长文！智能物流如何实现全面数字化

导语

大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，你的老朋友，老K。

知识星球*原创电子书*深海社区*微信群

从事仓储物流自动化的朋友们可能会说，我们做的自动化仓库、AGV等等集成项目，早就实现了物流系统的数字化了：PLC收集现场各种开关传感器的数字信号，WMS是对仓库的数字化管理软件……

这话对也不对

……

阿里巴巴集团首席执行官、菜鸟董事长张勇曾经在2018年对于整个物流行业的数字化发表了关于物流行业数字化的总结。

与商业买卖数字化取得的巨大成功（各种电商）一样，交通物流数字化的巨大成功也得到了验证。

那对于厂内智能物流来说，数字化又该如何发展？未来又会是什么特征呢？

01数字扁平化

从事仓储物流自动化的朋友们可能会说，我们做的自动化仓库、AGV等等集成项目，早就实现了物流系统的数字化了：PLC收集现场各种开关传感器的数字信号，WMS是对仓库的数字化管理软件……

这话对也不对。

其实各个制造行业的自动化系统、信息管理系统，都可以说是制造业数字化的体现。物流自动化也不例外，现场的各种物流设备的任务执行和信息管理都是数字信息流动后经过计算控制单元后，给出信息展示、控制等功能。

当前的各种物流自动化系统为企业提升了自动化水平，提高了生产物流的效率，降低了用地、用人的成本。不过从宏观的角度来看，在我国，各种物流自动化在各行业的应用渗透率很低，尤其在制造业，自动化物流设备和软件的应用比例非常低，多数的制造业内的物流任务其实都是在叉车搬来搬去，最多采用简易式的WMS管理软件而已。

其实多数的制造业的厂内物流是人工模式的，自然是没有数字基因的。面对未来的全面数字化，要做的工作还是很多的。

回过头来看，那些在制造业中已经采用的自动化仓储物流系统的企业，员工通过WMS、WCS了解和控制现场的基本物流设施来辅助主生产线的生产不受物料供应的影响。

从物流自动化的内部系统结构来看，将现场的各种传感器、执行器、子系统、单机设备与各种控制器PLC、工控机、数据库、工业软件进行数字链接，并构成了能为本项目服务的一套自动化物流系统。

而这个系统内上述提到的各个元素之间，其实是完成了互相协同合作的一个过程：光电开会负责检测货物状态，电机负责带动链条，WMS负责管理库存，数据库负责记录数据……

在这个协同的过程中，仔细分析会发现，对于整个物流自动化系统而言，金字塔顶端的WMS，ERP等软件的起了主导作用，它们只提取对于底层各个元素关心的数据，而直接摈弃了它不关心的数据的生产。

WMS会收集一个光电开关的0和1的变化带来的库存变化，但并不会关心这个光电开关的0、1变化的快慢、状态保持时间、单位时间内突变的次数，而这些数据可能正是反应当前物流系统的效率压力、某段输送系统的输送瓶颈、传感器的运行稳定性等信息。

而与物流自动化系统进行对接的窗口也往往只有位于金字塔顶端的这一层WMS，因此，在尽职尽责扮演协同合作的底层各个要素被“剥削”而不能发声，而这些要素的数据如果被利用起来，可以从非服务于WMS的角度衍生出很多价值。

因此，全面的数字化要使未来的物流自动化系统打破这种“剥削”，而打破这种“剥削”的方法一个是要将金字塔结构尽量压扁，使物流自动化从系统结上能尽量的扁平化，是底层各个要素也可以直接与系统外部的平台、网络、设备进行通讯和数据交换。另外，要做到的是要是底层各个要素具有数字化发声的能力，比如各种传感器都具有独立联网能力，都具有网络数字交换能力；执行器比如电机自身可以输出运行数据，并具有网络交换能力……

02全面发声

未来的全面数字化已经在路上，即便我们不知道各个行业究竟数字化能给我们带来具体怎样的收益，但纵观商业互联网改变传统行业的速度和程度，不去提前布局和拥抱，只能被淘汰和被边缘化。

从厂内物流设施来讲，同样的，我们能做的就是尽量使物流设施的各个组成要素实现全面的数字化。

让物料说话：

物料是探讨任何物料系统的起点。厂内物流系统的全面数字化也要从物料单元本身开始。

传统的使物料具有数字化特征的方式是在物料单元上贴附条码、二维码、RFID等等这些介质。通过安

装在物料设施上的介质阅读器来获取介质编码信息，编码信息需要与后台的数据库关联才能赋予介质真实的与物理世界对应的意义。

比如一个贴在托盘上的条码读出来后是：3431，而3431这个条码号要去到数据库里查询会得到3431的号码关联的有物料的重量，生产厂家，入库时间，规格等等，如果离开了数据库，则这个3431没有任何的意义。

