基于传统物料管理向智能仓储转变的思考

张川豫

摘 要：传统铸造工厂的物料管理模式已经越来越不适应当前制造业的发展，但是，从传统物料管理模式向智能仓储模式转变仍存在较多困难，文章介绍了传统生产车间物料管理的发展方向，以及未来物料管理的核心内容，为提高传统铸造工厂物料的管理水平提供参考。

关键词：铸造工厂；物料管理；智能仓储

中图分类号：F259.23 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）20-0191-02

Abstract： The material management mode of the traditional foundry has become more and more unsuitable for the development of the current manufacturing industry. However， there are still many difficulties in changing from the traditional material management mode to the intelligent warehousing mode. This paper introduces the development direction of material management in traditional workshop and the core content of material management in the future， so as to provide reference for improving the level of material management in traditional foundry.

Keywords： foundry； material management； intelligent warehousing

1 概述

随着中国深入推进改革开放，中国制造业在全球的占比例逐年升高，据中国工业与信息化部的统计，中国的工业产品，比如水泥、发电设备、手机、计算机、彩电等在500余种工业产品中占全球产量的50%以上，显然中国已经成为了世界制造业的大国。德国在2011年提出的工业4.0，以及我国近年来相继出台的“互联网+”计划与《中国制造2025》规划，都是采用移动互联网、物联网、云计算、数据挖掘等信息通信技术，来改造原有产品及研发、生产方式的新型生产模式[1]。但是，针对较多的传统行业，转型升级存在巨大困难，尤其是物料管理模式，从传统的手工式、纸质化、小批量、作坊式的管理升级到物联网、人机交互式、智能化等新型智能物流存在较大差距，几乎属于从工业2.0时代直接迈入工业4.0时代。在现阶段，传统工厂的物料管理应明确发展方向和转变思路，才能为进一步的升级改革奠定基础。

2 传统铸造工厂物料管理模式的瓶颈

传统物料管理模式主要依靠人工调度与叉车结合，需要大量人工参与作业，相互间不能协同信息录入、操作设备、检查与检测等。大多停留在纸质化作业，在传统铸造工厂中，流程工艺单在多个工序转接工程中极易污染或损坏，造成辨识不清。同时各种加工参数的录入及修改存在较大困難，工件与工艺单可能存在不匹配情况，所有的数据处理几乎依靠人工采集、录入、整理、分析，极易造成信息延迟及失真等现象。目前制造企业面临客户需求变大、技术更新快、客户订单提前期短，采购周期长、库存控制困难，仓储条件有限的问题[2]。针对以上问题，传统工厂中跨部门的业务协调能力较弱，对市场的快速响应能力较差，快速经济的发展和全球性制造的整合使得物料与备品备件库存控制变得尤为重要。在传统模式下，物料周转、仓储规划、库位标识、批次管理等管理技能和方法都需顺应时代得到提升和改进。针对传统工厂物料管理向智能物流转变，笔者认为可以从以下技术开展研究并逐步实现模式转变。

3 基于传统铸造工厂的智能物流及仓储技术

在工业4.0的环境下，新型的物流模式需要实现制造过程的建模、仿真、响应、验证等，并能与制造环节的真实现场有效集成。在新型的铸造工厂物流中，通过工业互联网能够把设备、客户、生产线、产品、供应商、车间紧密地连接在一起的智能制造环境。物联网需要自动控制、信息传感、射频识别、无线通信及计算机技术等，针对传统铸造车间在实施物料管理信息化过程中急需解决的物料管理手段落后、物料信息采集不及时等现状，现阶段基于制造执行系统（MES）的物料管理系统模型正在被大量应用[3]。未来智能物流技术的发展和研究将推动整个传统行业的共同发展，笔者将相关技术和发展方向简要概括如下。

3.1 智能物流动态路径规划的分层递阶设计

3.1.1 智能生产环境离散化建模技术

根据智能生产物流环境的复杂性，将连续的制造环境现场进行网格化、离散化处理。将现场地图离散化为由无数统一的凸多边形构成的二维网格，比如正方形等。将各个工位、设备作为离散结点，利用生产制造中的结构化特征及工序特点，采用数字化虚拟建模对生产环境进行设计仿真。

3.1.2 动态路径智能优化技术

研究智能生产物流系统中的路径规划问题，利用寻路算法，根据环境进行动态路径计算，可以实时根据当时的环境立即计算出路径，利用类似估价函数等评估每次的决策的价值，实现物流系统的最大协调以及更大限度地提升安全性和效率，动态路径规划可根据当前任务状态接收物料配送、搬运任务并反馈系统整体物流情况等。

3.2 敏捷物流的智能化干扰辨别与恢复应变技术

3.2.1 智能化干扰辨别技术

在生产物流过程中，在智能物流工具依照计划进行实际运送过程中，由于智能生产物流系统内外的不确定因素引起的干扰事件，而导致原运送计划不可行，则需要根据干扰事件来动态调整原计划，以使调整过后的计划不仅能反应干扰导致的约束变化以及目标变化，而且能最小化干扰事件对智能生产物流系统的副作用，通过信息整合和数据分析，对干扰事件的影响进行评估，并制定相应的分级制度。

3.2.2 物流干扰管理及恢复应变技术

对于干扰事件的应变，需要实时获取物流现场信息，并运用知识管理和推理技术来对原物流调度以及路径规划计划进行动态修正或优化，以满足新约束，实现新目标。以适当的标准或规则来衡量或者估计干扰事件所带来的负影响，比如配送延迟导致生产的时间成本增加，需求任务过多导致单运送工具负荷上升，增加机器维修的潜在成本等。以最小化系统扰动为前提，采用智能恢复和人工干预的应变方案，针对干扰事件的评级采用不同的应变策略。

3.3 基于产品安全管控及质量控制的物流调控技术

3.3.1 产品安全管控及质量控制技术

产品具有运输、制造等的安全限值，智能物流系统可根据上层任务下达情况合理分配物料进出库数量，控制并发任务数，结合传感器和RFID等系统，实时掌握物料及产品信息，根据其重量及尺寸等信息计算物流系统所能安全运行的最优值。每个工序结束对产品质量进行判别，物流系统根据不同的质量管控结果动态更新产品归属及运输情况。

3.3.2 基于多智能体的车路协同环境下物流调控技术

物流车及物流路径之间可实现一定程度的通信及协同运行，可准确获取车头间距、前方运行速度、物料信息、工位上下料情况等，协调换道车辆与其他车辆之间的避让，减少瞬时产品或物料的拥堵积压情况，提高物流效率。物流通过与环境之间的信息交互实现对周围环境的感知，并作出相应的反馈，表現为物流系统的多智能体行为，包括物流交汇处的智能决策，是快速通过还是减速放行，避免物料超出安全限值及碰伤损坏等情况发生，这些行为的调控均依靠系统的智能决策与分析。

4 结束语

未来智能物流技术的发展尚需要大量的研究及技术推广，传统小作坊式的工厂物流管理模式的转变迫在眉睫，智能物流的发展需要计算机系统及信息流支撑，需要合理设计组织结构、生产流程、工艺模式等结合。

参考文献：

[1]陈俊梅.智能生产物流系统模式及其关键问题研究[D].绵阳：西南科技大学，2013.

[2]窦丹宁.仓储管理和现代物流发展的分析[J].科技创新与应用，2017（02）：274.

[3]李优.热轧厂MES物料管理系统开发与实现[J].电子测试，2015（03）：85-87.