बुद्धिमान विनिर्माण और डिजिटल अर्थव्यवस्था के तेजी से विकास की पृष्ठभूमि में, वैश्विक बंदरगाह लॉजिस्टिक्स थ्रूपुट लगातार बढ़ रहा है, और गोदाम प्रबंधन मॉडल नई चुनौतियों और अवसरों का सामना कर रहे हैं। अतीत में, सीमित बंदरगाह तकनीकी स्थितियों और निम्न स्वचालन स्तरों की अवधि के दौरान, गोदाम प्रबंधन मुख्य रूप से मैन्युअल निरीक्षण केंद्रित पारंपरिक परिचालन मॉडल पर निर्भर था। हालांकि, बंदरगाह कार्गो थ्रूपुट में वृद्धि, तेजी से जटिल भंडारण श्रेणियों और बढ़ी हुई उपकरण संचालन तीव्रता के साथ, इसकी सीमाएं तेजी से स्पष्ट हो गई हैं: मैन्युअल निरीक्षण 24 घंटे पूर्ण-क्षेत्र कवरेज हासिल करने में संघर्ष करते हैं, और जोखिम पहचान और प्रतिक्रिया की समयबद्धता भी सीमित है। इस उद्योग समस्या को संबोधित करते हुए, इंजीनियरिंग प्रबंधन विशेषज्ञ रुईहुआंग हुआंग ने, लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी में अपने गहन शोध और व्यावहारिक अनुभव का लाभ उठाते हुए और शैक्षणिक उपलब्धियों द्वारा समर्थित, बंदरगाह गोदाम सुरक्षा प्रबंधन के बुद्धिमान परिवर्तन के लिए एक व्यावहारिक और संभव समाधान प्रदान किया है।
रुईहुआंग हुआंग कई वर्षों से बंदरगाह मशीनरी और लॉजिस्टिक्स परिवहन उद्योग में गहराई से लगे हुए हैं। वे विशिष्ट विकास चरणों के दौरान पारंपरिक गोदाम प्रबंधन मॉडल के ऐतिहासिक मूल्य की गहरी समझ रखते हैं, जबकि वर्तमान सुरक्षा प्रबंधन प्रणालियों की परिचालन दक्षता बढ़ाने की तत्काल आवश्यकता को भी पहचानते हैं। उन्होंने देखा कि पारंपरिक बंदरगाह गोदाम प्रबंधन में, डेटा संग्रह मुख्य रूप से मैन्युअल रिकॉर्डिंग और स्पॉट चेक पर निर्भर करता है, जिससे डेटा पूर्णता और वास्तविक समय क्षमताओं में महत्वपूर्ण कमियां आती हैं; जोखिम पहचान मुख्य रूप से मैन्युअल निरीक्षण और घटना के बाद के सारांश पर निर्भर करती है, जिसमें संभावित जोखिमों के लिए भविष्यवाणी क्षमताओं की कमी है; और प्रबंधन निर्णयों में क्लोज्ड-लूप डेटा तंत्र से समर्थन की कमी है, जिससे समग्र अनुकूलन प्राप्त करना मुश्किल हो जाता है। इन अंतर्दृष्टियों के आधार पर, रुईहुआंग हुआंग ने लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी और नई गुणवत्ता उत्पादक शक्तियों के एकीकृत अनुप्रयोग पर अपना शोध केंद्रित किया, पेपर लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी और नई गुणवत्ता उत्पादक शक्तियों के एकीकरण पर शोध का लेखन किया।
पारंपरिक बंदरगाह गोदाम प्रबंधन की मुख्य चुनौतियों का समाधान करने के लिए, यह पेपर नई पीढ़ी की सूचना प्रौद्योगिकी और वास्तविक अर्थव्यवस्था के गहरे एकीकरण को अपने केंद्रीय दृष्टिकोण के रूप में अपनाता है, व्यवस्थित रूप से यह समझाते हुए कि लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी आधुनिक लॉजिस्टिक्स सिस्टम को कैसे परिवर्तित करती है। पेपर बताता है कि नई गुणवत्ता उत्पादक शक्तियां तकनीकी नवाचार को मुख्य चालक शक्ति के रूप में लेती हैं, कारकों के इष्टतम आवंटन और कुल कारक उत्पादकता में छलांग पर जोर देती हैं। लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी, स्वचालित, बुद्धिमान और सहयोगी संचालन के माध्यम से, मानव संसाधन, उपकरण और डेटा जैसे प्रमुख उत्पादन कारकों को प्रभावी रूप से एकीकृत कर सकती है, लॉजिस्टिक्स सिस्टम को पारंपरिक श्रम-गहन मॉडल से प्रौद्योगिकी-संचालित, डेटा-संचालित और बुद्धिमत्ता-संचालित मॉडल में परिवर्तन को बढ़ावा देती है। बंदरगाह भंडारण की वास्तविक जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, पेपर विशिष्ट समाधान प्रस्तावित करता है: लॉजिस्टिक्स रोबोट की उच्च-सटीकता धारणा और वास्तविक समय प्रतिक्रिया क्षमताओं का लाभ उठाकर बहु-आयामी गोदाम डेटा के व्यापक कवरेज और निरंतर संग्रह को प्राप्त करना, जिससे पारंपरिक मैन्युअल रिकॉर्डिंग और स्पॉट चेक में निहित निम्न डेटा पूर्णता और खराब वास्तविक समय प्रदर्शन के मुद्दों को हल किया जा सके। साथ ही, डेटा क्लोज्ड लूप और सिस्टम एकीकरण तंत्र स्थापित करके, लॉजिस्टिक्स रोबोट, उद्योग सुरक्षा मानकों और ऐतिहासिक संचालन डेटा के साथ मिलकर, बुद्धिमान विश्लेषण सिस्टम बनाते हैं ताकि संभावित गोदाम जोखिमों की सटीक भविष्यवाणी और स्तरीय मूल्यांकन प्राप्त किया जा सके, प्रबंधन निर्णयों के लिए वैज्ञानिक साक्ष्य और डेटा समर्थन प्रदान करते हुए।
