智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號(hào)
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
新西蘭aucom 軟啟動(dòng)器赫爾納供應(yīng)
新西蘭aucom,新西蘭aucom軟啟動(dòng)器,新西蘭aucom變頻驅(qū)動(dòng)器,新西蘭aucom加熱器控制,新西蘭aucom赫爾納供應(yīng)品牌
其他品牌
當(dāng)數(shù)字化進(jìn)化為數(shù)智化，就意味著大數(shù)據(jù)和人工智能的深度結(jié)合，同時(shí)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通道建設(shè)、數(shù)據(jù)處理和分析，以及數(shù)據(jù)反饋控制等各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)展到了同等重要的位置，數(shù)據(jù)的閉環(huán)處理能力已然成為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必要條件，打造完整的數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”成為這個(gè)時(shí)代的“標(biāo)志”。
時(shí)間追溯到2012年，亞馬遜豪擲7.75億美元收購(gòu)了一家名為Kiva的倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化公司，這家公司給亞馬遜的倉(cāng)庫(kù)帶來(lái)了一群“其貌不揚(yáng)”的橙色機(jī)器人。
原本習(xí)慣了在倉(cāng)庫(kù)里奔波的工人們驚訝地發(fā)現(xiàn)：這些矮小機(jī)器人不知疲倦、找貨快速且準(zhǔn)確。
不僅物流行業(yè)，在制造工廠里，大量機(jī)器人和智能型設(shè)備也被普遍引進(jìn)，有人斷言：未來(lái)工廠一定是無(wú)人的“黑燈工廠”。
缺少工人的工廠，缺乏了“柔性”
誠(chéng)然，在一些勞動(dòng)強(qiáng)度大、危險(xiǎn)性高、機(jī)械性、重復(fù)性的崗位中，機(jī)器人取代工人已經(jīng)是大勢(shì)所趨。
一方面企業(yè)招工也越來(lái)越難；另一方面，人員流動(dòng)帶來(lái)的培訓(xùn)成本高漲、成長(zhǎng)期漫長(zhǎng)等因素，造成了企業(yè)用人成本居高不下。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，在我國(guó)節(jié)點(diǎn)物流花費(fèi)中，倉(cāng)內(nèi)的物流費(fèi)用在逐年遞增，2019年就達(dá)到了1.9萬(wàn)億元，2020年又將達(dá)到歷史最高峰。其中，70%的費(fèi)用為人工成本。
但如今的年輕勞動(dòng)力更愿意選擇外賣(mài)、網(wǎng)約車(chē)等平臺(tái)，即便投身物流行業(yè)也不愿從事倉(cāng)內(nèi)搬運(yùn)等高強(qiáng)度工作，這就無(wú)形中推動(dòng)了物流的無(wú)人化進(jìn)程。
根據(jù)另一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：國(guó)內(nèi)物流機(jī)器人總數(shù)將從2019年的20萬(wàn)臺(tái)增加至2023年的50萬(wàn)臺(tái)，市場(chǎng)規(guī)模突破600億元，這還是相對(duì)保守的估計(jì)。
此外，正如開(kāi)頭所言，人工作業(yè)在倉(cāng)儲(chǔ)物流中相比如各類(lèi)機(jī)器人的效率實(shí)在是太低，因此各家企業(yè)都開(kāi)始了從信息化的人工作業(yè)開(kāi)始向無(wú)人化的純自動(dòng)化設(shè)備轉(zhuǎn)變。
但只靠機(jī)器人真的可以解決所有問(wèn)題嗎？有些人給出了不同的答案。
在與國(guó)內(nèi)智慧物流“新星”華清科盛的交談中，鎂客網(wǎng)得到了一個(gè)新的觀點(diǎn)：人工在倉(cāng)內(nèi)物流中也是不可缺少的要素。
