Vägning på lastbilsvågar har traditionellt omfattat flera manuella steg i samband med registrering av data, inspektion av laster och kvalitetssäkring. Att gå igenom dessa steg tar tid och binder upp personalresurser. Digitaliseringen av vägningsprocesserna förbättrar datahanteringen och automatiserar olika steg, vilket minskar det manuella arbetet. När artificiell intelligens integreras i vägningen möjliggörs en ännu bredare automatisering och effektivare drift. På så sätt blir vägning av lastbilsvågar en intelligent del av en större operativ helhet.

AI-lösningar för verkliga kundbehov

mScales AI-funktioner har inte utvecklats som ett separat tekniskt experiment, utan som en lösning på verkliga kundutmaningar. AI används i olika situationer där vägning innebär en betydande mängd manuellt inspektionsarbete.

"Kunderna har väldigt olika behov. En kan behöva läsa av ett containernummer, en annan identifiera om lasten är täckt och en tredje säkerställa att materialet i lasten är det som det ska vara", säger Arttu Pakarinen, Solution Architect på mScales.

Gemensamt för de här situationerna är att den information som ska kontrolleras ofta är visuell. Traditionellt har detta krävt mänsklig ansträngning, tid och uppmärksamhet på detaljer. Det är just här som AI ger de största fördelarna. Den möjliggör automatiserad igenkänning, förhandsgranskning och beslutsstöd utan att hela processen behöver byggas om.

Utforska kundfallet: Salpamaa återuppfinner återvinning - AI-baserad vägning ökar effektiviteten

Lastidentifiering och inspektion som en del av vägningsprocessen

En av de viktigaste tillämpningarna av AI är identifiering och inspektion av lasten. Föraren kör upp på lastbilsvågen och startar vägningen med mScales, varefter kameror som är anslutna till vågen tar bilder. Bilderna lagras automatiskt med rätt vägningspost, och AI analyserar dem genom att jämföra observationer med fördefinierad data och krav.

AI kan t.ex. kontrollera om lasten är täckt eller inte, om materialet i lasten matchar den produkt som definierats i ordern eller om lasten innehåller något som inte hör hemma där. Endast fall där osäkerheter eller avvikelser upptäcks skickas vidare för ytterligare granskning.

Automatiserade funktioner kan byggas runt processen. Vanligtvis utlöser en upptäckt avvikelse ett meddelande till operatören, som sedan granskar den specifika lasten och vidtar nödvändiga uppföljningsåtgärder, till exempel registrerar ett klagomål.

AI ger mätbara fördelar

I en kundorganisation har användningen av AI minskat det manuella inspektionsarbetet med upp till 90 procent. Detta beror på att majoriteten av lasterna går vidare direkt och att medarbetarna bara behöver granska undantagsfall. Detta leder till direkta tidsbesparingar och effektivare resursanvändning.

Den tid som sparas in på lastinspektion är bara ett exempel. AI ger också andra fördelar, t.ex:

• Förbättrad konsekvens i inspektionerna: AI utvärderar varje last med samma noggrannhet, vilket minskar variationen i de manuella bedömningarna.
• Snabbare genomströmningstider: de flesta fordon går vidare utan en separat manuell inspektion.
• Färre mänskliga registreringsfel: AI kan användas för att verifiera att registreringar har gjorts korrekt.

Implementering kräver lite men ger mycket

Att implementera mScales AI-funktioner kräver inte ett tungt projekt eller långvarig utbildning. En grundmodell har byggts upp i bakgrunden och innehåller en stor mängd information. Den kan känna igen ett brett spektrum av element och förbättras kontinuerligt.

"Kunderna har rapporterat att igenkänningen fungerar bra. Förvånansvärt bra. Systemet har t.ex. identifierat stubbar, trä och plast i laster", säger Pakarinen.

För att säkerställa att AI integreras smidigt i kundens processer finjusteras dess funktionalitet för varje kund. Om målet till exempel är att identifiera produkter i en produktkatalog är det inte alltid tillräckligt med enbart ett produktnamn. Det behövs också en beskrivning av hur produkten ska se ut. Användningen av naturligt språk gör detta enkelt. Istället för att träna AI från grunden för att känna igen varje material separat, räcker det ofta med att ge en tydlig beskrivning av hur lasten ska se ut och vad som inte ska finnas.

Om kameror redan används på vågen krävs inga betydande ytterligare investeringar för att implementera AI-funktioner. mScales kan integreras med vilken lastbilsvåg som helst, oavsett tillverkare. I organisationer där mScales redan används kan AI-funktioner enkelt aktiveras genom att aktivera dem i systemet.

Ladda ner guiden för att upptäcka hur AI kan tillämpas inom olika områden av industriell vägning:

AI får en allt större roll, men människan är fortfarande en del av processen

Användningen av AI inom industriell vägning befinner sig fortfarande i ett tidigt skede, men utvecklingsriktningen är tydlig. Den automatiska igenkänningen ökar och en allt större del av det rutinmässiga inspektionsarbetet kan överföras till AI.

Under de kommande åren kommer AI sannolikt också att spela en allt större roll när det gäller filtrering och bearbetning av information. Användningen av naturligt språk öppnar nya möjligheter, eftersom användarna kan beskriva med ord vilken typ av information de behöver. Ur ett vägningsperspektiv kan det till exempel innebära att en användare begär en sammanfattning av en viss kunds laster från förra månaden, vägningar som innehåller avvikelser eller den totala mängden av ett visst material under en viss period, och systemet sammanställer uppgifterna direkt från vägningsregistren.

Fullständig automatisering är dock inte i sikte. Inom industriell vägning är AI inte en ersättning för människor, utan ett verktyg. Det effektiviserar processer och minskar det manuella arbetet, men ansvaret för att mätningarna är korrekta ligger kvar hos människan.

"Det manuella arbetet kommer inte att försvinna helt. Vägningsprocesser kan automatiseras i hög grad, men systemövervakning, hantering av undantag och säkerställande av resultatens tillförlitlighet kommer fortfarande att kräva en mänsklig roll", avslutar Pakarinen.

Artikeln är baserad på en intervju med Arttu Pakarinen, Solution Architect på mScales. Han har mer än sju års erfarenhet av att utveckla vägningslösningar och anpassa dem till kundernas affärsbehov, och han har även stor expertis inom AI-baserade system.

Läs mer på sidan:

Artificiell intelligens i hantering av vägningsdata

Programvara för vågbryggor ger fördelar för det traditionella sättet att väga

Låt oss tillsammans upptäcka fördelarna för ditt företag!