华清科盛

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超过100项专利及知识产权

超过100家生态合作伙伴

TBL——AloT场域全要素数智优化科技引领者

业务系统及数智化平台 — 运营要素优化

数字神经系统

Noah物联网平台 — 要素连接

全要素数字化

IoT数字化升级全局要素

自主交互

场域要素之间实时感知交互

动态灵活

根据现场实况实时调整计划

精益改善

精细化运营,实时透明

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做好每一次派单和调度

数智科技赋能场域全要素

  • 管理者

  • 一线人员

  • 自动化/传统车辆

  • 机器/设备、设施

  • 物品/物料

  • 场地/通道

  • 器具/工具

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  • 业务规划及组织决策源自数据分析,动态规划、易调整。
  • 实时掌握全局状况,快速运营指挥,及时处理异常状况。
  • IoT辅助人员"傻瓜式"操作、免培训,免除岗位人员依赖,降本增效。
  • 实时跟踪管理事件,实时追溯事故原因、实时定位异常症结,实时提高运营效率。
  • 人员、组织架构、资源和空间能够适应业务调整变化,抗风险能力高。
  • 规划及决策依赖个人能力和经验,耗时长,难复用。
  • 现场信息滞后、片面,造成判断失误,应对措施不当。
  • 人员流动性大,培训周期长,新员工操作易失误。
  • 运营事故追责困难,异常情况处理迟缓,难以消除事故隐患。
  • 依赖固定的流程和组织架构,不能应对业务调整变化。
  • 通过IoT辅助人员"傻瓜式"操作,快速上岗,及跨岗位工作,成为"万能工"。
  • 系统自动跟踪人员与车辆、设备等的互动,进行分析和预测,及时提醒,有效避免安全风险。
  • 实时绩效跟踪和智能任务派发,精准考核员工,多劳多得,构建更科学的人才发展通道,发掘并稳固优秀员工。
  • 实时绩效反馈,促进员工积极提升自身效率,及参与技能和流程的创新改善。
  • 技能型岗位,成长期长,换岗换线难度大。
  • 风险不透明,出现安全事故后处理成本高,且难以追溯原因、形成经验。
  • 考核和激励制度却反评价数据,不利于个人发展和职业稳定。
  • 激励滞后,奖惩不对等,员工缺乏技能和流程创新的动力。
  • 自动跟踪自动化车辆、传统车辆及驾驶员工情况,形成全面评价机制,随时调整匹配关系。
  • 掌握所有车辆使用状态,统筹规划车辆运行路线,实现多种车辆的协作配合,优化车辆工时,减少自动化车辆和传统车辆的冗余浪费。
  • 跟踪车辆超速、碰撞等事件,利用全局感知及大数据分析排查事故原因,减少安全隐患。
  • 自动统计驾驶员行为数据和影像数据,便于追溯原因,防止类似问题发生。
  • 及时统计损耗,按需保养,降低车辆运维成本。
  • 人工统计车辆使用状态,速度慢,不准确,岗位安排调度不及时、不合理。
  • 现场调度水平受限,普遍存在车辆利用率的浪费,增加冗余成本。
  • 缺少车辆安全数据的获取途径及分析模型,安全事故频发。
  • 货物倾翻和跌落事故统计滞后,难以追责及分析原因,造成经济损失。
  • 损耗统计不全面,保养时间固化,容易错过时间点和遗漏事项,加速车辆损耗。
  • 自动化车辆的既有管理系统调度规则固化,车辆任务分配不均衡,浪费成本。
  • 场域设施设备利用透明化,运行数据与收发货数据实时同步,结合多种方式校验、综合预警,生产及配送的综合识别准确率达100%。
  • 实时监测场域中的设施设备,维保信息可视化,降低维护保养成本,减少因设备异常造成的停产停线。
  • 物流设施设备与人、车等要素自动感应识别,动态随机存取、智能指引操作、大大提升作业效率和通道、场地、货架等资源的利用率,大幅提高周转率;互动感应具有防撞安全功能,避免设备意外损坏。
  • 实时盘点物料各个区域的物料,实现缺料自动呼叫补货,替代人工巡线工作,确保物料拉动及时稳定,避免缺料停线风险。
  • 传统场域设施设备缺乏数字化管理,无法形成数据互校,缺乏科学的防错机制。
  • 场域中的设施设备无法监测实时状态,人工巡检难以保证及时维护保养,增加了设施设备故障风险。
  • 设备设施的位置、功能固化,存取等操作依靠人工经验识别,效率低,资源利用率低。设备和人、车等要素不能相互感知,存在安全隐患。
  • 盘点信息滞后,依靠人工巡线,补料不及时,影响整体生产效率。
  • 实时监测物料/半成品/成品进出、周转等数据,实现生产过程的追踪追溯,保证产品质量。
  • 实时盘点,动态规划,保证物料及时补给,保证生产/业务的顺利进行。
  • 实时跟踪物料/半成品/成品位置和状态,与相关工作人员身份和任务绑定,实现过程可视化,为提升客户体验和市场反应能力提供基础数据。
  • 进出货、周转数据依赖人工或WMS统计,账实不符,生产过程的追踪追溯难以实现。
  • 各类物料库存不清,难以为业务系统提供实时数据,不能及时补料,造成业务停滞。
  • 进出货、盘点、补货等存取动作依赖人工扫码,效率低,易出错,无法实时掌握进程进度,无法提供周到的客户服务,市场反应滞后。
  • 实时监测进出、周转等数据,智能优化货物分布,激活闲置货架储位、库区库位及堆放场地类资源,大幅提升周转效率和场地/设施利用率。
  • 实时跟踪运营指标,结合实际情况调整场地规划和业务用途,实现多个功能区域的混合协作,提升储位、库区、场地等空间资源的效率,优化空间、降低成本。
  • IoT辅助存取人员和车辆实现随机存取,动态库位,快速调整存取模式,实时盘点,优化空间布局,降低综合成本。
  • 进出货、周转数据依赖人工或WMS统计,账实不符,闲置空间资源难以被洞见。
  • 各类存储空间依赖经验规划,用途固化,当业务变动时,出现空间资源瓶颈,造成物流拥塞、停滞。
  • 进出货、盘点、补货等存取动作依赖人工扫码,效率低,易出错,因此无法精准掌握空间资源的动态,也无法实时进行规划调整。
  • 数字地图和全局跟踪,实时掌握器具的位置、状态及利用情况,提高利用率。
  • 快速定位查找所需器具,防止丢失和遗漏,提高全局使用效率。
  • 根据实际使用情况实时统计分析,调整器具数量并合理分配,提升使用率,避免多余购买。
  • 器具过于分散,无法实时掌握使用状态,造成器具冗余浪费或不足,导致业务停滞。
  • 容易丢失或短时遗漏器具,影响实操工作。
  • 器具使用数据依赖人工或单纯依靠WMS数据统计,账实不符,导致器具多买或者利用率低。

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