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数智赋能 变革加速!2023第七届制造业供应链与物流技术大会成功召开

时间: 2024-10-15 12:15:05 |   作者: 登车桥

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  当前,全球已开启革命性的数字化转型浪潮,中国经济从快速地增长阶段进入高水平质量的发展阶段,数字化和智能化技术成为制造企业转型变革的重要支撑与驱动力。如何抓住机遇、突破瓶颈、创新升级,对于推动中国制造转型发展具有重大意义。在此背景下,7月27~28日,《物流技术与应用》杂志首次携手北京科技大学顺德创新学院,在“制造之都”佛山举办“2023第七届制造业供应链与物流技术大会”。

  本次大会以“数智赋能 变革加速”为主题,来自制造企业、研究机构、物流技术解决方案提供商等领域的行业专家济济一堂,围绕制造业供应链物流如何转变发展方式与经济转型,通过主题演讲、高峰对话、展览展示、参观考察等多种方式,探讨技术趋势,介绍解决方案,分析成功案例,分享落地经验,从供应链与物流视角推动制造业数智化转型升级。

  制造业是国家经济命脉。在当前复杂背景下,其重要性愈发凸显。中国作为“世界工厂”,是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,制造业规模连续13年居世界首位。据工信部多个方面数据显示,2022年制造业增加值占GDP比重为27.7%。

  臧勇先生在致辞中表示,随着全球产业数字化转型的加速和科技的慢慢的提升,随着“中国制造2025”的推进,中国经济进入高水平质量的发展阶段,中国制造业也进入了一个全新的阶段——人机一体化智能系统。人机一体化智能系统成为行业发展的未来方向。

  物流作为制造业的重要组成部分,其效率和质量直接影响到企业的竞争力和可持续发展能力。针对制造业转型升级过程中面临的劳动力成本上升、供应链管理等方面的瓶颈,数字化、智能化技术成为新一轮产业变革的主要驱动力。这也是本次大会将主题确定为“数智赋能、变革加速”的原因。

  制造业供应链与物流技术大会是杂志社精心打造的品牌会议之一,迄今已经连续成功举办七届。论坛针对制造业在数字化、智能化转型升级过程中的物流痛点与难点问题,围绕供应链与物流管理运作的新理念、新模式、技术创新与应用等方面做深入探讨,得到了众多制造业企业的充分肯定和积极参与。

  “世界制造看中国,中国制造看佛山。”今年大会选择在佛山举办也是经过了认真考虑。佛山有着“制造之都”的美誉,也是全国唯一的制造业转变发展方式与经济转型综合改革试点城市。近年来,佛山市人民政府出台了一系列鼓励企业创新、转型升级的政策措施,加速推动以高端装备制造、智能家电等十大产业集群为代表的制造业“数改智转”。相关企业则通过引进先进的技术和设备,并进行自主研发创新,在提升产品质量和降低生产所带来的成本方面取得突破性进展。

  作为主办方,《物流技术与应用》杂志由北京科技大学主办,自1996年创刊以来,始终致力于推动行业技术进步,为客户创造价值。通过深入调查、采访报道等方式宣传先进理念和成功案例,为企业转型升级和高水平质量的发展提供思路与参考。

  北京科技大学顺德创新学院是针对顺德、佛山乃至大湾区的产业体系和技术需求,由北京科技大学与佛山市人民政府、顺德区人民政府合作共建的研究生培养机构和创新创业基地。自2019年正式启用以来,在服务制造业的转型升级、服务区域产业高水平质量的发展方面提供了强有力的人才和技术支持。

  最后,臧勇先生强调,制造业的转型升级和数智物流的变革发展是一个长期的过程,需要“政、产、学、研、用”等各方面的共同努力。未来,让我们一起携手,踔厉奋发,为我国制造业的高质量可持续发展贡献力量,迎接“智造强国”的到来。

  江宏女士在主持中提到,“制造业供应链与物流技术大会”是杂志社打造的品牌会议,今年首次来到佛山,一种原因是因为佛山制造业发达,制造企业众多,对物流改善的市场需求巨大。另一方面,杂志社首次与北京科技大学顺德创新学院共同主办会议,可逐步加强产学研互补优势。

