降本增效 | 一项小创新每年省出4100小时理货人工成本

民生   2025-01-20 20:29   浙江  



“现在的智能理货系统太好用了,手动修改和数据核对的繁琐事儿少了大半,工作效率杠杠的!”近日,外理公司下属北三分公司的智能理货员在班组会上汇报工作时,对“最新版”智能理货系统赞不绝口。


‌数字化系统存在数据维护的人工成本,如何通过技术创新真正为工作减负?外理公司的“降低智能理货系统作业指令人工修改率”项目便是最新的创新实践。该项目还获得了第九届亚洲质量功能展开与创新研讨会暨质量改进与创新案例大赛二等奖。



在智能理货的“理箱作业指令确认”环节,常需人工辨识、手工修改数据来辅助作业,存在作业劳动强度大、数据差错率高、作业指令提交延迟等问题,制约了港口装卸作业效率。外理公司依托华建江创新工作室组建专项攻关小组,对此开展课题攻关。



攻关小组成员通过现状调查发现,人工修改内集卡车作业编号数在人工修改作业指令中占比最大。经深入地问题采集梳理和分层数据分析,攻关小组明确了“内集卡车作业编号污损掉漆”“摄像头角度异常”“梁后左行内集卡车作业编号难识别”三大主因。



‌针对“内集卡车作业编号污损掉漆”的问题,攻关小组加强对编号污损、掉漆内集卡车的记录,提高报港区维保的频率,确保编号及时修复。



‌针对“摄像头角度异常”的问题,攻关小组建立“异常摄像头实时登记跟踪”机制,通过即时通讯平台将维保人员和相关作业管控人员纳入管理,滚动更新“维保清单”,及时跟踪维修进度,确保摄像头锁定有效率达99%以上。


图为梁后左行集卡车作业场景。

图为梁后左行集卡车(左)和梁后右行集卡车(右)摄像头抓取画面。


针对“梁后左行内集卡车作业编号难识别”的问题,攻关小组收集分析错误样本,协调开发人员重新训练识别模型,最终实现识别率由原先的78.4%提升至95%以上。


以北三分公司为例,智能理货系统作业指令人工修改率已由原先的15.5%降至目前的7.3%,一年预计可节省4100小时的作业时间。攻关小组成员戴朝建介绍:“换句话说,如果将省下的时间全部用于理货作业,那么这个成果的应用预计可帮助增收理货费用100余万元。”


该创新成果的应用不仅大幅降低了人工修改率,减少人工辅助操作,减轻作业人员劳动强度,还提升了理货服务质量,有力保障了码头装卸船效率。





素材提供 | 陈倩文 戴朝建(外理公司)
编辑 | 柯薇
校对 | 夏传熙
审核 | 诸葛煦荣




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