股票行情软件下载:688251 井松智能—股票行情主力资金的最新股票行情
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| 上证报中国证券网讯 井松智能近日刊登招股说明书,拟在上交所科创板发行1485.71万股新股,占发行后总股本的25%。本次发行 |
|通过向符合条件的投资者进行初步询价直接确定发行价格,不再进行累计投标询价.;申购日为5月25日;华安证券承销保荐有限责任公|
|司担任本次发行的保荐机构(主承销商)。 |
| 根据招股书,公司是一家智能仓储物流设备与智能仓储物流系统提供商,专注于研发与制造智能仓储物流设备、开发智能仓储物流|
|软件,为下游客户提供智能仓储物流系统。自设立以来,公司依据不同行业特性,经过持续的研发创新积累和多行业项目应用实践,逐|
|步开发了一系列具有自主知识产权技术的智能仓储物流系统,积累了丰富的项目经验,形成了深厚的技术沉淀;在不断拓展新行业应用|
|的同时,公司参与设计承建的多个项目获评省级或国家级标杆工程。 |
| 本次募集资金扣除发行费用后计划投向“智能物流系统生产基地技术改造项目”“研发中心建设项目”和“补充流动资金”三个项|
|目。 |
| 据悉,近日井松智能为冶金行业打造的“智能工厂系统设计与建造一体化项目”在A股上市的某铝业集团公司成功落地应用。据了 |
|解,该项目单货位20吨/个,立体库净高度24m,是国内首个20吨级的智能工厂项目,打破了国外的长期技术垄断,体现了中国硬科技实|
|力,也是国内首创可实现高位“存储”、多区域“搬运”、仓与车间“配送”等一体化的行业标杆项目。 |
| 进一步了解到,井松智能基于“智能化生产+网络化协同+个性化定制+服务化延伸+应用化管理”的五化模式,结合业务与技术的双|
|轮驱动平台,实现纵向与横向价值链集成,融合“智能调度+智能识别+智能导航”等先进技术,将原“原辅料、半品、成品”等物料的|
|“存、拣、配、合”等环节实现全流程一体化,使“人、机、物”之间数据实时共享、业务高度协同,为企业提供“节本、增效、减耗|
|、提质、优管”新型定义模式下的智能工厂系统设计与建造综合服务。该项目解决了客户超重载20吨级物料产品的高位存储、柔性化搬|
|运配送、系统化管控、企业智能制造数智化转型升级等多个维度的企业蓝图目标。 |
| 井松智能表示,作为值得信任的“领跑者”,井松智能以科技赋能全行业迭代发展,坚持专注智能仓储物流系统设计与建造之路,|
|以期助力更多企业实现智能化目标愿景。(孟晓红) |
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| 2022-05-17 |井松智能(688251)今日招股 致力攻克智能物流末端无人化作业难题 | 中证网 |
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| 中证网讯(王珞)井松智能(688251)5月16日晚间发布招股意向书,公司拟公开发行股份1485.7116万股,发行股份占本次发行后|
|公司股份总数的比例为25%,募集资金扣除发行费用后,分别用于智能物流系统生产基地技术改造项目、研发中心建设项目和补充流动 |
|资金。 |
| 井松智能表示,公司打造了智能装车系统,可大幅度降低人力需求与提高作业效率,减少月台或暂存区的周转空间,降低车辆滞留|
|与等待时间,无需改造易用柔性大,实现仓储与配送的自动对接、24小时的系统化智能管控。 |
| 据悉,当前装车场景化痛点问题主要包括,作业强度大、人力需求多;人与叉车交互频次高、安全隐患大;车辆随机性大、不可控|
|因素多,车辆滞留等待时间长;货物易损坏,无法保障产品包装质量;作业效率低,无系统化管控、不防呆防错等。伴随装车末端物流|
|场景化诸多问题点,整个市场端对自动装车系统解决方案需求力度非常大。 |
| 对此,井松智能打造的智能装车系统突破了四大难点,一是解决多场景适用性难题,能基于"3D视觉识别技术"解决不同类型物料、|
|不同尺寸、不同车型等场景需求自动装车作业问题。二是解决装车降本增效难题,可实现人力与驾驶叉车缩减,降低人物运成本,提高|
|装卸车综合效率目标。三是解决安全精准可靠性高难题,采用"3D视觉+多线激光"融合技术,实时获取物料状态与装车模型,实现高安 |
|全精准可靠性作业。四是解决系统柔性易配难题,可根据场景效率要求、垛型要求、物料特征等因素,匹配不同车型、用车数量、自定|
|义系统属性等柔性化系统目标。 |
| 中国证券报记者了解到,物流末端配送成本已占到总成本的百分之三十以上,配送难、配送贵、配送堵的问题让"最后一公里"变成|
|"最长一公里"。同时,传统的人工或叉车装卸方式成本高、风险大、应用场景受限等弊端日渐突出,企业对物流末端降本增效的需求日|
|益凸显。伴随人工智能、物联网、云计算等技术的兴起,掀起人类又一次新产业创新,以"去人工化"为核心的无人化物流发展迅速,更|
|多企业开始关注智能装车系统应用场景。另一方面,因人口红利逐渐消失、空间利用率与周转率的要求提高、智能仓配系统技术日趋成|
|熟稳定等因素影响,装车场景化中的物流作业痛点、瓶颈问题已成为企业关注的重要话题。 |
| 井松智能表示,公司打造的智能装车解决方案是由AGV系统、智能识别系统、智能调度系统、智能监控系统、各类叠垛、装车设备 |
|等软硬一体化相结合组成,并按照一定的科学工作原理运行。首先,基于大数据分析技术,获取库存数据、车辆容量数据、堆垛效率、|