  2013年德国提出“工业4.0”概念之后,全球制造业开启智能化升级。中国也先后出台了多项政策,助力制造业转型变革。目前,制造业无疑是物流新业务拓展的热点领域,也是智能物流技术创新应用的主阵地。

  同时,制造业物流系统建设往往也最为复杂、难度最大,覆盖制造企业的全场景、全流程,从仓储延伸到产线,从局部改善到整厂一体化建设,从自动化到智能化、数字化,制造业物流正在进行深刻变革,挑战巨大。

  对于制造企业来说,工厂自动化改造成本高、投资大、周期长,因此物流系统建设是一个不断螺旋上升的过程。随着物流项目的落地,可以显著节省物流成本,减少流程节点,简化流程复杂度,提高物流运行过程质量,提高物流的流程稳健性与柔性。

  中国机械工程学会物流工程分会副理事长、上海天睿物流咨询有限公司总经理 邱伏生先生

  邱伏生先生在演讲中,从“为何需要以物流为主线进行智能工厂规划”“如何规划”“最佳实践”“智能工厂物流系统构建总结与体会”四个板块进行了深度分享。

  “如果没有智能物流的保障和支撑,人机一体化智能系统将永远停留在实验室阶段。”他首先强调了物流的重要性,并详细梳理了智能工厂物流的定义与内涵,提出应从物料与产品、产线与设施、物料流动、物流运营团队、物流风险、园区与建筑、物流信息等七个纬度做综合考虑和整体规划。

  随后,他分享了规划逻辑与方法论,以及如何基于MBSE物流规划系统模型,实现项目从规划到落地全过程的科学管控,并强调规划到运营应该以终为始、坚持初心、坚定信心,实现规划一体化、建设一体化、运营一体化。他重点分享了智能工厂物流规划的关键要点,例如,配送物流与工位物流的融合,物料包装与物流数字化/智能化,针对物料流动场景分类应用技术、物流计划与物料等。

  最后,他通过丰富的图文/视频展示了博世华域转向系统南京工厂、美的集团空调事业部泰国工厂两大代表性智能工厂的物流规划与效果,并以此提出了智能工厂物流规划建议。

  他首先简要分析了目前制造业供应链面临的三大挑战:一是人群结构改变带来市场层级重构,二是认知分层、多元化的需求,三是VUCA时代柔性与韧性之间的平衡。他指出,供应链体系发展存在诸多盲区,例如:聚焦于物流的降本增效,而未从计划、采购、生产、物流、退货协同的角度发展更大的变革价值;盲目的数字化变革,缺少实物流的体系支撑,缺少将数字化从信息采集到辅助决策的长远规划;单一角色视角,缺少拉通供应链上下游各参与者诉求,未形成变革价值分享的机制。

  据此,谢骏先生从四个方面重点分享了灯塔工厂数字化物流变革的过程。第一,从信息流和实物流两大维度进行阐述,展示了安得智联的数字化协同平台+端到端一体化物流服务,第二,怎么来实现实物流向“实”,构建高效协同的运作地盘;第三,怎么来实现数字化向“智”,以供应链全局角度提供最优决策;第四,怎么来实现上下游全价值链一体化。

  PART 3《走出断点自动化,看全流程数字化物流解决方案如何助力企业降本增效》

  “单场景去人化、断点自动化,是目前行业面临的共同痛点。”在演讲开始,郑益民先生便指出企业人机一体化智能系统物流的现状和痛点,并对此进行了详细分析,包括缺少合理的顶层设计和统筹规划;物流节点存在大量信息孤岛,系统和设备数据不连通;数字化存在局限;大部分工厂的自动化还是单工序节点去人化,或者单项目自动化、上下工序物料没有智能协同;生产节拍和物料配送节拍脱节;中间环节大量依靠人工,非拉动式生产等。

  对此,他以磅旗科技无人工厂数字中台系统LDS系统为重点,详细展示了磅旗科技如何通过无人工厂物流灯塔战略软硬件一体整体解决方案帮助制造业实现数字化、智能化,并提炼出无人工厂业务流数字化重构的8个标准化:全域物流节点数字化重构、业务流程数字化流程化标准化、多流程组合场景模块化、场景AI智能化/决策AI智能化、设备接口标准化、网络部署标准化、全局管理集约化、实施运维标准化。最后,他以立体库、自动化平库、自动月台卸货三大场景为例,重点展示了磅旗科技的无人工厂全场景、全流程数字化物流解决方案。

