 300%。有消息称，到 2030 年，人工智能可为世界经济贡献高达 15.7 万亿美元。

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机器视觉在运输和物流中的应用

自动驾驶车辆

曾经属于科幻小说的无人驾驶汽车现在已成为现实。机器视觉系统动态分析周围环境和交通状况。它有助于提高乘客的安全；减少出行时间和道路拥堵。它还有助于减少碳排放。这种无人驾驶出租车已经在东京开始运营。

自动化重复性任务

自动执行重复性任务（例如从发票中提取数据和维护库存）可以显着降低成本和时间。配备人工智能的设备甚至可以提供智能建议，以很大限度地提高吞吐量并很大限度地降低成本。

无缝检查

现在必须废除有缺陷和不合格的手动检查方法。机器视觉设备可以在几秒钟内以百分百的准确度执行这些艰巨而细致的任务。他们可以准确地报告或隔离有缺陷的货物，防止任何进一步的麻烦。

预测性维护

与物联网相结合，机器视觉设备可以预测自身的维护情况并提前提醒雇主。因此，在它们崩溃之前修复它们将有助于防止任何迫在眉睫的问题。

自主仓库和仓储中心

通过自动化仓库，整体产量和效率肯定会大幅提升。机器人流程自动化 (RPA)与人类专业知识相结合，将有助于实现利润很大化并增强客户体验。