一汽股份谈智能制造下的物流痛点与改善｜物流痛点与改善专题（三）

智能制造正在促进制造方式变革和制造业产业升级，并将成为全球新一轮制造业竞争的制高点。数字化技术和智能化产品正在越来越多地被制造企业的物流体系所广泛采用，并逐步发挥出越来越大的作用。智能物流体系是一个新生事物，需要人们对其充分认识、精心准备、积极探索和科学应用，才会发挥出应有作用，实现预期目标。

一、智能制造下的智能物流体系

智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的高效协同的系统。它通过智能装备的自主学习、分析、推理、判断和决策等智能活动，实现扩大、延伸和部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动的目标。

智能制造下的智能物流体系，就是通过智能化产品（如AGV、自动立体仓库和物联网等），自主或辅助完成装卸、分拣、存储、配送等物流作业。

目前，智能化的物流装备已经越来越多地被应用到制造企业中。在汽车生产物流领域，以AGV、自动立体仓库等为代表的智能化物流技术设备，已经在很多汽车生产企业推广应用，并在生产效率提升和资源合理利用等方面收到了良好的经济效益和社会效益。当然，我们还必须清醒认识到，智能化物流体系仍是一个新生事物，在应用过程中不会一帆风顺，需要人们以科学的方法和厚积薄发的态度，积极总结，不断探索，激发和释放出智能物流体系强大的能量。

经过多年不懈努力，中国一汽以“数字驱动美妙出行”为愿景，以“业务赋能、产品智能、生态智慧、数据增值”为目标，探索形成了一套符合当前车企转型需求、可操作可落地的数字化平台架构和技术体系。面向未来，中国一汽将以数据为引擎，实现核心业务的数字化、价值化、创新化，通过构建完整的智能化管理体系，实现为客户创造极致体验的产品和服务。

二、智能物流体系的建设目标

在汽车生产供应链中，无论传统物流模式，还是智能物流模式，实物流从供应商制造完毕到制造商实现整车装配，基本作业步骤没有发生变化，变化的只是作业的手段（见图1）。

而且，满足生产制造需求，以效率提升为手段，实现“资源占用最小化”，仍然是物流体系永恒的目标。

那么，智能物流体系是如何通过人机协同，提高作业效率并实现资源占用最小化呢？从目前的智能化物流体系应用实践和发展方向的总体情况来看，主要体现在以下几个方面，如图2所示：

• 通过车路协同系统，构建智能无人驾驶运输体系替代人工驾驶，提升卡车运行效率；

• 以零部件智能化入厂验收替代人工的同类作业，提升验收速度和准确率；

• 零部件智能存储，提升库位空间利用率，减少对存储资源的占用；

• 根据生产线车辆顺序和对应的物料清单，实现零部件的智能拣选，提升分拣作业效率；

• 以AGV实现零部件向生产线的智能配送，实现无人化作业，提升供给效率；

• 对作业负荷大、环境艰苦的作业岗位，以智能装备替代人工作业，降低人工成本，提升作业效率。

相较于传统物流体系，智能物流体系不仅提升了作业效率，而且实现了资源占用优化和劳动力成本降低，还解决了一些社会问题。例如，传统模式下的物流作业，对作业人员的技术水平要求严格，人员培训成本高、周期长。在智能化物流体系中，由于智能设备的投入使用，降低了作业人员的技能要求，在降低培训成本的同时，还在某种程度上缓解了技术工种和物流司机短缺的社会问题；再如，在条件艰苦的作业环境中，以智能化装备替代人工作业，更能体现人性化管理。在2020年初，由于新冠疫情的爆发，很多地区间的人员流动受阻，导致一些传统的劳动密集型企业复工困难，而智能化程度比较高的企业，由于对人员数量和技能依赖性相对较小，比较容易达到复工的条件，复工组织相对比较容易一些。

三、智能物流体系建设中的痛点

2015年印发的《中国制造2025》是一份实施制造强国的战略性文件，其中规划的“智能制造工程”的目标为：“到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低50%。”从目前落实的整体情况看，完成“智能制造工程”战略目标，任务十分艰巨。为保证整体目标的实现，大有必要在国家或行业的统筹规划促进下，加快智能化体系的支持力度，强化交流与分享，通过成功经验的分享和挫折痛点的借鉴，提高行业内智能化物流体系的推广速度和质量，尽快形成智能化物流体系构建和运行的良好环境。在构建和运营智能化物流的过程中，我们也走过一些弯路，经历了一些痛苦。

痛点一：规划时难以精准提出智能装备的技术要求，导致投入运营后整个体系的功能受到了影响。智能物流体系中，为确保总体功能的实现，不仅需要协同设备作业，智能设备之间的信息流也必须高效协同（高精准、低时延）。由于受专业知识的局限，我们在对智能设备技术要求方面常常难做到有的放矢。比如，不同品牌的智能装备之间编程语言不统一，调度系统兼容性差，通讯效率低，故障处理周期长、成本高和不同功能智能设备之间协同能力较弱，进而造成智能体系“低智商”的问题，例如：AGV只能在规定的区域进行简单的智能动作，在固定的路线运行，在固定地点加减速，完成固定任务，由于缺少集中调度管控系统，无法实现智能装备进行任务调度、协调；无论线路是否拥堵，任务是否均衡，都无法实现任务的统筹合理分配，只能“循规蹈矩”做着“规定动作”……除此之外，备用车辆由于需要写入任务和路线而无法快速实现替补，也是缺少中心调度管控的一个无法克服的痛点。在这种情况下，智能物流系统的效率优势自然难以体现出来。

