2023亞洲國際物流技術與運輸系統展覽會/上海物流展(CeMAT ASIA)

物料搬運、自動化技術、運輸系統、物流的國際盛會

時間：2023年10月24日－10月27日

地點：上海新國際博覽中心（上海市浦東新區龍陽路2345號）

主辦單位

中國物流與采購聯合會、中國機械工程學會、德國漢諾威展覽公司、漢諾威米蘭展覽（上海）有限公司

參展聯系人：馮冬明 手機|微信：131 2255 2507   Q Q：1054479953

展會概覽

CeMAT ASIA 2023

CeMAT ASIA是有幸與中國物流裝備行業相伴成長起來的一個展覽會，自2000年首次亮相神州，已經度過20多個春秋。2023年，CeMAT ASIA預計將成為總展覽規模將超80,000平方米，匯集超700家國內外一線品牌企業的亞洲地區物流裝備行業旗艦展，雖規模與20年前早已不可同日而語，但初心依舊未改。如今物流行業東風依舊，我們也將再度啟航，攜手志同道合的伙伴們繼續破浪前行！

同時，CeMAT ASIA品牌活動——創新沙龍、2023中國大學生機械工程創新創意大賽——智能制造大賽總決賽以及創新沙龍供應鏈主題拓展區也將坐落于此。CeMAT ASIA 2023的新物流孵化館將會成為一個固定的舞臺，見證更多新技術、新企業、新想法、新觀點、新人才的破殼新生！

第22屆亞洲國際物流技術與運輸系統展覽會（簡稱：亞洲物流展）將于2023年10月24日－10月27日在上海新國際博覽中心開啟。展會將以“智慧物流”為系列主題，展示智能制造的創新成果，聯合打造橫跨各領域的大工業平臺。

【行業】智慧工廠物流全場景全流程如何降本增效

針對未來數字化、智能化的必然趨勢，只有*懂客戶需求和場景，并對其進行深挖的企業才能在激烈的競爭中脫穎而出。

一、客戶對物流的需求變化

1. 發展趨勢一：從單工序半自動化向自動化、數字化、智能化邁進

***，*近一兩年，行業的物流自動化已經從單工序的半自動化或者去人化，逐漸向數字化、智能化邁進。很多客戶希望提供從頭到尾一攬子整體解決方案，需要全域工作流效率提升和整體成本的下降，客戶的需求出現拐點。

基于客戶的這種需求，從單點或者單項目的自動化向數字化、智能化邁進，一定要對客戶的各種工序、各種節點做到全域數字化，才能做到全域物流節點的降本增效，在此基礎上進行智能化的升級改造，降本增效才能真正落地。

很多大型制造工廠，特別是一些建得比較早的，經常會出現上下工序沒有協同，上下工序各忙各的，應用煙囪、信息孤島非常嚴重，MES跟ERP沒有打通。我們要做的就是在數據上的互聯互通，打破應用孤島的現狀，解決每道生產工序之間，生產工序跟物流工序之間數據的互聯互通，實現整個物流真正的自動化。

2.發展趨勢二：從單場景的自動化向整體方案統籌來考慮降本增效

行業發展到現在，競爭非常激烈，內卷很嚴重。對我們來講可能反而更多的是機會。越往后走，越比拼的是對行業的理解，我們要做*懂得行業的人。正是基于這種*細的顆粒度，從宏觀的層面看，才能重構端到端整個的物流價值鏈，實現業務鏈鏈條的重新梳理。

3.發展趨勢三：向軟件定義場景，軟件定義硬件的時代演進

數字化、智能化升級是行業發展的必然。隨著數字化、智能化的發展，行業慢慢從一個單一設備解決一個場景，到整體軟件來定義場景，軟件來定義硬件的發展趨勢。越往后走，設備或者場景可能會越來越標準化，基于這個標準化，在技術上在整個場景怎么既能做到標準化又能做到柔性化的匹配，就需要軟件層來實現，智能制造數字中臺做的就是這個事情。以智能制造數字中臺作為核心，加上對應的硬件、軟件，給客戶提供針對不同場景或者全場景的整體解決方案。

上圖是磅旗的數字中臺。隨著行業的發展，從大客戶到腰部客戶，我們平臺的聚合能力、粘度、****性會越來越強，平臺會聚合更多的軟件合作伙伴和硬件合作伙伴。

二、全流程全工序整體解決方案

基于這些需求和痛點，我們以智慧物流技術底座，以工業互聯網、大數據、決策智能和場景智能為基礎，給客戶提供產線物流數字化、線邊物流數字化、廠區物流無人化、倉儲物流數字化這四個緯度的全場景解決方案。

1.產線物流數字化

產線物流的難點在于生產物流跟產線需求是斷層的，完全靠人工轉換，*典型的特征就是上下工序沒有智能協同，需要一個平臺來打通線邊物流跟產線物流，打通APS、MES跟線邊系統，包括WMS或者ERP、SAP。信息流打通以后設備才能打通，任務才能打通，提前要料提前能給，可以預判性給料，能夠做到物料的多級拉動。

我們五有個緯度的呈現：生產協同、物流協同、物料管理、設備管理、數據分析。如，生產協同，即能根據生產的計劃，APS，進行智能動態的排程平衡。對應后側的物流該怎么協同，任務什么時候下發，下發多少，在哪個位置，效率節拍是什么樣的，怎么樣進行調度。整體的設備管理，線內設備到線邊設備，能夠全部監控管理起來。由于產線和線邊已經全域數字化，整個工作流、作業狀態一目了然，決策、狀態、運維都在這個層面，大大提高客戶的運維效率。下圖是我們在汽車工廠和3C電子行業的應用案例。這是典型的產線物流跟線邊物流的協同。

