制造水平的過(guò)程中,相關(guān)的“物流4.0”案例不斷涌現(xiàn)。機(jī)器人、自動(dòng)化立體庫(kù)等技術(shù)的應(yīng)用,為降本增效提供了很大的幫助,也使得物流科技逐漸成為了制造業(yè)的剛需。
然而,智能科技的落地并沒(méi)有想象中那么簡(jiǎn)單。項(xiàng)目落地周期各階段的潛在問(wèn)題,可能會(huì)給企業(yè)帶來(lái)許多額外成本,或是“嚇退”后來(lái)者的嘗試熱情。本文在此列舉一些可能的問(wèn)題,不求面面俱到,但求和讀者交流、碰撞思維火花。
在物流科技項(xiàng)目初期,一個(gè)“坑”是不能正確認(rèn)識(shí)物流科技方案的行業(yè)特性。一方面,我們需要對(duì)每個(gè)行業(yè)的特性有充分的敬畏,認(rèn)識(shí)到一個(gè)行業(yè)的智能裝備方案不能簡(jiǎn)單照搬到另一個(gè)行業(yè);另一方面,即使是在同一個(gè)行業(yè)內(nèi),其分揀、揀選、內(nèi)部搬運(yùn)、存儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)雀鳝h(huán)節(jié)的差異也是非常巨大的(例如在汽車(chē)、3C電子等制造業(yè))。因此,我們?cè)谶x擇合作伙伴的時(shí)候,僅僅聽(tīng)到對(duì)方“有XX行業(yè)經(jīng)驗(yàn)”是不夠的,還需要進(jìn)一步考察對(duì)方在具體環(huán)節(jié)、具體設(shè)備類型上的經(jīng)驗(yàn),才能確定合作伙伴與項(xiàng)目的匹配程度。
例:一些行業(yè)對(duì)于物流機(jī)器人的要求
在物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過(guò)程中,要充分考慮“異常流程”。在一個(gè)物流科技項(xiàng)目正常運(yùn)作的時(shí)候,也許我們看不出任何問(wèn)題,只覺(jué)得無(wú)人化、自動(dòng)化運(yùn)作的場(chǎng)景十分“高大上”。但一旦系統(tǒng)停擺了,對(duì)于生產(chǎn)進(jìn)程的影響會(huì)立刻顯現(xiàn)出來(lái) - 尤其是在制造業(yè),生產(chǎn)線停滯一分鐘的成本都有可能是數(shù)以萬(wàn)計(jì)的。在這個(gè)時(shí)候,我們需要有非常充分的預(yù)案:在A場(chǎng)景之下如何應(yīng)對(duì),B場(chǎng)景之下如何補(bǔ)救。。。并且,每個(gè)場(chǎng)景之下解決問(wèn)題的速度需要足夠快 - 軟件BUG需要快速定位、硬件故障必須及時(shí)排除(從這個(gè)角度說(shuō),人在意外情況下的反應(yīng)往往會(huì)比機(jī)器靈活得多。但是要全面普及智能物流科技,必須要過(guò)“異常情況處理”這一關(guān))。在計(jì)算系統(tǒng)總體成本的時(shí)候,故障維修等相關(guān)成本也必須考慮進(jìn)去。
從數(shù)據(jù)集成的角度,在項(xiàng)目前期就要充分考慮新引入的物流設(shè)備如何集成到相應(yīng)的制造業(yè)環(huán)境中去。包括:哪些數(shù)據(jù)需要采集(機(jī)器人移動(dòng)的軌跡?所裝載的貨物數(shù)據(jù)?或其它。。)?需要在什么時(shí)間點(diǎn)采集?相應(yīng)的數(shù)據(jù)格式是什么?與其它哪些系統(tǒng)對(duì)接?后續(xù)是否存在可擴(kuò)展性(考慮到系統(tǒng)升級(jí)的需要)?如果在項(xiàng)目早期沒(méi)有對(duì)這些問(wèn)題作澄清,很容易造成數(shù)據(jù)互聯(lián)互通方面的麻煩 - 做完項(xiàng)目之后,系統(tǒng)中反而又增加了一個(gè)信息“孤島”。
需要從全流程的角度來(lái)看待物流科技的作用,避免“流程坑”。許多時(shí)候,一項(xiàng)技術(shù)能夠提高單個(gè)環(huán)節(jié)的效率(例如:通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)設(shè)備來(lái)自動(dòng)識(shí)別貨物條碼、或是稱重量方等),但是這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用本身是有前置環(huán)節(jié)的,例如需要通過(guò)人工搬動(dòng)貨物,將條碼所在位置和攝像頭對(duì)齊。類似這樣的前置環(huán)節(jié)如果比較多的話,本身就會(huì)增加工作量,以至于總體來(lái)看沒(méi)有達(dá)到降本增效的目的。“流程坑”的另一個(gè)表現(xiàn)是作業(yè)流程未標(biāo)準(zhǔn)化。然而,信息系統(tǒng)的應(yīng)用往往都是以標(biāo)準(zhǔn)化為前提的,這就可能導(dǎo)致“例外”情況的發(fā)生:如果一項(xiàng)技術(shù)在90%的情況下可用,但是在10%的情況下不可用,那么這10%往往就足以讓技術(shù)的應(yīng)用效果大打折扣。
