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导读
4月20日晚8点，，，，，腾博官网诚信为本,专业服务商学院抗疫系列课程《加速企业回复力第五课：智链》准时开播。。 。。。 。。。本期约请腾博官网诚信为本,专业服务管理咨询集团智慧物流与智能制造专家，，，，，宿天下500强企业供应链认真人，，，，，有22年供应链管理实战履历的李先生作为主讲嘉宾。。 。。。 。。。
疫情当下，，，，，制造业物流面临物料进不来，，，，，产品出不去的现状。。 。。。 。。。作为智能制造的主要组成部分，，，，，智能物流对物流提出了柔性化和端到端的要求。。 。。。 。。。本期围绕智能物流的新头脑和新价值，，，，，讲述工厂应该用怎样的头脑和手艺来塑造柔性智能物流。。 。。。 。。。
海内制造业物流现状
横向来看，，，，，制造业的物流相比电商的物流已经落伍至少3-5年。。 。。。 。。。纵向来看，，，，，制造业企业普遍重生产，，，，，轻物流；；；；；； ；；重存储，，，，，轻配送；；；；；； ；；这种静态化的管理无法适用未来的需求和生长；；；；；； ；；物流若是不做出改变，，，，，将成为企业数字化转型拖后腿的环节！
智能制造的实质就是把精益物流的管理头脑用最新的手艺做到极致。。 。。。 。。。
工业4.0是一个断代式革命，，，，，从流水线生产，，，，，小批量生产，，，，，向大规模定制转变。。 。。。 。。。近年的数字化转型对制造业物流提出了更高的要求：物流不可再静态化管理，，，，，而是要通过数据和算法实现柔性化和端到端管理。。 。。。 。。。
工厂智能物流的实验路径
智能物流的实验不是一蹴而就的。。 。。。 。。。工厂智能物流实验路径主要分为4个阶段：
精益化：实质是管理的机制化，，，，，优化精简所有的环节；；；；；； ；；
自动化：使用机械臂等自动化的装备来完成操作。。 。。。 。。。可是要注重，，，，，若是没有完成精益化直接上自动化的话，，，，，一些可以省略的操作仍然没有镌汰，，，，，自动化的投入将成为负向投资；；；；；； ；；
数字化：通事后台数据剖析镌汰消耗，，，，，提升效率；；；；；； ；；
智能化：能通过数据和算法举行决议。。 。。。 。。。
工厂智能物流妄想规模
物流妄想涉及的方面许多，，，，，很难照搬或者简朴复制某一种模式。。 。。。 。。。由于产品、工艺等差别，，，，，每个行业的工厂物流都是端到端，，，，，从粗到细，，，，，从上百公里到20厘米妄想规模的组合；；；；；； ；；越到线边，，，，，工艺和零件的差别性也会越大，，，，，因此一定会立异在内里。。 。。。 。。。
经典结构妄想工具：SLP
通太过析产品的工艺蹊径、功效区面积等数据，，，，，找到一个结构妄想最优计划，，，，，杜绝拍脑壳的决议。。 。。。 。。。
在新的情形下，，，，，物流面临更多动态的挑战，，，，，未来的生产形态更多的是成组化、单位化、柔性化的，，，，，SLP工具展现出一定的局限性。。 。。。 。。。因此物流最先向注重数字化建模和仿真系统的新思绪迈进。。 。。。 。。。
仿真系统是依赖于一个虚拟化情形，，，，，在没有真正投入之前做展示，，，，，这就是在虚拟天下中为我们物理天下赋能的集中体现，，，，，很是代表我们未来智能化的一个水平。。 。。。 。。。
举例：造一款新车，，，，，周期很长，，，，，一样平常三年左右，，，，，由于这所有是在物理天下中举行试错性开发。。 。。。 。。。但若是有仿真系统，，，，，例如西门子的数据系统，，，，，有机械性能仿真证，，，，，电气性能仿真，，，，，最快三到六个月就可以生产。。 。。。 。。。
智能制造的实质焦点不在于硬件投入，，，，，而是强调通过数据来认真，，，，，这也是我们现在数字化真正的价值所在。。 。。。 。。。
应用举例
Milk Run最优路径优化：
中小批量物流配送模式较量重大，，，，，通过大数据和算法来解决这个难题；；；；；； ；；
主机厂与片区内的供应商间接纳支线milk run配送；；；；；； ；；主机厂与片区外的供应商，，，，，间接接纳主机厂之间的干线配送；；；；；； ；；
优化目的为第三方配送本钱最�。。 。。。 。。。�，，，，不思量主机厂库存能力限制；；；；；； ；；
针对妄想变换或紧迫情形，，，，，系统具备实时调理能力。。 。。。 。。。
无邪设置的智能化传输：
古板的传输线是刚性的，，，，，在许多时间上是空等的，，，，，铺张时间的。。 。。。 。。。无邪设置的智能化传输则是用一个模浚浚浚�？榛⒈曜蓟幕担�，，，，通过疏散式控制单台装备，，，，，与其他装备举行通讯，，，，，凭证未来要传输的传输单位举行动态调解。。 。。。 。。。
若是需要托盘，，，，，就组成四个托盘；；；；；； ；；若是需要一条传输带，，，，，就组成一个传输带；；；；；； ；；若是需要单独传输就单独传输。。 。。。 。。。这是德国人已经在做的一种高度柔性化的运输，，，，，它的硬件手艺和后台算法已经远远逾越我们关于单台AGV的明确。。 。。。 。。。
对物流自己来说，，，，，它是更多变的。。 。。。 。。。那么怎样去应对这个多变呢？？？？？只有打造一个越发柔性化的方法，，，，，突破原来刚性化的头脑和妄想手艺。。 。。。 。。。原来古板的方法要体会对一些新的营业模式提出挑战，，，，，我们要拓宽思绪，，，，，起劲去突破这个短板。。 。。。 。。。
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