在数智升级的行业浪潮中 ， 在制造端如何克服“千厂千面”的挑战 ， 真正释放物流的巨大潜能？ 1月11日 ， 随着物流科技创新公司安歌科技的品牌升级 ， 由其推出的“E模式” ， 凭借着独特优势以及深厚的实战经验 ， 为智造物流升级提供了“见招拆招”的新思路 。
无论从市场预期还是政策支持来看 ， 智造物流均备受青睐 。 全球知名市场调研机构Persistence Market Research(PMR)在报告中指出：2021年全球厂内物流自动化解决方案市场价值已达438.3亿美元 ， 预测至2031年年均复合增长率将高达14% 。 不久前 ， 上海在《上海市高端装备产业发展“十四五”规划》中 ， 亦明确提到智能物流与仓储装备 ， 并强调“以应用推广、效率提升为重点” 。 然而 ， 数智物流要真正在制造端落地、并与生产流程深度融合 ， 难度会远大于单纯的运输或仓储管理 。 因为智造物流不仅需要深入理解工艺流程 ， 还要与生产流程中各类物料以及复杂的设备、数据与场景都配合得严丝合缝；同时 ， 由于每家企业所属行业、设备基础、场地状况、工艺流程、需求都不尽相同 ， 更是增加了升级的难度 。
对于智造物流的“普及难”问题 ， 安歌科技董事长兼CEO姜跃君指出：基于前身意欧斯在物流装备领域已有超过14年的深厚积淀 ， 安歌科技希望凭借丰富的行业经验 ， 以及“设备+软件+系统+平台服务”的业务模式与自研自制的技术路径 ， 为中国企业打造技术与性价比兼具的个性化升级“E模式” ， 更好地帮助智造物流走进千行百业 。 而桐昆集团、读库等一系列来自不同行业领域的成功案例 ， 也为这一模式的落地实践提供了鲜活例证 。
E管理：借助数字孪生 ， 打造可视化物流管理 “元宇宙”
制造端物流之所以难管理 ， 很大原因在于工序多、设备多、场景多、库区布局分散 。 通过数字孪生对真实世界的设备进行虚拟 ， 能够在“元宇宙”式的虚拟环境中 ， 依靠大数据和机器学习 ， 优化仓库的存储结构、改善设备的运行效率、并协助管理者进行运维决策 ， 进一步提升企业的柔性管理水平 。 而数字孪生的模拟精度 ， 与管理的效率与精准程度息息相关 。
由于安歌科技拥有丰富的工业经验与自研自制的优势 ， 更了解中国制造业的工艺流程与设备的运行逻辑 ， 因此对比单纯接入第三方数据 ， 安歌科技更容易在成本可控的前提下 ， 自主获得更丰富、深度的设备数据类型与数据内容 ， 提升数字孪生的精确度 ， 甚至对于一些新兴行业、或者没有成熟参数模型的非标设备与系统 ， 也能快速“还原”到数字世界中 ， 让物流管理如虎添翼 。
某智控智能工厂 ， 是应用数字孪生的一个优秀案例 。 该企业是全球生产最具规模的压缩机密封电机生产企业之一 。 安歌科技通过定制的整厂物流解决方案 ， 为其实现从原料到最终出库的全程物流数智化 。 由于整个生产过程被数据化可视化 ， 通过数据化软件方式可以完美溯源、轻松管理 ， 在项目完整落地后 ， 实现成品合格率99.7% ， 还借助加强工序衔接与物料运转效率 ， 下降半成品库存量约70% ， 节约整厂人力成本约40% ， 为数字孪生在协同生产、规模化生产中的降本增效提供了范本 。
E定制：以深入设备层的创新 ， 满足“量体裁衣”需求
受不同行业特性、场地等因素影响 ， 制造端物流对定制化的需求很高 。 即便是AGV、堆垛机等不可或缺的“标配” ， 不同行业乃至企业 ， 对产品的要求也可能千差万别 ， 这也增加了智造物流升级的困难 。
对此 ， 安歌科技的解题思路十分清晰：一方面 ， 因应行业共性 ， 做好深入设备层的针对性研发；另一方面 ， 将产品的核心功能点切分为更小的、可灵活组合的标准模块 ， 能够像“搭积木”一样 ， 快速满足不同行业与企业的个性需求 ， 并且实现更优性价比 。 以AGV为例 ， 通过对控制、导航、调度进行模块化 ， 客户可以脱离实施人员 ， 自行完成车体参数配置、建图、路线规划 ， 并根据业务需求调整；而立库的核心设备堆垛机 ， 更是从地面到31米高、从-30℃到50℃温度环境、从百公斤级到5吨级别、从单深位到双深位、从直轨到变轨 ， 均有可以胜任的相应产品 。