對話(huà)華清科盛：數智時(shí)代，看物流如何“變得更聰明”

機器人的出現，真的就是為了取代工人嗎？

當數字化進(jìn)化為數智化，就意味著(zhù)大數據和人工智能的深度結合，同時(shí)，數據采集、數據通道建設、數據處理和分析，以及數據反饋控制等各個(gè)環(huán)節發(fā)展到了同等重要的位置，數據的閉環(huán)處理能力已然成為產(chǎn)業(yè)升級的必要條件，打造完整的數智化“神經(jīng)系統”成為這個(gè)時(shí)代的“標志”。

時(shí)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(dòng)化公司，這家公司給亞馬遜的倉庫帶來(lái)了一群“其貌不揚”的橙色機器人。

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

不僅物流行業(yè)，在制造工廠(chǎng)里，大量機器人和智能型設備也被普遍引進(jìn)，有人斷言：未來(lái)工廠(chǎng)一定是無(wú)人的“黑燈工廠(chǎng)”。

缺少工人的工廠(chǎng)，缺乏了“柔性”

誠然，在一些勞動(dòng)強度大、危險性高、機械性、重復性的崗位中，機器人取代工人已經(jīng)是大勢所趨。

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

據統計，在我國節點(diǎn)物流花費中，倉內的物流費用在逐年遞增，2019年就達到了1.9萬(wàn)億元，2020年又將達到歷史最高峰。其中，70%的費用為人工成本。

但如今的年輕勞動(dòng)力更愿意選擇外賣(mài)、網(wǎng)約車(chē)等平臺，即便投身物流行業(yè)也不愿從事倉內搬運等高強度工作，這就無(wú)形中推動(dòng)了物流的無(wú)人化進(jìn)程。

根據另一組統計數據：國內物流機器人總數將從2019年的20萬(wàn)臺增加至2023年的50萬(wàn)臺，市場(chǎng)規模突破600億元，這還是相對保守的估計。

此外，正如開(kāi)頭所言，人工作業(yè)在倉儲物流中相比如各類(lèi)機器人的效率實(shí)在是太低，因此各家企業(yè)都開(kāi)始了從信息化的人工作業(yè)開(kāi)始向無(wú)人化的純自動(dòng)化設備轉變。

但只靠機器人真的可以解決所有問(wèn)題嗎？有些人給出了不同的答案。

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

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

例如，當業(yè)務(wù)出現調整時(shí)，工人們可以根據實(shí)際情況進(jìn)行運作，但機器人需要修改算法程序等一系列步驟，周期長(cháng)。

另外，單純的機器人很難應對復雜的場(chǎng)地環(huán)境和空間布局，一旦有新的貨物出現，同樣需要進(jìn)行調整。

“沒(méi)了人力，機器人其實(shí)一點(diǎn)都不靈活。”

在華清科盛的模式下，單純自動(dòng)化設備作業(yè)的“無(wú)人工廠(chǎng)”屬于內部物流3.0版本，雖然相較于純人力的物流提升了效率，但同時(shí)也忽視了人工在現實(shí)中的靈活可變。

機器人與人的“共舞”

或許有人會(huì )說(shuō)，人工只是一種“妥協(xié)的方式”，在算法完善之后，機器人也能適應不同的環(huán)境。

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

當下，中國制造正在想中國智造升級，我們越來(lái)越清晰的意識到：?jiǎn)吸c(diǎn)的智能化、局部的改善無(wú)法達到資源配置最優(yōu)，用機器人代替人工也只存在于特定的場(chǎng)景中，而人則是制造現場(chǎng)“柔性”最強的生產(chǎn)力。

他們將這種模式稱(chēng)作“物流資源的池化”，在這個(gè)“池子”里，無(wú)論是機器人、人力甚至是叉車(chē)，都屬于倉庫里的資源，管理者可以根據需求任意規劃池內的資源。

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

與純機器人的無(wú)人工廠(chǎng)相比，人工加入的最大的好處其實(shí)是在于解決了產(chǎn)線(xiàn)的柔性問(wèn)題，同時(shí)兼顧了效率。