而从未来的全面数字化的发展方向来看，每个物料需要自身就可以包含更多的自身信息，而不仅仅是个数字，它可以脱离数据库就能反应i出大部分的关键信息，升值每个物料都可以自主的作为数据接入单元，即每个物料会有通讯功能，可以直接连接到工业云平台中。

每个物料单元是个单独的智能体，它扮演的角色不再是各种物流设备来存储它、搬运它，取而代之的是每个物料单元与各种物流设施之间是一种协作的关系。传统的物料搬运任务是WMS发送指令给AGV：你快去搬运1号站台的物料到仓库，而未来是位于1号站台的物料M自主发出数字呼叫给AGV：请过来搬运我入库。

未来物料单元的真正意义上的独立数字化，就像当年的功能机和智能机的过渡过程一样，从高昂的价格到很低的价格，从少量用户到全部用户，从最开始用户觉得没必要到最后人人离不开，从极少数的app支持到最后衍化出各种移动互联网的应用和商业模式，让人出乎意料。

物料的数字化使物料单元本身有了主动性，而随着AIOT技术的成熟和不断发展，低成本、微型化的数字化终端可以应用在任何物体上。未来的物料单元也会成为一个个独立的智能单元，不仅自己知道自己是何种物料、重量、材质、批次等，还知道自己所在的物理位置，在上下游产业链中自己的价值。

未来的数字化物料不仅能在厂内生产环节自主调配搬运设施，也能在上下游商业环节中自主调配相关资源被运输到上下游企业去。

未来的物料和工厂内的人和设备一样，都是高度自主的智能个体，不需要靠其他的系统来驱动自身，而是与其他的系统协作分工的关系。数字化物料可以作为独立的终端直接与云平台进行数据交换，如同智能家居，智能快递柜一样，未来衍生出难以想象的经济价值和颠覆性的商业模式。

让设备说话：

一个完整的自动化物流系统通常会有一个可以监视这个系统运行状态的软件，比如下图。

软件的本质是将各种数字用代码将其规则化，因此自动化物流系统既然能用软件显示设备的运行状态和参数，那就意味着物流系统本身具有数字化的基础了。

那是不是上了自动化物流系统，也就完成了设备的全面数字化了？答案是：不是。

其实上边一节我们已经讲过，自动化系统的金字塔系统的数字化是非全面的数字化，越是金字塔底部的元素，没有被充分利用的数字越多，潜在的数字化价值越大。

如上图典型的一个自动化物流系统的结构中，输送机、堆垛机、机械手、AGV的数字化都是通过诸如WMS、WCS实现外部交互的，换句话说，这些设备是通过上位软件来完成数字化”发声“的。

诸如WMS，WCS软件很”自私“的只将本项目中关心的数字从底层设备提取出来，而底层的设备像提线木偶一样本来有广泛的数字化能力，但却只能为上位软件服务。

有很多朋友一定会说：“本来设备数字化不就是为本项目服务的吗，再多的设备数据对于上位机没用的话，过滤掉也是合情合理的”。

这种观点也没有错，因为这从某个具体制造工厂的实际物流系统的角度来看的，确实如此，所有的物流设备联动都是为了满足这个工厂当前工艺要求决定的物料搬运存储任务的。而且我们目前的使用的成熟的技术构架也都是如此，并且可以快速实施到各个不同的项目中。

而未来的制造业所处的大环境已经是充斥着数字化，万物互联，定制化生产等这些特征，每个制造工厂不论从宏观还是微观都是默默发声着物理上和数字上的产业协同。从整体产业和经济的角度来看，上边提及的在工厂内的各种输送机、堆垛机、机械手等等绝不仅仅再只是服务于这个工厂的物料搬运任务这么简单。

我们知道，一个工厂物流自动化系统不论大小，系统内的各种硬件和软件都是由不同生产厂家生产的，而这个物流自动化系统是由某个集成商利用各种技术将这些软硬件元素整合到一起服务工厂物流。一个物流自动化系统从乙方交付到甲方后，各种设备就是嫁出去的女儿像泼出去的水，在系统运行期间有那些状况，平时运行的如何，对于生产商和集成商而言都一无所知。

而未来的所有物流设备要摆脱上位软件和本工厂工艺的束缚，除了做好应该服务好本厂物流的“本职工作”外，也要充分的进行数字化发声。这体现在各种设备可以直接并入到工业云平台或者工业互联网中。

