2023亚洲国际物流技术与运输系统展览会/上海物流展(CeMAT ASIA)

物料搬运、自动化技术、运输系统、物流的国际盛会

时间：2023年10月24日－10月27日

地点：上海新国际博览中心（上海市浦东新区龙阳路2345号）

主办单位

中国物流与采购联合会、中国机械工程学会、德国汉诺威展览公司、汉诺威米兰展览（上海）有限公司

参展联系人：冯冬明 手机|微信：131 2255 2507   Q Q：1054479953

展会概览

CeMAT ASIA 2023

CeMAT ASIA是有幸与中国物流装备行业相伴成长起来的一个展览会，自2000年首次亮相神州，已经度过20多个春秋。2023年，CeMAT ASIA预计将成为总展览规模将超80,000平方米，汇集超700家国内外一线品牌企业的亚洲地区物流装备行业旗舰展，虽规模与20年前早已不可同日而语，但初心依旧未改。如今物流行业东风依旧，我们也将再度启航，携手志同道合的伙伴们继续破浪前行！

同时，CeMAT ASIA品牌活动——创新沙龙、2023中国大学生机械工程创新创意大赛——智能制造大赛总决赛以及创新沙龙供应链主题拓展区也将坐落于此。CeMAT ASIA 2023的新物流孵化馆将会成为一个固定的舞台，见证更多新技术、新企业、新想法、新观点、新人才的破壳新生！

第22届亚洲国际物流技术与运输系统展览会（简称：亚洲物流展）将于2023年10月24日－10月27日在上海新国际博览中心开启。展会将以“智慧物流”为系列主题，展示智能制造的创新成果，联合打造横跨各领域的大工业平台。

【行业】智慧工厂物流全场景全流程如何降本增效

针对未来数字化、智能化的必然趋势，只有*懂客户需求和场景，并对其进行深挖的企业才能在激烈的竞争中脱颖而出。

一、客户对物流的需求变化

1. 发展趋势一：从单工序半自动化向自动化、数字化、智能化迈进

***，*近一两年，行业的物流自动化已经从单工序的半自动化或者去人化，逐渐向数字化、智能化迈进。很多客户希望提供从头到尾一揽子整体解决方案，需要全域工作流效率提升和整体成本的下降，客户的需求出现拐点。

基于客户的这种需求，从单点或者单项目的自动化向数字化、智能化迈进，一定要对客户的各种工序、各种节点做到全域数字化，才能做到全域物流节点的降本增效，在此基础上进行智能化的升级改造，降本增效才能真正落地。

很多大型制造工厂，特别是一些建得比较早的，经常会出现上下工序没有协同，上下工序各忙各的，应用烟囱、信息孤岛非常严重，MES跟ERP没有打通。我们要做的就是在数据上的互联互通，打破应用孤岛的现状，解决每道生产工序之间，生产工序跟物流工序之间数据的互联互通，实现整个物流真正的自动化。

2.发展趋势二：从单场景的自动化向整体方案统筹来考虑降本增效

行业发展到现在，竞争非常激烈，内卷很严重。对我们来讲可能反而更多的是机会。越往后走，越比拼的是对行业的理解，我们要做*懂得行业的人。正是基于这种*细的颗粒度，从宏观的层面看，才能重构端到端整个的物流价值链，实现业务链链条的重新梳理。

3.发展趋势三：向软件定义场景，软件定义硬件的时代演进

数字化、智能化升级是行业发展的必然。随着数字化、智能化的发展，行业慢慢从一个单一设备解决一个场景，到整体软件来定义场景，软件来定义硬件的发展趋势。越往后走，设备或者场景可能会越来越标准化，基于这个标准化，在技术上在整个场景怎么既能做到标准化又能做到柔性化的匹配，就需要软件层来实现，智能制造数字中台做的就是这个事情。以智能制造数字中台作为核心，加上对应的硬件、软件，给客户提供针对不同场景或者全场景的整体解决方案。

上图是磅旗的数字中台。随着行业的发展，从大客户到腰部客户，我们平台的聚合能力、粘度、****性会越来越强，平台会聚合更多的软件合作伙伴和硬件合作伙伴。

二、全流程全工序整体解决方案

基于这些需求和痛点，我们以智慧物流技术底座，以工业互联网、大数据、决策智能和场景智能为基础，给客户提供产线物流数字化、线边物流数字化、厂区物流无人化、仓储物流数字化这四个纬度的全场景解决方案。

1.产线物流数字化

产线物流的难点在于生产物流跟产线需求是断层的，完全靠人工转换，*典型的特征就是上下工序没有智能协同，需要一个平台来打通线边物流跟产线物流，打通APS、MES跟线边系统，包括WMS或者ERP、SAP。信息流打通以后设备才能打通，任务才能打通，提前要料提前能给，可以预判性给料，能够做到物料的多级拉动。

我们五有个纬度的呈现：生产协同、物流协同、物料管理、设备管理、数据分析。如，生产协同，即能根据生产的计划，APS，进行智能动态的排程平衡。对应后侧的物流该怎么协同，任务什么时候下发，下发多少，在哪个位置，效率节拍是什么样的，怎么样进行调度。整体的设备管理，线内设备到线边设备，能够全部监控管理起来。由于产线和线边已经全域数字化，整个工作流、作业状态一目了然，决策、状态、运维都在这个层面，大大提高客户的运维效率。下图是我们在汽车工厂和3C电子行业的应用案例。这是典型的产线物流跟线边物流的协同。