缺少了人力之后，工廠的物流就缺乏了“柔性”，面對(duì)新的業(yè)務(wù)時(shí)就很難做出最快的相應(yīng)。
例如，當(dāng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)調(diào)整時(shí)，工人們可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行運(yùn)作，但機(jī)器人需要修改算法程序等一系列步驟，周期長(zhǎng)。
另外，單純的機(jī)器人很難應(yīng)對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)地環(huán)境和空間布局，一旦有新的貨物出現(xiàn)，同樣需要進(jìn)行調(diào)整。
“沒(méi)了人力，機(jī)器人其實(shí)一點(diǎn)都不靈活。”
在華清科盛的模式下，單純自動(dòng)化設(shè)備作業(yè)的“無(wú)人工廠”屬于內(nèi)部物流3.0版本，雖然相較于純?nèi)肆Φ奈锪魈嵘诵?，但同時(shí)也忽視了人工在現(xiàn)實(shí)中的靈活可變。
機(jī)器人與人的“共舞”
或許有人會(huì)說(shuō)，人工只是一種“妥協(xié)的方式”，在算法完善之后，機(jī)器人也能適應(yīng)不同的環(huán)境。
但華清科盛告訴鎂客網(wǎng)：人工和機(jī)器人一直都是平行互助的關(guān)系，兩者不存在誰(shuí)代替誰(shuí)的說(shuō)法。
當(dāng)下，中國(guó)制造正在想中國(guó)智造升級(jí)，我們?cè)絹?lái)越清晰的意識(shí)到：?jiǎn)吸c(diǎn)的智能化、局部的改善無(wú)法達(dá)到資源配置最優(yōu)，用機(jī)器人代替人工也只存在于特定的場(chǎng)景中，而人則是制造現(xiàn)場(chǎng)“柔性”最強(qiáng)的生產(chǎn)力。
他們將這種模式稱(chēng)作“物流資源的池化”，在這個(gè)“池子”里，無(wú)論是機(jī)器人、人力甚至是叉車(chē)，都屬于倉(cāng)庫(kù)里的資源，管理者可以根據(jù)需求任意規(guī)劃池內(nèi)的資源。
相較于之前的物流3.0，這種“將人、車(chē)、器具、設(shè)施和場(chǎng)地等物流資源統(tǒng)籌管理”的物流模式被華清科盛稱(chēng)為“物流4.0”，是公司所有產(chǎn)品的核心。
與純機(jī)器人的無(wú)人工廠相比，人工加入的最大的好處其實(shí)是在于解決了產(chǎn)線(xiàn)的柔性問(wèn)題，同時(shí)兼顧了效率。
在池化的概念之下，這些資源沒(méi)有區(qū)域界線(xiàn)和崗位束縛。換句話(huà)說(shuō)：在人機(jī)混合的模式下，系統(tǒng)可以?xún)?yōu)化調(diào)度，人和機(jī)器都可以做自己擅長(zhǎng)的事，既可以根據(jù)訂單均衡分配工作任務(wù)，也可以預(yù)測(cè)波峰波谷提前調(diào)配資源。
從物流的本質(zhì)來(lái)看，其實(shí)就是服務(wù)于用戶(hù)的需求，追求效率和成本的一致性。用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)形容，就是“降本、增效”。
在目前的大環(huán)境之下，機(jī)器人的出現(xiàn)確實(shí)能作為取代人力成本的最佳選擇，同時(shí)提高了效率。但一味地追求“無(wú)人化”并不能得到最優(yōu)解。
就如前文所說(shuō)，人工可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況進(jìn)行改變，但機(jī)器人卻只能依據(jù)設(shè)置好的算法進(jìn)行運(yùn)行。
當(dāng)然，這也從側(cè)面反應(yīng)出當(dāng)下的現(xiàn)狀：工廠的智能化依然處于初級(jí)階段。
就好比運(yùn)行在高速公路上的卡車(chē)司機(jī)們，他們或許很需要自動(dòng)駕駛的輔助，但如果不能保障自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行，他們還是會(huì)選擇手動(dòng)駕駛。
