Cyngn的自动驾驶汽车效率提升4倍客户续签合同

CyngnInc.(“公司”或“Cyngn”)(纳斯达克股票代码： CYN )今天公布了其与美国大陆航空(“ USC ”)的客户部署结果。 USC拥有占地 100,000 平方英尺的庞大工厂，是领先的自有品牌皮革和织物护理公司。南加州大学已成为 Michael Kors、Birkenstock 和 Monster Energy 等寻求顶级商业包装和自有品牌护理产品服务的领先品牌值得信赖的合作伙伴。南加州大学在其经营的三十年里取得了巨大的发展。在此期间，该公司已经熟悉了制造和分销固有的障碍：供应链中断、劳动力成本飙升以及对运营效率的不懈追求。

Cyngn 及其企业自主套件 (“EAS”) 将为自动驾驶工业车辆提供人工智能驱动的 DriveMod 技术堆栈，引入有关客户现场物体移动方式的新颖数据和分析。 DriveMod Stockchasers 于 2023 年初开始在南加州大学位于加利福尼亚州科罗纳的 工厂周围运输托盘，在两栋大楼之间进行供应。经过几个月的运营，Cyngn 的自动驾驶车辆提高了运营速度，提高了组织精度，并节省了大量成本。 DriveMod Stockchasers 的效率提高了 4 倍，EAS 的引入甚至使一位前叉车操作员得以晋升。这一成功促使南加州大学最近续签了商业合同，以扩大其 DriveMod Stockchasers 的部署。

方法

在美国大陆航空部署 DriveMod 驱动的车辆涉及一组简单的步骤：

进行现场评估。首先，Cyngn 的客户成功团队与USC 的运营经理合作，全面了解流程和目标。与此同时，Cyngn 的现场工程师调查了USC 的设施，记录了操作设计领域 (“ODD”)，包括照明、车道宽度以及车辆可能遇到的障碍物类型。由此，Cyngn 能够确定将托盘从库存仓库运输到生产设施作为部署的最佳用例。

构建地图。为了让 AV 能够运行，它必须知道它在其环境中的位置。 Cyngn 扫描了南加州大学的设施，创建了物理世界的详细 3D 表示。 DriveMod 车辆使用此定位地图以厘米级精度在环境中安全导航，这是通过车载计算机实现的，不需要持续的互联网连接或特殊的基础设施安装。

设计应用程序。 创建地图后，Cyngn 与管理层合作进行应用程序设计，其中包括车辆将行驶的路线、托盘装卸到车辆上的站点、员工如何与车辆互动以及允许的驾驶区域和其他操作规则。

培训骨干人员。 最后，在车辆完全自主运行之前，Cyngn 对USC员工进行了安全使用车辆以及可用于与车辆和数据仪表板交互的各种界面的培训。最后，车辆无缝集成到日常工作流程中。

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虽然这个过程看起来很复杂，但对于像 Cyngn 这样的机器人公司来说，这是标准操作程序。该公司最近在不到 10 天内完成了在 100 万平方英尺制造工厂的部署。

在整个部署期间，车辆不断实时收集车辆使用情况和劳动生产率数据。该数据既可用于有效监控车辆的性能，也可用于最终计算节省的成本。

结果

自 2023 年初在南加州大学开始部署以来，Autonomous DriveMod Stockchasers 生产了：

效率提高 4 倍。此前，南加州大学两栋大楼之间的托盘运输需要每周 200 趟的大量人力。推出 DriveMod Stockchasers 后，这一工作量已得到无缝吸收。 Cyngn 的车辆超越了传统的体力劳动，因为它们一次可以运输四个托盘，而不是使用叉车一次运输一个​​托盘。这不仅可以提高效率，还可以将劳动力重新分配到其他更有价值的任务，例如订单拣选和拉动。

劳动力的重新分配。除了运营增强之外，EAS 和 DriveMod 的采用还激发了南加州大学员工队伍的积极发展。公司内部出现了员工成长的机会，从而导致晋升和角色重新分配。员工现在可以接触到更多的数字界面，并有权承担不同的职责，从而打造出一支更加多才多艺、技能娴熟的员工队伍。重要的是，工作角色的这种演变凸显出自主更多的是任务的重新分配和新机会的创造，而不是工作的替代。

提高组织精度。直接与自主机器人合作的团队修改了他们的工作流程，以更好地符合车辆的可预测时间表。这个简单的改变产生了巨大的变化，减少了可变性，提高了整体效率，并使培训新员工变得更加容易。