要保證對(duì)系統(tǒng)充分測(cè)試,避免因盲目上馬而埋下隱患。這個(gè)和之前提到的“異常流程設(shè)計(jì)”也是相對(duì)應(yīng)的:系統(tǒng)軟硬件運(yùn)行中的許多問(wèn)題,只有通過(guò)充分的測(cè)試才能夠顯現(xiàn)出來(lái)。一些流程設(shè)計(jì)中的漏洞,只有當(dāng)經(jīng)歷了足夠多的場(chǎng)景之后才會(huì)遇到。因此,我們不能夠僅憑小規(guī)模演示或者PoC(驗(yàn)證性測(cè)試)而作出大規(guī)模應(yīng)用的結(jié)論 - 尤其當(dāng)投資較大、或者涉及大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的時(shí)候:這類投資決策往往都是不可逆的,一旦事后發(fā)現(xiàn)有大的問(wèn)題,則已經(jīng)無(wú)法彌補(bǔ)。
在落地方案設(shè)計(jì)階段,我們會(huì)很依賴于物流規(guī)劃人員的工作:如何通過(guò)合理配置各種資源,讓整體物流路線更短、物料的停滯和等待更少、工序銜接更加緊密、生產(chǎn)制造整體效率得以提升?在現(xiàn)階段,規(guī)劃人員的經(jīng)驗(yàn)(以及相關(guān)的數(shù)學(xué)公式)仍然是不可獲取,但今后我們會(huì)越來(lái)越依賴于仿真工具,通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的模擬,在實(shí)際物流系統(tǒng)落地之前就已經(jīng)對(duì)其指標(biāo)有充分的掌握。隨著數(shù)字孿生等技術(shù)的進(jìn)一步成熟,我們會(huì)逐步擺脫物流規(guī)劃的“人力密集型”大坑,而更多在數(shù)字世界中借助智能算法完成規(guī)劃。
能源管理近年來(lái)的影響也越來(lái)越大。首先,當(dāng)系統(tǒng)中自動(dòng)化設(shè)備比例越來(lái)越高的時(shí)候,各種設(shè)備的運(yùn)行及其開(kāi)/關(guān)給電力系統(tǒng)帶來(lái)的負(fù)載,本身就是一個(gè)值得研究的話題。其次,眾多設(shè)備所帶來(lái)的碳排放也需要仔細(xì)核算。‘“綠色低碳”已成為未來(lái)智能裝備的一道必答題。
Last but not least, 需要重視物流科技產(chǎn)品的售后服務(wù)問(wèn)題。無(wú)論是設(shè)備本身的故障排查、后續(xù)的產(chǎn)品升級(jí)還是其它問(wèn)題,都需要相關(guān)合作伙伴長(zhǎng)期的支持。目前,物流智能設(shè)備領(lǐng)域的服務(wù)已經(jīng)越來(lái)越“卷”:許多廠商紛紛提出“7*24小時(shí)服務(wù)”、“X小時(shí)內(nèi)到達(dá)用戶現(xiàn)場(chǎng)、XX時(shí)間內(nèi)解決問(wèn)題”等承諾。這對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)固然是福音,但也意味著相關(guān)成本的攀升。服務(wù)商有必要作全面的測(cè)算,以確定相關(guān)服務(wù)模式是否可持續(xù)的。
小結(jié)
物流科技在現(xiàn)代制造業(yè)環(huán)境中扮演的角色越來(lái)越重要,因此如何規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)各種科技設(shè)備,也就日漸成為管理者面臨的重要課題。為了避免各種“坑”帶來(lái)的隱患,我們要在規(guī)劃階段正確認(rèn)識(shí)方案的行業(yè)特性、充分考慮異常流程的影響,以及智能裝備在整體數(shù)據(jù)集成中的位置;在落地階段要有全流程視角、保證對(duì)系統(tǒng)充分測(cè)試、并通過(guò)仿真測(cè)算來(lái)預(yù)先考慮各種運(yùn)行細(xì)節(jié)的影響;此外,還要充分預(yù)計(jì)能源管理和綠色低碳話題,并重視物流科技的售后服務(wù),以確保產(chǎn)品在全生命周期的順利運(yùn)行。
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