智能制造是實現工廠內部、企業之間, 產品全生命周期的實時管理和優化的新型制造系統。制造過程離不開物流技術的支撐。智能制造不僅需要提高生產加工的效率, 還要提高物料配送的效率, 因此對物流技術提出了新的需求。
1 引言
近年來, 伴隨著大數據技術、云計算、人工智能等新興技術的提出與崛起, 物聯網+大數據+云計算+人工智能結合的智能制造成為了制造業未來的發展趨勢及重心。國務院頒發的《中國制造2025》中提出了我國推進信息化與工業化深度融合的戰略任務, 并強調智能制造作為兩化深度融合的主攻方向[1]。物流是制造過程的重要組成部分, 隨著智能制造的發展, 對物流技術提出了越來越高的要求。
2 智能制造的核心及特征
智能制造的核心在于通過先進的自動化、傳感、控制、數字技術的結合, 利用物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術, 提高制造企業生產效率, 降低生產成本, 節能減排, 保障生產過程的安全運行, 滿足客戶日益增長的需求。
智能制造的特征在于實時感知、優化決策、動態執行三個方面。實時感知即通過傳感器實時監控生產運輸等設備的運行參數、位置信息等, 保障設備的安全運行。優化決策則是為了提高效率、節能減排, 縮短研發周期, 減少停機時間, 最大程度削減企業成本。動態執行即體現了智能制造系統應對臨時性變量的能力, 這些臨時性變量包括客戶訂單的變更、產能需求的變化、規劃路徑上的障礙物及其它突發情況等。
制造過程不僅包括生產、加工過程, 還包括生產過程中物料的倉儲及配送過程, 離不開物流技術的支撐。智能制造不僅需要提高生產加工的效率, 還要提高物料配送的效率。因此智能物流是智能制造的重要組成部分, 智能制造離不開智能物流。
3 智能物流的目標及構成
智能物流是在自動化物流技術的基礎上, 結合物聯網、大數據、云計算、人工智能等新興技術, 實現物品倉儲及運輸過程中安全、快捷、高效的自動化運行及管理。其目標是滿足客戶需求, 提高物流效率, 降低物流成本與損耗, 促進整個供應鏈的產業優化, 為客戶提供價格更低、速度更快、附加值更高的物流服務[1]。
智能物流首先是要實現物流自動化, 減少人的操作。在此基礎上, 通過傳感技術、物聯網技術等實現物流信息化, 將自動化物流裝備與互聯網深度融合, 實現物流裝備網絡的實時監控與調度。未來, 隨著人工智能、大數據、云計算等技術在物流業進一步深入的發展應用, 智能物流將朝著自感知→自適應→自執行的方向發展。屆時, 物流系統能夠通過傳感技術、信息讀取技術等自動感知獲取外部條件參數的變化, 例如訂單數量、配送目的地的變化、配送路線上突然出現的障礙物等。隨后, 物流系統能夠自動分析, 優化調整控制方式、運行參數、處理順序、行徑路線等, 得到模擬的最佳結果并反饋到物流設備上自動執行, 實現全自動化的高效物流模式。
4 智能制造對物流技術提出新要求
智能制造, 不是簡單地堆砌自動化設備, 對于制造企業來說, 實現智能制造, 建立智能工廠, 需要從頂端規劃設計開始, 全面考慮生產的各個環節, 不僅是生產過程, 還要考慮生產計劃的制定, 生產原料的準備。
智能工廠在生產實施之前需要利用ERP、APS等系統在接收訂單后制定科學合理的生產計劃, 充分利用企業資源, 降低生產周期提高效率。在生產過程中, 要實現網絡、WES系統與自動化加工設備、生產線的互聯互通, 實現生產設備的全面信息化和統一調度, 采集生產數據形成大數據分析, 優化決策, 還要協調物料、工裝、工藝, 既要保證物料、工裝及時配送到達指定的工位, 還要對物料、工裝進行有效的倉儲和管理。此外, 智能工廠不僅僅是單一車間內的設備協調, 還要做到車間與車間之間的協同調度, 包括生產進度、物料的配送、工序工藝配合等。同時, 在生產過程還要做到產品質量的全程智能監控, 實時采集加工及工藝過程各項指標數據, 及時發現質量問題, 確保產品質量的穩定性和一致性。
