智能物流设备的发展

什么是智能物流?

物流是一个管理资源如何获取、储存和运输到最终目的地的过程。智能物流使供应链的每一步都更加有效和高效。智能物流带来了端到端的可视性，并改善了公司运输货物、控制库存和移动资产、补充库存以及利用供应链中所有连接设备和智能资产跟踪工具管理零售体验的方式。

新冠肺炎疫情后，不仅终端消费市场通过电商订单的流量大幅增加，上游制造业也开始反思过去的工业2.0时代体系是否合理。认为仍应储备一定数量的安全库存，以应对政治经济政策、全球极端气候或传染性疾病或其他市场因素造成的物流中断影响，并需要规划相应的软硬件解决方案。

物料搬运是指在同一场所内以改变物料的储存状态和空间位置为主要目的而进行的活动。物料搬运对于提高仓库作业效率非常重要，物料搬运也直接影响生产效率。在生产型企业中，物流经理通常负责货物的运输和储存，货物在仓库的储存，货物从储存地点移动到订单分拣区，并最终到达发货区出货出仓。

由于工业生产自动化程度的提高和生产规模的扩大，以及生产过程中物料搬运成本对盈利能力的巨大影响，企业在生产中越来越多地采用大型、高效、自动化的物料搬运机械。

物料搬运设备制造业为国民经济各行业、重大建设工程、国防安全提供各种现代化搬运设备。物料搬运设备制造业已经形成了全面的产品门类、较好的技术体系、庞大的企业群体，成为机械行业中独立的行业，服务于国民经济的各行各业。

物流设备与智能技术的结合

回顾由汽车制造业、互联网和信息通信产品驱动的工业2.0时代，以及工业3.0时代，直到进入工业4.0时代所需要的智能要素，除了物联网(IoT)、机器人、无人车AGV/AMR之外，除了云技术，最重要的本质在于流程改进。甚至大数据分析和人工智能(AI)相关技术也可以用于推动从仓储、运输到配送的全方位升级，以实现智能自动化流程。

为了应对AI和IoT技术的普及，很多企业已经开始整合和提高工厂的自动化能力，没有任何时间和空间的限制，让实体店几乎没有库存。AGV无人运输车辆和智能配送系统可以帮助提高仓储效率，自动检索/库存流程，优化订单，然后将其用于最后一英里运输，允许按需购物、挑选和下订单。

此外，通过机器学习算法，可以实现货物计算路线的优化和质量控制，可以使用自然语言处理(NIP)加速最新注册;优化入库、分拣、提货、订单确认流程，减少库存浪费。如果能够提高灵活性，在预测需求后进行物流部署，也可以减少有效货运的数量、时间和能源消耗，节省大量构建自动化仓储系统的成本，满足前端的多样化需求。

其中，用于运输设备的堆垛机不仅投入到了工业2.0时代的汽车制造业，甚至形成了面向工业4.0时代的智能无人引导车辆AGV、AMR等。据统计，全球每年对堆垛机的需求量约为100万台，每年以10%的速度增长，其中先进工业国家约占60%，中国等新兴国家占40%。然而，中国堆垛机市场的年需求量约为20%。其中80~90%是价格仅为发达国家的一半的低价车型。

人工智能和智能物流推动智能工厂转型

如今，大多数制造商都急于引入各种技术来驱动智能工厂的转型;专注于智能仓储、高速分拣、无人搬运等全方位物流解决方案，利用AI、AR智能物流系统切入智慧工厂布局。

根据一份报告，从2019年到2024年，全球工业4.0市场将继续以16.9%的复合增长率扩张，预计到2024年将达到1566亿美元。

什么是智能制造?本质是预测。首先，通过智能传感器收集各个生产和物流环节的信息，利用好这些大数据，然后利用AI等智能分析方法预测生产系统，优化流程和产能。自动化并不意味着实现智能制造;例如，对于制造设备的维护，在过去的工业3.0自动化时代，主要是依靠人力和经验。进入智能工业4.0时代，强调状态实时检测、异常告警、维护预测。依靠物联网、大数据、人工智能甚至云等数字技术，则完全不同。

目前，无论是工程规划、技术应用，还是系统集成，大多数企业都面临着诸多痛点，如“如何改变瓶颈项目”、“如何优化加工时间”等，但最大的难点在于如何实现柔性生产模式，达到一批就能完成的境界，迫使现有产能进行优化。

无论工厂采用何种智能方式，智能物流都是关键技术之一。近年来推出了“储物”自动化仓储系统，不仅实现了货物的运输，还采用AI技术，集成多层穿梭机和高速堆垛机，提高作业效率;推出AR可视物流和高速分拣系统;推出无人车搬运系统、自动搬运系统，包括新一代先进AGV产品如新一代二维条码引导或同步定位与地图建模(SLAM)。

物流自动化是智能工厂转型的关键环节之一。物流自动化带来了智能物流和智能相关物流设备。通过智能制造的所有其他部分，工厂正在实现制造技术的自动化和数据交换的当前趋势，即所谓的工业4.0。