智能物流运输设备持续发展
工业自动化已成为全球工业发展的共同趋势。随着技术的快速发展和产品制造的复杂性，如何通过智能管理和相应的设备配套方案来优化工厂的生产效率，实现智能工厂和柔性制造生产是自动化行业发展的最新方向。
发布时间：2021年6月30日
新冠肺炎疫情发生后，不仅终端消费者市场电商订单流量大幅增加，上游制造业也开始审视过去的行业2.0时代体系是否合理。认为仍应储存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的影响，并规划相关软硬件解决方案。
物流业的现状
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标而进行的活动。物料搬运对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。生产型企业,物流经理通常负责货物的运输和储存,储存货物的仓库,货物从存储位置的运动顺序排序,最后到达配送区域的运出仓库。
由于工业生产自动化的提高和生产规模的扩展，以及物质处理成本的巨大影响在生产过程中的盈利能力，企业正在越来越多地采用大型，高效，自动化的材料处理机械生产。
物料搬运装备制造业为国民经济、重大建设项目、国防安全等各行业提供了多种现代化搬运装备。物料搬运装备制造业已形成了一个全面的产品系列、较好的技术体系和庞大的企业群，并已成为机械行业中的独立产业，服务于国民经济的各行各业。
物流运输设备与智能技术相结合
回顾由汽车制造业，互联网和信息通信产品和行业时代驱动的行业2.0时代，直到进入工业时代所需的智能元素，除了增加互联网事物（物联网），机器人，无人驾驶车辆AGV / AMR，除了云技术之外，最重要的精华在于过程改进，甚至大数据分析和人工智能（AI） - 相关技术可用于驱动全方位从仓储，运输和分配升级以实现智能自动化流程。
为应对人工智能和物联网技术的普及，许多企业开始整合和提高其工厂的自动化能力，没有任何时间和空间的限制，使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，然后使用它们进行最后一英里的运输，允许购物、拣选和按需下单。
此外，通过机器学习算法，可以实现货物计算路线和质量控制的优化，自然语言处理（NIP）可用于加速到达日期注册;可以优化仓储，排序和挑选和订单确认的过程，并且可以减少库存浪费。如果可以提高预测需求后可以提高灵活性和部署物流，它也可以减少有效运费的数量，时间和能源消耗，节省大量成本在构建自动存储系统，并满足前端的多元化需求。
其中，运输设备的堆垛机不仅在业界的22.0时代进入汽车制造业，而且甚至形成了智能无人导向车辆AGV，AMR等。据统计，全球对堆垛机的年度需求约为100万台，每年的速度增长10％，其中高级工业国家约占60％，而中国等新兴国家占40％。然而，对中国堆垛机市场的年度需求约为20％。〜250,000个单位，其中80〜90％是低价型号，只有高级国家的一半。
因此，丰田产业公司，全球市场份额高达30％，于2014年首次收购亚洲制造商，并宣布收购由台湾鼎盛队建立的合资企业，希望通过持有持有两岸资源方法和攻击世界。堆叠市场。利用台湾和中国市场的Tailift资源建立一个完整的产品组，以攻击中国，东南亚，印度和南非等市场。
AI和智能物流驱动智能工厂转型
如今，大多数制造商都渴望介绍各种技术以推动智能工厂的转型和转型;他们专注于智能仓储，高速排序等全面物流解决方案，高速排序和无人处理，并使用AI和AR智能物流系统切入智慧厂布局。
根据一份报告，2019年至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种生产和物流链接的信息，充分利用这些大数据，然后使用AI和其他智能分析方法来预测生产系统，优化过程和生产能力。自动化并不意味着实现智能制造;例如，关于制造设备的维护，在过去的行业3.0自动化时代，它主要基于人力和经验。进入智能行业的时代4.0，它强调了实时状态检测，异常报警和维护预测。依靠IIT，大数据，AI甚至云等数字技术完全不同。
目前，大多数公司都面临着许多痛点，无论是工程规划，技术应用程序还是系统集成，如“如何更改瓶颈项目？”，“如何优化处理时间？”等，但最大的难度在于如何实现灵活的生产模型，到达一个批处理可以完成的境界，强调现有的生产能力优化。
无论工厂采用的智能方法如何，智能物流都是关键技术之一。近年来，为“储存”启动了自动仓储系统，这不仅达到了商品的运输，还使用AI技术，并集成了多层班车和高速堆垛机以提高操作效率;推出AR视觉物流和高速分拣系统;推出无人驾驶汽车处理系统，自动处理系统，包括引入新一代高级AGV产品，如新一代的二维条形码引导或同步定位和地图建模（SLAM）。
