جيسون كلاود كونترول ٣.٠ يُعيد تحديد عصر الذكاء الاصطناعي في معالجة الأرز

كيف يمكن لصناعة معالجة الحبوب تحقيق خفض واسع النطاق في الهدر، وزيادة الغلات، وضمان جودة منتجات متسقة دون الاعتماد على الخبرة البشرية في كل مرحلة من مراحل الإنتاج؟ هذه تحدٍّ شائع يواجه معالجي الحبوب في جميع أنحاء العالم.

من ٥ إلى ٧ سبتمبر ٢٠٢٦، دُعيت شركة أنيسورت للمشاركة في المؤتمر الصيني الثامن للتجارة في قطاع الحبوب، الذي يغطي مساحة معرض إجمالية تبلغ ١٠٠٠٠٠ متر مربع، وجذب الحدث أكثر من ٣١٠٠ شركة وأكثر من ٢٠٠٠٠ متخصص في القطاع.

بصفتها رائدة عالمية في حلول الفرز المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أطلقت شركة ANYSORT رسميًّا نظام Jiexun Cloud Control ٣.٠، وهو حلّها الجديد المتكامل للخطوط الإنتاجية الذكية المخصصة لمعالجة الأرز.

وفي هذه الفعالية، شغَّلت أربع شركات رائدة في إنتاج الأرز خطوط الإنتاج الخاصة بها المُعتمدة على نظام Cloud Control ٣.٠ في وقتٍ واحد، ما يُشكِّل تحولًا كبيرًا في القطاع من الاعتماد على أنظمة فرز لونية منعزلة إلى الانتقال الكامل نحو فرز ذكي عالي الجودة مدعومٍ بالذكاء الاصطناعي والبيانات.

ويُمثِّل نظام Jiexun Cloud Control ٣.٠ قفزةً نوعيةً جوهريةً بتمكين الخطوط الإنتاجية من اتخاذ القرارات بشكلٍ مستقل. ويستند هذا النظام إلى النموذج الكبير المدمج لفرز الجودة بالذكاء الاصطناعي، الذي طورته شركة ANYSORT ذاتيًّا، وتكنولوجيا كاميرا Hawkeye الإصدار ٥.٠، ليُنشئ حلقةً بيانات مغلقةً ومستمرةً تشمل كامل سلسلة العمليات بدءًا من استلام المواد الأولية وانتهاءً بإخراج المنتج النهائي.

شركة ووتشانغ سيهاي لصناعة الأرز المحدودة، ومقرها في شمال شرق الصين، طبّقت نظام جيكسون كلاود كونترول ٣.٠، الذي يراقب بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي، ويُعدّل معايير المعالجة ديناميكيًّا، ويحدّد أي انحرافات خلال ثوانٍ معدودة، ويتخذ إجراءات تصحيحية تلقائيًّا دون تدخل يدوي. إنها ذكاء اصطناعي يعمل على مدار ٢٤ ساعة يوميًّا في خطوط إنتاج معالجة الأرز الواقعية.

حاليًّا، تم تركيب حلّ خط الإنتاج الخاص بوكيل الذكاء الاصطناعي الفائق أنيسورت لاكتشاف العيوب وجودة الفرز بنجاح لدى أكثر من ٣٠٠ مؤسسة حول العالم.

يجسّد جيكسون كلاود كونترول ٣.٠ رؤيتنا المتمثلة في «أن يستمتع العالم بأسره بأفضل غذاء من حيث الجودة». ومع تفاقم التحديات العالمية المتعلقة بأمن الغذاء، فإن خفض الهدر وتحسين الكفاءة أثناء مراحل المعالجة يُعَدُّ مسؤوليتنا.