從效果來看，首先是提升產能，原來產線物料需求跟線邊物流是脫離的，這個環節打通以后，產能提升至少10%～20%。產能提升10%是非常了不得的，特別是新能源行業，產能就是錢。

第二個是自動化率提高。如果這個環節沒有打通，整個環節的自動化率都是空話。樣本工廠原來一條產線的規劃差不多需要12到18個人，引入這個系統以后，從立庫開始，到產線機臺供料，幾乎全無人化。除了管理人員，操作人員全部省掉了，自動化率從原來的0到現在差不多75%。

三是硬件投入降低，如果要做到全域流程的精細化管理、數字化管理，那么整個鏈條的庫存水位線一定是降低的。原來線邊庫可能需要30個線邊緩存位，現在只需要15個，原來立庫需要8000個庫位，現在只需要6000個庫位，針對物料的管理，庫存水位線的降低，對硬件的投入也會降低，甚至達到50%。

四是減員降本。比如系統導入以后，線內的OPN操作人員基本上可以省掉，部分線邊倉庫的PMC操作人員基本可以省掉50%，減員降本效果也非常明顯。

2.線邊物流數字化

同一個數字中臺，只是解決的問題不一樣。線邊物流的整個工序跟戰線非常長，可能涉及幾公里的物流線，涉及多家AGV，多種系統，我們是把整個線邊所有物流節點全部統在一張網，一個平臺里面，統一進行管理、調度。原來調整一個工作流，可能需要跟五家設備供應商三家軟件供應商分別協調，一個小事可能花一個月，而平臺*多只需要一個星期。整個物流體系做成一張物流專網，所有的關鍵節點數據和源數據全部抽離到平臺，進行統一的任務管理、統一的任務接入、統一的網絡調度、統一的運維。也是基于此，能夠實現全物流動線的全流程自動化。下圖是汽車配件從立庫到線邊的供料，原來規劃差不多要20個人的OPN操作人員。導入整套系統以后沒有一個操作人員，只剩5個管理人員。

系統導入后效果如上圖所示。***，自動化率提升，因為我們把中間的斷層、信息孤島、設備隔離全部消滅掉了，全部串在一起，并且做到柔性調配。

第二，部署成本低。原來因為整個工序工作流涉及的供應商、合作伙伴比較多，對接口比較多，全部集中到平臺后，可以集中快速部署。

第三，降本增效非常顯著，PMC的減員至少達到50%。

第四，根據各物流節點的工作節拍和產能實現柔性調配。

3.倉儲物流數字化

倉儲物流數字化有兩個大的場景，一是立庫，二是平庫。平庫在工業場景里面可能99%是半自動化或者人工化，幾乎沒有能夠做到全流程自動化的。我們也克服了平庫的管理難點，通過把作業流程標準化等手段實現平庫環節里的出庫、入庫、過賬、乘梯包括庫位的自動識別串在一起，形成一個完整的，能夠自動入庫、自動出庫還能自動移庫的工作流，實現平庫的自動化。

除了倉庫之外還有一個重要的環節是月臺，月臺可能99%都是人工卸貨。我們根據客戶的不同需求，導入了月臺自動卸貨的數字化場景。我們有不同的月臺自動卸貨的方案，成本比較高或者節拍流量比較高的，采用滑鏈式；如果客戶對節拍需求不高，成本需求比較高的話，采取叉車式（貨箱尾進式的叉車，有的采取在地面上的雙飛翼模式），根據不同的客戶場景提供不同的月臺自動裝卸貨的方案。

針對倉儲環節的降本增效效果也非常明顯。以平庫為例，平庫從50%或者90%的半人化或者人工化，能夠提升為75%以上的自動化率。減員降本的效果非常明顯，倉庫里面除了管理人員以外，常規的操作人員幾乎都可以省掉。

4.廠區無人物流數字化

針對很多大型制造業需要長距離的重載運輸的需求，我們導入了室外的L4級無人駕駛場景。特別是當前從數字化到智能化升級的階段，誰*懂客戶的需求，誰*懂客戶的場景，誰挖得越深，理解得越全，誰就可能在激烈的競爭中脫穎而出。

三、關于磅旗

磅旗是在新趨勢、新生態下的新勢力，我們成立三年多，目前在一些細分行業作出一些成績。公司的發展歸結起來四個核心詞：

***，聚焦

聚焦新能源、動力電池、光伏、儲能。

第二，創新

基于全場景、全流程，圍繞客戶企業進行降本增效，而不是基于某個單項目、單節點來考量。

第三，數字化

基于客戶的整個物流體系，看成一個平臺，一張物流專網，一個體系的物流數據，把這些平臺、數據、網絡聚合在一起，形成一張物流專網，形成以物流為核心的全域物流的數字化。

第四，生態化

在物流專網的基礎上，打造了核心的業務中臺，業務中臺聚焦了軟件生態層和硬件生態層。

磅旗以智能制造數字中臺為核心，以構建智慧工廠全域物聯網平臺，提供全棧式軟硬一體全場景全流程數字化物流整體解決方案。聚焦新能源、汽車、3C三大行業，全球已落地超過80個項目。磅旗是以中臺為核心，做軟件生態、硬件生態的企業，希望能夠跟行業合作伙伴一起共同做好數字化、生態化，一起抱團打天下。

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