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當(dāng)數(shù)字化進(jìn)化為數(shù)智化，就意味著大數(shù)據(jù)和人工智能的深度結(jié)合，同時，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通道建設(shè)、數(shù)據(jù)處理和分析，以及數(shù)據(jù)反饋控制等各個環(huán)節(jié)發(fā)展到了同等重要的位置，數(shù)據(jù)的閉環(huán)處理能力已然成為產(chǎn)業(yè)升級的必要條件，打造完整的數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”成為這個時代的“標(biāo)志”。

時間追溯到2012年，亞馬遜豪擲7.75億美元收購了一家名為Kiva的倉庫自動化公司，這家公司給亞馬遜的倉庫帶來了一群“其貌不揚(yáng)”的橙色機(jī)器人。

原本習(xí)慣了在倉庫里奔波的工人們驚訝地發(fā)現(xiàn)：這些矮小機(jī)器人不知疲倦、找貨快速且準(zhǔn)確。

不僅物流行業(yè)，在制造工廠里，大量機(jī)器人和智能型設(shè)備也被普遍引進(jìn)，有人斷言：未來工廠一定是無人的“黑燈工廠”。

缺少工人的工廠，缺乏了“柔性”

誠然，在一些勞動強(qiáng)度大、危險性高、機(jī)械性、重復(fù)性的崗位中，機(jī)器人取代工人已經(jīng)是大勢所趨。

一方面企業(yè)招工也越來越難;另一方面，人員流動帶來的培訓(xùn)成本高漲、成長期漫長等因素，造成了企業(yè)用人成本居高不下。

據(jù)統(tǒng)計，在我國節(jié)點物流花費(fèi)中，倉內(nèi)的物流費(fèi)用在逐年遞增，2019年就達(dá)到了1.9萬億元，2020年又將達(dá)到歷史最高峰。其中，70%的費(fèi)用為人工成本。

但如今的年輕勞動力更愿意選擇外賣、網(wǎng)約車等平臺，即便投身物流行業(yè)也不愿從事倉內(nèi)搬運(yùn)等高強(qiáng)度工作，這就無形中推動了物流的無人化進(jìn)程。

根據(jù)另一組統(tǒng)計數(shù)據(jù)：國內(nèi)物流機(jī)器人總數(shù)將從2019年的20萬臺增加至2023年的50萬臺，市場規(guī)模突破600億元，這還是相對保守的估計。

此外，正如開頭所言，人工作業(yè)在倉儲物流中相比如各類機(jī)器人的效率實在是太低，因此各家企業(yè)都開始了從信息化的人工作業(yè)開始向無人化的純自動化設(shè)備轉(zhuǎn)變。

但只靠機(jī)器人真的可以解決所有問題嗎?有些人給出了不同的答案。

在與國內(nèi)智慧物流“新星”華清科盛的交談中，鎂客網(wǎng)得到了一個新的觀點：人工在倉內(nèi)物流中也是不可缺少的要素。

缺少了人力之后，工廠的物流就缺乏了“柔性”，面對新的業(yè)務(wù)時就很難做出最快的相應(yīng)。

例如，當(dāng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)調(diào)整時，工人們可以根據(jù)實際情況進(jìn)行運(yùn)作，但機(jī)器人需要修改算法程序等一系列步驟，周期長。

另外，單純的機(jī)器人很難應(yīng)對復(fù)雜的場地環(huán)境和空間布局，一旦有新的貨物出現(xiàn)，同樣需要進(jìn)行調(diào)整。

“沒了人力，機(jī)器人其實一點都不靈活。”

在華清科盛的模式下，單純自動化設(shè)備作業(yè)的“無人工廠”屬于內(nèi)部物流3.0版本，雖然相較于純?nèi)肆Φ奈锪魈嵘诵剩瑫r也忽視了人工在現(xiàn)實中的靈活可變。

機(jī)器人與人的“共舞”

或許有人會說，人工只是一種“妥協(xié)的方式”，在算法完善之后，機(jī)器人也能適應(yīng)不同的環(huán)境。

但華清科盛告訴鎂客網(wǎng)：人工和機(jī)器人一直都是平行互助的關(guān)系，兩者不存在誰代替誰的說法。

當(dāng)下，中國制造正在想中國智造升級，我們越來越清晰的意識到：單點的智能化、局部的改善無法達(dá)到資源配置最優(yōu)，用機(jī)器人代替人工也只存在于特定的場景中，而人則是制造現(xiàn)場“柔性”最強(qiáng)的生產(chǎn)力。

他們將這種模式稱作“物流資源的池化”，在這個“池子”里，無論是機(jī)器人、人力甚至是叉車，都屬于倉庫里的資源，管理者可以根據(jù)需求任意規(guī)劃池內(nèi)的資源。