痛点二：“非标准化”影响了智能物流体系能力优势的发挥。在传统的零部件入厂验收环节，由验收员扫描零部件的箱标签，完成信息上传和零部件的入厂验收，容错能力（对箱标签的位置和质量要求并不是很高）较强。

而智能化验收系统的流程，需要码放零部件包装箱的托盘自动在辊道上通过（如图3中左边所示），辊道两侧的标签识别装置将扫描读取箱标签上的信息，进行零部件数量、种类等识别，并与生产计划的物流筹措系统对比判断，信息无误后即可完成入库信息的自动录入（如图3中右边所示），这种作业方式对箱标签的位置和质量要求较高。在实际作业过程中，由于经常会发生标签附着位置、方向，以及标签打印质量等与“标准化”要求存在差异的情况，致使信息无法读取或误读，影响了作业效率。

另外，在穿梭车式立库和堆垛机式立库的物品存储过程中，由于零部件包装容器外廓尺寸的非标准化（通用性弱），常常需要浪费存储货位的空间，这样也影响了自动化立体库的空间利用率。

痛点三：“勉强”的运营环境，增加了智能设备作业的失误频次。根据发展需要，一汽集团旗下的红旗工厂需要在旧工厂基础上进行产能提升和制造体系的智能化升级，总装车间在工艺和物流环节投入了近300台AGV以替代生产线的板式传输链和物流牵引车。由于旧工厂场地狭窄（AGV转弯困难）、空间钢构密集（无线通讯不畅）和一些人为干扰（导致AGV急停避障）等方面的原因，AGV发生碰撞和脱轨等情况时有发生（图4是总装车间现场图，其中可见地面密布的AGV导航磁线和空中密布的钢构）。

旧工厂硬件方面的“短板”，一直制约着智能物流系统功能的正常发挥。

痛点四：对智能物流体系缺少科学的认识。各级人员，特别是一些管理者，对智能物流体系缺少科学认识，存在认识误区。这些认识误区主要表现在：（1）智能化是企业“包医百病”的手段，可以解决企业经营发展的各种问题；（2）智能化体系是“中看不中用”的“花架子”，不会对生产经营产生太大帮助；（3）构建智能化物流体系是轻而易举的事，少数几个人做起来就可以了；（4）智能化体系高深莫测，我们可掌握不了……这一系列认识误区，也构成了推行智能化物流体系的一个个障碍。

以上这些痛点是企业实现智能化目标的绊脚石，阻碍着智能化物流体系的完善与升级，影响着物流体系愿景的实现。因此，制定有针对性改善措施，为后续工作奠定良好基础，也是当下的重要任务之一。

四、智能物流体系的改善建议

追求智能物流体系愿景实现的过程，也就是一个持续改善的过程。对痛点进行思考并不断改善，是智能化走向成熟的有效途径之一。在构建和升级智能化物流体系的实际工作中，我们结合一些工作经历和对现状的思考，针对智能物流体系构建和运营过程的痛点，总结了一些改善建议。

一是要明确需求。精准提出智能装备的技术要求，是解决构建智能化物流体系痛点的有效手段之一。在构建智能化物流体系的时候，我们曾经面对过AGV“低智商”的问题，经过这个“吃一堑长一智”的过程，我们及时开展了系列改善活动，例如：进行多轮业务培训、改善逻辑控制模式和增加AGV中心管控系统等多项措施。新的改善方案实施后，AGV之间的沟通效率显著提高，备用车上线时间大幅缩短，AGV可及时根据路况智能选择行走路线（相对于原来的“公交路线”模式，改善后的模式被形容为“出租车方式”），实现了“智商提高”。

二是要制定规则，形成标准。构建和实施智能化物流体系是一把“双刃剑”。一方面，可以带来运行效率的提升，减少资源占用，降低物流成本；另一方面，它的需求也是“刚性的”，需要与关联要素精准匹配，防止因出现“短板效应”影响物流体系整体优势的发挥。因此，前文提到的智能化验收装备，因箱标签的附着位置和包装器具标准化的问题影响验收作业效率的情况，其改善措施就是与供应商一起对箱标签附着作业和包装器具外廓尺寸实现系列化、标准化，通过对“游戏规则”的制定和遵守，确保“游戏”顺利、持久和高质量地进行下去，并为后续改善打下基础。

三是要选择适合的物流装备。一般来说，实现相同功能的智能装备，其作业模式可能是多种多样的。如AGV的导航方式存在电磁导航、二维码导航、激光导航、视觉导航等等，各有优劣。从技术成熟度、投资和运营成本、作业环境等诸多因素的综合考虑，才能选择出适合的产品型号和作业方式。因此，不断完善产品综合评价和选用体系，进行科学、理性判断，才能制定和优化物流方案，并发挥出应有的效能。

四是要进行系统思考。系统思考就是从整体上对影响所关注项目行为的各种因素及其相互关系，进行全局性思考。物流体系在全社会范围内所处的位置，如图5所示。

在构建的智能物流体系之中，几乎对所有痛点的改善，均必须要升级到上一层级的体系中，才会找到改善之道（也称为“升维思考”）。如：物流与工艺协同的痛点，需要在制造体系中改善解决；箱标签、器具“不标准”的痛点，需要在供应链体系中改善解决；关键核心技术缺失的痛点，需要在全社会或者行业的范围内加以改善和解决。

五、结束语

以效率提升来增强企业的竞争力并不断满足用户需求，是企业永恒的追求。智能化是实现企业追求的必要手段。智能化物流体系的构建、推广与升级进程，将伴随着AI、区块链、5G等新技术的诞生而不断加速。企业在令人眼花缭乱、层出不穷的新技术面前，更需要保持清醒的头脑，科学研判，厚积薄发地构建智能物流体系，才能更好地支撑智能制造升级和企业发展。