內(nèi)部物流需要一個(gè)“大腦”
因此，在工業(yè)4.0的理念下，數(shù)智化正成為智慧工廠發(fā)展的重點(diǎn)方向之一。這套“物流4.0”模型，最終也是遵循一套完整的物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，從而幫助管理者實(shí)現(xiàn)分析與決策的原則規(guī)劃。
據(jù)華清科盛介紹，公司擁有l(wèi)oT軟件平臺(tái)和各種硬件產(chǎn)品，可以實(shí)現(xiàn)完成全局物流要素的數(shù)字化，再借助AI、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，完成各種資源的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)以及自主優(yōu)化調(diào)度。
其中，最核心的平臺(tái)是“數(shù)智化大腦Wisdom”。在這套平臺(tái)之下，員工、車(chē)輛、場(chǎng)地、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備、周轉(zhuǎn)器具都被數(shù)字化，可以通過(guò)實(shí)時(shí)診斷分析和預(yù)測(cè)仿真完成自主配合和自動(dòng)感知。
另外在工廠里，各類(lèi)loT智能物流裝備以及硬件模塊也可以幫助企業(yè)最大程度提高效率。
值得一提的是，在華清科盛的整套系統(tǒng)里，人的價(jià)值被凸顯了出來(lái)。新人可以快速成長(zhǎng)并完成跨崗位的工作，成為“萬(wàn)能工”；同時(shí)也能實(shí)時(shí)績(jī)效反饋，參與技能和流程的創(chuàng)新改善。
此前，亞馬遜的工人們就一直抱怨自己被“困”在了倉(cāng)庫(kù)管理算法，如同一枚巨型機(jī)器上的零件，隨時(shí)都可以取代。而華清科盛的Wisdom改變了這種狀態(tài)，讓人不再受困于重復(fù)性和機(jī)械性的日常操作，更有機(jī)會(huì)參與到創(chuàng)新和管理這些主觀性?xún)r(jià)值發(fā)揮的工作中。
這也恰恰呼應(yīng)了之前的理論：無(wú)論是工人還是機(jī)器人，其實(shí)背后都是依賴(lài)于整套系統(tǒng)的算法，只有整套“神經(jīng)系統(tǒng)”高效運(yùn)行，才能充分發(fā)揮人的柔性并進(jìn)一步提高制造現(xiàn)場(chǎng)的智能化水平，同樣能達(dá)到降本增效的作用。
結(jié)語(yǔ)
目前，華清科盛的這套理念已經(jīng)覆蓋了超過(guò)30個(gè)行業(yè)，服務(wù)超過(guò)300家客戶(hù)，其中又以汽車(chē)行業(yè)客戶(hù)居多。
在國(guó)內(nèi)，汽車(chē)制造本來(lái)就屬于智能制造的代表性行業(yè)，當(dāng)智能制造遭遇傳統(tǒng)物流，所體會(huì)的痛點(diǎn)也格外顯著，自然非常容易接受這套運(yùn)營(yíng)模型的改造。
尤其在疫情之下，靈活配置的廠內(nèi)物流對(duì)于保障制造企業(yè)柔性、提高市場(chǎng)反應(yīng)能力進(jìn)行起到至關(guān)重要的作用，華清科盛以數(shù)字科技優(yōu)化物流全要素，像是為企業(yè)提供了一把“萬(wàn)能鑰匙”。
回到開(kāi)頭討論的話(huà)題：在一些場(chǎng)景中機(jī)器人應(yīng)用是必然趨勢(shì)，但不論未來(lái)如何發(fā)展，人都將是創(chuàng)造主體。一味地追求“無(wú)人化”并不是正確的選擇，而應(yīng)該充分利用數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”，做好資源要素的優(yōu)化配置，從而實(shí)現(xiàn)最佳的物流運(yùn)營(yíng)狀態(tài)。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號(hào)
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號(hào)
