智能物流在智能制造中的应用

智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。

智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化，

并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。

并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。

在智能制造的关键技术当中，智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。那么，智能制造十大方向是怎样的？

1、智能产品

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

2、智能服务

基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

3、智能装备

制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

4、智能产线

很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5、智能车间

一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率(OEE)。因此，无论什么制造行业，制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

6、智能工厂

一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning)，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon scheduling)，MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。

7、智能研发

离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

8、智能管理

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等，国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9、智能物流与供应链

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10、智能决策

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。

智能物流在离散智能制造的装配线上应用越来越具有举足轻重的作用。随着仓储物流装备制造业快速的发展，会有更多的软硬件技术应用到智能制造生产中。本文分析了制造行业目前的发展现状及面临的痛点，并以实际应用案例佐证了智能物流在智能制造实现过程中的重要性。最终得出结论：智能物流系统不是简单的设备组合，而是以系统思维的方式对设备功能的充分应用，实现软硬件接口的无缝和快捷，这是一个全局优化的复杂过程。

一、背景

智能物流是智能制造实现的关键一环。对于离散制造业来说，不同企业差别很大，工艺复杂，过程离散，难以形成产品化的解决方案。其数字化、信息化难度很大，真正体现着制造业信息化总体水平。通过仓储软件输入+硬件输出，将货品（原材料、工具、产品）等物料进行自动仓储存取作业，保障生产线工作的不间断，根据生产节拍进行及时准确的生产配送，使企业各生产单位相互之间以及与众多的各类库房之间形成供应关系，通过WMS、WCS、输入输出接口等软件系统，高效、准确地控制货物、货流，清楚反映上下游仓储状况，保证生产作业计划和物品存取的准确性。图1是自动化物流系统的总体工艺设计图。

二、制造业的重要地位和现状

由于生产企业的特性(尤其是大型生产企业)，一般没有办法将常规仓库设立在每一个车间旁边，而生产线的生产是一个实时的过程，不允许有任何一点停顿，因此智能物流的主要作用是用来支持生产线的不间断生产，保证其生成速度的迅速，存储空间利用率更高。其特点为：占地面积尽量少，需要尽量多地利用空间存储；存储的内容复杂，包括空托盘、配套任务、半成品、成品；信息流与物流同步；出入库效率要高；供应配送准确率高。

1行业痛点

标准工艺不易制定，难以掌握，设备、人员、管理等方面状况复杂。在人员对设备不熟悉的前提下，缺少具备现场解决问题的思路。实际生产时造成无法按标准执行工艺，而部分产品由于一些关键工艺受机器等资源的限制，或其他特殊情况导致存在着多种加工工艺流程并存的情况。产品结构及设计变更的管理更为困难，手工作业时面对庞大的材料清单、复杂的生产状况等，常常造成交货延迟，库存积压，加工失误，市场时而供不应求等等问题。由于工程变更缺乏科学规范的管理，也经常造成一些物料的停滞，企业的库存积压。此时，就需要一些人员、设备、管理等方面的升级，并改善资金有限等问题，确保工艺流程快速、有效。制造企业现状图，如图2。

2应用案例

（1）项目概述

本项目针对某离散制造业特定产品的装配流程和装配工艺，重新设计、布局，建设了一套智能物流生产线（产品装配生产线），本系统按照智能物流和智能管理的需求，以数字化生产线执行管控为目标，改变传统的装配模式，实现了任务下达、仓储齐套、AGV发运、工位装配等整个装配生产过程的信息跟踪与管控，建设批量装配的、符合每个工位装配特点的、高效智能的、相对柔性的智能制造装配生产线。

本智能制造装配产线对应的线边库包括的设备有：托盘库（箱式堆垛机立体库）、物料库（自动化升降库）、齐配套库、AGV、输送线、RFID、LED等。

本制造装配产线对应的线边库包括的软件有：托盘库管理软件、物料库管理软件、齐配套库管理软件、托盘库控制调度软件、物料库控制调度软件、AGV控制调度软件、与ERP接口、与MES接口等等。

（2）项目作业流程

实际生产过程中，往往有很多不确定因素，如产品的重修返工，材料、半成品的报废、工位机器的故障、拿取物料不及时等等，管理人员很难及时掌控现场状况。

图3为项目物流布局图，主要是解决生产企业的特性（尤其是大型生产企业），使其生产线的产生变为一个实时的过程，不停顿、送料及时、排故及时等等。其作业流程为：上层系统通过接口下发指令，AGV接收指令沿输送线前往托盘立体库（图8）、