充分数字化发声的物流设备的运行数可以被多维度的利用起来，比如，设备生产商通过分析设备的运行数据，可以不断的改进本款设备使其能以更低配置却更好的本制造行业的工艺；设备商也可以根据当前的运行数据来预判设备是否该提前检修或者维护（预测性维护）；海量的设备运行在不同的工厂、不同的行业，海量的运行数据如同商业互联网的每个终端一样等待被挖掘，而有些数据有时候是无比珍贵的财富，比如更加上游零配件供应商。

底层设备全面数字化并接入工业云平台，对于集成商来说，也有极大的价值可以挖掘，形成行的商业模式，甚至颠覆整个集成商的运营模式。比如集成商通过对自己集成的设备在各个用户现场的实际运行数据，可以形成对与本行业的物料搬运工艺的经验提炼，而这些经验提炼并代码化后可以直接赋能给智能物流搬运设备单元，以便于快速实施到本行业的新建工厂中；集成商也可以通过设备运行的数据来获取系统运行对于当前工厂搬运的工艺匹配度，可以变相提供服务……

设备全面数字化另外一项作用是有助于实施数字孪生（数字孪生的作用和详情下一张会详细讲解）设备从微观到宏观的全面数字化是实施数字孪生的基建工作，由于数字孪生在未来迸发的力量和商业价值是超乎寻常的，这样倒逼各类物流设备加快全面数字化、虚拟化的步伐。

以上关于设备全面数字化的论述也适合于组成设备的各种传感器、执行器、控制器等。

让软件说话：

如果说设备是低情商理工科直男，那软件就可以成为高情商的最佳服务生。

软件是依附于数字化的，所以本身就会数字化发声。但是到了全面数字化的时代，对于软件有了更高的要求、未来的制造业中的物流系统需要软件说出更漂亮、更灵活的”数字话“。

IO融合

厂内物流应用类的软件主要分两大类：一类是与硬件结合紧密的O软件，比如控制系统内的软件；一类是偏物流业务管理的I软件，比如WMS。

从典型的自动化金字塔结构中可以看到，I类软件被部署在金字塔的顶端，而越往金字塔顶端，该层越偏软件、偏IT，因此本身就可以方便充分的与工业云或者互联网进行数据交换。而位于金字塔靠下的层级中的很多用来控制硬件运行的各类PLC、工控机等的O软件，则更多的是处理与控制器链接的这些硬件的通讯、接口、数据采集、动作命令输出等。I软件和O软件天生体质不同，I软件像个文科生，O软件则更像一个工科生。

为了集中管控，I软件和O软件之间要有不少的互动，I软件需要O软件提供的有些现场数据，O软件也要接收I软件下发的一些宏观指令。由于O软件所控制的这些硬件未来也将要全面的数字化，这就要求系统从两方面入手可以更加便于实现全面的数字化。一方面要尽量使O层距离金字塔顶端更近一点，一方面也需要O软件的开发语言、工具、搭建环境更加的类似I软件，更加的具有IT属性，更进一步，未来的I和O软件之间的层级会越来越弱，两者更多的融合在一起。

I软件和O软件融合后的IO软件，发出的数字化声音会比之前I软件所含的内容更加丰富，能更多维的反应比传统I软件更多的底层物理世界发生的一些细节，为潜在的商业价值实现提供数据源。

全局视野

厂内物流管理软件如WMS所做的各种出入库决策，现场各种搬运存储任务的调度都是基于当下发生在本工厂内的生产工艺对于物料的要求而生成的。WMS一方面分析现有库存数据、物料需求计划，一方面分析各个生产工位状态、现场各个设备的闲忙，经过计算后发送物料搬运或者存储指令。

WMS发送指令给现场设备的前提都是在基于本厂运行的实际数据，而且仅仅是基于本厂数据的。未来的制造业是上下游产业链协同生产，其中就包含供应链的物理上和信息上的协同。因此上下游供应链的相关数据会互联互通。

这样，厂内的WMS就可以摆脱只在本厂内的束缚，而是可以结合上下游供应链的业务数据对本工厂内的物流设施进行调度。比如WMS收集仓库内、车间工位上、搬运设备上的某项物料的数量后，对于下一波次的原料供给是经由仓库出库合理还是由外部上游供应商马上卸货出供料合理；再比如下游厂家的订单趋势被厂内WMS从云端获取并分析后，减缓对本厂物流设施的搬运任务派发，并告知工厂内相关生产执行系统及时做出生产调整。