相較于之前的物流3.0，這種“將人、車、器具、設(shè)施和場地等物流資源統(tǒng)籌管理”的物流模式被華清科盛稱為“物流4.0”，是公司所有產(chǎn)品的核心。

與純機(jī)器人的無人工廠相比，人工加入的最大的好處其實是在于解決了產(chǎn)線的柔性問題，同時兼顧了效率。

在池化的概念之下，這些資源沒有區(qū)域界線和崗位束縛。換句話說：在人機(jī)混合的模式下，系統(tǒng)可以優(yōu)化調(diào)度，人和機(jī)器都可以做自己擅長的事，既可以根據(jù)訂單均衡分配工作任務(wù)，也可以預(yù)測波峰波谷提前調(diào)配資源。

從物流的本質(zhì)來看，其實就是服務(wù)于用戶的需求，追求效率和成本的一致性。用專業(yè)術(shù)語來形容，就是“降本、增效”。

在目前的大環(huán)境之下，機(jī)器人的出現(xiàn)確實能作為取代人力成本的最佳選擇，同時提高了效率。但一味地追求“無人化”并不能得到最優(yōu)解。

就如前文所說，人工可以根據(jù)現(xiàn)場的實際情況進(jìn)行改變，但機(jī)器人卻只能依據(jù)設(shè)置好的算法進(jìn)行運(yùn)行。

當(dāng)然，這也從側(cè)面反應(yīng)出當(dāng)下的現(xiàn)狀：工廠的智能化依然處于初級階段。

就好比運(yùn)行在高速公路上的卡車司機(jī)們，他們或許很需要自動駕駛的輔助，但如果不能保障自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行，他們還是會選擇手動駕駛。

內(nèi)部物流需要一個“大腦”

因此，在工業(yè)4.0的理念下，數(shù)智化正成為智慧工廠發(fā)展的重點方向之一。這套“物流4.0”模型，最終也是遵循一套完整的物流運(yùn)營系統(tǒng)，從而幫助管理者實現(xiàn)分析與決策的原則規(guī)劃。

據(jù)華清科盛介紹，公司擁有l(wèi)oT軟件平臺和各種硬件產(chǎn)品，可以實現(xiàn)完成全局物流要素的數(shù)字化，再借助AI、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，完成各種資源的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測以及自主優(yōu)化調(diào)度。

其中，最核心的平臺是“數(shù)智化大腦Wisdom”。在這套平臺之下，員工、車輛、場地、倉儲設(shè)備、周轉(zhuǎn)器具都被數(shù)字化，可以通過實時診斷分析和預(yù)測仿真完成自主配合和自動感知。

另外在工廠里，各類loT智能物流裝備以及硬件模塊也可以幫助企業(yè)最大程度提高效率。

值得一提的是，在華清科盛的整套系統(tǒng)里，人的價值被凸顯了出來。新人可以快速成長并完成跨崗位的工作，成為“萬能工”;同時也能實時績效反饋，參與技能和流程的創(chuàng)新改善。

此前，亞馬遜的工人們就一直抱怨自己被“困”在了倉庫管理算法，如同一枚巨型機(jī)器上的零件，隨時都可以取代。而華清科盛的Wisdom改變了這種狀態(tài)，讓人不再受困于重復(fù)性和機(jī)械性的日常操作，更有機(jī)會參與到創(chuàng)新和管理這些主觀性價值發(fā)揮的工作中。

這也恰恰呼應(yīng)了之前的理論：無論是工人還是機(jī)器人，其實背后都是依賴于整套系統(tǒng)的算法，只有整套“神經(jīng)系統(tǒng)”高效運(yùn)行，才能充分發(fā)揮人的柔性并進(jìn)一步提高制造現(xiàn)場的智能化水平，同樣能達(dá)到降本增效的作用。

結(jié)語

目前，華清科盛的這套理念已經(jīng)覆蓋了超過30個行業(yè)，服務(wù)超過300家客戶，其中又以汽車行業(yè)客戶居多。

在國內(nèi)，汽車制造本來就屬于智能制造的代表性行業(yè)，當(dāng)智能制造遭遇傳統(tǒng)物流，所體會的痛點也格外顯著，自然非常容易接受這套運(yùn)營模型的改造。

尤其在疫情之下，靈活配置的廠內(nèi)物流對于保障制造企業(yè)柔性、提高市場反應(yīng)能力進(jìn)行起到至關(guān)重要的作用，華清科盛以數(shù)字科技優(yōu)化物流全要素，像是為企業(yè)提供了一把“萬能鑰匙”。

回到開頭討論的話題：在一些場景中機(jī)器人應(yīng)用是必然趨勢，但不論未來如何發(fā)展，人都將是創(chuàng)造主體。一味地追求“無人化”并不是正確的選擇，而應(yīng)該充分利用數(shù)智化“神經(jīng)系統(tǒng)”，做好資源要素的優(yōu)化配置，從而實現(xiàn)最佳的物流運(yùn)營狀態(tài)。