AI 识别车牌如何提升日清物流效率

作为食用油行业的企业，日清欧利奥集团（Nisshin Oillio Group）的业务版图早已超越家庭用油，深入外食、中食产业、烘焙原料乃至化妆品油脂等广阔领域。在“植物之力”的品牌理念下，该企业正致力于构建面向未来的可持续物流体系。面对社会环境的深刻变革，如何精准量化等待与装卸时间、提升物流整体生产率，成为其破局的关键。

为打破传统数据管理的瓶颈，日清欧利奥率先在四家工厂引入云卡车预约服务“MOVO Berth”。这一举措不仅实现了对物流现场等待与作业时间的定量把握，更让企业能够精准定位痛点并验证改善效果。然而，初期依赖驾驶员手动操作平板终端的模式，逐渐暴露出操作遗漏与人为失误等隐患，数据“真实性”面临挑战。

为追求数据的“确凿性”，企业将目光投向了自动化识别技术。经过多轮严苛的试用与横向对比，日清欧利奥Zui终选定 i-PRO 的 AI 相机方案。该方案凭借内置 AI 处理器，无需依赖额外服务器或大规模基建投入，即可在复杂环境下稳定获取高精度的车牌识别数据。这种“高精度与低成本”的平衡，使其成为现有设施改造中的Zui优解，既Zui小化了设备改动成本，又确保了数据链路的可靠性。

自 2025 年 12 月起，名古屋工厂率先启动试点，针对部分过磅车辆实施车牌自动识别与系统联动。目前，现场正并行运行人工录入与自动识别两种模式，以验证数据精度。一旦全面切换至自动识别模式，预计单次进出场处理时间将缩短约 10 秒。这一看似微小的时间压缩，在日均繁忙的物流枢纽中，将转化为显著的作业效率提升与人力成本节约。

此项创新不仅惠及企业自身，更将辐射至整个物流生态。通过缩短卡车驾驶员的在途等待与滞留时间，日清欧利奥实现了货主与物流承运商的双赢。未来，该模式计划推广至其他工厂与事业所，成为行业物流效率升级的案例。

对于中国物流企业而言，日清欧利奥的实践揭示了数字化转型的务实路径：不盲目追求全量替换，而是通过“小切口”引入 AI 视觉与 SaaS 平台联动，以极低的边际成本解决数据断点问题。在人口红利消退、物流成本承压的背景下，利用成熟技术优化流程细节，正是实现精益物流、构建核心竞争力的关键所在。