|配送预测效率等多类型数据进行提取、挖掘、洗理。其次,在结合智能调度云平台,匹配车辆运力池、调度等级、堆垛与装车模型规则|
|、下发车辆调度任务指令。最后,车辆根据路径优化算法,装车模型映射、任务排序、站点定位进行任务执行,并反馈系统指令,形成|
|智能装车系统闭环。 |
| 从功能流程上看,该装车解决方案从实物流、信息流、作业流三个层面进行功能流程设计,实物流实现物料产品的物理空间变化,|
|信息流实现信息指令变化,作业流实现物流机器人AGV与物料产品的结合变化,完整体现智能装车解决方案的场景化应用。 |
| 从优势亮点上看,该智能装车解决方案可以分为产品维度、技术维度、场景维度、服务维度等四个维度体现。基于环境感知、运动|
|控制、导航定位、智能调度等核心技术,可实现整体作业效率最优。同时,可兼容多类车型,实现高鲁棒性的识别与定位,末端识别技|
|术可匹配货物种类多、堆放随机等复杂场景,根据卡车类型与载货需求,灵活制定堆叠装载策略。并且能够结合3D视觉与激光识别技术|
|,实现末端精准稳定高效作业,自研3D视觉定位识别技术,可实现对各类车型的高精度位姿检测。总体而言,该智能装车解决方案具有|
|实现高效率、高柔性、高精度的特征。 |
| 公司向中国证券报记者透露,除此之外,还打造了场景化流程化定制化的智能调度系统平台,能实现多系统兼容对接、多任务一键|
|齐发、多策略自定义适配,完美匹配客制化的需求目标。 |
| 目前,井松智能打造的智能装车解决方案可实现集装箱式的车辆与平板车式的车辆等自动装车,同时装车场景无需改造(可在月台|
|、车间、物流园区等场景)、易用易配,并成功在化工、食品等多个行业成功落地应用,并成功登录2021 CeMAT ASIA,引来众多行业 |
|客户与同行的高度关注。 |
| 井松智能表示,智能装车解决方案从客户末端物流的场景化应用痛点出发,基于"大数据分析+智能调度云平台+智能路径规划"闭环|
|三角互为技术,通过数据挖掘洗理、策略规则自定义、装车模型构建,实现不同容器、不同垛型、不同车型、不同站点等装车场景的无|
|人化作业,同时,让企业实现降本、增效、提质、优管、节能的综合效益目标。 |
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【1.融资融券】
井松智能(688251)2022-06-06被调入成为标的,可充抵保证金最高折算率65%
2023-02-24融资融券信息:融资偿还额45.62万(元),融资净买额3.12万(元),融券余量9888(股),融券偿还量0(股)
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| 交易日期 | 融资余额(元) | 融资买入额(元) | 融券余额(元) | 融券卖出量(股) | 融资融券余额(元) |
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| 2023-02-24 | 2181.7503万| 48.7447万| 32.7392万| 0| 2214.4895万|
| 2023-02-23 | 2178.6274万| 53.9157万| 32.3832万| 0| 2211.0106万|
| 2023-02-22 | 2315.4078万| 40.4563万| 32.5117万| 0| 2347.9195万|
| 2023-02-21 | 2321.3263万| 166.3693万| 32.5117万| 0| 2353.838万|
| 2023-02-20 | 2281.4823万| 275.8621万| 32.8677万| 0| 2314.35万|
| 2023-02-17 | 2082.536万| 33.2215万| 32.8776万| 0| 2115.4136万|
| 2023-02-16 | 2154.4682万| 141.1728万| 39.2103万| 0| 2193.6785万|
| 2023-02-15 | 2166.4729万| 120.1386万| 60.0758万| 0| 2226.5487万|
| 2023-02-14 | 2098.0265万| 40.2499万| 60.8058万| 0| 2158.8323万|
| 2023-02-13 | 2136.0408万| 149.2153万| 61.3597万| 0| 2197.4005万|
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融资余额若长期增加时表示投资者心态偏向买方,市场人气旺盛属强势市场;反之则属弱势市场。
【2.资金流向】
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| | 主力净流入 | 超大单净流入 | 大单净流入 |
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| | 净额(元) | 净占比(%) | 净额(元) | 净占比(%) | 净额(元) | 净占比(%) |
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| 2023-02-24 | 0| 0.0| 0| 0.0| 0| 0.0|
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