智慧物流怎样升级改造

智慧物流怎样升级改造,第1张

近年来,随着信息科技的不断发展,人工智能作为产业发展的前沿科技手段,成为人们目光的焦点。据国家工业和信息化部所颁布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》显示,截止到2020年,我国的人工智能标志产品将会取得重要突破,并在相关领域形成一定的国际竞争优势。而我国的实体经济将会随着人工智能的发展进一步地深化,推动产业转型升级。

在业内人士看来,人工智能是推动传统产业改造升级的利器,未来我国的制造业将会向高质量、强基础、新科技的层面发展,先进制造业将会与现代服务业融合发展,进一步助力我国建设制造强国。与此同时,5G速度与物联网的发展将会形成工业互联网平台,形成“智能+”产业链,加速制造业的转型智能升级。

智能叉车的巨大隐形市场

据中国工程机械工业协会工业车辆分会的统计数据显示,2018年,我国主要叉车制造企业全年总销量达到59.7万台,同比增长20.2%,再一次刷新了中国叉车行业的历史销售纪录。而我国的生产和销售份额在全球市场中始终排名第一,实现了国内、国际市场的双增长。

当前,我国的物流以及制造产业仍是典型的劳动密集型行业,随着机器人技术迅速崛起,各行业掀起一股“机器换人”的热潮,而涉足物流领域的企业也纷纷投入先进机器人技术的研究。在未来的几年里,隐形的智能叉车市场将会逐步爆发,实现新一轮的技术改造升级工程,智能叉车将逐步替代传统叉车的存在,成为搬运的主力工,逐渐拉动传统制造业与物流业向科技化、无人化、智能化高效发展。

扭转智能叉车落后局面,为制造产业升级赋能

智能叉车行业起源于上世纪五十年代,距今发展也有超过六十年了。我国AGV的发展虽然始于上世纪60年代,但长期以来发展缓慢。对于我国目前的叉车行业来说,相比起国外AGV搬运叉车、送货无人机大数据驱动的智能分拣等等技术和设备的普及,我国的制造和物流产业仍处于以人力为主的阶段,绝大多数行业的机器人智能制造解决方案都未普及。除此以外,我国智能叉车技术相较于国外企业的落后也是一部分成因。

早在十多年前,艾吉威便意识到了智能机器人对于传统人力搬运的革新意义,及时地投身于艾吉威AGV智能搬运机器人的研发。当时国内的传感器技术和驱动技术仍依赖于国外,陈旧的导航技术也远不能适用于当时的国内生产环境。

与以往国产智能叉车不同的是,艾吉威所研发的无标识激光导航叉车真正意义上地摆脱了国外的技术壁垒。

艾吉威所研发的无标识激光导航叉车AGV增强了AGV的柔性作业能力,让其能够摒弃陈旧的固定式导航路线,自主高效构建地图算法,不论置身于什么环境下也能智能快速规划路线,自由避障移动。让AGV能够真正适用于国内工厂的复杂作业环境,高效化、智能化地为工厂作业。

与此同时,艾吉威在物流体系上也作了改进,研发了上位机系统AGVS、仓库管理系统WMS、仓库控制系统WCS、信息管理系统ERP、通信识别RFID等。当生产命令下达以后,AGVS将会准确地接收并传达给距离搬运地点最近的AGV设备,以此协调工厂的运作,达到生产效率最大化。同时,各产品的数据将被智能记载于仓储管理系统之中,工厂的生产与库存大数据将被实时记载与输出,让工厂的生产更为科学化、定制化。

这一新型叉车在艾吉威与赛轮集团合作的改造项目中实现了规模集群应用。赛轮集团的工厂面积高达7.2万平方米,由于长期不科学的人力作业以及设备放置规划的不合理,导致赛轮集团工厂的地面大面积老化、陈旧,如果继续使用人力作业模式的话,甚至会引发极大的安全隐患问题。对于这样复杂的改造环境与条件,许多公司都表示改造难度过大,难以完成。

而艾吉威所研发的无标识激光导航叉车AGV却令这个不可能成为可能,通过艾吉威技术研发队五次严格的方案筛选,三次实地考察,对线路地图进行日复一日的算法设计和优化,最终研制出了最合适赛轮集团工厂的改造方案。实现了以AGV代替人力作业,导航路线灵活,50多台AGV搬运机器人并行使用,科学协调的自主作业方式,达成了AGV柔性作业,工厂智能生产的成效。

而赛轮集团也成为了全国首例大规模运用AGV智能搬运机器人代替人工作业的轮胎制造企业,让全国的工厂都认识到了艾吉威所研发的AGV对于工厂生产的巨大改造意义。这不仅意味着赛轮集团工厂全面实现了智能化生产的改造,还意味着中国制造业搬运机器人正式投入大规模集群应用成为可能。

行业协同发展,尽早实现大规模商业化应用

对于技术而言,我国智能叉车研发公司已经初步实现了领先国外的状态。那么,是什么在拖缓我国制造业全面升级转型的步伐呢?

是普及率。人口数量和生产结构的不同导致我国智能化应用的普及率远低于国外,以机器人为代表的智能制造虽然是目前国内制造业和服务业确定的转型方向,但这一方案在真正实施上仍有着很大的难度。对此,我国制造产业全面升级转型需要的是各行业加强协作,共同推进智能制造的部署使用,加强技术研发,突破技术短板,尽早实现AGV的大规模商业化应用。

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