  申磊先生从智能物流的发展、数字化应用、自动化集成应用、数/自一体集成应用几个方面,重点分享了上汽通用汽车的物流数字化、智能化实践。

  他指出,传统物流运营管理模式能看到的仅是水面上的冰山一角,智能物流才是深度挖潜掘金,实现物流模式变革的重要武器。

  他重点从智能排产系统、供应链数字一体化、智能仓储面积规划等数字化应用方面,以及车身线束运作中心、成套零件智能配载、SPS线智能柔性拣选、机器视觉导航360AGC等自动化应用方面做了详细分享。例如,在供应链数字一体化方面,聚焦数字化的供应链层级网络、全链生产信息对接共享、全管道库存数据贯通三个维度,以数字化能力为依托,链接多元生态圈伙伴,不断发掘数据价值,拓展业务边界,推动多方位、多层次、多模式合作,以共担、共赢、共享理念为指引,协同建设敏捷、智慧、绿色的供应链网络。

  最后,他以上汽通用汽车陇桥路生产准备车间为典型案例,生动展示了数字化、自动化的集成应用,并表达了“引领数字化模式变革,打造韧性、互联、智能的多元物流生态圈”将是智能物流发展持续追求的愿景。

  孔昭龙先生以机械加工离散制造业、军工生产制造业、中药制造业为重点领域,深入分析了目前制造业面临的现状及痛点,并针对性地给出解决思路和方案。

  他指出,人机一体化智能系统的本质是制造,基础是数据,核心是工艺与装备,没有强大的制造实体,数字化、网络化、智能化都是空中楼阁,其构建思路应该是:智能装备/智能物流—智能制造平台—智能产线—智能工厂。

  他将解决思路和方案重点总结为三个方向:一是仓储生产物流一体化,整合传统仓储配送型和全新的生产融合型物流方式,使供应链和产线形成完整系统,打通生产供应链“最后一公里”,围绕生产物流需求,打造行业专机和自动上下料方案,解决供应链“最后一米”的问题;二是构建数字化产线,机器取代人工操作实现自动化,设备相互连通,实现生产数字化、物联化、信息化,重塑生产模式,构建数字化产线,形成智能工厂基础;三是打造数智型工厂,深化全域数据采集和数据价值挖掘,实现横向价值链集成,利用数据感知、驱动和优化生产的全部过程,打造“数智”工厂。

  随后,他从解决方案、典型架构、过程数字化等维度进行了具体讲解,并介绍了智能装备、智能管控平台、智能产线、数字孪生等主要技术和产品,最后通过烟草工业、烟草商业、军事军工等领域的具体应用案例,介绍了昆船智能的智能工厂物流解决思路和方案的行业应用与成就。

  大会主持人(下午):北京科技大学教授、《物流技术与应用》杂志执行主编 赵宁先生

  王发明先生首先提到:“领精秩物流供应,创敏捷生产组织” 是一汽-大众汽车有限公司佛山分公司的供应链数字化发展愿景。

  随后,他详细的介绍了一汽-大众汽车有限公司佛山分公司围绕设立的数字化规划目标和“1342”框架进行的供应链数字化和智慧物流深入探索经验,重点包括:在数字化方面,一汽-大众佛山分公司通过精秩物流模式升级,以及打造供应链信息流数字化协同平台,在透明交付、系统排产、敏捷筹措、供应透明、指标中心五大方面做了数字化实践升级。在智慧物流方面,一汽大众佛山分公司走过了从自动化到信息化,再到智慧化的探索历程:通过RFID零件自动入库,AGV自动运输(磁条AGV),无人叉车自动卸货、上架、下架,零件自动出库、自动投货、自动上线,厂内运输自动化(GLT/KLT),料箱自动拆码垛等项目实现了作业层自动化;通过E-paper无纸化备货,投射式灯光拣选,零件库存可视化,供应链BI可视化及拓展,备货指示(语音拣选),存储指示,任务指派信息化等项目实现了管理信息化;通过卡车智能调度,机器人智能备货,立体库、超市2.0,工艺车辆智能调度及拓展,自动要货PCC,Ants智能配送(二维码、激光)等项目实现了决策层智慧化。

