走進北京印刷集團順義智慧產(chǎn)業(yè)園的出版物車間，空氣中彌漫著油墨與紙張的獨特氣味。在裁切工序與印刷機組之間，3輛灰色的AGV（智能搬運機器人）自動能搬運小車正來回穿梭，忙碌作業(yè)。與傳統(tǒng)只能沿磁條“跑”的運輸工具不同，這些1.5噸級的“大力士”擁有自己的“大腦”。
“這是它們最特別的地方——不只是搬運，還會思考怎么搬運。”一輕控股所屬一輕研究院人工智能研究院產(chǎn)品經(jīng)理呂成軒指著正在叉取紙托的小車說道。
盤活閑置庫位 提升周轉(zhuǎn)效率
在印刷行業(yè)，由于工序繁多，印刷品在設(shè)備間換產(chǎn)頻繁是常態(tài)。過去，在這座占地數(shù)萬平方米的車間里，原紙與半成品堆積如山。為了找到一沓放在里層的紙，工人常常需要先挪開外層貨物，這種“搗庫”不僅耗時，更讓庫位利用率大打折扣。
“我們的核心突破，是給AGV裝上了‘視覺’與‘算法’。”呂成軒介紹。這套由一輕研究院與設(shè)備廠家聯(lián)合研發(fā)的系統(tǒng)，并非簡單的硬件采購，而是將AI算法深度植入物流調(diào)度流程。
當(dāng)裁切工序完成一托白紙，機長在系統(tǒng)上輕點“報工”，AGV小車在毫秒級響應(yīng)中接到指令。系統(tǒng)通過架設(shè)在庫位上方的攝像頭，實時識別64個庫位的狀態(tài)。算法會根據(jù)下一單的生產(chǎn)計劃，動態(tài)分配最優(yōu)庫位，避免貨物阻擋。
以裁切工序為例：過去，機長操作機器裁完一托紙（約600公斤-700公斤）后，工作人員需要將其拉走。這一來一回，至少需要5到10分鐘。
“現(xiàn)在我們測算，同樣的工序銜接，生產(chǎn)間隔時間大幅縮短。”呂成軒算了一筆賬：原本工人干完活要等著運，現(xiàn)在干完活只需下達指令，AGV隨叫隨到。原來既要盯設(shè)備，又負責(zé)運輸?shù)墓び?，?jīng)培訓(xùn)轉(zhuǎn)型為系統(tǒng)調(diào)度員，勞動強度明顯降低。據(jù)統(tǒng)計，工作人員每天可減少約1.5噸紙張運輸?shù)墓ぷ髁俊?/p>
為了適應(yīng)印刷車間特有的高濕度環(huán)境，同時減少加濕噴霧對AGV激光導(dǎo)航的影響，研發(fā)團隊還做了巧妙改造：在激光雷達導(dǎo)航基礎(chǔ)上，引入深度相機進行互補。當(dāng)水霧導(dǎo)致激光“致盲”時，小車自動切換視覺模式，既保證安全，又不耽誤生產(chǎn)。
智能貼標(biāo)提速 精細操作顯效
如果說AGV解決了車間物流的“大動脈”問題，那么旁邊生產(chǎn)線上的“蜘蛛手”貼標(biāo)機，則展示了AI在精密操作上的細膩之處。記者在生產(chǎn)三線上看到，一臺擁有4條手臂的并聯(lián)機器人，正飛速為成品書貼標(biāo)簽。書的開本不一，封皮顏色各不相同，標(biāo)簽位置有變化。
“放在兩年前，換一種書就得廠家駐場工程師專門調(diào)試模板。”呂成軒說道。而現(xiàn)在，操作工只需將新書放到相機下拍一張照，在屏幕上像“摳圖”一樣框出貼標(biāo)位置，整個過程耗時不到1分鐘。
呂成軒介紹，這背后是一輕人工智能研究院對底層視覺算法的優(yōu)化與集成。據(jù)了解，研究院沒有滿足于采購現(xiàn)成設(shè)備，而是將復(fù)雜的參數(shù)配置封裝成傻瓜式模塊化操作。原本需要駐場工程師解決的問題，現(xiàn)在車間師傅自己就能處理。“這才是AI該有的樣子——讓復(fù)雜的技術(shù)隱于無形，讓一線工人用得順手。”呂成軒說。
從去年6月組建4人攻關(guān)小組，到12月底項目通過驗收，這套系統(tǒng)已在出版物車間的裁切、印刷兩個關(guān)鍵工序上站穩(wěn)腳跟。
數(shù)據(jù)顯示，目前3臺AGV日均執(zhí)行搬運任務(wù)超過20單，承載物料超過10噸。
“今年的目標(biāo)是讓小車學(xué)會坐電梯上二樓，把裁切、印刷、檢驗、折頁四個工序全部打通。”呂成軒指著車間里新畫的綠色地標(biāo)線說。在這個彌漫著厚重油墨味的傳統(tǒng)國企車間里，一場由數(shù)據(jù)驅(qū)動的“智慧物流變革”，正悄然改變著每一個生產(chǎn)細節(jié)。
