物流科技应用常见的有哪些"坑"?
随着产业转型升级的加快,制造业物流的智能化水平也在提高。在影响工业4.0制造水平的先驱过程中,相关的物流4.0案例不断出现。机器人、自动化三维仓库等技术的应用为降低成本和提高效率提供了很大的帮助,也使物流技术逐渐成为制造业的刚性需求。
然而,智能技术的实施并不像预期的那么简单。项目实施周期各阶段的潜在问题可能会给企业带来许多额外的成本,或吓跑后来者的尝试热情。本文列出了一些可能的问题,不是全面的,而是与读者沟通,碰撞思维火花。
一、项目规划阶段
在物流技术项目的早期阶段,一个"坑"就是不能正确理解物流技术方案的行业特点。
一方面,我们需要充分敬畏各行业的特点,认识到一个行业的智能设备方案不能简单地复制到另一个行业;另一方面,即使在同一行业,分拣、分拣、内部处理、存储、运输等环节(如汽车、3C电子等制造业)也有很大的差异。
在物流系统设计过程中,应充分考虑异常过程。当物流技术项目正常运行时,我们可能看不到任何问题,只是觉得无人驾驶,自动运行场景非常高。但一旦系统停止,对生产过程的影响就会立即显现出来。特别是在制造业中,生产线停滞一分钟的成本可能是成千上万的。
此时,我们需要有一个非常充分的计划:如何在A场景下处理它?如何在B场景下进行补救?此外,每个场景都需要足够快的速度来解决问题。例如,软件预算需要快速定位,硬件故障必须及时消除。(从这个角度来看,人们在事故中的反应往往比机器灵活得多。然而,为了全面推广智能物流技术,我们必须通过异常处理。)在计算系统的整体成本时,还必须考虑故障维护等相关成本。
从数据集成的角度来看,项目前期应充分考虑如何将新引进的物流设备集成到相应的制造环境中。包括:需要收集哪些数据?(机器人移动轨迹?装载的货物数据?或者其他……)什么时候需要收集?相应的数据格式是什么?与其他系统连接?后续是否有可扩展性(考虑到系统升级的需要)?
如果这些问题在项目早期没有澄清,很容易造成数据互联的麻烦。项目完成后,系统中增加了一个信息孤岛。
二、落地阶段
在这一阶段,物流技术的作用需要从全过程的角度来看待,避免"流程坑"。
在许多情况下,一项技术可以提高单个链接的效率,如通过计算机视觉设备自动识别货物条形码或称重方。然而,该技术本身的应用有一个先进的链接,例如,条形码的位置需要手动移动,并与相机对齐。
如果有很多这样的前置环节,工作量本身就会增加,以至于整体上没有达到降低成本和提高效率的目的。
流程坑的另一个表现是操作流程不规范。然而,信息系统的应用往往是基于标准化,这可能导致例外:如果一项技术可以在90%的情况下使用,但不能在10%的情况下使用,那么这10%往往足以大大降低技术的应用效果。
确保系统的充分测试,避免盲目启动造成的隐患。这也对应于上述异常流程设计:只有通过充分测试才能显示系统软硬件运行中的许多问题。流程设计中的一些漏洞只有在经历了足够的场景后才会遇到。
因此,我们不能仅仅通过小规模演示或POC(验证测试)来得出大规模应用的结论。特别是当投资较大或涉及大规模基础设施建设时,这些投资决策往往是不可逆转的。一旦事后发现大问题,就无法弥补。
在着陆方案设计阶段,我们将非常依赖物流规划师的工作:如何合理配置各种资源,缩短整体物流路线,减少材料停滞等待,更紧密的工艺连接,提高生产制造的整体效率?
在这个阶段,规划师的经验(以及相关的数学公式)仍然是不可用的,但在未来,我们将越来越依赖于模拟工具。通过计算机系统中的模拟,我们在实际物流系统实施之前就已经充分掌握了其指标。随着数字双胞胎等技术的进一步成熟,我们将逐步摆脱物流规划的人力密集型坑,并在数字世界中使用智能算法来完成规划。
三、其他常见的"坑"
近年来,能源管理的影响越来越大。
首先,当系统中自动化设备的比例越来越高时,各种设备的运行及其开关给电力系统带来的负荷本身就是一个值得研究的话题。
其次,许多设备带来的碳排放也需要仔细计算。绿色低碳已成为未来智能设备的必备问题。
此外,我们还需要关注物流技术产品的售后服务。无论是设备本身的故障调查、后续的产品升级还是其他问题,都需要相关合作伙伴的长期支持。目前,物流智能设备领域的服务越来越卷:许多制造商提出了7*24小时服务、X小时内到达用户现场,XX时间内解决问题等承诺。这对用户来说是个好消息,但也意味着相关成本的上升。服务提供商需要进行全面的计算,以确定相关的服务模式是否可持续。
小结:
物流技术在现代制造环境中发挥着越来越重要的作用。因此,如何规划和运行各种技术设备已成为管理者面临的一个重要课题。为避免各种坑的隐患,应正确了解规划阶段的行业特点,充分考虑异常流程的影响和智能设备在整体数据集成中的位置,确保系统充分测试,通过模拟计算提前考虑各种操作细节的影响,充分预测能源管理和绿色低碳话题,重视物流技术的售后服务,确保产品在整个生命周期中的顺利运行。
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