  佛山基地多个智慧物流项目在行业或公司内首创上线应用。王发明先生以视频的形式生动展示了Ants AGV共享、佛山二期超市2.0、大件立体库等多个创新项目。

  今天国际调控事业部总经理、今天软件副总经理、解决方案专家、深圳市软件行业专家 王和平先生

  王和平先生一开始就提到“物流已不再是解决单点问题,提升整个物流系统的智能化、自动化水平慢慢的变成了企业提升竞争力的重要战略,当前物流管理正处于新变革阶段,协同管理、资源调度、运营管理成为传统物流必须面对的挑战。”

  对此,今天国际打造了“一体化智慧物流协同管理平台”,意在通过基于工业互联网架构实现物流业务的解构和重构,形成管理技术和应用的一体化。据王和平介绍,“一体化智慧物流协同管理平台”能轻松实现一体化业务设计,做到一个平台、一套数据、一张网、N+应用,实现仓储中心、库存中心、订单中心、运输中心、调度中心、费用中心、指挥中心、一体化管控中心八大场景全覆盖;其中的仓储中心,可从收货入库到订单指库、出库装车,提供全流程的仓储管理作业服务。

  最后,他总结分享了“一体化智慧物流协同管理平台”应用的三大优势:可以在一定程度上促进公司采购、生产、储运、销售与物资保障的供应链协同;实现仓间作业指挥调度能力提升;让费用管控更有依据。

  天正电气为国内低压电器行业有突出贡献的公司之一,主要生产以低压配电及工控电器、智能仪表、电源电器为主的100余系列10万余种规格的工业电器产品,为新能源、通讯、电力、工民建、冶金、石化、机械制造等行业提供优质的低压电器产品和解决方案。

  方初富先生表示:电气业务具有产品品种类型数量多、形态差异大、包装形式多、产品专业性强、订单需求复杂(批量储备需求、零散订单需求、紧急订单需求)等特点,物流需要做到“随机应变、敏捷灵活”。随后,他重点分享了天正电气利用新园区建设的契机对园区的智慧物流中心的规划与布局的经验,最重要的包含三大层面:

  1.顶层设计,集成创新,全流程构建物流解决方案:系统整体架构采用白盒模式,由WMS仓储管理系统统一调度各物流设备,完成计算、存储、拣货等物流流程。

  2.随需应变,敏捷灵活,满足复杂订单模式产品交付:基于销售数据对产品营销售卖频次和数量占比进行算法分析,确定ABC分类,支持不同方式的存储和拣货;统一订单波次,系统定时进行出库单合并与拆分计算,给予效率最优的原则生成立库/多穿库/平库的并发波次任务;实现批量制造与电商模式结合。

  3.数据驱动,算法赋能,系统提升企业内部物流效率:数据驱动、效率优先、最少搬运、集中作业等原则,实现托、箱、零的高速拣货;建立智能物流控制中心,实时监控物流运营、设备正常运行,与人员作业的状况;开发数字孪生集成系统,实时采集设备、物料、货位等信息,实现融海量模型数据与并行计算融合。

  朱积祥博士重点介绍了自动搬运车产品。他表示,传统电动搬运车依靠人工决策、人工搬运,能够灵活适应变化,但是近年来企业普遍面临招工难、管理难等问题。而智能搬运机器人需要系统决策,自动搬运,无人化,需要改变工作方式,且成本高、周期长。为了可以帮助企业更好地应对这些短板问题,中力推出了系列自动搬运车产品,该产品依靠人工决策,可实现自动搬运,可灵活适应变化,随买随用、不改变工作方式,自动化成本较低,且能提高单位人工效率。

  中力自动搬运车具有多种独特优势:视觉导航超稳定,单相机视觉定位导航,以屋顶为参照物,不易变化;人工学习示教路线,快速示教,快速落地;自动运行路线;手机设置超简单;一键下发任务;多车共享线路 有序运行。

  自动搬运车是电动搬运车的升级,无需改变工作方式,适用于工厂物流、仓库物流。非常适合于长距离搬运,实现跨车间、跨楼层搬运。随后,朱积祥博士结合丰富的项目介绍了中力自动搬运车RPG201、中力智金刚XPG151等产品的实际应用案例。

