案例 智慧铁水运输：以无人机车为核心结合机器视觉、大数据实现铁水智能调度

  赛迪奇智打造的无人机车整体解决方案成功实现了人工智能技术在工业运输场景的落地。以机车无人驾驶和智慧运输调度为核心，结合大数据分析及机器视觉、机器学习等先进的技术，实现了工业场景全天候全流程高效无人化运输及调度作业。

  在钢铁、矿山等流程制造业领域，生产场区内的物流运输往往由大型机车承担运载任务，重载、低速，且很多时候运载的是高温或高粉尘等物品，其环境危险性和对人力的依赖对企业提出多项挑战。

  随着钢铁技术装备和管理上的水准的不断的提高，高炉和炼钢智能化系统一直在升级，传统的铁水运输模式慢慢的变成为制约铁钢界面生产效率再提升的瓶颈，为推动企业高水平质量的发展，铁水运输智能化升级势在必行。而传统铁水运输作业在生产环境、流程、安全等诸多方面均存在痛点：

  1） 对人力依赖性高：传统的场区运输方式是司机驾驶机车往返于场内各相关单位之间，对人力的依赖性较高，整体运输效率受人的因素影响较大。

  2） 场区作业环境恶劣：铁水运送过程具有高温、重载的特点，工作危险系数较高。

  3） 智能化升级困难：铁水运输作为高炉与炼钢厂之间的传输纽带，解决方案的复杂性和定制化要求高，需对生产的全部过程有较深入的了解，体系工艺复杂，多专业协同，技术门槛高，对传统工业公司而言，智能化升级困难。

  钢铁制造领域智能运输应用案例解析：以赛迪奇智助力湛江钢铁打造智能铁水运输系统为例

  赛迪奇智基于人工智能技术，打造以无人机车为核心的“智慧铁水运输系统”。方案结合机器视觉、机器学习、无人驾驶、大数据等技术，为铁水运输工作实现智能化升级，打通钢厂物流系统与生产联系最紧密的环节。

  1）无人驾驶技术：行业内首创重载机车高精度无人驾驶控制技术，针对不同天气特征情况、室内/室外场景自学习鲁棒控制；牵引负载达80 ~1500吨时，控制精度可达5~10cm。

  2）环境感知技术：基于多目标跟踪算法、多传感器融合算法，达到对障碍物的精准高效识别，可实现车载移动感知、道口固定感知、全天候条件感知、全类别障碍物精准识别，保障无人化作业安全。

  3）深度学习算法：基于智能算法的铁水调度系统，实现铁水智能分配、高炉智能配罐、机车智能配载、路径智能选择等功能。

  4）数字仿真技术：构建与生产实际相对应的虚拟模型（机车、罐车、轨道、高炉等）；对调度数据来进行预演，验证正确性；模拟生产数据以生成无人驾驶新规则。

  通过部署智慧铁水运输系统，铁水调度工作实现智能化，取消人员电话的沟通流程，实现高效调度，提升整体调度作业效率，降低人工操作带来业务偏差及作业等待的不确定性。另外，智慧铁水运输系统具备机器智能学习能力，相对来说比较稳定的铁水运输周期内，提高铁水运输调度计划的精确性，提升铁水运输管理效率。

  铁水运输所有的环节协调衔接效率提升，将减少混铁车单程运输时间，结合工艺优化，进而减少了铁水温降，提高了铁水的入炉温度。根据炼钢经验，入炉铁水温度的提升，将有效增加炼钢废钢比，减少炼钢用铁水量，减少炼钢提温金属材料用量，节约炼钢成本。

  基于智慧铁水运输系统多方面的优化，赛迪奇智在为南方某钢铁成功减少在建的3#高炉配套的机车1台，减少混铁车3台，直接减少经济投入约3600万元；提高机车产能，罐车周转率从3.4提高至4.3，预计减少铁水温降5℃~10℃；降低设备维护费用和机车油耗，路径自动规划，衔接顺畅带来油耗减少10%；可节约劳动力成本70%。