AGV案例:打造服装行业自动化智能物流

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在市场、技术和社会多重因素的驱动下,智能制造和智能物流已成为企业降低成本、提高效率、增强竞争力的必要选择之一。未来十年,也是制造企业稳步推进数字化、智能化升级的必然问题。工信部《智能制造发展“十四五”规划》(征求意见稿)指出,到2035年,规模以上制造企业全面数字化,骨干企业基本实现智能化转型。越来越多的服装企业看到了传统生产方式的局限性,开始了自动化、数字化、智能化的转型。无锡孟雁品牌管理有限公司(简称“孟雁”)就是其中之一。在建设新工厂时,孟雁优先考虑物流流程规划,与傲视团队一起创建了孟雁自动化物流中心的流程规划。去年建成、今年投入使用的孟雁自动化物流中心,包括一个25m高的自动化立体仓库和一个总面积约8万平方米的五层仓库。实现了服装入库、上架、仓储、拣货、配送复检、收货等流程的自动化和数字化升级。物流中心的新仓库与旧仓库相比,每日出货可增加5倍,仓库间的利用率空增加3倍,人员减少40%,工人的劳动强度大大降低。拣货人员微信步数从5万步/天减少到2万步/天。

图:不考虑孟雁创建的自动化物流中心。

每天数万件商品分发600个渠道,梦燕开启转型之路梦燕是一家服装连锁零售企业,主要采取自产自销的经营方式,其主营业务为门店零售。公司目前拥有600个渠道,日出货量最高可达6万到8万件衣服,都由梦燕仓库统一发货,吞吐压力非常大。

图:无锡孟雁杜明工厂店。

“梦燕建设自动化物流中心的初衷是解决零售端周转问题”,梦燕总经理吴承淮介绍道,“此前,在集结交换时,经常出现物流存储空间不够、运转效率不高、爆仓等问题。为此,我们决定提升仓库面积,但了解到还可以通过自动化、数字化的改造提升整体效率。”“梦燕的另一个初衷是,希望通过仓库信息化和物流集成仓库体系,倒逼前端业务摆脱惯性,走向更加标准化、规范化的操作,让每个岗位上的员工都按照标准执行,带动业务的优化和调整。”“在借鉴了同行先进经验的基础上,梦燕找到业内供应商进行招投标,最后从专业度、性价比、服务水平等多方面考虑,选择了旷视。”技术与行业深度融合,旷视与梦燕共创自动化物流中心方案凭借丰富的行业经验,旷视智慧物流业务团队深谙服装企业的供应链难题。旷视智慧物流解决方案中心负责人白建宏表示:“服装行业不管是零售端、生产制造端还是仓库作业,相对来说属于劳动密集型行业,很多工作都属于简单重复劳动。近年来随着劳动力成本上升、服装产业结构调整、消费方式多元化等因素影响,服装行业自动化、数智化转型已经迫在眉睫。”梦燕也同样存在这样的痛点。此前,海量服装收货、上架、存储、拣选、复核、称重、贴标、集货等环节都在旧仓中运行,100%为人工作业。传统作业方式效率低,出错率高,直接影响门店销售,并带来货品损耗;还存在人工作业强度大、人员流动性高等问题,制约着业务提升与拓展。

图:孟雁老仓库仓储环节。

图:孟雁新仓自动化立体仓库。

基于对服装行业的深刻理解,以及对梦燕历史数据和未来业务规划的综合分析,旷视与梦燕共创了自动化物流中心的整体方案。该方案包括1座25米高、8个巷道的自动化立体仓库,1套输送分拣系统(1500米箱式输送分拣机),8个工位的货到人播种系统以及包装复核、自动称重和贴标、热缩塑膜机等自动化设备。在软件及系统方面,智慧物流操作系统旷视河图将自动化立库系统、箱式输送分拣系统、货到人播种系统与仓库管理系统(WMS)无缝对接,能够随着梦燕业务发展灵活调整,从容应对各种挑战。

图:孟雁新仓背后的智慧物流操作系统忽略了河图。

工人行走距离节约60%、仓库用工减少40%,物流中心成效初显目前,旧仓货品及处理流程已经全部转至自动化物流中心,改造后的新仓在降本增效方面已经初显成效。据梦燕业务负责人宋建军介绍,“以前梦燕仓库员工每天走路的步数是50000余步,现在的运动量是20000余步,从侧面反映了效率的提升;以前工人拣货需要靠记忆力,现在通过RF系统指引提示进行拣货;以前拣货之后还需要人工搬运至对应作业区,现在直接投到输送线上进行自动流转,搬运效率和准确性提高;以前整个仓库的作业人员需要55人,现在35人就能满足同样的作业量。”

图:孟雁老仓库搬运现场。

图:孟雁新仓库自动运输。

该项目投入使用后,标准化操作也在稳步推进中。对于未来,吴承淮也非常务实,“目前,我们还需要进一步优化管理,加强系统和人的深度结合,提升效率。AI在生产场景有很大的扩展空间,通过计算机视觉能够有效识别异常操作,通过算法分析大数据能够降低管理成本,但这块的提升需要后续进一步的共创。”旷视智慧物流解决方案中心负责人白建宏也表示,“每个企业的数智化转型都不是一蹴而就的,需要由点到面,逐步升级迭代。”“机器将人从简单重复劳动中解放出来是一大趋势。旷视看准了这个行业方向,并通过智慧物流解决方案帮助客户重塑流程,让自动化、智能化设备进行高强度、重复的作业,让智慧物流操作系统协同调度仓库内各种设备运行。我们还将AI能力注入传统物流设备和系统中,不仅实现整个物流系统的生态连接和协同调度,而且通过系统核心功能的算力算法,分析历史业务数据进而优化业务流程,提高作业效率,这是我们看中的未来发展方向。”

 

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