从效果来看，首先是提升产能，原来产线物料需求跟线边物流是脱离的，这个环节打通以后，产能提升至少10%～20%。产能提升10%是非常了不得的，特别是新能源行业，产能就是钱。

第二个是自动化率提高。如果这个环节没有打通，整个环节的自动化率都是空话。样本工厂原来一条产线的规划差不多需要12到18个人，引入这个系统以后，从立库开始，到产线机台供料，几乎全无人化。除了管理人员，操作人员全部省掉了，自动化率从原来的0到现在差不多75%。

三是硬件投入降低，如果要做到全域流程的精细化管理、数字化管理，那么整个链条的库存水位线一定是降低的。原来线边库可能需要30个线边缓存位，现在只需要15个，原来立库需要8000个库位，现在只需要6000个库位，针对物料的管理，库存水位线的降低，对硬件的投入也会降低，甚至达到50%。

四是减员降本。比如系统导入以后，线内的OPN操作人员基本上可以省掉，部分线边仓库的PMC操作人员基本可以省掉50%，减员降本效果也非常明显。

2.线边物流数字化

同一个数字中台，只是解决的问题不一样。线边物流的整个工序跟战线非常长，可能涉及几公里的物流线，涉及多家AGV，多种系统，我们是把整个线边所有物流节点全部统在一张网，一个平台里面，统一进行管理、调度。原来调整一个工作流，可能需要跟五家设备供应商三家软件供应商分别协调，一个小事可能花一个月，而平台*多只需要一个星期。整个物流体系做成一张物流专网，所有的关键节点数据和源数据全部抽离到平台，进行统一的任务管理、统一的任务接入、统一的网络调度、统一的运维。也是基于此，能够实现全物流动线的全流程自动化。下图是汽车配件从立库到线边的供料，原来规划差不多要20个人的OPN操作人员。导入整套系统以后没有一个操作人员，只剩5个管理人员。

系统导入后效果如上图所示。***，自动化率提升，因为我们把中间的断层、信息孤岛、设备隔离全部消灭掉了，全部串在一起，并且做到柔性调配。

第二，部署成本低。原来因为整个工序工作流涉及的供应商、合作伙伴比较多，对接口比较多，全部集中到平台后，可以集中快速部署。

第三，降本增效非常显著，PMC的减员至少达到50%。

第四，根据各物流节点的工作节拍和产能实现柔性调配。

3.仓储物流数字化

仓储物流数字化有两个大的场景，一是立库，二是平库。平库在工业场景里面可能99%是半自动化或者人工化，几乎没有能够做到全流程自动化的。我们也克服了平库的管理难点，通过把作业流程标准化等手段实现平库环节里的出库、入库、过账、乘梯包括库位的自动识别串在一起，形成一个完整的，能够自动入库、自动出库还能自动移库的工作流，实现平库的自动化。

除了仓库之外还有一个重要的环节是月台，月台可能99%都是人工卸货。我们根据客户的不同需求，导入了月台自动卸货的数字化场景。我们有不同的月台自动卸货的方案，成本比较高或者节拍流量比较高的，采用滑链式；如果客户对节拍需求不高，成本需求比较高的话，采取叉车式（货箱尾进式的叉车，有的采取在地面上的双飞翼模式），根据不同的客户场景提供不同的月台自动装卸货的方案。

针对仓储环节的降本增效效果也非常明显。以平库为例，平库从50%或者90%的半人化或者人工化，能够提升为75%以上的自动化率。减员降本的效果非常明显，仓库里面除了管理人员以外，常规的操作人员几乎都可以省掉。

4.厂区无人物流数字化

针对很多大型制造业需要长距离的重载运输的需求，我们导入了室外的L4级无人驾驶场景。特别是当前从数字化到智能化升级的阶段，谁*懂客户的需求，谁*懂客户的场景，谁挖得越深，理解得越全，谁就可能在激烈的竞争中脱颖而出。

三、关于磅旗

磅旗是在新趋势、新生态下的新势力，我们成立三年多，目前在一些细分行业作出一些成绩。公司的发展归结起来四个核心词：

***，聚焦

聚焦新能源、动力电池、光伏、储能。

第二，创新

基于全场景、全流程，围绕客户企业进行降本增效，而不是基于某个单项目、单节点来考量。

第三，数字化

基于客户的整个物流体系，看成一个平台，一张物流专网，一个体系的物流数据，把这些平台、数据、网络聚合在一起，形成一张物流专网，形成以物流为核心的全域物流的数字化。

第四，生态化

在物流专网的基础上，打造了核心的业务中台，业务中台聚焦了软件生态层和硬件生态层。

磅旗以智能制造数字中台为核心，以构建智慧工厂全域物联网平台，提供全栈式软硬一体全场景全流程数字化物流整体解决方案。聚焦新能源、汽车、3C三大行业，全球已落地超过80个项目。磅旗是以中台为核心，做软件生态、硬件生态的企业，希望能够跟行业合作伙伴一起共同做好数字化、生态化，一起抱团打天下。

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