5G智慧物流平台核心模块
├── 智能门禁系统
│   ├── 5G+AI车牌识别（识别时间<3秒）
│   ├── 自动预约校验
│   └── 电子身份认证
├── 智能调度引擎
│   ├── 实时资源监控
│   ├── 多目标优化算法
│   └── 动态路径规划
├── 作业管理系统
│   ├── 月台智能分配
│   ├── 装卸进度跟踪
│   └── 异常自动预警
└── 数据驾驶舱
    ├── 全流程可视化
    ├── KPI实时监控
    └── 决策支持分析

class SmartLogisticsPlatform:
    def __init__(self):
        self.ai_vision = AIVisionSystem()
        self.scheduler_intelligence = IntelligentScheduler()
        self.real_time_monitor = RealTimeMonitor()
    
    def vehicle_quick_access(self, license_plate_image):
        """车辆快速进厂流程"""
        # AI视觉识别车牌
        plate_info = self.ai_vision.recognize_plate(license_plate_image)
        
        # 实时校验预约状态
        booking_status = self.verify_booking_status(plate_info)
        
        if booking_status["confirmed"]:
            # 智能资源分配
            resource_allocation = self.optimal_resource_allocation(plate_info)
            
            return {
                "access_granted": True,
                "processing_time": "3-5秒",
                "assigned_dock": resource_allocation.dock_number,
                "estimated_process_time": resource_allocation.duration            }

智能巡检系统组成
├── 固定监测网络
│   ├── 5G智能传感器
│   │   ├── 振动监测模块
│   │   ├── 温度监测模块
│   │   └── 声学监测模块
│   └── 高清视频监控
│       ├── 可见光监测
│       └── 红外热成像
├── 移动巡检装备
│   ├── 5G智能巡检仪
│   │   ├── 多参数采集
│   │   └── 实时传输
│   └── 自主巡检机器人
│       ├── 智能导航
│       ├── 自动避障
│       └── 持续作业
└── 智能分析平台
    ├── 数据融合分析
    ├── 故障预测模型
    └── 维护决策支持

class PredictiveMaintenanceSystem:
    def __init__(self):
        self.sensor_network = DistributedSensors()
        self.ai_analytics = AIAnalyticsEngine()
        self.maintenance_planner = MaintenancePlanner()
    
    def equipment_health_monitoring(self):
        """设备健康状态实时监测"""
        # 多源数据采集
        equipment_data = {
            'vibration_patterns': self.sensor_network.collect_vibration_data(),
            'thermal_signatures': self.thermal_imaging_analysis(),
            'acoustic_profiles': self.acoustic_analysis(),
            'performance_metrics': self.performance_monitoring()
        }
        
        # 健康状态评估
        health_assessment = self.equipment_health_scoring(equipment_data)
        
        # 故障预测预警
        risk_prediction = self.failure_risk_prediction(equipment_data)
        
        return {
            'equipment_health_index': health_assessment.score,
            'risk_level': risk_prediction.level,
            'predicted_failure_time': risk_prediction.timeframe,
            'maintenance_recommendations': risk_prediction.actions        }
    
    def blade_fouling_early_warning(self, operational_data):
        """叶片结垢早期预警"""
        # 多模态数据分析
        analysis_results = self.multimodal_data_analysis(operational_data)
        
        # 结垢风险预测
        fouling_prediction = self.fouling_risk_prediction(analysis_results)
        
        if fouling_prediction.risk_level == "high":
            # 生成预警和处置建议
            warning_info = self.generate_early_warning(fouling_prediction)
            self.trigger_maintenance_alert(warning_info)
            
        return fouling_prediction

时间效率提升:
  车辆进厂时间: 从2-3小时缩短至30-40分钟  提货效率: 提升400%  单据处理: 从15分钟降至30秒  月台利用率: 从65%提升至92%运营指标改善:
  日均处理能力: 从250辆提升至450辆  车辆周转率: 提升300%  人力成本: 降低40%  差错率: 从15%降至2%

设备可靠性提升:
  突发故障率: 降低78%  维修响应时间: 从4小时缩短至30分钟  非计划停机: 减少85%  设备综合效率: 提升25%维护成本优化:
  维护费用: 降低35%  备件库存: 减少42%  人力投入: 节约50%  能耗成本: 下降18%