這些過程中, 物料的倉儲管理及配送是支撐智能工廠高效生產的一個重要環節。傳統物流技術在這些環節中主要依靠人力操作設備進行搬運和管理。這種方式自動化水平較低、效率不高且容易出錯, 無法滿足智能制造的要求。智能制造不僅要求物流技術實現物料的自動化倉儲、管理及配送, 還要求物流技術與生產系統、網絡的深度融合, 與智能生產設備協同調度, 使得物料的倉儲、管理及配送做到及時、準確、高效。
隨著智能制造的深入發展, 以RFID為代表的先進條碼識別技術、以磁導航、激光導航為代表的自動引導技術等智能化物流技術在智能工廠中將得到更廣泛的應用。未來人工智能、大數據、云計算等技術能夠為智能工廠內的物流規劃提供配送路徑的決策優化、生產資源的精益化管控、物料配送與生產線的無縫對接等多方面的提升, 進一步提升智能工廠的生產效率, 大幅降低人力成本。
5 智能物流技術在智能制造中的應用
為了能夠滿足智能制造的需求, 智能物流技術被大量應用于智能工廠中。其中最典型的應用包括智能立體倉庫、AGV、柔性化物料傳遞總裝線和物流規劃。
5.1 智能立體倉庫
智能立體倉庫利用自動識別、自動引導等技術實現物料的智能化倉儲管理。智能立體倉庫如圖1所示, 主要由高層貨架、巷道式堆垛機、全自動輸送帶、AGV、穿梭車等組成[2]。通過IWMS集成倉儲管理系統將智能立體倉庫中的叉車、AGV、堆垛機、手持讀寫器、穿梭車等設備進行整合統一管理, 配合RFID技術, 實現物料全自動出入庫操作, 并實時監控倉庫內物料的庫存情況。
IWMS集成倉儲管理系統向上與企業管理系統ERP對接, 向下與生產管理系統WES對接, 為倉庫管理者及生產管理者提供庫區實時監控、可視分析與智能決策, 包括出入庫管理、溫濕度管理、倉儲查詢、庫存控制、儲位可視化、VMI協同管理、盤庫管理、庫存預警管理等實際功能, 幫助企業實施監控與管理。
在智能制造的生產過程中, 不僅生產原料需要倉儲管理, 在生產過程中產生的半成品及生產中所需的工裝也應進行科學有效的倉儲管理。建立智能線邊庫及工裝立體庫[3]能夠使半成品及工裝的出入庫管理與生產線協調統一, 大幅縮減出入庫時間并與生產線無縫配合, 有助于提高生產效率。
圖1 智能立體倉庫
5.2 自動導引搬運車輛 (AGV)
AGV是一種在地面行駛的無軌自動搬運車輛。利用導航技術, AGV自動完成貨物的搬運工作。目前主流的導航技術為磁導航、激光導航和視覺導航。磁導航是利用在地面埋設的金屬引導線通過電磁感應來引導AGV的行進。磁導航實施難度小、成本較低, 但缺點是AGV只能在埋設有金屬引導線的地面行駛, 無法任意改變路徑。激光導航需要預先在AGV行駛范圍內安裝反射板, AGV行駛時自身發射激光束同時采集反射激光束來確定位置和方向。激光導航定位精確且靈活度高, 可自由規劃路線, 但其成本較高且反射板與AGV上的激光傳感器之間不能有障礙物, 不適合粉塵較多的車間使用。視覺導航則是利用光學設備采集周圍環境的圖像, 利用v-slam技術構建出地圖感知方位。視覺導航是最接近人眼的導航技術, 無需固定參照物。其缺點是目前定位精度還不夠理想, 不及上述其它兩種導航技術。AGV搬運靈活, 能夠自動運行, 降低人工成本, 提高搬運效率。AGV的形式多種多樣, 可根據所需搬運的物料重量及形狀不同, 選擇不同形式的AGV產品。圖2為一種AGV托盤堆垛車。
