В последние годы, с широкой популяризацией электрических вилочных погрузчиков в сценариях логистики, производства и складирования, все больше и больше зрелых инструментов искусственного интеллекта интегрируются в повседневные процессы эксплуатации, чтобы решить долгосрочные проблемы, такие как низкая эффективность работы, скрытые риски безопасности и высокие непредвиденные расходы на техническое обслуживание в традиционном управлении погрузчиками.

Первой широко используемой категорией инструментов ИИ для электрических вилочных погрузчиков является интеллектуальная система восприятия и мониторинга безопасности. Этот тип инструмента собирает данные в режиме реального времени через несколько встроенных модулей датчиков и выявляет динамические и статические препятствия в пределах диапазона действия, близлежащий попутный персонал, состояние груза при превышении высоты и скрытые риски при перегрузке с помощью предварительно обученных моделей алгоритмов. Как только потенциальные угрозы безопасности обнаружены, система автоматически инициирует соответствующие действия регулировки, такие как активное замедление, временное торможение и блокировка ограничений работы, при условии, что они не мешают нормальному ручному управлению, что эффективно снижает вероятность случайных столкновений и рисков неправильной работы.

Вторым широко распространенным инструментом ИИ является совместное планирование пути на нескольких устройствах и интеллектуальная система диспетчеризации. В сценарии работы с несколькими электрическими вилочными погрузчиками, работающими одновременно, система ИИ может синхронизировать положение в режиме реального времени, остаточную мощность, текущий прогресс задачи и приоритет отложенного заказа всех устройств доступа в режиме реального времени, автоматически генерировать оптимальный путь движения и обработки для каждого погрузчика, избегать перекрестных заторов в узких складских проходах, сокращать ненужный пробег без нагрузки, сокращать дополнительное потребление энергии и эффективно повышать общую эффективность оборота всей группы погрузочно-разгрузочных работ.

Третьим типом инструмента ИИ, используемого при эксплуатации электрических вилочных погрузчиков, является система анализа прогнозного технического обслуживания. Этот инструмент постоянно собирает рабочие данные основных компонентов, включая приводной двигатель, аккумулятор питания, гидравлическую подъемную систему и модуль управления, во время ежедневной эксплуатации электрических вилочных погрузчиков, использует модель алгоритма для выявления тонких функций ухудшения производительности, которые трудно найти при ручной проверке, и заранее передает управляющему персоналу целевые запросы на техническое обслуживание в соответствии с фактическим состоянием работы каждого устройства. Этот механизм эффективно избегает внезапных сбоев, которые прерывают графики работы, сокращают ненужные потери времени простоя и продлевают полный жизненный цикл электрического вилочного оборудования в целом.

Помимо вышеперечисленных инструментов, система анализа поведения работы с искусственным интеллектом также широко применяется во многих сценариях эксплуатации электрического погрузчика в настоящее время. Этот неинтрузивный инструмент отслеживает полный процесс работы каждого оператора, выявляет нерегулярное поведение при работе, такое как резкое торможение, резкое рулевое управление и чрезмерный подъем, генерирует стандартные предложения по оптимизации работы для различных операторов и помогает всей команде постепенно формировать более стабильную и стандартизированную привычку работы. Все эти инструменты ИИ постоянно корректируются и оптимизируются в соответствии с фактическими требованиями площадки, чтобы создать более ощутимую ценность для команд по эксплуатации электрического погрузчика.