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對話華清科盛:數(shù)智時代,看物流如何“變得更聰明”

機器人的出現(xiàn),真的就是為了取代工人嗎?

當數(shù)字化進化為數(shù)智化,就意味著大數(shù)據(jù)和人工智能的深度結合,同時,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通道建設、數(shù)據(jù)處理和分析,以及數(shù)據(jù)反饋控制等各個環(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)升級的必要條件,打造完整的數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”成為這個時代的“標志”。

時間追溯到2012年,亞馬遜豪擲7.75億美元收購了一家名為Kiva的倉庫自動化公司,這家公司給亞馬遜的倉庫帶來了一群“其貌不揚”的橙色機器人。

原本習慣了在倉庫里奔波的工人們驚訝地發(fā)現(xiàn):這些矮小機器人不知疲倦、找貨快速且準確。

不僅物流行業(yè),在制造工廠里,大量機器人和智能型設備也被普遍引進,有人斷言:未來工廠一定是無人的“黑燈工廠”。

缺少工人的工廠,缺乏了“柔性”

誠然,在一些勞動強度大、危險性高、機械性、重復性的崗位中,機器人取代工人已經(jīng)是大勢所趨。

一方面企業(yè)招工也越來越難;另一方面,人員流動帶來的培訓成本高漲、成長期漫長等因素,造成了企業(yè)用人成本居高不下。

據(jù)統(tǒng)計,在我國節(jié)點物流花費中,倉內的物流費用在逐年遞增,2019年就達到了1.9萬億元,2020年又將達到歷史最高峰。其中,70%的費用為人工成本。

但如今的年輕勞動力更愿意選擇外賣、網(wǎng)約車等平臺,即便投身物流行業(yè)也不愿從事倉內搬運等高強度工作,這就無形中推動了物流的無人化進程。

根據(jù)另一組統(tǒng)計數(shù)據(jù):國內物流機器人總數(shù)將從2019年的20萬臺增加至2023年的50萬臺,市場規(guī)模突破600億元,這還是相對保守的估計。

此外,正如開頭所言,人工作業(yè)在倉儲物流中相比如各類機器人的效率實在是太低,因此各家企業(yè)都開始了從信息化的人工作業(yè)開始向無人化的純自動化設備轉變。

但只靠機器人真的可以解決所有問題嗎?有些人給出了不同的答案。

在與國內智慧物流“新星”華清科盛的交談中,鎂客網(wǎng)得到了一個新的觀點:人工在倉內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”,面對新的業(yè)務時就很難做出最快的相應。

例如,當業(yè)務出現(xiàn)調整時,工人們可以根據(jù)實際情況進行運作,但機器人需要修改算法程序等一系列步驟,周期長。

另外,單純的機器人很難應對復雜的場地環(huán)境和空間布局,一旦有新的貨物出現(xiàn),同樣需要進行調整。

“沒了人力,機器人其實一點都不靈活!

在華清科盛的模式下,單純自動化設備作業(yè)的“無人工廠”屬于內部物流3.0版本,雖然相較于純人力的物流提升了效率,但同時也忽視了人工在現(xiàn)實中的靈活可變。

機器人與人的“共舞”

或許有人會說,人工只是一種“妥協(xié)的方式”,在算法完善之后,機器人也能適應不同的環(huán)境。

但華清科盛告訴鎂客網(wǎng):人工和機器人一直都是平行互助的關系,兩者不存在誰代替誰的說法。

當下,中國制造正在想中國智造升級,我們越來越清晰的意識到:單點的智能化、局部的改善無法達到資源配置最優(yōu),用機器人代替人工也只存在于特定的場景中,而人則是制造現(xiàn)場“柔性”最強的生產(chǎn)力。

對話華清科盛:數(shù)智時代,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“池子”里,無論是機器人、人力甚至是叉車,都屬于倉庫里的資源,管理者可以根據(jù)需求任意規(guī)劃池內的資源。

相較于之前的物流3.0,這種“將人、車、器具、設施和場地等物流資源統(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。

與純機器人的無人工廠相比,人工加入的最大的好處其實是在于解決了產(chǎn)線的柔性問題,同時兼顧了效率。

在池化的概念之下,這些資源沒有區(qū)域界線和崗位束縛。換句話說:在人機混合的模式下,系統(tǒng)可以優(yōu)化調度,人和機器都可以做自己擅長的事,既可以根據(jù)訂單均衡分配工作任務,也可以預測波峰波谷提前調配資源。

從物流的本質來看,其實就是服務于用戶的需求,追求效率和成本的一致性。用專業(yè)術語來形容,就是“降本、增效”。

在目前的大環(huán)境之下,機器人的出現(xiàn)確實能作為取代人力成本的最佳選擇,同時提高了效率。但一味地追求“無人化”并不能得到最優(yōu)解。

就如前文所說,人工可以根據(jù)現(xiàn)場的實際情況進行改變,但機器人卻只能依據(jù)設置好的算法進行運行。

當然,這也從側面反應出當下的現(xiàn)狀:工廠的智能化依然處于初級階段。

就好比運行在高速公路上的卡車司機們,他們或許很需要自動駕駛的輔助,但如果不能保障自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運行,他們還是會選擇手動駕駛。

內部物流需要一個“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營系統(tǒng),從而幫助管理者實現(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軟件平臺和各種硬件產(chǎn)品,可以實現(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,完成各種資源的數(shù)據(jù)分析、預測以及自主優(yōu)化調度。

對話華清科盛:數(shù)智時代,看物流如何“變得更聰明”

圖 | 華清科盛產(chǎn)品覆蓋廠內物流全場景

其中,最核心的平臺是“數(shù)智化大腦Wisdom”。在這套平臺之下,員工、車輛、場地、倉儲設備、周轉器具都被數(shù)字化,可以通過實時診斷分析和預測仿真完成自主配合和自動感知。

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,人的價值被凸顯了出來。新人可以快速成長并完成跨崗位的工作,成為“萬能工”;同時也能實時績效反饋,參與技能和流程的創(chuàng)新改善。

對話華清科盛:數(shù)智時代,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”在了倉庫管理算法,如同一枚巨型機器上的零件,隨時都可以取代。而華清科盛的Wisdom改變了這種狀態(tài),讓人不再受困于重復性和機械性的日常操作,更有機會參與到創(chuàng)新和管理這些主觀性價值發(fā)揮的工作中。

這也恰恰呼應了之前的理論:無論是工人還是機器人,其實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)”高效運行,才能充分發(fā)揮人的柔性并進一步提高制造現(xiàn)場的智能化水平,同樣能達到降本增效的作用。

結語

目前,華清科盛的這套理念已經(jīng)覆蓋了超過30個行業(yè),服務超過300家客戶,其中又以汽車行業(yè)客戶居多。

在國內,汽車制造本來就屬于智能制造的代表性行業(yè),當智能制造遭遇傳統(tǒng)物流,所體會的痛點也格外顯著,自然非常容易接受這套運營模型的改造。

尤其在疫情之下,靈活配置的廠內物流對于保障制造企業(yè)柔性、提高市場反應能力進行起到至關重要的作用,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“萬能鑰匙”。

回到開頭討論的話題:在一些場景中機器人應用是必然趨勢,但不論未來如何發(fā)展,人都將是創(chuàng)造主體。一味地追求“無人化”并不是正確的選擇,而應該充分利用數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”,做好資源要素的優(yōu)化配置,從而實現(xiàn)最佳的物流運營狀態(tài)。

作者:家衡

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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