5.3 柔性物料傳遞總裝線
柔性物料傳遞總裝線主要由自動傳輸裝置、可編程機器人、AGV組成, 并與MES制造執行系統完美對接。其中自動傳輸裝置包括傳送帶、軌道、轉盤等機械結構, 負責將物料準確快速運送到指定工位。接下來可編程機器人根據MES發布的指令對物料進行加工。再通過傳送帶或AGV將加工完成的零件自動搬運至指定地點。
相比傳統裝配線, 柔性物料傳遞總裝線具有配送精準, 靈活性好, 自動化水平高等優點。一條柔性化物料傳遞總裝線可適應數十種不同規格零件的生產[6], 并能夠大幅降低人工作業強度。通過MES系統制造企業可以實時監控總裝線生產狀態, 統一調度, 既保障生產安全, 又提高生產效率。
5.4 物流規劃
智能制造中的物流規劃主要針對智能工廠中物料的運輸配送。物流規劃對于保障智能工廠的高效運行非常重要。科學合理的物流規劃能夠最大限度地縮短物料配送的時間, 并與生產線深度協調, 提高生產效率。物流規劃的內容包括BOM數據分析, 廠區物流動線設計, 車間內及車間之間的物料配送方案、儲存管理等。
目前, 物流規劃設計常常借助物流仿真軟件在計算機上模擬實際運行情況, 及時找出物流瓶頸, 優化物流方案。未來, 物流規劃將隨著大數據分析與人工智能技術的發展, 變得更加高效便捷。人工智能技術在大數據分析的基礎上, 可以自動模擬幾千上萬種物流方案, 對比得到最優結果。此外, 人工智能技術能夠解決物料倉庫選址這一類復雜問題[7]。這類問題的變量過多, 模擬仿真計算過于復雜。而人工智能可以根據現實的條件及約束, 對供應商分布、各地區稅收政策、資源獲取的便捷性與經濟性、勞動力成本及獲取難易度等各因素經過大量的模擬計算后, 進行充分學習并優化, 得到物料倉庫選址的最佳地點, 從而降低企業建設及運營成本。
6 總結
智能制造是制造業的發展趨勢。智能化的工廠能夠有效提高企業生產效率, 降低人力成本, 減輕企業員工勞動強度, 有利于企業的轉型升級。然而, 要實現真正的智能制造并不僅僅是添置幾臺自動生產設備。對于新建智能工廠來說, 需要從頂端規劃設計著手, 協調統一生產過程的各個環節。老廠房的智能升級改造則更加困難, 將受到原廠房結構、資源等多方面的限制。對于制造企業來說, 實現智能制造最大的障礙在于龐大的經費投入。智能制造要運用大量的自動化設備及先進技術, 其成本遠超傳統制造。而智能制造的最終目的是為企業提升效益。因此, 制造企業應根據自身實力, 逐漸向智能制造方向轉變, 在投資智能制造項目時充分調查評估內部收益率IRR等經濟指標是否合理, 不應盲目跟風。
智能物流是智能制造的一個重要的組成部分, 智能制造也對物流技術有著新需求。對于立足于向智能制造方向轉型的企業來說, 要重視物流建設, 根據自身實力, 結合產品特點, 制定科學可行的物流規劃方案, 遵循物流規劃在先, 工藝設計在后的原則。企業應根據自身產品特性決定采用何種物流技術, 做到規模化產品型與定制化項目型區分, 不盲目追求全面智能化;建立物流數據決策分析系統, 基于大數據分析指揮調度物流作業, 構建高度信息化的智能制造物流新模式。
此外, 近年來大數據、云計算、人工智能等新興技術及應用層出不窮, 也為智能制造及智能物流創造了新的可能。制造企業在應用現有物流技術的同時, 也應開拓創新, 改進挖掘更多有效技術, 形成具有自主知識產權的技術和解決方案, 提高企業競爭力。