简而言之，工厂的各类仓储物流相关的软件有了从产业链全局的视角后，会从宏观的角度来调配工厂内的物流实施资源，而不再像传统的仓储物流管理软件一切以本厂搬运效率最大化为目标，以最快速物料供给速度为目标，取而代之的是，每次存储搬运任务的发出的背后是对包括上下游产业链因素在内的各种来自云端的宏观考虑。

智能算法

尽管当下很多物流自动化集成商在宣传他们自己的集成技术常常会介绍自己的系统包含有这样那样的智能算法，但事实上，绝大多数的集成商所谓的智能算法都是软件中最传统的if else的逻辑堆叠罢了。

当然以上的论述并非说是基于传统的if else的逻辑堆叠不好，不智能。事实上我们最常见的各种厂内仓储物流管理软件都是用的这种堆叠解决了我们的工厂物流中的绝大部分问题。

然而，在未来的全面数字化的制造背景下，这种简单的逻辑软件将不能应付所有问题了。全产业链数字化、微观宏观数字化必将要求厂内物流管理软件的“数字发声”能更加智能化。

全面的数字化给软件提供了可利用海量数据的土壤，工业大数据的巨大价值在厂内智能物流领域也必将被发掘利用。大数据技术在厂内物流领域的应用促使厂内物流管理软件采用更加复合对大数据挖掘和处理的相关智能算法，而这些是传统的if else逻辑无法完成的。因此未来的厂内物流软件的从业人一定有大数据工程师来参与进来。

厂内物流相关的数据包括微观层面比如现场传感器、执行器的不间断运行数据，也包括各类控制器经运算后输出的控制数据，也包含宏观层面各类物料订单数据、各类仓储管理软件的数据，甚至包括由工业云平台接通的上下游产业链的物流类相关数据。

对于与物流业务相关的大数据，比如物料进出数据、物料订单数据、上下游产业中的物料变化数据、价格数据等等，经过对这些海量数据清洗后，采用监督学习或者非监督学习的智能算法，计算得出适合工厂需要调整的厂内物流工艺才能使近期生产周期内的效益最大化。得出的结论可能是需要采用新的物料包装单元、采用以托盘为单位的运输方式，亦或者是采用仓储作业外包的方式，亦或者是AGV搬运工艺要调整……

总之，未来的厂内物流管理软件能有对物流工艺优化的“数字化声音”的发声能力。

厂内物流系统是服务于核心生产工艺的，而生产订单往往体现在供应链上，而凑巧的是，厂内物流是工厂内与供应链密集相关的一部分。比如在WMS系统中，汇集了工厂内每天的出库、入库的作业数据、效率数据、物料数据，也汇集了每天车间内各个工位的物料进出数据，也汇集了每天原材料抵达工厂后引起的AGV搬运的任务数据……，这些数据从时间的维度积累起来也是海量的工业大数据，类似于股票预测的原理，物流软件通过智能算法，将这些数据利用起来分析后便可得到对于工厂物料的近期的流动预测，也便可得到相关供应链的预测，为工厂生产和管理提供决策依据。

总之，未来的厂内物流管理软件能有对供应链预测的“数字化声音”的发声能力。

前面我们已经提到了未来物流系统的IO融合，设备数字化发声，这意味着现场的众多传感器、执行机构，设备会将实时运行的数据上传到云平台上。与预测物流业务类似，海量的设备层面的数据被当作大数据利用起来，可以从时间变化维度和同类设备参数比较维度来分析这些现场硬件的数据，对设备出现的异常进行故障性的预警和原因分析，为工厂的设备预测性维护提供参考。

总之，未来的厂内物流管理软件能有物流设施故障预警的“数字化声音”的发声能力。

自动化物流系统是实现数字化的一种便捷途径，但是要在投资合理和工艺符合的条件下，不能为了数字化而上自动化，实现数字化有很多的方式方法

03数字化实现之路

数字化战略

第一章我们已经梳理过，智能制造这种新型生产模式的提及并非是由技术来驱动的，而是在经济发展的宏观背景下提出来的。因此我们看智能制造，应该更多的从经济的角度来看。

而宏观经济角度是企业管理层关注的角度，并不是技术人员的关注的角度。如果从技术人员的角度来看，各种智能制造中提及的技术应用，是各种的“不经济”，比如本章谈到的全面数字化，费时、费力、费资金。而对于企业管理者来讲，他们需要从行业层面甚至是国家层面来来考虑宏观经济和本企业所在的历史趋势环境下，就会有不同的想法。这也是为什么智能制造、数字化经济、工业互联网这些概念都是国家层面出面来推进的原因，本质上是着眼点起步不同。