物料立体货柜取货（图9），

工作人员可在人工齐套工位（图10）对AGV放置的物料进行配套处理。

随后AGV将物料送至检验台，检验完毕后，AGV沿输送线将货物送到工位，货物触发工位自动加工系统，进行货物的生产加工。加工完毕后，AGV将成品送到成品存放区（图11）。实现了智能物流。

（3）物流与信息流

物流和信息流之间的关系是密不可分的。一方面，物流活动产生大量的原材料供应、产成品消费等信息。为提高物流的效率，要求信息流保持畅通，并准确反馈物流各环节运作所需求的信息。另一方面，信息技术的不断进步为信息的及时大规模传递创造了条件，反过来促进物流服务范围的扩大和物流组织管理手段的不断改进，促进物流能力和效率的提高。

图4为物流与信息流图，是针对特定产品的装配流程和装配工艺，自动物料和智能管理的需求，通过与上层接口的对接，配合生产线执行管控，实现工艺（内置，支持VPPC导入）、任务（手工录入，支持VPPC导入）和物料（物料库）的导入、导出，来改变传统的装配模式，建设的一套实现批量装配、符合每个工位装配特点的、高效智能的、相对柔性的数字化装配生产线。

（4）网络结构

物流信息平台是智慧物流高效运转的中枢。信息化平台主要价值在于：信息的高效协同、各环节信息的通畅和透明，可以使供应链的企业高效及时掌握物流信息，通过共享信息支撑行业与市场规范化协同工作机制的建立。

图5为整个智慧物流的强大运转结构图，其通过大数据、人工智能和机器学习、自动驾驶车辆、AGV自动引导车和卡车、物联网传感器、机器人、自组织智能、智能货架、智能集装箱、GPS、射频识别（RFID）、电子数据交换（EDI）、区块链等，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化，从而提升物流效率，降低成本，推动供应链向更高水平发展。

 （5）业务流程

图6为完整的业务流程图。其主要包括生产任务、生产准备、任务管控、生产执行、生产统计。首先对生产任务进行导入、新建（可随时查询任务的变动日志）。其次进行原材料的领用入库；人员的调配；工位及工装准备；物料库进行齐套配置等等。再次通过查询任务的可执行条件；对任务进行调整、下达；跟踪任务执行进度；导出任务执行质量、进度等数据。其次进行生产工位智能调度的执行。最后通过数据的统计，实现动态数据的实时查看；生产统计、质量统计；事务（排故、维修等）记录。

（6）功能模块

图7为本项目设计的数字化生产线执行管控系统的功能模块图。其主要包括：任务管理、生产执行、生产物流、统计分析、基础数据管理、生产调度、产线数据采集七大功能。实现了装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配料功能，并与AGV 配套实现工位物料自动配送至各个工位。并与AGV 配套实现工位物料自动配送至各个工位。数字化生产线执行管控系统能对物料实现行迹化管理，可实现对物料的自动记录、告警、远程查看、统计和对生产任务、质量、工时的统计等。

3传统制造到智能制造的升级

上述项目真正解决了传统制造在设备、人员、管理等方面状况复杂的问题。在全自动化的 *** 作下，降低了人工成本，缩短了工艺时间，缩减了工艺流程，降低了人员和工艺流程的费用支出，真正地改变了传统制造业的弊端，实现了传统制造到智能制造的升级，如图12。

三、总结

智能物流系统不是简单的设备组合，而是以系统思维的方式对设备功能的充分应用，实现软硬件接口的无缝和快捷，这是一个全局优化的复杂过程。通过运用系统集成的方法，使各种物料最合理、经济、有效地流动，实现物流的信息化、自动化、智能化、快捷化和合理化，使货物的存储形态从静态存储过渡为动态存储，使货物在仓库内按需要自动存取，使仓库转变为企业生产物流中的一个重要环节；通过短时储存，使外购件和自制生产件在指定的时间自动输出到下一道工序生产，进而形成一个智能化的物流作业流程。智能物流在离散智能制造的装配线上应用越来越具有举足轻重的作用。随着仓储物流装备制造业快速的发展，会有更多的软硬件技术应用到智能制造生产中。 

广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。

智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

（一）数字化制造

数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。

智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。

需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

（二）数字化网络化制造

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

德国“工业40战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。

近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。

智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

思想价值决定企业命运的时代已经到来。

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