  曾继嵘先生从智慧物流生态设计、全链路智能化物流解决方案设计、全链路无人化应用实践三个方面,介绍了上汽通用五菱全链路智能化探索应用。他提到“围绕全面2C,以数字技术为基础、与业务场景相融合,搭建2个平台(智慧物流平台+数字运营平台),形成端到端零整配共享网络,驱动业务数字化转变发展方式与经济转型”是上汽通用五菱的物流数字化整体策略。

  上汽通用五菱全链路无人化实践,实现了从供应商端到主机厂端物料收发存、厂区运输、车间内物料配送及商品车物流等全链路物流作业的无人化,例如:通过自主研发的5G云控无人驾驶车辆实现了从供应商端到上汽通用五菱端社会公共道路的物料无人化运输验证;采用无人叉车、智能搬运机器人将物料输送到库房,采用视觉识别技术自动收货,采用智能AGV、轮胎排序机器人、自动立体库等智能设备自动根据生产需求来做物料拣选,打造无人化智能化仓库;自主研发的无人物流车应用在厂区内物流转运,实现厂区内物料配送无人化;在商品车物流端采用RFID电子标签实现商品车出入库自动识别及库存信息系统化管理,并自主研发带RFID识别功能的无人机,行业首创的实现了由无人机自动盘点。

  曾继嵘还重点介绍了料箱级小件无人仓项目的规划建设,分析了小件仓常见解决方案的优缺点,以及在料箱级小件仓建设过程中需要应对的难点问题及相关应对经验。

  杜鑫先生针对“高层、多层老旧工业建筑物流改造升级面临的痛点,以及传统仓库面临的转型升级需求”,推荐了五大应对老旧工厂物流升级的解决方案:

  1.超高智能立库解决方案解决,能够很好地应对诸多问题,如垂直工艺布局的串联问题;原辅料、半成品、成品、工装高效流动的问题;建筑面积小高库容难实现的问题;多形态物料准确出入库问题。

  2.垂直搬运解决方案,例如适合重载托盘货物的超高高速往复式提升机解决方案;适合轻载箱式货物的E型高速连续式提升机解决方案。

  3.多层建筑柔性搬运解决方案,例如:提升机+潜伏AGV,适合3C、半导体、生物医药等高层建筑打通垂直分布型生产物流与仓储物流;提升机+激光叉车,适合工程机械、五金、化工、纺织等多层建筑车间零改造,打通机台生产物流与存储物流;电梯+潜伏AGV,适合3C、五金配件中小企业,小投入、大产出,超低RIO实现跨楼层自动化搬运;电梯+激光叉车,适合车间零改造,快速上线,快速投产,实现无人化三维空间点到点自动化搬运系统。

  4.柔性建筑空间高密储解决方案,适用于冷库冷链、新能源新材料、食品粮油、家居建材、医药等近100个行业应用场景,可显著提升空间利用率时,也直接影响成本策略。

  5.低负载需求下高密度存储解决方案,例如:料箱级穿梭车解决方案、料箱机器人解决方案。

  为了弘扬和表彰为中国制造业供应链与物流升级发展做出创新突破的企业,推动我们国家制造业供应链与物流转型与升级,搭建更高水平的交流与提升平台,主办方组织了“制造业供应链物流优秀案例奖”“制造业供应链物流创新技术奖”“制造业供应链物流价值贡献奖”三大奖项申报,经过了来自制造企业、科研院校以及咨询公司等方面的知名专家组成的奖项评审专家组的严格评审,在大会现场隆重举行了“2023全球制造业供应链与物流技术研讨会荣誉评选颁奖典礼”。

  在全天内容精彩的研讨会和颁奖典礼结束之后,明天精彩将会继续。7月28日上午,大会组委会精心选择了佛山智能工厂的典型代表——美的楼宇科技顺德工厂与一汽-大众佛山分公司,带领大家探索制造企业数字化智能化物流全过程,敬请关注!

  《物流技术与应用》杂志始终致力于推动行业发展,为行业创造价值,精心打造了多个行业会议。其中,制造业供应链与物流技术研讨会已连续成功举办了七届,影响力日益深远。在接下来的日子里,《物流技术与应用》杂志社将继续跟进行业发展变化,围绕制造业供应链与物流管理运作的新理念、新模式、技术创新与应用等内容做挖掘报道,在整合资源、促进行业发展的道路上不断探索。

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