प्रौद्योगिकी और नई गुणवत्ता उत्पादक शक्तियों के एकीकरण पर केंद्रित यह शैक्षणिक शोध न केवल बंदरगाह उद्यमों में गोदाम सुरक्षा प्रबंधन दक्षता में सुधार के लिए सैद्धांतिक मार्गदर्शन प्रदान करता है बल्कि बंदरगाह लॉजिस्टिक्स और परिवहन उद्योग को "प्रौद्योगिकी सशक्तिकरण पारंपरिक प्रबंधन" की बुद्धिमान परिवर्तन दिशा की ओर प्रेरित करता है, पेपर में प्रस्तुत "नए उत्पादन संगठन मॉडल और व्यवसाय मॉडल को उत्प्रेरित करना" के मुख्य विचार को पूरी तरह से मूर्त रूप देता है। रुईहुआंग हुआंग के दृष्टिकोण में, बंदरगाह प्रबंधन का फोकस हमेशा सुरक्षा और दक्षता के बीच संतुलन पर रहा है। पारंपरिक मॉडल ने सुरक्षा प्रबंधन की नींव रखी, जबकि लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी और नई गुणवत्ता उत्पादक शक्तियों का एकीकरण प्रबंधन प्रभावशीलता को अनुकूलित करने के लिए नई संभावनाएं प्रदान करता है। पेपर में प्रस्तावित स्वचालित संचालन और बुद्धिमान निर्णय लेने के समाधान प्रबंधन कर्मियों को दोहराए जाने वाले श्रम से मुक्त कर सकते हैं, उन्हें जटिल परिदृश्यों में जोखिम मूल्यांकन, प्रक्रिया अनुकूलन और आपातकालीन निर्णय लेने जैसे उच्च-मूल्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं, जिससे बंदरगाह प्रबंधन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है। अधिक महत्वपूर्ण रूप से, पेपर में प्रस्तुत "डेटा-संचालित इष्टतम संसाधन आवंटन" की शैक्षणिक अवधारणा भविष्य के बंदरगाह विकास के लिए एक प्रमुख दिशा प्रदान करती है: कार्गो भंडारण और प्रवाह पैटर्न पर डेटा का विश्लेषण करके, बंदरगाहों को गोदाम विभाजन और कार्गो प्रवाह पथों को अनुकूलित करने के लिए मार्गदर्शन किया जा सकता है, अनुभव पर निर्भर पिछले व्यक्तिपरक निर्णय लेने के मॉडल को डेटा-संचालित उन्नयन से प्रतिस्थापित करते हुए; उपकरण संचालन मापदंडों के रुझानों की निगरानी करके, रखरखाव आवश्यकताओं का अग्रिम पूर्वानुमान लगाया जा सकता है, बंदरगाह उपकरण प्रबंधन में प्रतिक्रियाशील मरम्मत से निवारक रखरखाव की ओर एक दूरदर्शी बदलाव को बढ़ावा देते हुए।
"व्यावहारिक जरूरतों की सेवा करने वाली शिक्षा" के सिद्धांत का लगातार पालन करते हुए, रुईहुआंग हुआंग पूरी शोध प्रक्रिया में फ्रंटलाइन व्यावहारिक अनुभव को पूरी तरह से एकीकृत करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि लॉजिस्टिक्स रोबोट प्रौद्योगिकी शैक्षणिक उन्नति और कार्यान्वयन के लिए मजबूत व्यवहार्यता दोनों रखती है। संपूर्ण बंदरगाह वर्कफ़्लो की निगरानी करने वाले प्रबंधक से उद्योग तकनीकी नवाचार को चलाने वाले शैक्षणिक शोधकर्ता में परिवर्तन करते हुए, वे इंजीनियरिंग प्रबंधन अनुभव को अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी के साथ गहराई से एकीकृत करते हैं, बंदरगाह गोदाम सुरक्षा के लिए एक बुद्धिमान रक्षा रेखा का निर्माण करते हैं और बंदरगाह लॉजिस्टिक्स और परिवहन उद्योग को सुरक्षित, अधिक कुशल और स्मार्ट विकास की ओर ले जाते हैं। शैक्षणिक नवाचार के माध्यम से औद्योगिक उन्नयन को सशक्त बनाने की यह प्रथा न केवल वर्तमान बंदरगाह सुरक्षा प्रबंधन के लिए विश्वसनीय समाधान प्रदान करती है बल्कि संपूर्ण बंदरगाह लॉजिस्टिक्स और परिवहन उद्योग के लिए अधिक गतिशील भविष्य का मार्ग भी प्रशस्त करती है।