在池化的概念之下，這些資源沒(méi)有區域界線(xiàn)和崗位束縛。換句話(huà)說(shuō)：在人機混合的模式下，系統可以?xún)?yōu)化調度，人和機器都可以做自己擅長(cháng)的事，既可以根據訂單均衡分配工作任務(wù)，也可以預測波峰波谷提前調配資源。

從物流的本質(zhì)來(lái)看，其實(shí)就是服務(wù)于用戶(hù)的需求，追求效率和成本的一致性。用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)形容，就是“降本、增效”。

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

就如前文所說(shuō)，人工可以根據現場(chǎng)的實(shí)際情況進(jìn)行改變，但機器人卻只能依據設置好的算法進(jìn)行運行。

當然，這也從側面反應出當下的現狀：工廠(chǎng)的智能化依然處于初級階段。

就好比運行在高速公路上的卡車(chē)司機們，他們或許很需要自動(dòng)駕駛的輔助，但如果不能保障自動(dòng)駕駛系統的穩定和安全運行，他們還是會(huì )選擇手動(dòng)駕駛。

內部物流需要一個(gè)“大腦”

因此，在工業(yè)4.0的理念下，數智化正成為智慧工廠(chǎng)發(fā)展的重點(diǎn)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營(yíng)系統，從而幫助管理者實(shí)現分析與決策的原則規劃。

據華清科盛介紹，公司擁有loT軟件平臺和各種硬件產(chǎn)品，可以實(shí)現完成全局物流要素的數字化，再借助AI、數字孿生、大數據等技術(shù)，完成各種資源的數據分析、預測以及自主優(yōu)化調度。

圖 | 華清科盛產(chǎn)品覆蓋廠(chǎng)內物流全場(chǎng)景

其中，最核心的平臺是“數智化大腦Wisdom”。在這套平臺之下，員工、車(chē)輛、場(chǎng)地、倉儲設備、周轉器具都被數字化，可以通過(guò)實(shí)時(shí)診斷分析和預測仿真完成自主配合和自動(dòng)感知。

另外在工廠(chǎng)里，各類(lèi)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里，人的價(jià)值被凸顯了出來(lái)。新人可以快速成長(cháng)并完成跨崗位的工作，成為“萬(wàn)能工”；同時(shí)也能實(shí)時(shí)績(jì)效反饋，參與技能和流程的創(chuàng )新改善。

圖 | Wisdom九大核心功能

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，如同一枚巨型機器上的零件，隨時(shí)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性和機械性的日常操作，更有機會(huì )參與到創(chuàng )新和管理這些主觀(guān)性?xún)r(jià)值發(fā)揮的工作中。

這也恰恰呼應了之前的理論：無(wú)論是工人還是機器人，其實(shí)背后都是依賴(lài)于整套系統的算法，只有整套“神經(jīng)系統”高效運行，才能充分發(fā)揮人的柔性并進(jìn)一步提高制造現場(chǎng)的智能化水平，同樣能達到降本增效的作用。

結語(yǔ)

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

在國內，汽車(chē)制造本來(lái)就屬于智能制造的代表性行業(yè)，當智能制造遭遇傳統物流，所體會(huì )的痛點(diǎn)也格外顯著(zhù)，自然非常容易接受這套運營(yíng)模型的改造。

尤其在疫情之下，靈活配置的廠(chǎng)內物流對于保障制造企業(yè)柔性、提高市場(chǎng)反應能力進(jìn)行起到至關(guān)重要的作用，華清科盛以數字科技優(yōu)化物流全要素，像是為企業(yè)提供了一把“萬(wàn)能鑰匙”。

回到開(kāi)頭討論的話(huà)題：在一些場(chǎng)景中機器人應用是必然趨勢，但不論未來(lái)如何發(fā)展，人都將是創(chuàng )造主體。一味地追求“無(wú)人化”并不是正確的選擇，而應該充分利用數智化“神經(jīng)系統”，做好資源要素的優(yōu)化配置，從而實(shí)現最佳的物流運營(yíng)狀態(tài)。

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