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對(duì)話華清科盛:數(shù)智時(shí)代,看物流如何“變得更聰明”

機(jī)器人的出現(xiàn),真的就是為了取代工人嗎?

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、網(wǎng)約車等平臺(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。

對(duì)話華清科盛:數(shù)智時(shí)代,看物流如何“變得更聰明”

他們將這種模式稱作“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,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、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)域界線和崗位束縛。換句話說(shuō):在人機(jī)混合的模式下,系統(tǒng)可以優(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)于用戶的需求,追求效率和成本的一致性。用專業(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。

對(duì)話華清科盛:數(shù)智時(shí)代,看物流如何“變得更聰明”

圖 | 華清科盛產(chǎn)品覆蓋廠內(nèi)物流全場(chǎng)景

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。

對(duì)話華清科盛:數(shù)智時(shí)代,看物流如何“變得更聰明”

圖 | Wisdom九大核心功能

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價(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,其中又以汽車行業(yè)客戶居多。

在國(guó)內(nèi),汽車制造本來(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)。

作者:家衡

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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