导读

4月20日晚8点，，，，，，腾博官网诚信为本,专业服务商学院抗疫系列课程《加速企业回复力第五课：智链》准时开播。。。。。。。本期约请腾博官网诚信为本,专业服务治理咨询集团智慧物流与智能制造专家，，，，，，宿天下500强企业供应链认真人，，，，，，有22年供应链治理实战履历的李先生作为主讲嘉宾。。。。。。。

疫情当下，，，，，，制造业物流面临物料进不来，，，，，，产品出不去的现状。。。。。。。作为智能制造的主要组成部分，，，，，，智能物流对物流提出了柔性化和端到端的要求。。。。。。。本期围绕智能物流的新头脑和新价值，，，，，，讲述工厂应该用怎样的头脑和手艺来塑造柔性智能物流。。。。。。。

海内制造业物流现状

横向来看，，，，，，制造业的物流相比电商的物流已经落伍至少3-5年。。。。。。。纵向来看，，，，，，制造业企业普遍重生产，，，，，，轻物流；；；；；；；重存储，，，，，，轻配送；；；；；；；这种静态化的治理无法适用未来的需求和生长；；；；；；；物流若是不做出改变，，，，，，将成为企业数字化转型拖后腿的环节！

智能制造的实质就是把精益物流的治理头脑用最新的手艺做到极致。。。。。。。

工业4.0是一个断代式革命，，，，，，从流水线生产，，，，，，小批量生产，，，，，，向大规模定制转变。。。。。。。近年的数字化转型对制造业物流提出了更高的要求：物流不可再静态化治理，，，，，，而是要通过数据和算法实现柔性化和端到端治理。。。。。。。

工厂智能物流的实验路径

智能物流的实验不是一蹴而就的。。。。。。。工厂智能物流实验路径主要分为4个阶段：

精益化：实质是治理的机制化，，，，，，优化精简所有的环节；；；；；；；

自动化：使用机械臂等自动化的装备来完成操作。。。。。。。可是要注重，，，，，，若是没有完成精益化直接上自动化的话，，，，，，一些可以省略的操作仍然没有镌汰，，，，，，自动化的投入将成为负向投资；；；；；；；

数字化：通事后台数据剖析镌汰消耗，，，，，，提升效率；；；；；；；

智能化：能通过数据和算法举行决议。。。。。。。

工厂智能物流妄想规模

物流妄想涉及的方面许多，，，，，，很难照搬或者简朴复制某一种模式。。。。。。。由于产品、工艺等差别，，，，，，每个行业的工厂物流都是端到端，，，，，，从粗到细，，，，，，从上百公里到20厘米妄想规模的组合；；；；；；；越到线边，，，，，，工艺和零件的差别性也会越大，，，，，，因此一定会立异在内里。。。。。。。

经典结构妄想工具：SLP

通太过析产品的工艺蹊径、功效区面积等数据，，，，，，找到一个结构妄想最优计划，，，，，，杜绝拍脑壳的决议。。。。。。。

在新的情形下，，，，，，物流面临更多动态的挑战，，，，，，未来的生产形态更多的是成组化、单位化、柔性化的，，，，，，SLP工具展现出一定的局限性。。。。。。。因此物流最先向注重数字化建模和仿真系统的新思绪迈进。。。。。。。

仿真系统是依赖于一个虚拟化情形，，，，，，在没有真正投入之前做展示，，，，，，这就是在虚拟天下中为我们物理天下赋能的集中体现，，，，，，很是代表我们未来智能化的一个水平。。。。。。。

举例：造一款新车，，，，，，周期很长，，，，，，一样平常三年左右，，，，，，由于这所有是在物理天下中举行试错性开发。。。。。。。但若是有仿真系统，，，，，，例如西门子的数据系统，，，，，，有机械性能仿真证，，，，，，电气性能仿真，，，，，，最快三到六个月就可以生产。。。。。。。

智能制造的实质焦点不在于硬件投入，，，，，，而是强调通过数据来认真，，，，，，这也是我们现在数字化真正的价值所在。。。。。。。

应用举例

Milk Run最优路径优化：

• 中小批量物流配送模式较量重大，，，，，，通过大数据和算法来解决这个难题；；；；；；；

• 主机厂与片区内的供应商间接纳支线milk run配送；；；；；；；主机厂与片区外的供应商，，，，，，间接接纳主机厂之间的干线配送；；；；；；；

• 优化目的为第三方配送本钱最小，，，，，，不思量主机厂库存能力限制；；；；；；；

• 针对妄想变换或紧迫情形，，，，，，系统具备实时调理能力。。。。。。。

无邪设置的智能化传输：

古板的传输线是刚性的，，，，，，在许多时间上是空等的，，，，，，铺张时间的。。。。。。。无邪设置的智能化传输则是用一个？？？？？？？榛⒈曜蓟幕，，，，，，通过疏散式控制单台装备，，，，，，与其他装备举行通讯，，，，，，凭证未来要传输的传输单位举行动态调解。。。。。。。

若是需要托盘，，，，，，就组成四个托盘；；；；；；；若是需要一条传输带，，，，，，就组成一个传输带；；；；；；；若是需要单独传输就单独传输。。。。。。。这是德国人已经在做的一种高度柔性化的运输，，，，，，它的硬件手艺和后台算法已经远远逾越我们关于单台AGV的明确。。。。。。。

对物流自己来说，，，，，，它是更多变的。。。。。。。那么怎样去应对这个多变呢？？？？？？？只有打造一个越发柔性化的方法，，，，，，突破原来刚性化的头脑和妄想手艺。。。。。。。原来古板的方法要体会对一些新的营业模式提出挑战，，，，，，我们要拓宽思绪，，，，，，起劲去突破这个短板。。。。。。。