因此，面对未来的制造业中的厂内物流也要走入全面数字化的时代，制造企业的管理层作为战略眼界最高点，首先要对工厂物流数字化有战略部署后，才可能使后续的真正的数字化措施得以实现。因此，制造工厂的管理层首先要对工厂物流数字化有宏观的认知和认可，并结合本行业的发展、当下和未来的技术发展环境来制定可实现的物厂内流数字化目标和方向。

对于厂内物流设施的各类装备和技术供应商来讲，提前真正认知全面数字化的内核和意义对自身在物流行业的应用之路能走多远有着深远的意义。在未来全面数字化到来之前，硬件商需要积极探索自身硬件产品数字化的方式和方法，集成商要积极探索如何转换思维利用数字化为用户搭建智能物流系统，软件商要积极探索如何讲数字化过渡到智能化。所有的物流装备企业都要开始迎接未来全面数字化之后的全新的商业模式，未来的物流装备商做的不再是卖产品、做工程，而是全新的围绕数字化展开的各种厂内物流任务实现的服务。

数字化部署

制造业企业在全面部署数字化转过程中，首先要将数字化理念灌输给生产过程中的各级管理和现场人员，使制造业的从业者从传统的物理世界的确定性思维逐步转化到虚拟世界的数字化的不确定性思维。

在工厂物流数字化实施的过程中，积极采用使传统设备数字化的技术，积极使用工业互联网和物联网技术使物流设施与生产设备同样布局在一张大网上，积极拥抱工业互联网和云平台对于物流设施的整合。要有合理的耐心和信心静待数字化的成果绽放。

制造业企业也有要开放和积极的心态去接受和尝试外来数字化后的万物互联后的产业协同模式，未来的制造业企业和物流装备企业是互为用户和互为供应商的关系，因此制造业企业与物流装备企业的数字化要相互结合、融合，将物流运营数据和物流设施的研发、迭代、服务化结合到一起，实现共赢。

未来全面数字化时代的制造业和物流装备企业会遇到完全不同的商业模式，超乎我们传统的工业时代人的想象。厂内物流借助数字化的力量，成为万千上下游供应链中的链接中继器，在宏大的数字化视角下，产业链、供应链、物流装备、物流作业会碰撞出什么样的火花，很值得期待。

04未来数字化物流系统

工业4.0驱动新一轮工业革命，核心特征是互联。互联网技术降低了产销之间的信息不对称，加速两者之间的相互联系和反馈。

从工业4.0的宏观目标来说，是为了建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务模式。而对于未来物流系统来说，需要满足数字化、高度柔性化和智能化。

工业4.0的核心特征就是互联，而这种互联包括设备到设备端的互联，包括企业与企业间的信息互联，包括厂内的不同工艺组之前的互联，包括上下游产业链的信息互联，包括终端消费着与厂内的互联，包括制造设备与物料之间的互联，包括人与各种系统的互联等等。

而这一切的连接的最终目的是将所有连接终端的数据信息进行交互，通过大数据和智能算法，提炼出对于各个环节有益的信息、方案、办法和指令，从而再翻过来指导生产，协助产品设计迭代，促进上下游产业链的物料供应和采购等等。

而对于未来厂内的仓储物流设备，随着每天设备的运行和与其他系统的交互，在随时伴随着大量数据的产生。因此未来的仓储物流系统包括设备和软件，都是数字化的，都可以与其他设备端、与人、与其他系统进行实时的数字交换。

工业4.0下的物流系统里的数字不光包含每小时的吞吐量、当前执行的任务编号，搬运的速度，还可以覆盖到底层硬件的实时数据，包括电机运转电流、力矩，通讯信息强弱、开关的变化次数，也包括与上位信息或其他系统的对接信息数据等。

有了这些海量的实时的数据，未来可以衍生出很多我们都想象不到的数据应用场景。

一个个物流设备或者子系统的数据构成了一张密密麻麻的数字网络，数字在这张网络中时刻在变化，这些数字在反应着物流系统当前的内在情况和表象情况，物流系统的数字与外界其他系统的互联能形成一张更大的网络，物流系统与其他系统的数字互通，帮助物流内部优化、预警、迭代、自我适应，同时外部系统利用物流系统产生的数据深度分析后帮助供应链上下游管理、设备服务商维护提醒、促使新的物流技术和产品研发等等。

数字化的应用在未来超出我们目前的想象。工业4.0下的未来厂内物流也需要数字化。

知名企业

物流技术选型神器

-智能仓储物流技术研习社-

建立智能物流系统甲方、集成商与周边配套商

共同技术语言，填埋沟通鸿沟

提供高校物流专业教学现实素材

搭建可实际应用、接地气的