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智能物流項目實施中有哪些常見的“坑”? 2024-07-03
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隨著產業轉型升級的步伐加快,制造業物流的智能化水平也不斷提高。在先行者沖擊“工業4.0”制造水平的過程中,相關的“物流4.0”案例不斷涌現。機器人、自動化立體庫等技術的應用,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的剛需。nn然而,智能科技的落地并沒有想象中那么簡單。項目落地周期各階段的潛在問題,可能會給企業帶來許多額外成本,或是“嚇退”后來者的嘗試熱情。本文在此列舉一些可能的問題,不求面面俱到,但求和讀者交流、碰撞思維火花。nn(一)項目規劃階段nn在物流科技項目初期,一個“坑”是不能正確認識物流科技方案的行業特性。一方面,我們需要對每個行業的特性有充分的敬畏,認識到一個行業的智能裝備方案不能簡單照搬到另一個行業;另一方面,即使是在同一個行業內,其分揀、揀選、內部搬運、存儲、運輸等各環節的差異也是非常巨大的(例如在汽車、3C電子等制造業)。因此,我們在選擇合作伙伴的時候,僅僅聽到對方“有XX行業經驗”是不夠的,還需要進一步考察對方在具體環節、具體設備類型上的經驗,才能確定合作伙伴與項目的匹配程度。nn例:一些行業對于物流機器人的要求nn在物流系統設計的過程中,要充分考慮“異常流程”。在一個物流科技項目正常運作的時候,也許我們看不出任何問題,只覺得無人化、自動化運作的場景十分“高大上”。但一旦系統停擺了,對于生產進程的影響會立刻顯現出來 - 尤其是在制造業,生產線停滯一分鐘的成本都有可能是數以萬計的。在這個時候,我們需要有非常充分的預案:在A場景之下如何應對,B場景之下如何補救。。。并且,每個場景之下解決問題的速度需要足夠快 - 軟件BUG需要快速定位、硬件故障必須及時排除(從這個角度說,人在意外情況下的反應往往會比機器靈活得多。但是要全面普及智能物流科技,必須要過“異常情況處理”這一關)。在計算系統總體成本的時候,故障維修等相關成本也必須考慮進去。nn從數據集成的角度,在項目前期就要充分考慮新引入的物流設備如何集成到相應的制造業環境中去。包括:哪些數據需要采集(機器人移動的軌跡?所裝載的貨物數據?或其它。。)?需要在什麼時間點采集?相應的數據格式是什麼?與其它哪些系統對接?后續是否存在可擴展性(考慮到系統升級的需要)?如果在項目早期沒有對這些問題作澄清,很容易造成數據互聯互通方面的麻煩 - 做完項目之后,系統中反而又增加了一個信息“孤島”。nn(

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